From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

📄 arXiv: 2606.28011v1 📥 PDF

作者: Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

分类: eess.SY, cs.LG

发布日期: 2026-06-26

💡 一句话要点

提出基于LLM的故障容错控制框架以提升系统可靠性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 故障容错控制 大型语言模型 多代理系统 数字双胞胎 图检索增强生成 工业自动化 智能制造

📋 核心要点

  1. 现有的故障容错控制方法在故障检测与恢复行动之间缺乏有效的连接，导致响应时间延迟和决策不准确。
  2. 本文提出的框架通过多代理工作流和数字双胞胎技术，将故障检测结果转化为基于约束的恢复行动，提升了决策的准确性和时效性。
  3. 实验结果表明，使用轻量级LLM的代理能够在规定的延迟预算内生成有效的恢复决策，验证了该框架在离散和连续FTC任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的主动故障容错控制（FTC）框架，该框架将故障检测输出转化为基于约束的恢复行动，依托于特定工厂的知识。该方法结合了多代理工作流、数字过程植物双胞胎（DPPT）和基于CPSMod本体的图检索增强生成（Graph RAG）层。通过生成最小风险的状态机恢复路径和相应的命令，确保在执行前进行确定性验证。该框架在两个代表性基准上进行模拟评估，结果表明，轻量级LLM能够在与过程动态相适应的延迟预算内推导有效的恢复决策，展示了从检测到验证的纠正行动的实际路径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有故障容错控制方法中故障检测与恢复行动之间的脱节问题，导致响应时间延迟和决策不准确。

核心思路：通过构建一个基于大型语言模型的多代理框架，将故障检测结果转化为基于约束的恢复行动，确保决策的准确性和及时性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：多代理工作流（监控、规划、行动合成、仿真、验证和重新提示）、数字过程植物双胞胎（DPPT）和图检索增强生成（Graph RAG）层。

关键创新：最重要的创新在于将故障检测与基于约束的恢复行动紧密结合，通过图结构组织工厂知识，实现多跳检索，提升了决策的准确性和效率。

关键设计：在设计中，采用了轻量级LLM（如GPT-4o-mini和GPT-4.1-mini），并通过确定性验证机制确保生成的恢复路径符合动态可行性和安全性要求。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，属于未知领域。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用轻量级LLM的代理在离散批次混合模块和连续搅拌反应器（CSTR）中，能够在与过程动态相适应的延迟预算内生成有效的恢复决策，验证了该框架的实用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、智能制造和机器人控制等，能够显著提升系统在故障情况下的可靠性与安全性。未来，该框架可扩展至更复杂的工业环境，推动智能控制技术的发展。

📄 摘要（原文）

We propose an agentic Large Language Model (LLM) framework for active Fault-Tolerant Control (FTC) that transforms fault detection outputs into constraint-aware recovery actions grounded in plant-specific knowledge. The approach couples (i) a multi-agent workflow that decomposes operator duties into monitoring, planning, action synthesis, simulation, validation, and reprompting; (ii) a Digital Process Plant Twin (DPPT) that exposes plant data, models, and a simulation service for pre-execution testing; and (iii) a Graph Retrieval-Augmented Generation (Graph RAG) layer built on the CPSMod ontology, which organizes plant knowledge (structure, function, hybrid dynamics, control context, and fault semantics) into a graph that supports relation-aware, multi-hop retrieval for the agents. Corrective actions are generated as minimal-risk state-machine recovery paths and corresponding discrete commands or continuous setpoint adaptations, then validated deterministically against interlocks, envelopes, and dynamic feasibility before any actuation. If no acceptable plan is found within a bounded time window, control is handed to a safety fallback. The framework is evaluated in simulation on two representative benchmarks: a discrete batch Mixing Module and a Continuous Stirred-Tank Reactor (CSTR) under closed-loop PID regulation. Results with lightweight LLMs (GPT-4o-mini and GPT-4.1-mini) show that semantically grounded agents can derive valid recovery decisions within latency budgets compatible with the respective process dynamics, demonstrating a practical pathway from detection to validated corrective action across both discrete and continuous FTC tasks.