公开(公告)号：CN117349748A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311299726.5

申请日：2023-10-09

Applicant: 浙江大学

Inventor： 宋执环 ,  宋泽宇 ,  杨泽宇

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/21 ,  G06N3/084 ,  G06N3/098 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种基于云边协同的主动学习故障诊断方法，包括：云端根据已有标注样本迭代训练故障诊断模型，并将本次训练后的模型参数传输给边缘设备；边缘设备接收后，更新故障诊断模型的模型参数，用新模型对边缘设备储存的样本进行特征提取和预测，并采用基于流的主动学习方法，对数据流进行评估，更新不确定性阈值，并将挖掘出的待标注样本传输给云端；云端将待标注样本发给标注员或者标注系统进行标注，得到样本的真实标签；云端回收分发的标注样本，结合已有的标注样本，对故障诊断模型进一步训练，更新模型参数，并将新的模型参数传给边缘设备；重复上述步骤，直至故障诊断模型训练结束。本方法能够显著提高边缘设备分类困难样本筛选效率。