【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于联邦学习的设备故障诊断方法及装置。
技术介绍
1、设备故障是各个行业中常见的问题之一，特别是在大量设备和复杂系统中，如制造业、电力系统或其他工业领域。设备故障可能导致生产停滞，影响效率，甚至导致安全事故。因此，准确、快速地进行设备故障诊断对于确保生产的正常运行，保障人员和设备安全具有重要意义。
2、然而，设备故障诊断的传统方法往往依赖于人工检查和分析，这在处理大规模设备和数据时效率较低，而且准确性也受限于个体经验和判断。此外，随着数据的增长和分布式数据源的出现，如何在保证数据安全和隐私的前提下有效利用分布式数据资源，也成为了一个挑战。
3、基于此，现有技术存在以下技术问题：（1）现有的许多方法难以对不平衡、小样本数据进行设备故障诊断与分类。（2）现有的许多方法难以对设备故障数据进行高效的特征选择与提取，导致算法难以进行精准识别与分类。（3）在实际设备故障识别应用现场中，故障数据采集困难，各故障类别数据通常不均衡，算法存在执行能力弱、适应性不强、稳定性差等问题。（4）随着设备数量的增加和数据的分布式存储，如何有效地利用分布式数据进行设备故障诊断，同时保护数据的隐私和安全，是现有技术面临的挑战。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于联邦学习的设备故障诊断方法及装置，能够利用分布式数据进行设备故障诊断，保护数据的隐私和安全，还可以适应设备运行状态的变化，并提高设备故障诊断的准确性。
2、第
3、本专利技术实施例带来了以下有益效果：本专利技术提供的一种基于联邦学习的设备故障诊断方法及装置，针对待诊断数据对应的数据稳定情况，确定是否对预先训练的模型进行更新，并使用相应模型进行设备故障诊断。本专利技术不仅可以利用训练数据中的信息，还可以实时更新模型以适应设备运行状态的变化，从而提高设备故障诊断的准确性。此外，初始模型基于联邦学习框架构建，联邦学习框架是一种分布式结构的模型训练方法，由中心服务器和若干用户组成，可以实现设备故障诊断任务中每个参与训练的用户在不用共享数据的情况下，训练在全局数据集上的模型。经过训练后得到的参数模型将经过同态加密处理上传到中央服务器，这样的处理方式可以有效避免数据泄露。且，目标模型是基于降维和样本扩充后的训练样本集构建的，能够对不平衡、小样本数据进行设备故障诊断与分类，还可以对设备故障数据进行高效的特征选择与提取。此外，在实际设备故障识别应用现场中，执行能力、适应性和稳定性均有效提高。
4、本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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1.一种基于联邦学习的设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型包括预先构建的初始模型，或者，所述初始模型对应的更新模型；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过预设的特征提取模型对所述训练样本集进行特征提取，确定降维的样本特征参数的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述深度信念网络包括多层子网络；将所述字典表示输入至预设的深度信念网络中，对所述字典表示进行特征降维，直到满足预设的迭代要求，得到降维的样本特征参数的步骤，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，预设的联邦学习模型包括中心服务器和多个用户端分类器；将所述降维的样本特征参数、所述训练样本集的第一样本标签和第二样本标签输入至预设的联邦学习模型中，对所述联邦学习模型进行分类训练，并基于训练好的联邦学习模型构建初始模型的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述用户端分类器基于预设
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，对所述第一扩充样本集进行分层，并根据分层结果，对所述第一扩充样本集进行样本扩充，构建第二扩充样本集的步骤，包括：
10.一种基于联邦学习的设备故障诊断装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习的设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型包括预先构建的初始模型，或者，所述初始模型对应的更新模型；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过预设的特征提取模型对所述训练样本集进行特征提取，确定降维的样本特征参数的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述深度信念网络包括多层子网络；将所述字典表示输入至预设的深度信念网络中，对所述字典表示进行特征降维，直到满足预设的迭代要求，得到降维的样本特征参数的步骤，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，预设的联邦学习模型包括中心服务器和多个用户端分类器；将所述降维的...
【专利技术属性】
技术研发人员：马雪红，狄加学，曹梅，
申请(专利权)人：山东能源数智云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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