用于道岔转辙机故障诊断模型的异步联邦学习系统和方法

本发明提供一种用于道岔转辙机故障诊断模型的异步联邦学习系统和方法，该系统包括：使用机械振动传感器对转辙机的减速器外壳、接点座、动作杆三个位置采集机械振动信号；三个点位振动信号的信息融合；轻量化双尺度神经网络模型；抗时延抗丢包的异步联邦学习流程；和异步联邦学习系统结构。采用抗时延抗丢包的异步联邦学习流程充分利用了通信延迟和边缘计算单元单次上传的剩余接收时间，减少了等待全部单元上传后再融合的额外计算时间；异步联邦学习系统结构明确了铁路系统中转辙机故障诊断联邦学习的层级关系与规范。实现了转辙机故障诊断模型的分布式训练，为铁路运输安全提供了可靠保障。