Turbofan Federated Learning POC:使用联合学习在预测性维护用例上进行概念验证以不断改善对飞机燃气涡轮发动机剩余寿命的预测 源码

Turbofan POC:使用联合学习对Turbofan发动机进行预测性维护 该存储库显示了一种概念证明(POC),该概念证明了使用联合学习来不断改善对飞机燃气涡轮发动机剩余寿命的预测,从而防止了机器故障。 对于引擎仿真,使用来自NASA [1]的“ Turbofan引擎降级仿真数据集”。 :rocket: 该实现基于 , 是一个很棒的库,用于加密的隐私保护机器学习。 用例 在此概念验证中,目标是在飞机燃气涡轮发动机故障之前及时进行维护,因为这些发动机的故障对于运营公司而言非常昂贵。 为此,我们将预测发动机的剩余使用寿命(RUL),并在我们认为会发生故障之前将其转换为维护周期。 该用例是从销售它们的发动机制造商的角度出发的,并且由于运营公司认为该数据是机密的,因此无法直接访问发动机的运行数据,这使该任务变得更加严重。 制造商仍然希望提供所描述的故障预警系统。 制造商可以从内部涡轮风扇发动机获得一