【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业机械智能监测与故障诊断的，尤其涉及一种基于深度学习的农业装备故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、随着现代农业的快速发展与规模化进程的推进，农业装备的自动化、智能化水平不断提升，农业装备在实际作业过程中出现故障将对农业生产效率及作业安全性造成严重影响；传统的农业装备故障诊断技术主要依赖人工经验诊断、单一传感器监测或传统信号分析方法实现，其中人工诊断不仅存在较高的误诊率与漏诊风险，且严重依赖维修人员的专业知识与现场经验；而单一传感器监测方法虽然能够提供部分部件的实时状态数据，但由于缺乏对不同类型数据的有效融合与深入挖掘，难以准确判断复杂工况下的多因素故障。
2、近年来，随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络模型在故障诊断领域的成功应用，逐步实现了机械设备状态监测与故障诊断的智能化和自动化；然而，目前基于深度学习的农业装备故障诊断方法主要集中于单模态或简单数据融合方面，对于农业装备在复杂工作场景下振动特性、热特性与视觉信息之间的深度融合研究尚不充分，无法有效解决多源异构数据融合时出现的特征冗余及信息损失问题，...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，实时获取所述农业装备运行时的振动时序信号、温度分布数据及工作场景图像，其中：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，将所述振动时序信号、温度分布数据及工作场景图像输入多模态深度学习网络，提取时序特征、分布特征和视觉特征，包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，对提取的所述时序特征、所述分布特征和所述视觉特征进行级联融合，形成综...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，实时获取所述农业装备运行时的振动时序信号、温度分布数据及工作场景图像，其中：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，将所述振动时序信号、温度分布数据及工作场景图像输入多模态深度学习网络，提取时序特征、分布特征和视觉特征，包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，对提取的所述时序特征、所述分布特征和所述视觉特征进行级联融合，形成综合特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，将所述综合特征向量输入基于长短期记忆网络分类器构建的故障诊断模型，输出故障类型及故障部件的定位信息，包括：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的农业装备故障诊断方法，其特征在于，使用lstm单元对综合特征向量随时间的演化进行记忆与遗忘门控操作，获取隐藏状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：金晶，庄肖波，蒋小元，庄比太，
申请(专利权)人：镇江比信软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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