安徽工业大学邓东上获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利基于分层联邦学习的故障诊断方法及系统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：CN115905978B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211446890.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于分层联邦学习的故障诊断方法及系统是由邓东上;吴宣够;张卫东设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于分层联邦学习的故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于分层联邦学习的故障诊断方法及系统，涉及故障检测领域；其方法将客户端本地模型分层为用于提取客户端数据之间的共有特征的特征提取器模型、用于提取客户端数据的私有特征的特征分类器模型和用于将提取到的共有特征还原为原始数据的特征重构器模型，训练过程仅在客户端和服务器端联合训练特征提取器模型参数，特征分类器模型和特征重构器模型在客户端本地训练；训练好的特征提取器模型与客户端私有的特征分类器模型组成客户端的本地预测模型进行预测；本发明可以解决由于客户端数据异构导致模型预测精度不高的技术问题。
本发明授权基于分层联邦学习的故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层联邦学习的故障诊断方法，其特征在于，应用于客户端，包括： 对任一客户端，分层搭建客户端的本地模型；所述本地模型包括特征提取器模型、特征分类器模型和特征重构器模型三部分，并且所述特征提取器模型和特征分类器模型组合构成客户端分类模型、所述特征提取器模型和特征重构器模型组合构成客户端重构模型； 对任一客户端，接收服务器端广播的全局特征提取器模型参数和客户端更新轮次； 根据客户端的本地数据及其接收的全局特征提取器模型参数、客户端更新轮次，训练对应的客户端分类模型和客户端重构模型； 上传各客户端本地模型训练更新的特征提取器模型参数至服务器端，以便服务器端进行权重聚合，获得更新后的全局特征提取器模型参数并广播； 重复执行客户端本地训练更新过程，直至所有客户端内特征提取器模型收敛或者达到服务器端预设的全局特征提取器模型精度； 以各客户端对应训练完成的客户端分类模型作为其本地预测模型，进行传入数据的故障诊断。
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