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龙图腾网恭喜新疆大学申请的专利玉米穗茎兼收收获机行走系统齿轮箱故障预识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115640545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211394627.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权玉米穗茎兼收收获机行走系统齿轮箱故障预识别方法是由孙文磊;焦华超;王宏伟设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本玉米穗茎兼收收获机行走系统齿轮箱故障预识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了玉米穗茎兼收收获机行走系统齿轮箱故障预识别方法，包括用于某型号玉米穗茎兼收收获机使用的信息收集模块、信息处理模块和故障预识别模块，所述信息收集模块通过导线与信息处理模块电连接，所述信息处理模块通过导线与故障预识别模块电连接；所述信息收集模块将收集到车辆数据进行数据处理后存储入数据库，并对数据库进行管理；本发明在不增加玉米穗茎兼收收获机硬件的前提下，仅利用现有固件，通过本方法对历史数据和实时数据进行处理，完成收获机行走系统齿轮箱故障的预识别，故障识别率可以达到75%，在现有阶段，降低了农机智能化的实施成本，提高了农机生产效率。

本发明授权玉米穗茎兼收收获机行走系统齿轮箱故障预识别方法在权利要求书中公布了：1.一种玉米穗茎兼收收获机行走系统齿轮箱故障预识别方法，其特征在于：包括用于某型号玉米穗茎兼收收获机使用的信息收集模块、信息处理模块和故障预识别模块，所述信息收集模块通过导线与信息处理模块电连接，所述信息处理模块通过导线与故障预识别模块电连接；所述信息收集模块将收集到车辆数据进行数据处理后存储入数据库，并对数据库进行管理；所述信息处理模块利用数据库的信息提取特征数据，整理为数据集和预测模块的输入数据；所述故障预识别模块利用数据集确定预测网络的参数并对故障进行预测；所述的信息处理模块为故障预识别模块提供数据集的方法是：步骤一：从数据库提取最近的480小时的数据，从瞬时功率均值、瞬时速度均值、功率变化量、速度变化量4类数据提取均方值、峭度和排列熵特征数据；步骤二：特征数据提取后，根据售后及车辆所有者的报修状态赋予标签，车辆状态正常，标签值为1；车辆故障，标签值为2；每台车辆具有14个特征值：速度均值的均方值、峭度、排列熵；功率均值的均方值、峭度、排列熵；功率变化量的均方值、峭度、排列熵；速度变化量的均方值、峭度、排列熵；累计功率；累计历程和1个状态标签，将所有车辆的特征数据汇并进行归一化处理；所述的故障预识别模块的聚类中心确定的步骤：步骤1将车辆数为na，则所有车辆的14维特征数据将形成的na*14矩阵d14： 式中：di-j为第i辆车的第j个数据；di为第i辆车的数据向量；步骤2对数据进行去标准化处理得到矩阵di-new； 式中，si为每行原始数据标准差；di表示每行原始数据；表示每行原始数据均值；步骤3计算协方差矩阵R； 步骤4通过公式计算出协方差矩阵R的特征向量集并选取前3行组成特征向量 式中：λ为协方差矩阵R的特征值；为协方差矩阵R的特征向量集； 步骤5用特征向量乘以所有车辆的14维特征数据将形成的na*14矩阵可以得到新的n*3的矩阵d3，每一行代表一辆车特征维度压缩后的特征； 步骤6利用公式计算出良好车辆聚类中心点k-1和故障车辆聚类中心点k-2； 式中：kx1,ky1,kz1为良好车辆聚类中心的xyz坐标值；di-x1,di-y1,di-z1为良好车辆特征维度压缩后的特征；kx2,ky2,kz2为故障车辆聚类中心的xyz坐标值；di-x2,di-y2,di-z1为故障车辆特征维度压缩后的特征；所述的故障预识别模块的LSTM网络参数确定的方法是：步骤一：LSTM使用数据处理模块提供的数据集，设置LSTM的初始参数：输入层维度为1维；LSTM参数设置隐藏单元为200，输出模态使用‘last’，状态激活函数使用‘tanh’，门控激活函数使用‘sigmoid’；使用3层LSTM网络；3层后连接drop层，比率设定30％；之后连接2个全连接层，最后输出层1维；步骤二：对LSTM进行训练，训练轮次450轮，验证集准确率为85％即认为网络训练完毕；所述的故障预识别模块的SVM分类器确定的方法是：步骤一：使用数据处理模块提供的训练集，类型选用C-支持向量分类机；核函数选用RBF径向基核函数；步骤二：使用优化的蝙蝠算法进行的SVM分类器的训练，准确率达到90％即认为网络训练完毕。

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