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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利云边协同场景下基于联邦终身学习的工业建模系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116451162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310393075.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权云边协同场景下基于联邦终身学习的工业建模系统及方法是由赵春晖;李宝学;王伟;范海东设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本云边协同场景下基于联邦终身学习的工业建模系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云边协同场景下基于联邦终身学习的工业建模系统及方法。为实现工业过程在变工况场景下的终身学习与建模能力，本发明引入基于生成的重放策略，为每一工况设计专有的扩散模型，实现对数据的捕捉、填补和生成。扩散模型生成的伪数据与增量数据协同训练，实现对本地历史工况知识的巩固。考虑到工业数据缺失率高、质量差的特性，本方法提出自掩码技巧用于训练扩散模型，使其同时具备填补能力和生成能力。考虑到不同客户端工况的差异性与互补性，本发明设计联邦加权聚合策略，实现对其它工厂历史知识的融合。本发明在保护数据隐私的情况下，有效利用各客户端知识，下游任务模型在增量更新时不遗忘历史的数据分布，且对本地未见工况具有更强的泛化能力。

本发明授权云边协同场景下基于联邦终身学习的工业建模系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种云边协同场景下基于扩散模型的联邦终身工业建模系统，其特征在于，包括： C个客户端，每个客户端包含一个数据获取模块、一个数据记忆库、一个扩散模型库、一个本地软测量模型和C-1个其他客户端对应的本地软测量模型；数据获取模块用于实时获取工业过程变量数据；所述数据记忆库基于数据获取模块实时更新存储新出现的工况的数据构建新出现工况的训练数据集；所述训练数据集的每个样本包含工业过程变量数据和对应的软测量标签；扩散模型库包括多个扩散模型，多个扩散模型与工况一一对应，并基于对应工况的训练数据集，将样本中拟构造缺失部分和不存在缺失的部分分开分别构建与原始训练样本等大小的子样本，以拟构造缺失部分构建的子样本为目标值进行t步扩散得到将扩散后的不存在缺失的部分构建的子样本和扩散步数t输入到扩散模型中，扩散模型预测在前向扩散过程中加入的噪声，通过噪声的真值εt约束扩散模型进行训练获得；所述扩散模型至少用于对对应工况下数据获取模块实时获取的存在缺失的工业过程变量数据进行填补；每个客户端的本地软测量模型基于对应数据记忆库存储的数据进行训练更新并分别传输给云端和其他客户端； 一个云端，云端用于接收每个客户端训练更新的本地软测量模型并聚合得到全局模型； 其中，所述扩散模型还包括用于生成重放数据，具体为： 将高斯噪声作为第T步扩散得到的缺失部分构建的子样本令不存在缺失的部分构建的子样本将t和输入到训练好的扩散模型中，得到模型估计的均值函数和方差函数，从而得到再将和t输入到扩散模型，从而得到重复这一过程，直至得到表示为： 其中，T为扩散的总步数，εθ*表示扩散模型预测的噪声，是方差函数，αt＝1-βt，βt为第t步扩散过程控制噪声幅值的小于1的正数，ε为高斯噪声。

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