一种切粒机切割精度的异常检测方法及系统

本发明涉及切粒机异常检测技术领域，公开了一种切粒机切割精度的异常检测方法及系统。该方法实时采集切粒机运行时的振动信号和三相负载电流信号，通过时频域变换和谐波分解提取冲击特征谱与电流畸变因子，并输入预训练的深度学习模型进行时序特征融合，生成切割状态向量。基于动态阈值比对判定切割精度异常，触发报警并标记异常时段关联的原料批次信息。本发明显著提高切割精度异常检测的准确性和实时性，适应原料特性变化和刀具磨损等动态因素，减少不合格产品，降低生产成本和市场风险。