一种新能源矿用车推力杆疲劳寿命预测方法

本发明提供了一种新能源矿用车推力杆疲劳寿命预测方法，属于联邦学习与应用技术领域。首先构建多矿区多源疲劳特征数据集；随后，设计基于贝叶斯建模的双层神经网络结构，包括稀疏先验生成模块、推力杆时序特征编码模块及推力杆剩余寿命贝叶斯预测模块，以实现模型参数稀疏化、时序特征表达及不确定性量化。进一步地，采用基于图结构的联邦训练与信息聚合机制，结合全局聚合与局部图建模策略，实现不同矿区间的知识共享与个性化适配。最后，提出基于不确定性驱动的在线微调机制，通过贝叶斯推理实现全局模型在新矿区环境下的快速自适应优化。本发明方法可在保证数据隐私的前提下显著提升推力杆寿命预测的精度、鲁棒性及跨域泛化能力。