[发明专利]一种基于联邦学习的制造业装备故障监测模型训练方法在审
| 申请号： | 202111549240.3 | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114330741A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 王爱玲;谢海琴;卞旭辉;宗学森;宋文君 | 申请（专利权）人： | 青岛鹏海软件有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/60;G06Q10/00;G06Q10/06;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 赵丹 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机应用技术领域，具体公开一种基于联邦学习的制造业装备故障监测模型训练方法，包括获取各装备的运行状态数据，并对运行状态数据进行预分析；各装备基于预分析后的运行状态数据进行各自本地故障检测模型训练，将训练后的本地故障监测模型参数发送给聚合服务器，聚合服务器通过加权平均聚合各本地故障监测模型参数，生成全局故障监测模型参数并发送给各装备，各装备接收后更新本地故障监测模型，继续利用本地运行数据重复训练模型，直至全局故障监测模型收敛，模型训练结束；将训练好的故障监测模型应用在各装备，对装备的运行状态进行实时监测和故障诊断结果通知，并将维修信息及时上传至数据云端，形成智能服务闭环。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 制造业 装备 故障 监测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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