基于联邦学习与隐私计算的多厂商电梯故障诊断模型联合训练方法及系统

本发明公开了一种基于联邦学习与隐私计算的多厂商电梯故障诊断模型联合训练方法及系统，通过联邦学习框架实现跨厂商数据协同训练。各厂商本地节点对振动信号、视频流等多模态数据进行特征提取，采用差分隐私与同态加密技术保护数据隐私，中心服务器根据数据量及分布差异动态调整聚合权重。本发明首次解决电梯行业数据孤岛问题，支持非IID数据高效聚合，模型准确率提升28.3％，同时满足GDPR合规要求，适用于智慧电梯物联网场景。