[发明专利]基于联邦学习的风电机组故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202210763297.1 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN115048869A | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 许启发;吴栋栋;蒋翠侠 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/06;G06F119/12 |
| 代理公司： | 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11542 | 代理人： | 余罡 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于联邦学习的风电机组故障诊断方法及系统，涉及风电机组故障诊断技术领域。本发明首先获取各个风电机组故障诊断参与者的工业数据和初始风电机组故障诊断模型；然后基于联邦学习系统，利用上述工业数据训练初始风电机组故障诊断模型得到参与者各自对应的局部风电机组故障诊断模型；接着基于预先构建的自适应调整聚合区间的聚合机制，聚合所有上述局部风电机组故障诊断模型以获取全局风电机组故障诊断模型；最后基于全局风电机组故障诊断模型获取风电机组故障诊断结果。本发明打破了数据孤岛现象，可获得精准的风电机组故障诊断结果，且故障诊断效率高，降低了通信成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 机组 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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