技术特征：1.一种面向智能制造故障诊断的域适应性信息瓶颈联邦学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
技术总结本发明设计了一种面向智能制造故障诊断的域适应性信息瓶颈联邦学习方法，旨在解决不同生产线间由于不同域数据分布差异所带来的建模挑战。该算法首先建立一个全局目标函数，该函数基于不同域特征信息瓶颈，考虑数据规模的多样性，对域的压缩表征进行重加权。通过联邦学习框架，实现了跨域不变特征的有效提取，从而提升全局模型的对于故障预测精度。在实际工业环境中，尤其是在面临不同生产线数据差异性时，该方法能有效克服全局模型表达能力受限故障预测精度较低的问题，提供了一种针对智能制造故障诊断领域的高精度联合建模解决方案。
技术研发人员：李方昱,陈旭强,杜永萍,韩红桂
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：技术公布日：2024/5/10