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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。
- 出版日期2020-6-17
- 单位南昌航空大学
