盧科 任輝 李禧堯 劉鑫 張彪

摘要：隨著聯(lián)合收割機日益向高效率、多功能、大型化等方向發(fā)展，聯(lián)合收割機在田間工作時會出現(xiàn)各種故障，因此通過探索履帶式水稻聯(lián)合收割機故障診斷方法，將先進的故障診斷技術(shù)應(yīng)用到聯(lián)合收割機上，改善傳統(tǒng)聯(lián)合收割機無法實時準確預(yù)測、診斷、定位故障的現(xiàn)狀，從而有效減少整機工作時故障率。通過對履帶式水稻聯(lián)合收割機進行故障診斷與預(yù)測，對于提高整機工作效率以及減少故障率等具有重要意義。

關(guān)鍵詞：聯(lián)合收割機、工作性能、故障診斷、監(jiān)測平臺、技術(shù)模塊

由于經(jīng)濟和技術(shù)條件的改善帶動了聯(lián)合收割機的極大普及，尤其是農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式向機械化和現(xiàn)代化發(fā)展后，聯(lián)合收割機的使用量得到了進一步擴大，同時聯(lián)合收割機的結(jié)構(gòu)也變得越來越復(fù)雜。在農(nóng)忙季節(jié)，聯(lián)合收割機的使用頻率很高，但受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)復(fù)雜環(huán)境、機器操作不當、零部件自然磨損、農(nóng)機周期性閑置等諸多因素的影響，會不可避免地出現(xiàn)各種各樣的故障問題[1]。傳統(tǒng)聯(lián)合收割機故障診斷方式主要是根據(jù)經(jīng)驗判斷或者等故障出現(xiàn)導(dǎo)致機械設(shè)備不能正常工作才進行故障的處理，無法做到及時準確地將信息傳遞給相關(guān)工作人員[2]。因此，需采用遠程監(jiān)測平臺，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感器技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等[3]，配合不同的診斷方法，有效避免部分故障問題的再次發(fā)生，并提升聯(lián)合收割機的使用壽命，進而保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的順利進行。

1.故障診斷方法分析

1.1故障數(shù)據(jù)分類和預(yù)處理

聯(lián)合收割機在田間工作時，按機器的行走狀態(tài)可以劃分為停止收割、停止收割但機器運轉(zhuǎn)狀態(tài)、田間收割行走狀態(tài)。當聯(lián)合收割機處于停止收割時，采集模塊采集到的速度和損失率為零，停機原因是：操作員停機查看機器狀態(tài)或者發(fā)現(xiàn)糧倉滿載，停機卸載糧食。當機器處于停止收割但機器行走狀態(tài)時，采集模塊采集到的速度和損失率也為零，停機原因是：操作員調(diào)整聯(lián)合收割機的收割位置或收割路徑，關(guān)閉收割動力。當診斷系統(tǒng)運行時，采集模塊將采集到零值和非零值，零值會對診斷系統(tǒng)判定故障狀態(tài)產(chǎn)生干擾，使系統(tǒng)誤以為零值時堵塞故障[4-5]，因此須首先剔除零值數(shù)據(jù)組。

1.2故障診斷方法類別

聯(lián)合收割機遠程故障診斷方法分為本地速度（轉(zhuǎn)速和頻率）閥值判斷和服務(wù)器端模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測[6]。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理可知，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)主要是轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)速的變化并不能很準確的表現(xiàn)出故障，如轉(zhuǎn)速降低可能是檔位的變換，也可能是故障的發(fā)生。在檔位變換時，聯(lián)合收割機并未發(fā)生故障，故以轉(zhuǎn)速的變化為故障判定并不準確。轉(zhuǎn)速比作為比值，不論是檔位變換，還是聯(lián)合收割機加減速階段，只要運行正常，比值都不會發(fā)生很大的變化。當故障發(fā)生時，轉(zhuǎn)速比能直接的表現(xiàn)出來，因此選擇轉(zhuǎn)速比作為對象進行數(shù)據(jù)分析。另一種故障診斷方法則是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，其主要由模糊邏輯系統(tǒng)（模糊規(guī)則庫、模糊推理機、模糊器和去模糊器），人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合應(yīng)用三個部分組成。

2.故障監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

2.1遠程監(jiān)測平臺設(shè)計

為滿足聯(lián)合收割機遠程監(jiān)測平臺的功能需求[7]，設(shè)計主要包括通信服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器[8]和Web服務(wù)器等三個部分的遠程監(jiān)控平臺。通信服務(wù)器部署在遠程服務(wù)器上，負責與車載采集系統(tǒng)進行通信，并完成數(shù)據(jù)的傳輸與數(shù)據(jù)的存儲;數(shù)據(jù)庫服務(wù)器用來保存運行數(shù)據(jù)、報警數(shù)據(jù)、用戶信息、設(shè)備信息等。Web服務(wù)器用來響應(yīng)管理人員和車主的請求，并根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)進行故障的診斷與預(yù)警。同時也能通過該平臺了解聯(lián)合收割機的運行狀況，對跨區(qū)作業(yè)的聯(lián)合收割機進行遠程調(diào)配。

2.2故障監(jiān)測參數(shù)的選取

當聯(lián)合收割機在田地間進行作業(yè)時，影響聯(lián)合收割機的工作效率因素有很多，如油耗、割臺高度和四板間隙限位，以及脫粒滾簡扭矩，切流滾筒扭矩，軸流滾筒扭矩，發(fā)動機輸出軸扭矩;凹板間隙，發(fā)動機瞬時油耗和累積油耗，發(fā)動機的輸出功率等因素對聯(lián)合收割機有著重要影響。聯(lián)合收割機參數(shù)選取的主要有聯(lián)合收割機的脫粒滾筒，雜余攪龍，輸糧攪龍，風機輪，輸送帶輪，撥禾輪，割刀頻率等的轉(zhuǎn)速，聯(lián)合收割機糧倉，發(fā)動機溫度及振動，水箱溫度，糧倉，現(xiàn)場環(huán)境濕度;割臺高度，振動，振動篩轉(zhuǎn)速及振動等狀態(tài)參數(shù)的監(jiān)測。

3故障診斷相關(guān)技術(shù)模塊

3.1GPS定位模塊

GPS定位模塊采用硬件BuetuesBS-708，將模塊連接到車載端工控機上的端口號為COM1，使用的波特率為9600，該模塊使用的是GPS通用的NMEA-0183協(xié)議，通過調(diào)用串口開發(fā)工具包里的函數(shù)對接收到的數(shù)據(jù)進行解析，最后提取所需地理位置信息與收割機行走速度。配置完成BuetuesBS-708GPS模塊的基本參數(shù)后，從串口緩沖區(qū)中讀取數(shù)據(jù)，根據(jù)NMEA-0183協(xié)議對數(shù)據(jù)進行解析，對幀頭為$GPRMC和$GPVTG的數(shù)據(jù)幀分別進行解析，最后得到當前聯(lián)合收割機的經(jīng)度、緯度、行走速度，并實時顯示在UI面板上。

3.2數(shù)據(jù)存儲模塊

聯(lián)合收割機的生產(chǎn)者/消費者模式將工作轉(zhuǎn)速、頻率以及損失率數(shù)據(jù)傳遞到本地數(shù)據(jù)庫存儲，其中傳遞到數(shù)據(jù)存儲模塊的數(shù)據(jù)流首先通過隊列出列，然后通過數(shù)組索子VI分別索引出振動篩頻率、雜余攪龍轉(zhuǎn)速、輸送攪龍轉(zhuǎn)速、風扇轉(zhuǎn)速、輸送攪龍轉(zhuǎn)速、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速、喂入攪龍轉(zhuǎn)速、割刀頻率、谷物損失率，這些數(shù)據(jù)均為數(shù)值數(shù)據(jù)類型。GPS采集模塊與本地數(shù)據(jù)庫存儲模塊以屬性節(jié)點值的形式進行數(shù)據(jù)流的傳輸;存入本地數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)為字符串類型，所以需要通過數(shù)值至小數(shù)字符串轉(zhuǎn)換子VI進行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，最后連接字符串子VI將數(shù)據(jù)打包，按照每秒1幀的形式存儲到本地數(shù)據(jù)庫。

3.3報警顯示模塊

報警顯示模塊UI界面主要界面分為：聯(lián)合收割機監(jiān)測部件作業(yè)參數(shù)態(tài)，綠燈表示“正常狀態(tài)，黃燈表示預(yù)警狀態(tài)即“微堵”，紅燈表示警示狀態(tài)即“堵塞”。當駕駛者觀察到某部件的顯示紅燈時，可立即停機下車查看對應(yīng)部件的故障狀態(tài)，減少聯(lián)合收割機故障排查時間。報警顯示模塊顯示邏輯判斷分為二部分。第一部分為閾值的初步檢查，當某部件的轉(zhuǎn)速或者頻率小于設(shè)定的閾值時，將直接判定該部顯示界面和故障結(jié)果反饋示意燈等。其中包含有八個參數(shù)儀表盤，用于直觀的顯示聯(lián)合收割機的各個監(jiān)測部件數(shù)據(jù)。故障示意燈可以反饋3種作業(yè)狀件出現(xiàn)“堵塞”故障，通過小于子VI判斷，當某部件的轉(zhuǎn)速或者頻率小于設(shè)定的閾值為真時，判斷結(jié)果將以紅色bool燈的形式給出;第二部分為對服務(wù)器端回傳結(jié)果的判斷，當診斷結(jié)果為某部件的故障標簽，則根據(jù)對應(yīng)標簽報警顯示對應(yīng)部件狀態(tài)指示燈。

4. 結(jié)果與討論

我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域智能化設(shè)備起步較晚，雖然關(guān)于履帶式水稻聯(lián)合收割機故障診斷的研究較多但真正用于實際生產(chǎn)的卻很少，在聯(lián)合收割機故障診斷技術(shù)方向，缺乏高效智能的方法。本文中提及的數(shù)據(jù)預(yù)處理和基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的故障診斷報警系統(tǒng)技術(shù)模塊，通過測量到的數(shù)據(jù)與采集到的數(shù)據(jù)相融合，并進行相互比較分析，確保了故障診斷系統(tǒng)的容錯性，實現(xiàn)了預(yù)警系統(tǒng)準確、高效性，為應(yīng)用于實際生產(chǎn)提供技術(shù)支持，具有良好的實用推廣前景。

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