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电力电子变换器基于联邦学习的分布式故障诊断技术设计.docx
资料介绍
电力电子变换器基于联邦学习的分布式故障诊断技术设计
概述
联邦学习是保护数据隐私的分布式机器学习方法，通过在多个本地设备上训练模型，只上传模型参数，不上传原始数据，实现数据隐私保护和模型协同训练。在基于STM32G474的逆变器系统中，联邦学习技术可用于多台逆变器分布式故障诊断模型的协同训练。本章系统阐述联邦学习的基本原理、算法架构及在变换器故障诊断中的应用。
联邦学习原理
本地训练
联邦学习中，每台逆变器在本地数据上训练故障诊断模型，本地数据不需要上传到中央服务器。本地训练保护了数据的隐私性。
参数聚合
中央服务器收集各本地设备的模型参数，通过联邦平均算法聚合参数，更新全局模型。聚合后的全局模型下发到各本地设备。
算法架构
横向联邦
横向联邦适用于各设备数据特征相同但样本不同的场景，如多台逆变器相同类型的故障诊断。横向联邦是联邦学习最常用的架构。
纵向联邦
纵向联邦适用于各设备数据特征不同但样本重叠的场景，如不同传感器采集同一逆变器的数据。纵向联邦需要样本对齐。
诊断应用
多台逆变器协同诊断
多台逆变器通过联邦学习协同训练故障诊断模型，共享各台逆变器的故障经验，提高诊断模型的泛化能力。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| STM32G474逆变器_技术文件_1647_电力电子变换器基于联邦学习的分布式故障诊断技术设计.docx | 37K |
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