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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种面向多采煤机的云边协同健康状态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：CN121052339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511586986.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种面向多采煤机的云边协同健康状态诊断方法及系统是由李勇;王巍;张启志;王祺;刘鹏涛;张宏耀;程刚设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多采煤机的云边协同健康状态诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向多采煤机的云边协同健康状态诊断方法及系统，包括边端设备和云端服务器，边端设备采集采煤机的多模态数据和运行边端模型，该边端模型基于Transformer构建，融合了深度残差收缩网络、多尺度线性注意力机制和LSTM解码层。云端服务器通过联邦学习机制接收并聚合各边端设备的边端模型参数，从而更新全局模型，并将优化后的全局模型参数下发至各边端设备。本发明通过引入边端设备模型上传相关度判断机制和云端服务器模型下载权重分配机制，有效减少了通信开销，提升了模型训练效率。本发明在保护各采煤机边端数据隐私的同时，实现了多个采煤机间的边端数据共享和云端模型共用，具有较好的通用性。

本发明授权一种面向多采煤机的云边协同健康状态诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向多采煤机的云边协同健康状态诊断方法，其特征在于，以边端设备为执行主体，包括以下步骤： 采集采煤机运行状态的多模态数据； 对多模态数据进行特征提取，获得单一模态数据； 接收云端服务器发送的全局模型； 利用单一模态数据对全局模型进行训练，获得边端模型； 将符合预设条件的边端模型参数发送给云端服务器； 接收云端服务器发送的更新后的全局模型参数； 基于更新后的全局模型参数更新边端模型； 利用边端模型预测获得采煤机寿命数据； 边端模型基于改进的Transformer块构建，改进的Transformer块包含依次连接的池化层、卷积层、若干个深度残差收缩网络层、若干个ItransformerBlock层、线性层、归一化层、长短期线性记忆层和全连接层；其中，每个ItransformerBlock层包括依次连接的线性注意力层、第一Normamp;Add层、前馈层与第二Normamp;Add层； 多尺度线性注意力机制包括多个不同尺度的线性变换； 深度残差收缩网络包括多个残差块，每个残差块包括至少一个收缩操作； 符合预设条件，包括： 边端模型与全局模型之间的模型相关度高于第一阈值； 边端模型与全局模型之间的模型更新趋势相关度高于第二阈值； 其中，边端模型与全局模型之间的模型相关度D的计算公式为： ， 其中，表示边端模型参数维度，表示边端模型中第个边端模型参数的模型参数值，表示全局模型中第个全局模型参数的模型参数值； 计算边端模型与全局模型更新趋势相关度R： ， 其中，为取值函数，表示边端模型参数维度；表示边端模型中的第个边端模型参数的变化值，表示全局模型中的第个模型参数变化值，若与的符号相同则与取值为1，否则与取值0。

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