基于数据安全联合的发动机异响识别方法、装置及设备与流程

本技术涉及发动机，尤其涉及基于数据安全联合的发动机异响识别方法、装置及设备。

背景技术：

1、发动机异响是指发动机运行时产生的异常噪音，发动机异响通常是发动机故障的早期警示信号之一，且发动机异响由多种原因引起，包括磨损、松动、损坏、燃烧不完全和润滑不良等，覆盖的系统机构多，产生机理复杂，需要综合考虑多种因素的影响。因此，对发动机异响进行原因分析和识别诊断，对保证发动机的正常可靠运转具有重要的理论和实际意义。

2、目前，可以通过构建异响识别模型对发动机异响进行自动识别和分类，异响识别模型在训练时需要采集大量的发动机信号作为训练数据，但发动机结构复杂多样，导致其信号表现为复杂性和多样性，且发动机的运行工况复杂，导致信号的采集难度大、信号特征提取困难、信号质量参差不齐、数据质量参差不齐、高质量数据量少，容易造成模型过拟合或者无法充分利用有效信息，从而导致模型识别准确率低。

3、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种基于数据安全联合的发动机异响识别方法、装置及设备，旨在解决现有技术中采集到的高质量发动机振动信号较少，导致模型识别准确率低的技术问题。

2、为实现上述目的，本技术提供了一种基于数据安全联合的发动机异响识别方法，包括：

3、将初始模型参数下发至多个客户端，以使客户端根据初始模型参数与本地高质量振动信号，构建发动机异响识别模型；

4、获取客户端上传的发动机异响识别模型的本地模型参数，根据客户端的本地模型参数，确定客户端的聚合影响因子；

5、基于客户端的聚合影响因子，对发动机异响识别模型的本地模型参数进行聚合，得到聚合模型参数；

6、将聚合模型参数下发至客户端，以使客户端对发动机异响识别模型进行迭代更新，得到目标发动机异响识别模型，基于目标发动机异响识别模型，对发动机进行异响识别监测。

7、在一实施例中，根据客户端的本地模型参数，确定客户端的聚合影响因子的步骤包括：

8、获取参数迭代次数；

9、在参数迭代次数小于等于预设迭代阈值时，根据预设数值，确定客户端的聚合影响因子；

10、在参数迭代次数大于预设迭代阈值时，根据客户端的上轮聚合模型参数与客户端的本地模型参数，确定聚合影响因子。

11、在一实施例中，根据客户端的上轮聚合模型参数与客户端的本地模型参数，确定聚合影响因子的步骤包括：

12、获取上轮聚合模型参数、本地模型参数与聚合影响因子之间的第一对应关系；

13、根据客户端的上轮聚合模型参数、客户端的本地模型参数以及第一对应关系，确定客户端的聚合影响因子。

14、在一实施例中，将聚合模型参数下发至客户端，以使客户端对发动机异响识别模型进行迭代更新，得到目标发动机异响识别模型的步骤包括：

15、将聚合模型参数下发至客户端，以使客户端对发动机异响识别模型进行更新，并确定是否满足迭代终止条件；

16、在满足迭代终止条件时，将更新后的发动机异响识别模型作为目标发动机异响识别模型，执行基于目标发动机异响识别模型，对发动机进行异响识别监测的步骤；

17、在不满足迭代终止条件时，基于本地高质量振动信号，再次训练发动机异响识别模型，并更新本地模型参数，返回执行获取客户端上传的发动机异响识别模型的本地模型参数，根据客户端的本地模型参数，确定客户端的聚合影响因子的步骤。

18、在一实施例中，基于聚合影响因子，对发动机异响识别模型的本地模型参数进行聚合，得到聚合模型参数的步骤包括：

19、获取聚合影响因子、本地模型参数、客户端的信号数量、信号总数量与聚合模型参数之间的第二对应关系；

20、根据客户端的聚合影响因子、发动机异响识别模型的本地模型参数、客户端的信号数量、信号总数量以及第二对应关系，确定聚合模型参数。

21、在一实施例中，客户端的本地高质量振动信号具有对应的异响类型，异响类型至少包括活塞敲缸异响、曲轴主轴承异响、连杆轴承异响、正时齿轮异响、正时链条异响以及气门异响。

22、在一实施例中，将初始模型参数下发至多个客户端，以使客户端根据初始模型参数与本地高质量振动信号，构建发动机异响识别模型的步骤包括：

23、根据预设需求，确定初始模型参数，将初始模型参数下发至多个客户端，以使客户端根据初始模型参数，对预设神经网络模型进行初始化，得到初始发动机异响识别模型，并基于本地高质量振动信号以及本地高质量振动信号的标签，对初始发动机异响识别模型进行训练，得到发动机异响识别模型，本地高质量振动信号的标签根据异响类型进行设置。

24、在一实施例中，不同的异响类型分别对应不同的优化策略，优化策略用于对发动机进行优化。

25、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种基于数据安全联合的发动机异响识别装置，基于数据安全联合的发动机异响识别装置包括：

26、模型训练模块，用于将初始模型参数下发至多个客户端，以使客户端根据初始模型参数与本地高质量振动信号，构建发动机异响识别模型；

27、聚合因子计算模块，用于获取客户端上传的发动机异响识别模型的本地模型参数，根据客户端的本地模型参数，确定客户端的聚合影响因子；

28、参数聚合模块，用于基于客户端的聚合影响因子，对发动机异响识别模型的本地模型参数进行聚合，得到聚合模型参数；

29、异响识别模块，用于将聚合模型参数下发至客户端，以使客户端对发动机异响识别模型进行更新，得到目标发动机异响识别模型，基于目标发动机异响识别模型，对发动机进行异响识别监测。

30、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种基于数据安全联合的发动机异响识别设备，该基于数据安全联合的发动机异响识别设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序配置为实现如上文所述的基于数据安全联合的发动机异响识别方法的步骤。

31、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，存储介质为计算机可读存储介质，存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的基于数据安全联合的发动机异响识别方法的步骤。

32、此外，为实现上述目的，本技术还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的基于数据安全联合的发动机异响识别方法的步骤。

33、本技术提供了一种基于数据安全联合的发动机异响识别方法，将初始模型参数下发至多个客户端，以使客户端根据初始模型参数与本地高质量振动信号，构建发动机异响识别模型；获取客户端上传的发动机异响识别模型的本地模型参数，根据客户端的本地模型参数，确定客户端的聚合影响因子；基于客户端的聚合影响因子，对发动机异响识别模型的本地模型参数进行聚合，得到聚合模型参数；将聚合模型参数下发至客户端，以使客户端对发动机异响识别模型进行迭代更新，得到目标发动机异响识别模型，基于目标发动机异响识别模型，对发动机进行异响识别监测。本技术的各个客户端均利用本地的高质量数据构建本地模型，在对各个客户端的模型参数进行聚合后，将得到的聚合模型参数下发到各个客户端进行模型迭代更新，以得到最终的发动机异响识别模型，在此过程中，通过共享不同客户端的模型参数，即在保证数据隐私安全的前提下，共享高质量数据，加强数据质量，从而提高发动机异响识别模型的识别准确率，并且可以根据实际情况实时地改变聚合策略，有效地筛选和利用对全局模型更新有益的客户端，进一步提高模型的性能和识别准确率，解决了采集到的高质量发动机振动信号较少，导致模型识别准确率低的技术问题，提高了发动机异响识别模型的识别准确率。