摘要
本发明涉及农业机械故障检测技术领域,公开了一种基于多传感器的玉米抽雄机故障检测方法及系统,所述方法包括:获取设备实时运行数据集,分析得到初始故障特征向量;根据该特征向量识别异常,得到异常类型标识数据集;对异常数据进行区域识别和土壤类型关联分析,得到故障检测报告;根据该报告进行风险预测和参数优化,最终得到持续监控方案。本方法能够将设备故障与地理环境参数有效关联,提升故障检测的精准性与区域适应性。
技术关键词
玉米抽雄机
特征向量值
故障检测方法
多传感器
地理信息数据
风险预测模型
机械故障检测技术
报告
标识
设备配置
参数
特征值
高风险
频域特征
动态变化特征
聚类
故障检测系统
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动态权重分配
多传感器融合
路径识别方法
多源观测数据
多模态
电梯动态调度
电梯运行参数
LSTM神经网络模型
融合多传感器数据
预警系统
故障检测方法
电磁阀驱动电路
电控喷油器
采样点
关键特征点
充电站选址方法
地理信息特征
地理信息数据
热点
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火灾监测预警系统
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环境监测模块
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