摘要
本发明提出一种基于区块链的设备预测性维护方法和系统,属于数据分析与数据挖掘领域,包括:S1:使用传感器或其他可信任的方式获取原始数据;S2:设计一个分布式架构,各参与方在本地完成训练,不需要暴露原始数据;S3:通过构建的加密机制实现各参与方与中央服务器的参数交互;S4:构建基于区块链的底层架构,对数据进行验证并记录训练过程中参数变化;S5:设计一种激励机制,规定各参与方对模型的贡献计算方式,发放奖励。本发明不仅可以实现跨组织的预测性维护框架构建,而且在保护数据隐私的情况下实现了数据价值共享,提高了生产效率,促进了现代工业生产中的智能化。
技术关键词
同态加密算法
协同计算机
数据隐私保护
模型更新
参数
学习算法
传感器收集设备
中心服务器
保护数据隐私
机制
一致性检测
分布式架构
模型训练模块
解密函数
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三维荧光光谱
多波段激发光源
水质检测方法
多尺度特征融合
预训练网络
瞬时铣削力
振动抑制方法
非线性动力系统
李雅普诺夫指数
方程
可靠性检测系统
三相电机
趋势预测模型构建
序列
实时数据采集
船舶
静态障碍物
风险预警方法
高清图像采集装置
风险评估模型