梁 軍， 馬志怡， 盤朝奉， 陳 龍

(江蘇大學(xué) 汽車工程研究院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

茶園拖拉機(jī)亦稱“茶園耕作機(jī)”，是用于茶園耕作管理的機(jī)械，在達(dá)到一定工作時(shí)長(zhǎng)后故障率[1]較高.隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代制造模式正朝著集成化、網(wǎng)絡(luò)化、全球化方向發(fā)展，涌現(xiàn)出智能制造、網(wǎng)絡(luò)化分散制造等先進(jìn)制造理念.以互聯(lián)網(wǎng)為載體的茶園拖拉機(jī)遠(yuǎn)程故障診斷[2-3]系統(tǒng)，可以讓人們更快地知道茶園拖拉機(jī)所發(fā)生的故障，在短時(shí)間內(nèi)處理掉故障.遠(yuǎn)程故障診斷[4-6]系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于可以實(shí)時(shí)得到被監(jiān)控對(duì)象的工作信息，保證對(duì)監(jiān)控對(duì)象信息的掌握，可提前判斷被監(jiān)控對(duì)象可能會(huì)出現(xiàn)的問題.另外，當(dāng)被監(jiān)控對(duì)象已經(jīng)出現(xiàn)問題時(shí)，根據(jù)已經(jīng)得到的信息，可以快速得到出問題的部位和原因，從而在短時(shí)間內(nèi)給出相應(yīng)的處理方法，節(jié)約了故障處理的時(shí)間，間接提高了生產(chǎn)效率.對(duì)于尚處在茶園拖拉機(jī)起步階段的中國(guó)來(lái)說(shuō)，更快地得到機(jī)器的故障，可以更快地修改產(chǎn)品中的不完善，具有較大的實(shí)用意義與市場(chǎng)價(jià)值.

目前，針對(duì)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，國(guó)內(nèi)外高校和研究機(jī)構(gòu)都展開了積極的研究[7-10].但這些系統(tǒng)并不完善，仍然存在信息采集困難、系統(tǒng)維護(hù)困難以及對(duì)于信息的判斷時(shí)間跟不上被監(jiān)控對(duì)象變化的節(jié)奏等許多問題.針對(duì)上述不足，文中提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶園拖拉機(jī)遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)及方法，通過對(duì)茶園拖拉機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，達(dá)到檢測(cè)茶園拖拉機(jī)是否正常工作的目的，提高茶園管理工作的效率與質(zhì)量.

1 茶園拖拉機(jī)RFDS分析

1.1 RFDS功能分析

RFDS作為一種故障診斷方法，要求可以掌握被監(jiān)控對(duì)象的運(yùn)行狀況，并且掌握被監(jiān)控對(duì)象正常的參數(shù)，能根據(jù)參數(shù)的變化，對(duì)被監(jiān)控對(duì)象做出正確的運(yùn)行狀況判斷，所以該遠(yuǎn)程故障系統(tǒng)應(yīng)具有以下功能：① 實(shí)時(shí)采集被監(jiān)控對(duì)象的運(yùn)行參數(shù)；② 實(shí)時(shí)提供被監(jiān)控對(duì)象運(yùn)行時(shí)應(yīng)該具有的正常參數(shù)；③ 對(duì)傳感器采集到的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，判斷出被監(jiān)控對(duì)象可能出現(xiàn)的問題.

1.2 茶園拖拉機(jī)故障特點(diǎn)分析

茶園拖拉機(jī)作為茶園耕作管理的主要農(nóng)業(yè)裝備，工作期間可完成耕地、除草、開溝、起壟、施肥和播種等作業(yè)步驟.其功能多，機(jī)械結(jié)構(gòu)繁多，達(dá)到一定工作時(shí)長(zhǎng)后故障率[11]升高，主要故障類型如下：① 因不規(guī)范操作導(dǎo)致堵塞故障，這是人為因素，可根據(jù)操作員的豐富經(jīng)驗(yàn)避免此類故障；② 長(zhǎng)時(shí)間的使用導(dǎo)致聯(lián)合收割機(jī)某些部件出現(xiàn)過度磨損導(dǎo)致的突發(fā)性故障，屬于自然磨損，依據(jù)于機(jī)器本身屬性，是非人為因素，難以避免；③ 作物桿莖或雜草混入轉(zhuǎn)動(dòng)部件引起的堵塞故障.

2 茶園拖拉機(jī)RFDS結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

遠(yuǎn)程監(jiān)控診斷系統(tǒng)主要包括信息采集模塊、信息編碼傳輸模塊以及信息處理模塊三大模塊，如圖1所示.

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖

系統(tǒng)首先通過信息采集模塊對(duì)拖拉機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)信息采集，包括環(huán)境信息和拖拉機(jī)自身信息；然后信息編碼傳輸模塊將采集到的信息進(jìn)行編碼處理，并通過無(wú)線局域網(wǎng)絡(luò)發(fā)回遠(yuǎn)程監(jiān)控中心的計(jì)算機(jī)，最后由監(jiān)控中心對(duì)得到的信息進(jìn)行分析處理，判斷拖拉機(jī)是否處于正常工況，并及時(shí)將故障狀況通過屏幕顯示.

2.1 信息采集模塊

信息采集模塊包括環(huán)境信息采集模塊和拖拉機(jī)信息采集模塊，各模塊中的傳感器實(shí)時(shí)采集茶園拖拉機(jī)工作時(shí)候的各種數(shù)據(jù)，并將其存儲(chǔ)在信息存儲(chǔ)模塊中.信息采集模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示.

圖2 信息采集模塊結(jié)構(gòu)圖

環(huán)境信息采集模塊包括道路坡度信息采集模塊、環(huán)境溫度信息采集模塊以及風(fēng)速信息采集模塊.道路坡度信息采集模塊為一個(gè)傳感器單元，傳感器單元為一個(gè)水平儀；環(huán)境溫度信息采集模塊為一個(gè)傳感器單元，傳感器單元為一個(gè)溫度傳感器；風(fēng)速信息采集模塊為一個(gè)傳感器單元，傳感器單元為一個(gè)恒溫風(fēng)速儀.拖拉機(jī)信息采集模塊包括柴油發(fā)動(dòng)機(jī)信息采集模塊、傳動(dòng)系信息采集模塊、制動(dòng)系信息采集模塊、轉(zhuǎn)向系信息采集模塊以及液壓系統(tǒng)信息采集模塊.柴油發(fā)動(dòng)機(jī)信息采集模塊包括信息采集單元，信息采集單元為一個(gè)轉(zhuǎn)速傳感器，一個(gè)齒桿位移傳感器以及一個(gè)油門位置傳感器，轉(zhuǎn)速傳感器檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)飛輪轉(zhuǎn)速.傳動(dòng)系信息采集模塊包括信息采集單元，信息采集單元為一個(gè)轉(zhuǎn)速傳感器和一個(gè)加速度傳感器，轉(zhuǎn)速傳感器檢測(cè)傳動(dòng)軸轉(zhuǎn)速，加速度傳感器檢測(cè)傳動(dòng)軸加速度.制動(dòng)系信息采集模塊包括信息采集單元，信息采集單元為一個(gè)位移傳感器，位移傳感器安放在制動(dòng)系的促動(dòng)機(jī)構(gòu)中.轉(zhuǎn)向系信息采集模塊包括信息采集單元，信息采集單元為一個(gè)轉(zhuǎn)速傳感器和一個(gè)加速度傳感器，轉(zhuǎn)速傳感器檢測(cè)油泵轉(zhuǎn)速，加速度傳感器檢測(cè)轉(zhuǎn)向節(jié)的加速度.液壓系統(tǒng)信息采集模塊包括信息采集單元，信息采集單元包括一個(gè)壓力傳感器，一個(gè)熱電偶傳感器以及一個(gè)液位傳感器.

2.2 信息編碼傳輸模塊

信息編碼傳輸模塊包括信息編碼模塊和信息傳輸模塊兩大模塊.信息編碼模塊由尋呼機(jī)電路板組成，用于將采集到的信息用編碼器以一定的編碼方式編發(fā)，方便傳輸，編碼方式為POCSAG編碼.信息傳輸模塊由無(wú)線局域網(wǎng)絡(luò)組成，用于將編碼后的信息通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到監(jiān)控中心的信息處理模塊.

搭建無(wú)線局域網(wǎng)絡(luò)所需要的硬件設(shè)施如下：① 無(wú)線網(wǎng)卡.無(wú)線網(wǎng)卡是無(wú)線局域網(wǎng)絡(luò)的接口，它的作用類似于有線網(wǎng)絡(luò)中的以太網(wǎng)卡，可以實(shí)現(xiàn)用戶和主機(jī)之間的信息交換.② 無(wú)線AP.AP是Access Point的簡(jiǎn)稱，無(wú)線AP是無(wú)線局域網(wǎng)的接入點(diǎn)、無(wú)線網(wǎng)關(guān)，它和有線網(wǎng)絡(luò)中的集線器作用相同.③ 無(wú)線天線.無(wú)線天線是一種可以對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)的設(shè)備，當(dāng)用戶和無(wú)線終端距離較遠(yuǎn)時(shí)，無(wú)線信號(hào)變?nèi)?，?huì)影響無(wú)線傳輸?shù)男剩@個(gè)時(shí)候就需要用無(wú)線天線來(lái)對(duì)信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)，達(dá)到可以正常使用的目的.

2.3 信息處理模塊

信息處理模塊包括信息接收模塊、信息解碼模塊、信息分析模塊以及信息顯示模塊.信息處理模塊結(jié)構(gòu)如圖3所示.信息接收模塊通過無(wú)線局域網(wǎng)絡(luò)接收無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸過來(lái)的編碼信息，由無(wú)線信號(hào)接收器組成；信息解碼模塊由單片機(jī)實(shí)現(xiàn)，用于對(duì)接收的編碼信息進(jìn)行解碼處理；信息分析模塊由裝有Carsim的計(jì)算機(jī)組成[12]，采用具有高普適性、推理性、強(qiáng)擬合性模糊算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合組成的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)解碼后的拖拉機(jī)參數(shù)檢測(cè)值和理論值相對(duì)比，診斷拖拉機(jī)是否存在故障，包括構(gòu)建動(dòng)態(tài)拖拉機(jī)理論工況數(shù)據(jù)庫(kù)以及信息計(jì)算處理2個(gè)步驟；信息顯示模塊由一塊LED屏幕組成，用于顯示拖拉機(jī)的故障信息.

圖3 信息處理模塊結(jié)構(gòu)圖

信息解碼模塊核心為單片機(jī)，它是由CPU、RAM、ROM、定時(shí)器/計(jì)時(shí)器、I/O接口以及中斷等組成.考慮到茶園拖拉機(jī)本身的因素以及需在野外運(yùn)行，采集土壤溫濕度時(shí)選用型號(hào)為 AT89C52 的單片機(jī).

信息分析模塊包括以下2個(gè)部分：

1) 構(gòu)建動(dòng)態(tài)拖拉機(jī)理論工況數(shù)據(jù)庫(kù).裝有Carsim的計(jì)算機(jī)接收解碼器發(fā)送來(lái)的環(huán)境信息，并將其錄入到Carsim中，由Carsim建立相應(yīng)的模擬環(huán)境、同時(shí)將現(xiàn)實(shí)拖拉機(jī)型號(hào)輸入計(jì)算機(jī)，建立拖拉機(jī)動(dòng)力學(xué)模型[13]，得到拖拉機(jī)理論工況，計(jì)算機(jī)根據(jù)接收來(lái)的環(huán)境信息動(dòng)態(tài)更新模擬環(huán)境，實(shí)時(shí)更新拖拉機(jī)理論工況數(shù)據(jù)庫(kù)，為采集到的實(shí)際工況數(shù)據(jù)提供對(duì)比數(shù)據(jù).

2) 信息計(jì)算處理.主要有對(duì)比法和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法.對(duì)比法為實(shí)際工況數(shù)據(jù)N2i與理論工況數(shù)據(jù)N1i的差距為Δi，其中i為所監(jiān)控參數(shù)的代號(hào)，i=1，2，…，11.i=1表示柴油發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速，i=2表示齒桿的位移，i=3表示油門位置，i=4表示傳動(dòng)系傳動(dòng)軸轉(zhuǎn)速，i=5表示傳動(dòng)系傳動(dòng)軸加速度，i=6表示制動(dòng)系促動(dòng)機(jī)構(gòu)的位移，i=7表示轉(zhuǎn)向系油泵轉(zhuǎn)速，i=8表示轉(zhuǎn)向系萬(wàn)向節(jié)的加速度，i=9表示液壓系統(tǒng)的油液壓力，i=10表示液壓系統(tǒng)的油液溫度，i=11表示液壓系統(tǒng)的油液位置.則有

(1)

式(1)表示當(dāng)編號(hào)為i的某結(jié)構(gòu)實(shí)際工況數(shù)據(jù)，當(dāng)Δi≤βi時(shí)，則稱該實(shí)際工況數(shù)據(jù)與理論工況數(shù)據(jù)相符合，否則處于異常工況.根據(jù)i所對(duì)應(yīng)的監(jiān)控參數(shù)，可以得到出問題的機(jī)構(gòu).所述βi為i所對(duì)應(yīng)參數(shù)的規(guī)定差距允許范圍，為一常數(shù).文中擬采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行故障診斷[14].

3 算法設(shè)計(jì)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]是并行分布式系統(tǒng)，采用分布式存貯和并行處理的方式，具有自適應(yīng)、自組織和實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，有極強(qiáng)的容錯(cuò)性、健壯性和大規(guī)模并行處理能力，但是不善于對(duì)知識(shí)進(jìn)行表達(dá)；模糊邏輯[16]利用人有效的經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行邏輯推理及泛化思維，能對(duì)故障癥狀及原因之間的模糊關(guān)系進(jìn)行準(zhǔn)確描述，但是對(duì)知識(shí)的獲取能力較差.因此，文中的故障診斷算法采用兩者結(jié)合的FNN算法，它不僅具有很強(qiáng)的直接處理數(shù)據(jù)的自學(xué)習(xí)能力，而且具有很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化知識(shí)表達(dá)能力.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般結(jié)構(gòu)如圖4所示.

圖4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架結(jié)構(gòu)圖

文中FNN算法實(shí)現(xiàn)如下：

拖拉機(jī)理論工況數(shù)據(jù)建立過程：具有Carsim的計(jì)算機(jī)接收解碼器發(fā)送來(lái)的環(huán)境信息，并將其錄入到Carsim中，由Carsim建立相應(yīng)的模擬環(huán)境；將所監(jiān)控的拖拉機(jī)的額定數(shù)據(jù)輸入Carsim，由Carsim根據(jù)所建立的模擬環(huán)境，建立所監(jiān)控拖拉機(jī)在該環(huán)境下的動(dòng)力學(xué)模型，得到拖拉機(jī)理論工況數(shù)據(jù)庫(kù).

2) 構(gòu)建模糊規(guī)則表和模糊化處理函數(shù).模糊化處理是將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入變量映射到模糊集合.首先將參數(shù)αi和參數(shù)βi的基本論域量化為[-3,3]，離散成7個(gè)等級(jí)，即[-3,-2,-1,0,1,2,3]；然后建立7×7規(guī)則表，如表1所示，NB表示負(fù)大、PB表示正大、NM表示負(fù)中、PM表示正中、NS表示負(fù)小、PS表示正小、ZO表示零.

表1 模糊規(guī)則表

采用等分三角形處理函數(shù)對(duì)αi進(jìn)行模糊化.建立數(shù)組es[i]，用來(lái)存儲(chǔ)對(duì)αi模糊化后的值，總共求7次，其中i∈[0,1,…,6]，i值不同時(shí)a、b、c取值不同：

es[0]=(αi-a)∕(b-a)，a=-3，b=-2；

es[1]=(αi-a)∕(b-a)，a=-3，b=-1；

es[2]=(αi-a)∕(b-a)，a=-2，b=-1；

es[3]=(c-αi)∕(c-b)，a=-1，b=0，c=1；

es[4]=(c-αi)∕(c-b)，a=0，b=1，c=2；

es[5]=(c-αi)/(c-b)，a=1，b=2，c=3；

es[6]=(c-αi)/(c-b)，a=2，b=2.5，c=3.

采用等分三角形處理函數(shù)對(duì)βi進(jìn)行模糊化.建立數(shù)組ecs[j]，用來(lái)存儲(chǔ)對(duì)βi模糊化后的值，總共求7次，其j∈[0,1，…,6]，j值不同時(shí)a、b、c取值不同：

ecs[0]=(βi-a)∕(b-a)，a=-3，b=-2；

ecs[1]=βi-a/b-a，a=-3，b=-1；

ecs[2]=(βi-a)∕(b-a)，a=-2，b=-1；

ecs[3]=(c-βi)∕(c-b)，a=-2，b=0，c=1；

ecs[4]=(c-βi)∕(c-b)，a=-1，b=0，c=2；

ecs[5]=(c-βi)∕(c-b)，a=0，b=1，c=2；

ecs[6]=(c-βi)∕(c-b)，a=1，b=2，c=3.

3)使用極大-極小算法進(jìn)行模糊推理.通過求交集遍歷es[i]、ecs[j]得出其中較小的隸屬度lsd，規(guī)則的可信度通過取小運(yùn)算得到，即從j=0開始依次把es[i]與ecs[j]依次比較，將較小的值存入對(duì)應(yīng)form[i][j]中；再找出規(guī)則表中最大的form[i][j]數(shù)值，記住此時(shí)的i、j，然后根據(jù)定制的模糊規(guī)則表，按照第i+1行第j+1列找到位置，把此位置點(diǎn)記為kp，根據(jù)kp對(duì)a、b、c賦予不同的值.如下：

如果kp=NB，a=-3，b=-2，c=-1；

如果kp=NM，a=-3，b=-2，c=0；

如果kp=NS，a=-3，b=-1，c=1；

如果kp=ZO，a=-2，b=0，c=2；

如果kp=PS，a=-1，b=1，c=3；

如果kp=PM，a=0，b=2，c=3；

如果kp=PB，a=1，b=2，c=3.

4) 反模糊化.根據(jù)規(guī)則表中的位置，進(jìn)行反模糊化，采取三角形反模糊化處理函數(shù)z=(b-a)*lsd+a；y=c-(c-b)*lsd；其中，lsd表示隸屬度.

5) 輸出結(jié)果分類.計(jì)算輸出故障診斷參數(shù)δi，根據(jù)δi=(y+z)∕2求出診斷參數(shù)δi，并依據(jù)δi值得出如下診斷結(jié)果：

(2)

式中：δi代表診斷系統(tǒng)輸出對(duì)應(yīng)(神經(jīng)元節(jié)點(diǎn))部件的診斷結(jié)果.

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 試驗(yàn)設(shè)置

采用Carsim-MATLAB聯(lián)合仿真平臺(tái)，建立基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶園拖拉機(jī)遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)模型，選取500組正常工作狀態(tài)時(shí)的數(shù)據(jù)，400組異常數(shù)據(jù)，其中，隨機(jī)抽取250組正樣本和200組負(fù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)留剩余數(shù)據(jù)集作為后續(xù)測(cè)試樣本集.驗(yàn)證在給定工況下，由Carsim和MATLAB組成的聯(lián)合仿真是否可以得到茶園拖拉機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，并對(duì)故障診斷模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行分析.

試驗(yàn)方案包括如下幾個(gè)步驟：

1) 在Carsim中對(duì)茶園拖拉機(jī)進(jìn)行參數(shù)設(shè)定.雖然Carsim軟件中提供了拖拉機(jī)的模型，但需要對(duì)其中部分參數(shù)進(jìn)行修改才可以使用.首先將模型選為拖拉機(jī)，然后點(diǎn)擊Tractor，進(jìn)入拖拉機(jī)的參數(shù)[14]設(shè)置界面，新建一組數(shù)據(jù)，將新的拖拉機(jī)的參數(shù)輸入，新參數(shù)如下：車型D-class，SUV w/ ABS；初始車速20 km·h-1；節(jié)氣門開度0；擋位控制為閉環(huán)四擋；方向盤轉(zhuǎn)角0；路面為草地；仿真時(shí)間10 s；仿真步長(zhǎng)0.001 s.隨機(jī)設(shè)置拖拉機(jī)的工況，路面情況選擇為草地.

2) 在MATLAB里添加茶園拖拉機(jī)的控制策略.

3) 定義Carsim的導(dǎo)入變量，依次為IMP_PBK_L1、IMP_PBK_R1、IMP_PBK_L2、IMP_PBK_R2，記下導(dǎo)入順序，如圖5所示.

圖5 導(dǎo)入變量界面

4) 定義Carsim的導(dǎo)出變量，記下Carsim導(dǎo)出變量的順序，依次為Vx_L1、Vx_R1、Vx_L2、Vx_R2、Vx_SM、Pbk_Con并回到Carsim主界面.

5) 在MATLAB Command Window中鍵入Simulink，在Simulink中加入ABS控制模塊，如圖6所示.

圖6 Simulink模塊圖

6) 返回并運(yùn)行Carsim軟件，打開“send to simulink”，彈出ABS模型，然后點(diǎn)擊MATLAB中的運(yùn)行按鈕即可運(yùn)行整個(gè)模型.

4.2 結(jié)果分析

當(dāng)仿真系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)束以后，可以通過以下方式查看結(jié)果，如圖7所示.

圖7 輸出結(jié)果選擇界面

在“show more plots”按鈕中選擇添加新的圖形，在彈出的對(duì)話框中，將選項(xiàng)名稱改為需要的參數(shù)，比如“AV_DS_L1”，然后點(diǎn)擊該選項(xiàng).隨即在左邊黃色區(qū)域內(nèi)輸入“AV_DS_L1，TIME”，然后點(diǎn)擊“home”回到主界面，再點(diǎn)擊“plot”按鈕即可得到想要的圖形.

Carsim軟件提供了所有可輸出參數(shù)的名稱，查看時(shí)點(diǎn)擊“View”得到圖8所示界面,可以找到需要的參數(shù)的名稱，并按照上述方法使之顯示在圖形中.

圖8 Carsim可輸出參數(shù)列表

以拖拉機(jī)前輪傳動(dòng)軸轉(zhuǎn)速為例，即“AD_DS_L1”參數(shù)，設(shè)置好參數(shù)輸出以后，點(diǎn)擊“plot”按鈕，即可得到拖拉機(jī)前輪傳動(dòng)軸轉(zhuǎn)速.可知Carsim和MATLAB的聯(lián)合仿真可以得到給定工況下茶園拖拉機(jī)的運(yùn)行參數(shù).

同時(shí)，在對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后，將剩余數(shù)據(jù)導(dǎo)入測(cè)試集，進(jìn)行模型分類效果測(cè)試.測(cè)試集中有200組標(biāo)定完成的樣本，其中正樣本150組，負(fù)樣本50組，將其輸入到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到結(jié)果如表2所示.

表2 混淆矩陣結(jié)果

由此，準(zhǔn)確率計(jì)算公式可表示為

(3)

式中：TP表示模型預(yù)測(cè)為正常，實(shí)際為正常的個(gè)數(shù)，表中為143；TN表示模型預(yù)測(cè)為異常，實(shí)際為異常的個(gè)數(shù)，表中為38；N表示測(cè)試集中樣本總數(shù).

經(jīng)計(jì)算得出，提出的算法準(zhǔn)確率可達(dá)90%，滿足茶園拖拉機(jī)故障診斷的精度要求.

試驗(yàn)中，對(duì)其中100組正樣本的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)記錄下來(lái)，結(jié)果如圖9和10所示.

圖9 準(zhǔn)確性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖10 時(shí)機(jī)性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖9、10表明FNN算法均優(yōu)于2種對(duì)比算法，時(shí)機(jī)性能優(yōu)勢(shì)較明顯，準(zhǔn)確性也優(yōu)于對(duì)比算法，且文中算法表現(xiàn)更穩(wěn)定.

5 結(jié) 論

1) 改進(jìn)了故障診斷算法，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了茶園拖拉機(jī)遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)，通過仿真測(cè)試后，實(shí)現(xiàn)了茶園拖拉機(jī)運(yùn)行狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷功能，診斷結(jié)果滿足實(shí)際要求.

2) 系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)為載體，可實(shí)現(xiàn)快速診斷，及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障，減少茶園拖拉機(jī)維修周期，系統(tǒng)容錯(cuò)率高，出現(xiàn)錯(cuò)誤以后，故障處理也很容易，結(jié)果清晰明朗.

3) Carsim軟件以圖形的形式給出了被監(jiān)控對(duì)象的實(shí)時(shí)參數(shù)運(yùn)行，和傳感器采集到的數(shù)據(jù)疊加在一起，可以很直觀地看出被監(jiān)控對(duì)象的運(yùn)行狀態(tài).并且，Carsim軟件輸出的運(yùn)行結(jié)果基本等同于車輛在真實(shí)環(huán)境下的運(yùn)行狀態(tài)，輸出結(jié)果具有很高的可信度.