【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业机械，更具体的说是涉及一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法及系统。
技术介绍
1、在自然条件下，地膜在土壤中可以残留很长时间，如果不能及时有效处理，势必影响农作物产量和中国农业的可持续发展。处理残膜的方法有人工回收和机械回收等方法，人工回收的方法存在浪劳动强度大的弊端，而通过多种形式的机械化残膜回收机具，结合秸秆粉碎联合作业，可以克服人工拣拾的弊端。
2、但是，过往秸秆粉碎与残膜回收联合作业机在使用中由于粉碎刀的磨损会引起作业效率降低，秸秆抛送通道易出现堵塞，由于缺少相关的联合作业机故障识别方法，导致机具必须停机检修，为此需要借助作业故障开展状态监测。而现有的农机作业故障监测多集中在收割机传动系统，对秸秆粉碎与残膜回收联合作业机鲜有研究。
3、因此，如何提供一种能够解决上述问题的秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法及...
【技术保护点】
1.一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，构建故障识别模型，并对所述故障识别模型进行优化及训练的具体处理过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，利用蝴蝶优化方法调整所述SVM模型的惩罚因子以及核函数参数的具体处理过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，利用蝴蝶优化方法调整所述SVM模型的惩罚因子以及核函数参数的...
【技术特征摘要】
1.一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，构建故障识别模型，并对所述故障识别模型进行优化及训练的具体处理过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，利用蝴蝶优化方法调整所述svm模型的惩罚因子以及核函数参数的具体处理过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，利用蝴蝶优化方法调整所述svm模型的惩罚因子以及核函数参数的具体处理过程还包括：
5.根据权利要求1所述的一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，预处理的处理过程依次包括：信号放大、滤波、模数转换及归一化处理。
6.根据权利要求1所述的一种秸秆粉碎与残膜回收联合作业机故障监测方法，其特征在于，根据故障识别结果判断是否需要报...
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