一种基于分层联邦学习框架的零件质量动态预警系统

本发明公开了一种基于分层联邦学习框架的零件质量动态预警系统，方法包括：零件质量动态预警平台，包括数据处理单元、零件质量预测单元和动态预警单元，所述数据处理单元，用于对数据进行预处理；所述零件质量预测单元，用于基于数据处理单元预处理后的数据利用CNN‑Informer模型进行零件寿命预测，并以最小对称平均绝对百分比误差SMAPE作为目标函数，采用改进大蔗鼠算法优化模型超参数；所述动态预警单元，用于基于预测结果决定是否预警；系统安全保护平台，用于通过云计算平台提供计算支持，对用户进行验证，保障数据安全；企业用户交互平台，用于接收动态预警单元的预警结果并给出用户反馈建议；本发明能够有效提升零件寿命预测的全面性与准确性。