May, 2023
基于联邦学习的匹配特征提取用于异构边缘设备的工业健康预测
A Federated Learning-based Industrial Health Prognostics for
Heterogeneous Edge Devices using Matched Feature Extraction
TL;DR本文提出了一种FL-based健康预测模型和一种特征相似度匹配的参数聚合算法,以从异构数据中区分性地学习,利用循环衰减数据和涡轮鼓风机的非循环数据,为状态健康估计和剩余寿命估计带来高达44.5%和39.3%的精度提高。