基于联邦学习的无人矿卡健康诊断分析方法与系统

本申请公开了基于联邦学习的无人矿卡健康诊断分析方法与系统，涉及车辆技术领域，其中方法包括：采集无人矿卡的状态数据；提取状态数据的特征信息；将特征信息输入分析模型，获得无人矿卡的健康诊断分析结果；分析模型基于联邦学习的方法建立，建立方法包括：获取每个矿场中的训练样本；在本地处理阶段中利用训练样本对当前矿场的本地模型进行训练，获得训练后本地模型；对多个矿场的训练后本地模型的模型参数进行聚合更新，利用聚合更新后的模型参数建立分析模型。本申请采用联邦学习技术，各矿场的健康诊断分析系统可以在不直接共享原始数据的情况下，共同训练分析模型，提升系统的智能化水平和准确性，同时保障数据隐私。