公开(公告)号：CN113033833A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110210544.0

申请日：2021-02-25

Applicant: 江苏大学

Inventor： 张彪 ,  唐忠 ,  李禧尧 ,  任辉 ,  刘鑫 ,  卢科

IPC: G06Q10/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A01D41/127

Abstract: 本发明提供一种联合收割机脱粒滚筒收获状态故障诊断方法，包括以下步骤：样本获取与预处理，源域数据样本下网络预模型的训练，目标域少量标记样本有监督微调预测模型，输出诊断结果。本发明建立的预测模型，可逐层更新权重和偏置值对输入信号进行分级表达，可以更为有效地为滚筒故障做出正确的诊断。本发明利用权重和偏置值从源域到目标域的迁移以适应新的目标样本识别，最终达到提高目标域样本故障识别准确率的效果。通过结合迁移学习方法在解决不同领域样本方面的优势，克服了脱粒滚筒因诸多因素导致工作状态样本不足时，不能够准确识别样本故障的问题，提高了目标域样本故障识别准确率。