[发明专利]基于联邦学习的机械智能故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010553030.0 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111678696A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 李志农;李泽东;毛磊 | 申请（专利权）人： | 南昌航空大学 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南昌市平凡知识产权代理事务所 36122 | 代理人： | 张文杰 |
| 地址： | 330063 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的机械智能故障诊断方法，将客户端对被监测的部件的监测信号构造样本集，建立联邦学习故障诊断模型，设置联邦学习参数，利用训练集对模型进行训练，并通过测试集对模型进行验证，形成最终智能诊断模型。本发明通过联邦学习构造机械智能故障诊断模型，使客户端训练好的模型成为全局最优模型，可以在不进行故障数据融合情况下，对任意客户端的未知故障进行诊断，从而保障了各个客户端机器设备的安全，解决了机械“大数据”时代数据不易共享的问题，既保护了数据的安全性，同时也可以使用涉密的故障数据，使得故障数据更加丰富，模型更加精确，在机械故障诊断中具有广阔的前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 机械 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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