基于数据驱动的粮食输送系统状态监测与异常预警研究进展OA

粮食输送系统作为粮食仓储企业生产作业的关键环节,在实际运行中,常面临复杂工况耦合挑战,且传统人工巡检与简单传感器报警存在监测不全面、实时性差、早期异常难发现等的局限性,易引发生产中断甚至安全事故。数据驱动技术为粮食输送系统状态监测与异常预警提供了新的解决方案,成为保障粮食输送系统安全稳定运行、提高粮食仓储企业安全生产水平的重要技术手段。本文首先阐述了粮食输送系统的基本组成结构以及常见异常状态,总结了振动、温度、声音等多维度信号感知技术,介绍了清洗、去噪等数据预处理流程,探讨了时域、频域、时频域三大特征提取策略;其次,重点梳理了以支持向量机、高斯混合模型、集成学习为代表的机器学习方法,与以长短期记忆网络、门控循环网络、Transformer为代表的深度学习方法在状态监测与异常预警中的应用进展;最后,分析了当前研究在多工况适配、小样本处理、实际场景落地等方面的不足,并对多传感器协同采集、粮仓专用算法开发、多系统交互等未来研究方向进行了展望。