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龙图腾网获悉四川钭进科技有限公司申请的专利一种基于云边协同的碾米机远程故障诊断方法及系统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：CN120930027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511453402.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于云边协同的碾米机远程故障诊断方法及系统是由陈真设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边协同的碾米机远程故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于云边协同的碾米机远程故障诊断方法及系统，涉及农业机械智能运维技术领域，公开的基于云边协同的碾米机远程故障诊断方法及系统，通过边缘设备对原始传感信号进行特征精炼和预判处理，仅在异常状态下上传低维特征向量至云平台，有效减少数据传输量并提升诊断效率，能够降低数据传输带宽占用并提升故障诊断实时性，同时，本申请还能够减少冗余信息传输并提高云端计算效率。

本发明授权一种基于云边协同的碾米机远程故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云边协同的碾米机远程故障诊断方法，其特征在于，所述的方法包括： 基于边缘设备采集碾米机的原始传感信号； 基于边缘设备对所述原始传感信号进行边缘特征精炼处理，以生成对应的低维特征向量； 基于边缘设备对低维特征向量进行状态分类，生成预判状态标签；所述预判状态标签包括正常标签及非正常标签； 当所述预判状态标签为非正常标签时，将所述预判状态标签附加至所述低维特征向量，并上传至云平台； 基于云平台对所述低维特征向量执行增量迁移诊断，生成故障类型及置信度结果，并下发至边缘设备及用户终端； 所述基于边缘设备对所述原始传感信号进行边缘特征精炼处理，以生成对应的低维特征向量的步骤包括： 从预设的候选小波基集合中选择最优小波基； 使用所选最优小波基对原始传感信号进行小波包分解，生成节点信号集合； 计算各节点信号的峭度与能量熵值，筛选峭度和能量熵乘积最大的目标节点； 提取目标节点信号的标准化能量熵、谱峭度及均方根值，并进行组合以形成所述低维特征向量； 所述基于云平台对所述低维特征向量执行增量迁移诊断，生成故障类型及置信度结果的步骤包括： 将低维特征向量输入预训练基模型，输出初级特征向量； 将所述初级特征向量输入增量适配层，并结合历史特征库计算同类特征聚合损失、异类特征分离损失及新旧数据分布对齐损失； 对所述同类特征聚合损失、异类特征分离损失及新旧数据分布对齐损失加权求和，以更新所述增量适配层的权重，使所述增量适配层输出强化特征向量； 对强化特征向量执行全连接分类，生成故障类型，并基于Softmax概率最大值生成置信度结果。

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