Para abordar el problema de distribución desequilibrada en los datos de fallas de equipos, este documento propone un algoritmo de agregación FedAvg mejorado. Al ajustar dinámicamente los pesos de agregación, asegura la adaptabilidad de los pesos de datos de fallas a través de diferentes dimensiones de distribución durante el proceso de agregación. El algoritmo primero introduce un mecanismo de contribución y luego combina el grado de contribución de cada cliente con el peso de su conjunto de datos para la agregación del modelo, lo que resulta en el algoritmo FedAvg-ContribData. Los datos experimentales demuestran que, en comparación con los algoritmos FedAvg y FedAvg-Data, nuestro algoritmo propuesto mejora la precisión en un 39.7% y 7.9%, la tasa de precisión en un 40.4% y 9.1%, la tasa de recuperación en un 41.0% y 7.8%, y el puntaje F1 en un 46.6% y 9.3%.