公开(公告)号：CN118734167A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410847302.6

申请日：2024-06-27

Applicant: 同济大学

Inventor： 陆剑峰 ,  王渤 ,  徐煜昊

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/098 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明涉及一种边云协同架构下基于联邦学习的数控刀具健康状态评估系统及方法，该系统包括云服务器及其连接的多个边缘设备，云服务器用于存储数控刀具健康评估模型信息；获取每一轮服务端模型并下发、接收边缘设备上传的客户端模型并进行评估；以及根据客户端模型进行个性化动态聚合形成新一轮服务端模型；边缘设备用于处理并存储刀具相关数据信息；获取云服务器下发的每一轮服务端模型；根据各自客户端数据信息进行模型训练并上传；接收最终服务端模型并微调；以及应用微调后模型进行数控刀具的健康状态识别。与现有技术相比，本发明能够保护数据隐私并解决数据孤岛问题、降低传输资源的消耗，同时能够提升全局准确性能、保证用户公平性。

公开(公告)号：CN116680874A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310548254.6

申请日：2023-05-16

Applicant: 同济大学

Inventor： 陆剑峰 ,  徐煜昊 ,  张浩 ,  杨越 ,  王渤

IPC: G06F30/20 ,  G06V20/10 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明涉及一种考虑现实场景的数控刀具寿命预测方法及预测系统，所述预测方法运行于边缘设备中，边缘设备与云平台通信连接，所述预测方法包括以下步骤：获取现实场景基础数据，提取现实场景特征，将现实场景特征与预设场景特征进行匹配处理；根据匹配结果获取所述云平台的模型库中的寿命预测模型与当前现实场景的适配评估结果；根据所述适配评估结果产生对应的寿命预测模型，进行当前现实场景下的数控刀具寿命预测。与现有技术相比，本发明结合模型的推荐和优化算法，实现场景自洽的刀具剩余使用寿命预测，具有可以实现场景自适应、预测精度高等优点。