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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于迁移学习的脱分清选装置状态诊断和调控系统及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：CN118476377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410555478.4，技术领域涉及：A01D41/127；该发明授权一种基于迁移学习的脱分清选装置状态诊断和调控系统及方法是由马征;武志平;陈志;朱永乐;张泽林;李耀明;徐立章;王亮;潘宇设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的脱分清选装置状态诊断和调控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于迁移学习的脱分清选装置实时状态诊断和调控方法及系统，包括如下步骤：信息监测系统实时获取脱粒滚筒的扭矩、脱出物流量和清选筛分后的谷物流量；将脱出物流量进行预处理，将预处理后的脱出物流量信号输入基于迁移学习的跨域状态诊断算法模型，得到脱粒分离装置和清选装置的运行状态；结合脱粒分离装置的运行状态与脱粒滚筒的扭矩调节脱粒滚筒转速和凹板间隙；结合清选装置的运行状态与清选筛下谷物流量调节抖动板的振幅或频率；控制系统根据脱粒滚筒转速、凹板间隙和抖动板的振幅或频率调节其相应的工作部件。本发明可解决联合收获机作业时的实时故障，从而保证联合收获机的高效无故障作业。

本发明授权一种基于迁移学习的脱分清选装置状态诊断和调控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的脱分清选装置实时状态诊断和调控方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：在联合收获机田间作业时，信息监测系统3实时获取脱粒滚筒的扭矩、脱出物流量和清选筛分后的谷物流量，并将监测信息传输到嵌入式处理器4； 步骤S2：将脱出物流量进行预处理，将预处理后的脱出物流量信号输入基于迁移学习的跨域状态诊断算法模型，得到脱粒分离装置1和清选装置2的运行状态； 步骤S3：结合脱粒分离装置1的运行状态与脱粒滚筒的扭矩调节脱粒滚筒转速和凹板间隙；结合清选装置2的运行状态与清选筛下谷物流量调节抖动板2-1的振幅或频率； 步骤S4：控制系统5根据脱粒滚筒转速、凹板间隙和抖动板2-1的振幅或频率调节其相应的工作部件； 建立步骤S2所述的基于迁移学习的跨域状态诊断算法模型，具体包括以下步骤： 步骤S2.1：获取模型训练所需要的数据集，具体为： 步骤S2.1.1：建立脱粒清选装置台架，将抖动板2-1安装在台架上，将试验台架采集的脱出物流量信号进行预处理后作为源域数据集； 步骤S2.1.2：将抖动板2-1安装在联合收获机上进行田间作业，将田间作业时采集的脱出物流量信号进行预处理后作为目标域数据集； 步骤S2.1.3：对源域数据集和目标域数据集进行标注，脱粒分离装置1和清选装置2的运行状态包括正常运行状态和非正常运行状态； 步骤S2.1.4：使用重叠采样的方法对源域和目标域数据集进行数据增强，增加训练数据集的数量； 步骤S2.2：搭建模型，使用数据集进行训练，得到基于迁移学习的脱分清选装置实时状态诊断模型，具体为： 步骤S2.2.1：建立多层自适应卷积神经网络模型； 步骤S2.2.2：将带标签的源域数据集和不带标签的目标域数据集输入到多层自适应卷积神经网络模型中进行训练，当损失趋于稳定后结束训练，得到基于迁移学习的脱分清选装置实时状态诊断模型； 步骤S2.3：对基于迁移学习的脱分清选装置实时状态诊断模型进行测试，验证其诊断精度，具体如下： 步骤S2.3.1：将目标域数据集输入到基于迁移学习的脱分清选装置实时状态诊断模型，得到诊断结果； 步骤S2.3.2：将诊断结果与真实标签进行对比，统计其诊断精度。

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