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申请/专利权人：重庆大学;中国船舶科学研究中心上海分部
摘要：本发明提出了一种基于联邦学习的智能轴承分布式端边协同故障诊断方法及系统。该方法为：获取多个同类轴承的加速度信号样本；于各轴承端侧提取加速度信号样本中的异常样本，并构建局部故障诊断模型，基于局部故障诊断模型对异常样本进行推理，基于故障样本对局部故障诊断模型进行训练，更新各个局部故障诊断模型的参数；构建边缘计算全局模型，基于各个局部故障诊断模型的参数对全局模型进行聚合，并基于聚合后的全局模型更新各局部故障诊断模型。本方法基于端边协同思想，对智能轴承进行分布式端边协同故障诊断，能够实时完成数据异常判别。
主权项：1.一种基于联邦学习的智能轴承分布式端边协同故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多个同类轴承的加速度信号样本；于各轴承端侧提取加速度信号样本中的异常样本，并构建局部故障诊断模型，基于局部故障诊断模型对异常样本进行推理，基于故障样本对局部故障诊断模型进行训练，更新各个局部故障诊断模型的参数；构建边缘计算全局模型，基于各个局部故障诊断模型的参数对全局模型进行聚合，并基于聚合后的全局模型更新各局部故障诊断模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 中国船舶科学研究中心上海分部 基于联邦学习的智能轴承分布式端边协同故障诊断方法
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