一种基于多智能体的聚变堆动设备协同故障诊断方法

本发明涉及故障诊断与智能制造技术领域，尤其涉及一种基于多智能体的聚变堆动设备协同故障诊断方法。其技术方案包括以下步骤：构建多智能体系统，针对聚变堆动设备部署振动智能体、温度智能体和电磁智能体，分别用于采集振动数据、温度数据和电磁数据；各智能体对采集的数据进行信号调理并提取通用特征；基于联邦学习框架，进行多模态分布式训练，各智能体独立训练模型得到局部梯度；各智能体将局部梯度加密后上传至云端服务器，进行模型二次联合训练；云端服务器将联合训练后的模型参数加密下发至各智能体，本发明通过多智能体协同、多模态数据融合、联邦学习隐私保护，显著提升了聚变堆动设备故障诊断的准确性、全面性与安全性。