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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于BFL和语义的设备RUL预测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：CN117035055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310879513.3，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于BFL和语义的设备RUL预测方法及系统是由耿道渠;汪守政设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BFL和语义的设备RUL预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于BFL和语义的设备RUL预测方法和系统，包括以下步骤：步骤1、FL参与者接收到来自工作节点的任务发布信息后，通过ID验证器进行身份验证；步骤2、FL参与者采用CNN‑LSTM的方法对传感器采集到的数据进行本地模型训练；步骤3、根据聚合策略判断本地模型训练是否达到最大迭代次数或者均方根误差阈值，若满足则此轮训练结束；步骤4、FL参与者根据语义推理判断是否参与本次联邦学习训练，并决定是否将本地模型送往区块链网络；步骤5、工作节点根据联邦灰狼加权策略对本地模型进行加权聚合，返回更新后的全局模型送回FL参与者。本发明实现了边缘节点之间的信息安全共享，提高了整个物联网系统的运行效率。

本发明授权一种基于BFL和语义的设备RUL预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BFL和语义的设备RUL预测方法，其特征在于，包括以下步骤： FL参与者接收到来自区块链网络的工作节点的任务发布信息后，对传感器采集到的数据进行本地模型训练；其中，所述传感器采集到的数据为设备在工作过程中产生的运行数据； 本地模型训练完成后，根据迭代次数或者均方根误差阈值判断是否结束迭代过程； 若确定结束迭代过程，FL参与者将本地模型训练后的权重数据发送到区块链网络；FL参与者根据语义推理判断是否参与本次联邦学习训练； 当区块链网络的工作节点收到所有FL参与者发送的权重数据后，对权重数据进行加权聚合，并将更新后的全局模型送回FL参与者进行收敛性检测；如果模型已经达到收敛，则该参与者退出联邦学习；如果模型未达到收敛，则使用全局模型从本地模型训练开始新一轮的联邦学习训练；其中，所述权重数据先经过差分隐私处理，再发送至区块链网络进行加权聚合；所述加权聚合为基于共识算法并根据联邦灰狼算法和聚合策略对权重数据进行加权聚合，具体为：模型聚合公式为： 其中，、分别表示通过联邦平均算法和通过联邦灰狼算法得到的全局权重； 表示第轮第个FL参与者的数据量；表示FL参与者的数量；表示评分函数；用于求出最大评分函数所对应的权重值；表示最终计算的全局权重值，其值 为联邦平均算法和联邦灰狼算法得到全局权重的较大值；其中，评分函数选用PHM2008数据 挑战赛中的评分函数，定义如下： 其中，，为RUL预测值和真实值之间的差值；为最终计算评分；为测试集的数据个数；为自然常数； 当训练次数达到预设的最大训练次数，或者所有FL参与者均通过收敛性检测退出联邦学习，停止训练。

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