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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于联邦学习的多线路转向架故障诊断方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119397386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411267930.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于联邦学习的多线路转向架故障诊断方法、装置、设备及存储介质是由秦娜;杜家豪;黄德青;贾鑫明;尹怡蕊设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的多线路转向架故障诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于联邦学习的多线路转向架故障诊断方法、装置、设备及存储介质。涉及故障诊断与联邦学习技术领域。该方法通过逐级联邦蒸馏架构借助其他线路的模型知识，在保证数据安全的前提下提升小样本线路模型的诊断性能；对于架构中的多个故障诊断任务，将损失解耦成TCKD和NCKD并进一步重构，平衡目标类与非目标类间的损失；对于多任务输出的多个蒸馏损失，提出一种多损失权重的自适应调整策略，协同多蒸馏任务实现高效训练；每一条线路基于模型迁移共享基础浅层网络，同时定制个性化深层网络，提升故障诊断模型自适应性，降低所提架构的学习成本。本发明可以提高小样本线路的故障建模精度，同时保障多方数据隐私安全，为在工业场景中数据不平衡用户间实施联邦学习提供一种可行的解决方案。

本发明授权基于联邦学习的多线路转向架故障诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的多线路转向架故障诊断方法，其特征在于，包括：根据数据量大小对多线路进行排序，得到按照优先级排序的多线路序列Client＝Client1、Client2...Clienti...Clientn，其中Client1表示优先级最高的线路，Clienti表示第i个线路，Clientn表示优先级最低的线路，n表示多线路的总数，n≥3；线路Client1在本地构建深度神经网络，并利用Client1本地数据训练所述深度神经网络，将训练完成的深度神经网络的浅层网络冻结后得到浅层冻结网络，将浅层冻结网络以及Client1模型参数传输至中心服务器；线路Client2利用Client2本地数据对Client2模型进行训练，训练得到的Client2模型参数传输至中心服务器；其中，所述Client2模型包括从中心服务器接收的浅层冻结网络以及第一个性化模块；线路Clienti利用Clienti本地数据对Clienti模型进行训练，训练得到的Clienti模型参数传输至中心服务器；其中，所述Clienti模型包括从中心服务器接收的浅层冻结网络以及第i-1个性化模块，i为自然数且3≤i≤n。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南交通大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市二环路北一段；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。