一种半监督联邦学习特征提取设备寿命预测方法

本发明属于设备寿命预测的技术领域，更具体地，涉及一种半监督联邦学习特征提取设备寿命预测方法。所述方法包括：在中央服务器方生成随机初始化的无监督全局联邦特征提取模型，服务器从客户端池中选择N个参与企业客户端，向其下发送初始化的无监督全局联邦特征提取模型；N个客户端同时进行训练，最后将训练完成的无监督本地联邦特征提取模型上传到中央服务器，并对其进行聚合，不断迭代得到训练完成的无监督联邦特征提取模型；最后微调训练完成的无监督联邦特征提取模型，实现到剩余使用寿命RUL的最终映射。本发明解决了现有预测方法成本高，参与企业监测故障数据有限且存在隐私泄露的问题。