CN118070874A - 一种基于数据共享技术的机器自主学习系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自主学习技术领域，具体涉及一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，包括数据收集模块：从多源收集数据；数据预处理模块：对收集到的数据进行清洗、格式化和初步分析；数据加密共享模块：对数据进行加密，确保数据在不同设备间安全共享；自主学习模块：采用联合学习算法，从共享数据中提取知识和模式；决策模块：基于学习模块的输出，制定和执行决策；反馈模块：收集执行结果，提供给数据收集模块。本发明，通过其高级的数据处理能力、自适应学习机制和智能决策支持，不仅提高了单个设备的性能，而且通过跨设备的协作和知识共享，大幅提升了整个系统的效率、可靠性和智能水平。

Description

一种基于数据共享技术的机器自主学习系统

技术领域

本发明涉及自主学习技术领域，尤其涉及一种基于数据共享技术的机器自主学习系统。

背景技术

在传统的机器设备运行模式中，设备的学习和决策能力通常受限于预设的程序和规则，这种模式使得设备在面对复杂或未知的操作环境时缺乏灵活性和适应性，虽然一些现代系统开始采用机器学习技术，但这些技术往往依赖于中央化的数据处理和分析，限制了学习效率和系统的扩展性。

在多设备环境中，数据通常被孤立地处理和存储，造成了“数据孤岛”。这种分散的数据管理方式阻碍了知识的共享和整体优化，降低了系统整体的智能水平，设备间缺乏有效的数据共享和协作机制，使得每个设备只能依赖局限的数据进行学习和决策，无法充分利用网络中的其他数据资源。

随着技术的进步和应用场景的多样化，对机器设备的自主学习能力提出了更高的要求。设备需要能够自适应地学习和优化其操作，以应对不断变化的环境和任务，存在一种迫切需求，即开发一种能够实现跨设备数据共享、协作学习并在复杂环境中自主做出智能决策的系统。

发明内容

基于上述目的，本发明提供了一种基于数据共享技术的机器自主学习系统。

一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，包括以下模块：

数据收集模块：从多源收集数据；

数据预处理模块：对收集到的数据进行清洗、格式化和初步分析；

数据加密共享模块：对数据进行加密，确保数据在不同设备间安全共享；

自主学习模块：采用联合学习算法，从共享数据中提取知识和模式；

决策模块：基于学习模块的输出，制定和执行决策；

反馈模块：收集执行结果，提供给数据收集模块，形成闭环学习。

进一步的，所述多源包括传感器、互联网以及用户输入，所述数据收集模块收集数据具体包括：

传感器数据收集：使用内置或外接传感器实时监测机器设备的核心运行参数，包括温度、压力、速度、电流、电压、功率消耗、故障率和维护需求，对于移动设备，收集定位数据、运动轨迹和速度，对于需要在特定环境下操作的设备，收集与设备性能相关的环境数据；

互联网数据收集：通过网络连接收集与设备相关的远程监控数据，包括设备运行日志、性能报告和维护记录，收集与设备相关的行业标准、法规更新和安全警报；

用户输入数据收集：收集用户对机器设备的操作数据、设置偏好和使用反馈，以了解用户与设备的互动方式，通过用户界面收集用户对设备性能的评价和维护请求；

还包括协作设备数据共享：与同类型设备或相关设备的数据共享，以收集类似操作环境下的性能数据和运行经验，通过网络实现跨设备的数据共享。

进一步的，所述数据预处理模块具体包括：

数据清洗：识别并剔除错误或不完整的数据记录，对于设备传感器数据，识别并校正偏差，根据历史数据模式调整异常读数，在用户输入数据中，采用自然语言处理技术过滤掉无关信息，无关信息包括错误输入或无效命令；

数据格式化：将收集到的数据转换为统一格式，将时间戳标准化、统一数字表示方法，对于多源数据，实施标准化处理，以确保数据一致性和可比性，将分类数据编码为数值，以适应机器学习算法的需求；

初步分析：实施基本统计分析，包括计算平均值、标准差、趋势线，对于时间序列数据，执行时间序列分析，识别周期性和季节性模式。

进一步的，所述数据加密共享模块具体包括：

动态密钥生成与管理：建立动态密钥生成子模块，其中，密钥基于设备间交互的特定上下文动态生成，设立中央密钥管理单元，负责监控密钥的生命周期，并在密钥到期或被破坏时立即更新；

采用双层加密方法：第一层使用标准加密技术，第二层采用设备特定的加密算法，该加密算法基于设备的运行环境或特有属性。

进一步的，所述动态密钥生成子模块具体包括：

基于上下文的密钥生成：密钥生成依赖于设备间交互的特定上下文，包括交互时间、设备状态、操作序列以及环境因素，利用特定上下文动态参数作为输入，通过哈希算法生成密钥；

密钥生成算法：使用加密安全的伪随机数生成器(CSPRNG)来确保密钥的随机性和不可预测性，采用SHA-256哈希函数来从上下文数据生成密钥；

上下文感知机制：不断监测设备间的交互模式和环境变化，实时更新用于密钥生成的上下文信息，通过分析设备使用数据和行为模式，在检测到新的或异常的交互时，自动触发新密钥的生成；

所述中央密钥管理单元对所有生成的密钥进行追踪，记录生成时间、使用情况和预定过期时间，定期评估密钥的安全性和有效性，确保没有过时或被破解，当密钥达到预设的生命周期或检测到潜在的安全威胁，自动生成新的密钥并废弃旧密钥，密钥被破坏或泄露时，立即识别并启动紧急更换程序，新生成的密钥分发给相关的设备，设备之间使用预先定义的安全协议来接收和同步新密钥。

进一步的，所述双层加密方法具体包括：

第一层加密：使用AES加密标准对数据进行第一层加密，选择256位密钥版本的AES，AES加密过程涉及多轮的重复处理，包括替代、置换、混合和添加密钥；

第二层加密：基于设备的设备ID属性创建一个基于设备ID的哈希函数，作为生成第二层密钥的基础，第二层加密算法是轻量级的，在设备上实时执行而不影响性能，包括设备ID处理，使设备ID＝D，选择一个基础数P(例如设备制造日期的数字表示)进行基础变换，计算T＝D*P，应用哈希函数H于T，计算K＝H(T)，K是最终生成的密钥。

加密过程：将第一层加密AES加密的输出作为输入数据I，对每个数据块B(I的一部分)应用第二层加密：Encrypted B＝B XOR K,其中XOR是异或操作，重复操作，直到所有数据块都被处理。

进一步的，所述自主学习模块中的联合学习算法基于分布式机器学习方法，允许多个设备协作学习一个共享的学习模型，同时保持各自数据隐私，每个设备使用本地数据训练学习模型的一部分，然后将学习模型更新发送到中央服务器进行汇总，而不共享原始数据，具体包括：

本地模型训练：在每个设备上，使用其本地数据训练一个模型；

模型更新汇总：将所有设备的模型更新发送到中央服务器进行汇总，中央服务器计算所有更新的平均值，以生成全局模型；

全局模型分发：将更新后的全局模型分发回各设备，供下一轮的本地训练使用。

进一步的，所述本地模型训练中使用深度神经网络来学习设备的操作模式，具体如下：

神经网络结构：设神经网络有L层，每层有不同数量的神经元，每层l的神经元数量记为N_l，输入层接收特征数据，中间的隐藏层负责特征的非线性变换，输出层生成预测结果；

前向传播：对于每一层l(从输入层到输出层)，计算其神经元的输出值，若记第l-1层的输出为a^(l-1)，则第l层的输入z^(l)计算公式为：z^(l)＝W^(l)a^(l-1)+b^(l)，其中W^(l)和b^(l)分别是第l层的权重矩阵和偏置向量，然后应用激活函数g(例如ReLU或Sigmoid函数)于z^(l)得到该层的输出a^(l)：a^(l)＝g(z^(l))；

采用交叉熵损失函数来衡量预测值与实际值之间的差异；

使用反向传播算法计算损失函数对每个参数的梯度，根据计算出的梯度更新网络参数，以减少损失函数的值，参数更新算法包括梯度下降或随机梯度下降；

训练过程：在每个设备上，使用其本地数据对神经网络进行训练，每个设备的模型将专门学习反映其自身数据特征的参数，训练过程包括多次迭代，每次迭代都对网络参数进行更新，以最小化损失函数。

所述模型更新汇总的计算过程包括：

收集模型更新：每个设备完成本地模型训练后，生成模型参数的更新，设第i个设备的模型参数更新为ΔW_i和Δb_i，W和b分别代表模型的权重和偏置，每个设备将其模型参数更新ΔW_i和Δb_i发送到中央服务器；

计算平均更新值：中央服务器收集所有设备发送的模型更新，然后计算模型更新的平均值，若有N个设备参与联合学习，平均更新值的计算公式为:

其中，和/>分别是所有设备权重更新和偏置更新的平均值；

生成全局模型：中央服务器使用所有平均更新值来更新全局模型的参数，若全局模型的当前参数为W_global和b_global，则更新后的全局模型参数为:

分发全局模型:更新后的全局模型参数和/>发送回各个设备，供下一轮本地训练使用。

进一步的，所述从共享数据中提取知识和模式包括：

特征提取：在本地模型训练阶段，基于深度神经网络学习设备的操作模式时从各设备的数据中提取关键特征，关键特征包括设备的运行状态、性能指标和环境交互模式；

模式识别与知识提取：使用不同的模型结构或参数设置在各设备上训练，然后将不同的模型集成，在中央服务器上分析汇总后的全局模型，以识别跨设备共有的模式和异常行为，通过对比不同设备的模型差异，发现特定设备的独特行为或潜在的异常。

进一步的，所述学习模块的输出包括识别的模式、趋势、异常行为指标以及设备性能参数预测，所述决策模块具体包括：

决策制定：

维护和预防性维修，若检测到设备性能下降或部件磨损的迹象，决策模块安排定期维护或预防性维修；

操作优化：对于检测到的效率问题或性能波动，调整操作参数以优化性能；

异常处理：对于检测到的异常行为，包括设备故障或操作误差，决策模块触发紧急停机流程或警报通知操作员；

决策执行包括自动或人工干预，自动执行包括调整设备参数、启动维护程序，人工干预包括向操作员或维护团队发送通知和建议。

本发明的有益效果：

本发明，通过集成先进的数据处理、学习和决策制定模块，显著提高了机器设备的自主学习能力，各设备能够独立学习并适应其操作环境，从而在没有人工干预的情况下自动优化其性能和响应，设备能够根据实时数据和历史经验自动调整运行参数，以应对不同的操作条件和潜在的问题，从而提高了操作效率和安全性，通过联合学习和智能数据共享，不同设备之间能够相互学习和共享知识，从而整体上提升了系统的智能水平，这种协同效应使得单个设备能够从其他设备的经验中受益，加速整个系统的学习和进步

本发明，通过先进的数据预处理和分布式数据共享模块，能够高效地从多种源收集并处理数据，确保数据质量和一致性，这种高效的数据管理方式大幅提升了数据的可用性和价值，联合学习环境使得各设备能够共享学习成果而无需共享原始数据，这样不仅保障了数据的隐私安全，也使得整个系统能够从更广泛的数据中学习并提取知识。

本发明，决策模块利用从学习模块获取的深入洞察，能够自动制定并执行决策，大大提高了响应速度和操作效率，这在需要快速反应的环境中尤为重要，如自动化生产线或紧急情况下的设备故障处理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的自主学习系统逻辑框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1所示，一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，包括以下模块：

数据收集模块：从多源收集数据；

数据预处理模块：对收集到的数据进行清洗、格式化和初步分析；

数据加密共享模块：对数据进行加密，确保数据在不同设备间安全共享；

自主学习模块：采用联合学习算法，从共享数据中提取知识和模式；

决策模块：基于学习模块的输出，制定和执行决策；

反馈模块：收集执行结果，提供给数据收集模块，形成闭环学习。

多源包括传感器、互联网以及用户输入，数据收集模块收集数据具体包括：

传感器数据收集：使用内置或外接传感器实时监测机器设备的核心运行参数，包括温度、压力、速度、电流、电压、功率消耗、故障率和维护需求，对于移动设备，收集定位数据、运动轨迹和速度，对于需要在特定环境下操作的设备，收集与设备性能相关的环境数据；

互联网数据收集：通过网络连接收集与设备相关的远程监控数据，包括设备运行日志、性能报告和维护记录，收集与设备相关的行业标准、法规更新和安全警报；

用户输入数据收集：收集用户对机器设备的操作数据、设置偏好和使用反馈，以了解用户与设备的互动方式，通过用户界面收集用户对设备性能的评价和维护请求；

还包括协作设备数据共享：与同类型设备或相关设备的数据共享，以收集类似操作环境下的性能数据和运行经验，通过网络实现跨设备的数据共享；

对于需要与外部系统交互的设备，集成相关的数据接口，如供应链管理系统、客户关系管理系统(CRM)等，以获取设备在整个生命周期中的综合数据，以上方法的应用确保了数据收集模块能够全面、深入地获取关于机器设备运行和用户交互的关键数据，进而支持系统的高效学习和智能决策。在实施中，每种数据收集方式都将遵循相关的数据保护和隐私法规，确保数据的安全性和合规性。

数据预处理模块具体包括：

数据清洗：识别并剔除错误或不完整的数据记录，对于设备传感器数据，识别并校正偏差，根据历史数据模式调整异常读数，在用户输入数据中，采用自然语言处理技术过滤掉无关信息，无关信息包括错误输入或无效命令；

数据格式化：将收集到的数据转换为统一格式，将时间戳标准化、统一数字表示方法，对于多源数据，如来自不同类型传感器或不同用户界面的数据，实施标准化处理，以确保数据一致性和可比性，将分类数据编码为数值，以适应机器学习算法的需求；

初步分析：实施基本统计分析，包括计算平均值、标准差、趋势线，对于时间序列数据，执行时间序列分析，识别周期性和季节性模式，使用数据可视化技术，如图表和热图，帮助识别数据中的模式和异常；

对来自不同来源的数据执行集成，确保数据的时序一致性和上下文关联，在多设备环境中，对齐来自不同设备的数据，保证其在时间和空间上的一致性。

结合外部数据源，包括行业数据库或公开数据集，以增强收集数据的深度和广度，使用数据衍生技术，如计算新的特征或指标，以提供更多维度的数据分析。

以上步骤确保数据预处理模块能够有效地准备数据，为机器学习模块和决策制定提供准确、可靠的输入，这些方法在保持数据完整性和有用性的同时，也符合数据安全和隐私的要求。

数据加密共享模块具体包括：

动态密钥生成与管理：建立动态密钥生成子模块，其中，密钥基于设备间交互的特定上下文动态生成，例如，密钥可以根据设备的实时运行参数或预定的安全协议来生成，设立中央密钥管理单元，负责监控密钥的生命周期，并在密钥到期或被破坏时立即更新；

采用双层加密方法：第一层使用标准加密技术，第二层采用设备特定的加密算法，该加密算法基于设备的运行环境或特有属性，这种双层加密方法不仅增加了破解难度，即使主流加密被破解，设备特定的加密层也为数据提供额外保护。

动态密钥生成子模块具体包括：

基于上下文的密钥生成：密钥生成依赖于设备间交互的特定上下文，包括交互时间、设备状态、操作序列以及环境因素，利用特定上下文动态参数作为输入，通过哈希算法生成密钥，比如结合当前时间戳、设备ID和最近的操作记录来生成一个唯一的密钥；

密钥生成算法：使用加密安全的伪随机数生成器(CSPRNG)来确保密钥的随机性和不可预测性，采用SHA-256哈希函数来从上下文数据生成密钥；

上下文感知机制：不断监测设备间的交互模式和环境变化，实时更新用于密钥生成的上下文信息，通过分析设备使用数据和行为模式，在检测到新的或异常的交互时，自动触发新密钥的生成；

中央密钥管理单元对所有生成的密钥进行追踪，记录生成时间、使用情况和预定过期时间，定期评估密钥的安全性和有效性，确保没有过时或被破解，当密钥达到预设的生命周期或检测到潜在的安全威胁，自动生成新的密钥并废弃旧密钥，密钥被破坏或泄露时，立即识别并启动紧急更换程序，新生成的密钥分发给相关的设备，设备之间使用预先定义的安全协议来接收和同步新密钥。

中央管理系统确保所有设备在密钥更新后能够无缝切换，保持数据共享和通信的连续性。

双层加密方法具体包括：

第一层加密：使用AES加密标准对数据进行第一层加密，选择256位密钥版本的AES，AES加密过程涉及多轮的重复处理，包括替代、置换、混合和添加密钥；

第二层加密：基于设备的设备ID属性创建一个基于设备ID的哈希函数，作为生成第二层密钥的基础，第二层加密算法是轻量级的，在设备上实时执行而不影响性能，包括设备ID处理，使设备ID＝D，选择一个基础数P(例如设备制造日期的数字表示)进行基础变换，计算T＝D*P，应用哈希函数H于T，计算K＝H(T)，K是最终生成的密钥。

加密过程：将第一层加密AES加密的输出作为输入数据I，对每个数据块B(I的一部分)应用第二层加密：Encrypted B＝B XOR K,其中XOR是异或操作，重复操作，直到所有数据块都被处理；

这种双层加密方法确保即使第一层被破解，第二层的设备特定加密仍然保护数据不被非法访问，在本发明中，第二层加密算法增加了针对每个设备的独特性。由于密钥生成依赖于设备的特定属性(如设备ID和制造日期)，这使得即使在数据共享环境中，每个设备的数据加密也是独特的，增加了安全性。

此算法特别适用于分布式系统中，每个设备都能生成自己独特的密钥，而不依赖于中央密钥管理系统。这样即使一个设备的密钥被破解，也不会影响到系统中其他设备的数据安全。

该算法的安全性在很大程度上取决于基础数P的选择和哈希函数的强度。P应该是一个只有合法设备知道的秘密数，而哈希函数应该是公认的安全的，如SHA-256，由于加密依赖于设备特定的属性，因此即使两个设备有相同的数据，它们加密后的输出也会不同，从而提高了整体的数据安全性。

自主学习模块中的联合学习算法基于分布式机器学习方法，允许多个设备协作学习一个共享的学习模型，同时保持各自数据隐私，每个设备使用本地数据训练学习模型的一部分，然后将学习模型更新发送到中央服务器进行汇总，而不共享原始数据，具体包括：

本地模型训练：在每个设备上，使用其本地数据训练一个模型；

模型更新汇总：将所有设备的模型更新发送到中央服务器进行汇总，中央服务器计算所有更新的平均值，以生成全局模型；

全局模型分发：将更新后的全局模型分发回各设备，供下一轮的本地训练使用。

应用场景举例：

在一个由多种类型机器设备组成的生产线上，联合学习算法可以用于从每台设备的运行数据中学习和提取效率模式、故障预测信号或优化操作策略。这种方法不仅增强了整个系统的智能化水平，而且由于其数据隐私保护的特性，非常适合于涉及敏感数据的应用环境。

这种定制的联合学习算法充分考虑了数据共享环境下的隐私保护和多设备间的协作学习需求，为机器设备自主学习系统提供了一种有效的解决方案。在撰写专利申请时，这种技术细节的描述非常关键。

本地模型训练中使用深度神经网络来学习设备的操作模式，具体如下：

神经网络结构：设神经网络有L层，每层有不同数量的神经元，每层l的神经元数量记为N_l，输入层接收特征数据，中间的隐藏层负责特征的非线性变换，输出层生成预测结果；

前向传播：对于每一层l(从输入层到输出层)，计算其神经元的输出值，若记第l-1层的输出为a^(l-1)，则第l层的输入z^(l)计算公式为：z^(l)＝W^(l)a^(l-1)+b^(l)，其中W^(l)和b^(l)分别是第l层的权重矩阵和偏置向量，然后应用激活函数g(例如ReLU或Sigmoid函数)于z^(l)得到该层的输出a^(l)：a^(l)＝g(z^(l))；

采用交叉熵损失函数来衡量预测值与实际值之间的差异；

使用反向传播算法计算损失函数对每个参数的梯度，根据计算出的梯度更新网络参数，以减少损失函数的值，参数更新算法包括梯度下降或随机梯度下降；

训练过程：在每个设备上，使用其本地数据对神经网络进行训练，每个设备的模型将专门学习反映其自身数据特征的参数，训练过程包括多次迭代，每次迭代都对网络参数进行更新，以最小化损失函数。

应用于本发明的联合学习环境。

在联合学习环境中，每个设备独立执行上述训练过程，使用其本地数据来训练本地DNN模型，而后，设备不共享它们的原始数据，而是只共享模型参数(例如权重W和偏置b)或参数更新，中央服务器汇总来自各设备的更新，计算平均更新值，并将这些更新后的全局参数重新分发给各个设备，各设备使用这些全局参数来调整它们的本地模型，实现知识的共享和综合。

模型更新汇总的计算过程包括：

收集模型更新：每个设备完成本地模型训练后，生成模型参数的更新，设第i个设备的模型参数更新为ΔW_i和Δb_i，W和b分别代表模型的权重和偏置，每个设备将其模型参数更新ΔW_i和Δb_i发送到中央服务器；

计算平均更新值：中央服务器收集所有设备发送的模型更新，然后计算模型更新的平均值，若有N个设备参与联合学习，平均更新值的计算公式为:

其中，和/>分别是所有设备权重更新和偏置更新的平均值；

生成全局模型：中央服务器使用所有平均更新值来更新全局模型的参数，若全局模型的当前参数为W_global和b_global，则更新后的全局模型参数为:

分发全局模型:更新后的全局模型参数和/>发送回各个设备，供下一轮本地训练使用。

从共享数据中提取知识和模式包括：

特征提取：在本地模型训练阶段，基于深度神经网络学习设备的操作模式时从各设备的数据中提取关键特征，关键特征包括设备的运行状态、性能指标和环境交互模式，训练完成后，每个设备会有一组训练好的模型参数(权重和偏置)，这些参数是基于其本地数据学习得到的，设备不会共享其原始数据或直接提取的特征，相反，它们只共享模型的参数更新(即权重和偏置的变化)至中央服务器，这种方式确保了原始数据的隐私性，因为原始数据从未离开过本地设备；

模式识别与知识提取：使用不同的模型结构或参数设置在各设备上训练，然后将不同的模型集成，在中央服务器上分析汇总后的全局模型，以识别跨设备共有的模式和异常行为，通过对比不同设备的模型差异，发现特定设备的独特行为或潜在的异常。

使用全局模型在中央服务器上进行数据分析，识别跨设备共有的模式和潜在的异常行为，对比全局模型与各个设备的本地模型之间的差异，揭示特定设备的独特行为或潜在的异常。

例如，一个设备的模型在某些特征上与全局模型显著不同，可能表明该设备在这些特征上有异常表现，中央服务器可以进一步分析这些差异，识别出可能的故障模式、性能问题或操作异常。

在每个设备上，通过训练学习到的权重和偏置反映了该设备数据的重要特征，这些特征可以视为设备特定的“知识”，揭示了设备操作数据中的关键模式和关系，在中央服务器上，通过汇总不同设备的模型更新来创建一个全局模型。这个全局模型融合了来自所有设备的知识，反映了整个网络的共通和差异化特征，提取的模式和知识可以用于指导维护决策、优化操作流程或提升整体系统性能。例如，识别到的常见故障模式可以用于提前预警，而特定设备的独特行为识别则有助于定制化维护计划。

学习模块的输出包括识别的模式、趋势、异常行为指标以及设备性能参数预测，输出可能包括设备效率下降的迹象、部件磨损的预测或特定操作条件下的性能波动；所述决策模块具体包括：

决策制定：

维护和预防性维修，若检测到设备性能下降或部件磨损的迹象，决策模块安排定期维护或预防性维修；

操作优化：对于检测到的效率问题或性能波动，调整操作参数以优化性能；

异常处理：对于检测到的异常行为，包括设备故障或操作误差，决策模块触发紧急停机流程或警报通知操作员；

决策执行包括自动或人工干预，自动执行包括调整设备参数、启动维护程序，人工干预包括向操作员或维护团队发送通知和建议；

在自动执行模式下，决策模块将指令直接发送到相关设备或控制系统，调整操作设置或触发维护流程，决策执行后，系统会监控相应的效果，并将结果反馈到学习模块，有助于不断改进决策算法，使其更加准确和高效。

在一个自动化生产线上，决策模块会基于学习模块的输出自动调整机器的运行速度，以优化生产效率。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，包括以下模块：

数据收集模块：从多源收集数据；

数据预处理模块：对收集到的数据进行清洗、格式化和初步分析；

数据加密共享模块：对数据进行加密，确保数据在不同设备间安全共享；

自主学习模块：采用联合学习算法，从共享数据中提取知识和模式；

决策模块：基于学习模块的输出，制定和执行决策；

反馈模块：收集执行结果，提供给数据收集模块，形成闭环学习。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述多源包括传感器、互联网以及用户输入，所述数据收集模块收集数据具体包括：

传感器数据收集：使用内置或外接传感器实时监测机器设备的核心运行参数，包括温度、压力、速度、电流、电压、功率消耗、故障率和维护需求，对于移动设备，收集定位数据、运动轨迹和速度，对于需要在特定环境下操作的设备，收集与设备性能相关的环境数据；

互联网数据收集：通过网络连接收集与设备相关的远程监控数据，包括设备运行日志、性能报告和维护记录，收集与设备相关的行业标准、法规更新和安全警报；

用户输入数据收集：收集用户对机器设备的操作数据、设置偏好和使用反馈，以了解用户与设备的互动方式，通过用户界面收集用户对设备性能的评价和维护请求；

还包括协作设备数据共享：与同类型设备或相关设备的数据共享，以收集类似操作环境下的性能数据和运行经验，通过网络实现跨设备的数据共享。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述数据预处理模块具体包括：

数据清洗：识别并剔除错误或不完整的数据记录，对于设备传感器数据，识别并校正偏差，根据历史数据模式调整异常读数，在用户输入数据中，采用自然语言处理技术过滤掉无关信息，无关信息包括错误输入或无效命令；

数据格式化：将收集到的数据转换为统一格式，将时间戳标准化、统一数字表示方法，对于多源数据，实施标准化处理，以确保数据一致性和可比性，将分类数据编码为数值，以适应机器学习算法的需求；

初步分析：实施基本统计分析，包括计算平均值、标准差、趋势线，对于时间序列数据，执行时间序列分析，识别周期性和季节性模式。

4.根据权利要求3所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述数据加密共享模块具体包括：

动态密钥生成与管理：建立动态密钥生成子模块，其中，密钥基于设备间交互的特定上下文动态生成，设立中央密钥管理单元，负责监控密钥的生命周期，并在密钥到期或被破坏时立即更新；

采用双层加密方法：第一层使用标准加密技术，第二层采用设备特定的加密算法，该加密算法基于设备的运行环境或特有属性。

5.根据权利要求4所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述动态密钥生成子模块具体包括：

基于上下文的密钥生成：密钥生成依赖于设备间交互的特定上下文，包括交互时间、设备状态、操作序列以及环境因素，利用特定上下文动态参数作为输入，通过哈希算法生成密钥；

密钥生成算法：使用加密安全的伪随机数生成器来确保密钥的随机性和不可预测性，采用SHA-256哈希函数来从上下文数据生成密钥；

上下文感知机制：不断监测设备间的交互模式和环境变化，实时更新用于密钥生成的上下文信息，通过分析设备使用数据和行为模式，在检测到新的或异常的交互时，自动触发新密钥的生成；

所述中央密钥管理单元对所有生成的密钥进行追踪，记录生成时间、使用情况和预定过期时间，定期评估密钥的安全性和有效性，确保没有过时或被破解，当密钥达到预设的生命周期或检测到潜在的安全威胁，自动生成新的密钥并废弃旧密钥，密钥被破坏或泄露时，立即识别并启动紧急更换程序，新生成的密钥分发给相关的设备，设备之间使用预先定义的安全协议来接收和同步新密钥。

6.根据权利要求5所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述双层加密方法具体包括：

第一层加密：使用AES加密标准对数据进行第一层加密，选择256位密钥版本的AES，AES加密过程涉及多轮的重复处理，包括替代、置换、混合和添加密钥；

第二层加密：基于设备的设备ID属性创建一个基于设备ID的哈希函数，作为生成第二层密钥的基础，第二层加密算法是轻量级的，在设备上实时执行而不影响性能，包括设备ID处理，使设备ID＝D，选择一个基础数P进行基础变换，计算T＝D*P，应用哈希函数H于T，计算K＝H(T)，K是最终生成的密钥；

加密过程：将第一层加密AES加密的输出作为输入数据I，对每个数据块B应用第二层加密：Encrypted B＝B XOR K,其中XOR是异或操作，重复操作，直到所有数据块都被处理。

7.根据权利要求6所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述自主学习模块中的联合学习算法基于分布式机器学习方法，允许多个设备协作学习一个共享的学习模型，同时保持各自数据隐私，每个设备使用本地数据训练学习模型的一部分，然后将学习模型更新发送到中央服务器进行汇总，而不共享原始数据，具体包括：

本地模型训练：在每个设备上，使用其本地数据训练一个模型；

模型更新汇总：将所有设备的模型更新发送到中央服务器进行汇总，中央服务器计算所有更新的平均值，以生成全局模型；

全局模型分发：将更新后的全局模型分发回各设备，供下一轮的本地训练使用。

8.根据权利要求7所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述本地模型训练中使用深度神经网络来学习设备的操作模式，具体如下：

神经网络结构：设神经网络有L层，每层有不同数量的神经元，每层l的神经元数量记为N_l，输入层接收特征数据，中间的隐藏层负责特征的非线性变换，输出层生成预测结果；

前向传播：对于每一层l，计算其神经元的输出值，若记第l-1层的输出为a^(l-1)，则第l层的输入z^(l)计算公式为：z^(l)＝W^(l)a^(l-1)+b^(l)，其中W^(l)和b^(l)分别是第l层的权重矩阵和偏置向量，然后应用激活函数g于z^(l)得到该层的输出a^(l)：a^(l)＝g(z^(l))；

采用交叉熵损失函数来衡量预测值与实际值之间的差异；

使用反向传播算法计算损失函数对每个参数的梯度，根据计算出的梯度更新网络参数，以减少损失函数的值，参数更新算法包括梯度下降或随机梯度下降；

训练过程：在每个设备上，使用其本地数据对神经网络进行训练，每个设备的模型将专门学习反映其自身数据特征的参数，训练过程包括多次迭代，每次迭代都对网络参数进行更新，以最小化损失函数；

所述模型更新汇总的计算过程包括：

收集模型更新：每个设备完成本地模型训练后，生成模型参数的更新，设第i个设备的模型参数更新为ΔW_i和Δb_i，W和b分别代表模型的权重和偏置，每个设备将其模型参数更新ΔW_i和Δb_i发送到中央服务器；

计算平均更新值：中央服务器收集所有设备发送的模型更新，然后计算模型更新的平均值，若有N个设备参与联合学习，平均更新值的计算公式为:

其中，和/>分别是所有设备权重更新和偏置更新的平均值；

生成全局模型：中央服务器使用所有平均更新值来更新全局模型的参数，若全局模型的当前参数为W_global和b_global，则更新后的全局模型参数为:

分发全局模型:更新后的全局模型参数和/>发送回各个设备，供下一轮本地训练使用。

9.根据权利要求8所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述从共享数据中提取知识和模式包括：

特征提取：在本地模型训练阶段，基于深度神经网络学习设备的操作模式时从各设备的数据中提取关键特征，关键特征包括设备的运行状态、性能指标和环境交互模式；

模式识别与知识提取：使用不同的模型结构或参数设置在各设备上训练，然后将不同的模型集成，在中央服务器上分析汇总后的全局模型，以识别跨设备共有的模式和异常行为，通过对比不同设备的模型差异，发现特定设备的独特行为或潜在的异常。

10.根据权利要求9所述的一种基于数据共享技术的机器自主学习系统，其特征在于，所述学习模块的输出包括识别的模式、趋势、异常行为指标以及设备性能参数预测，所述决策模块具体包括：

决策制定：

维护和预防性维修，若检测到设备性能下降或部件磨损的迹象，决策模块安排定期维护或预防性维修；

操作优化：对于检测到的效率问题或性能波动，调整操作参数以优化性能；

异常处理：对于检测到的异常行为，包括设备故障或操作误差，决策模块触发紧急停机流程或警报通知操作员；

决策执行包括自动或人工干预，自动执行包括调整设备参数、启动维护程序，人工干预包括向操作员或维护团队发送通知和建议。