孔慶好，吐爾遜·買買提，趙夢(mèng)佳

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)交通與物流工程學(xué)院，烏魯木齊市，830052)

0 引言

隨著中國農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)水平的提高,新疆農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平逐年上升，2019年新疆農(nóng)機(jī)總動(dòng)力達(dá)到27 890 MW,新疆棉花、小麥等作物已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)從耕種到收獲全程機(jī)械化生產(chǎn)，但農(nóng)業(yè)機(jī)械化帶來的不僅有更加高效的生產(chǎn)效率，同時(shí)也帶來了更嚴(yán)重的大氣污染問題[1]。針對(duì)上述情況應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深入剖析農(nóng)用拖拉機(jī)等移動(dòng)源自身狀態(tài)參數(shù)、識(shí)別并細(xì)化移動(dòng)源作業(yè)狀態(tài)可以幫助掌握區(qū)域污染物排放趨勢(shì)并以此為基礎(chǔ)制定更具針對(duì)性的治理措施,為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)建立具有高識(shí)別精度的農(nóng)機(jī)工況識(shí)別模型顯得尤為重要。

目前,農(nóng)機(jī)領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用主要集中在農(nóng)機(jī)空間狀態(tài)識(shí)別[2]、農(nóng)用機(jī)械污染物排放研究[3-5]、農(nóng)用拖拉機(jī)故障檢測(cè)和農(nóng)機(jī)運(yùn)行效率分析[6]等方面。在農(nóng)機(jī)工況識(shí)別方面相關(guān)研究較少且多基于農(nóng)機(jī)空間位置信息數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)機(jī)運(yùn)行工況展開研究,其中吐爾遜·買買提等提出基于密度聚類結(jié)合農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)狀態(tài)特征,通過對(duì)農(nóng)機(jī)空間位置信息進(jìn)行聚類實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)工況識(shí)別。王培等[2]提出采用數(shù)據(jù)挖掘中聚類與空間數(shù)據(jù)分析方法,基于農(nóng)機(jī)空間位置信息數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)典型農(nóng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別方法。然而,上述研究均通過分析農(nóng)機(jī)空間運(yùn)行軌跡特點(diǎn)從空間層面間接判斷農(nóng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，因此具有一定局限性。事實(shí)上，在農(nóng)機(jī)作業(yè)過程中不僅會(huì)產(chǎn)生海量的農(nóng)機(jī)空間信息數(shù)據(jù)，也會(huì)產(chǎn)生諸如速度、油耗以及發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速等反應(yīng)農(nóng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù),深入挖掘這類數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)作業(yè)工況的識(shí)別,可以進(jìn)一步滿足農(nóng)機(jī)精細(xì)化管理與分析研究的應(yīng)用需求。

1 研究方法

本研究通過研究農(nóng)用拖拉機(jī)運(yùn)行速度、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速以及油耗等大量實(shí)測(cè)歷史數(shù)據(jù)，提出利用農(nóng)用拖拉機(jī)自身運(yùn)行狀態(tài)信息進(jìn)行農(nóng)用拖拉機(jī)工況識(shí)別，首先利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法支持向量機(jī)[7-8](Support Vector Machine,SVM)結(jié)合K-CV[9](K-fold Cross Validation)尋找最優(yōu)參數(shù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)運(yùn)行工況識(shí)別，并在此基礎(chǔ)上對(duì)算法效果及農(nóng)機(jī)作業(yè)狀態(tài)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，分析該方法的適用性。同時(shí)，針對(duì)分析結(jié)果中發(fā)現(xiàn)的問題提出利用拖拉機(jī)運(yùn)行速度與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速來描述拖拉機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，在此基礎(chǔ)上應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10](Convolutional Neural Networks,CNN)進(jìn)行拖拉機(jī)工況識(shí)別,并針對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行模型適用性分析。

1.1 農(nóng)機(jī)實(shí)際工況下各參數(shù)分布特點(diǎn)

根據(jù)農(nóng)用拖拉機(jī)的作業(yè)特點(diǎn)與文獻(xiàn)[11]將農(nóng)用拖拉機(jī)工況分為怠速、行走和耕作三種模式。其中，怠速模式主要指發(fā)動(dòng)機(jī)保持在低轉(zhuǎn)速狀態(tài)下，且拖拉機(jī)處于靜止的狀態(tài)；行走模式是指拖拉機(jī)處于正常行駛當(dāng)中，且不進(jìn)行任何作業(yè)；耕作模式是指拖拉機(jī)對(duì)土地或農(nóng)作物進(jìn)行作業(yè)，旋耕犁處于工作狀態(tài)。在實(shí)際作業(yè)中，當(dāng)拖拉機(jī)處于怠速狀態(tài)時(shí)，拖拉機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速一般不會(huì)超過800 r/min，且運(yùn)行速度為0，油耗較低；當(dāng)拖拉機(jī)處于行走模式時(shí)通常會(huì)保持一個(gè)較高的移動(dòng)速度，拖拉機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速以及油耗均高于怠速模式，但低于耕作模式；在耕作模式下，拖拉機(jī)運(yùn)行速度相較行走模式處于一個(gè)較低水平，但單位燃油消耗量以及發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速均為三種模式中最高的，具體實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)變化范圍如圖1所示。

(a)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化范圍

基于上述分析，可以發(fā)現(xiàn)處在不同運(yùn)行模式下的拖拉機(jī)行駛速度、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速以及燃油消耗量呈現(xiàn)出明顯的差異，可以提取農(nóng)機(jī)時(shí)間序列樣本點(diǎn)的上述參數(shù)分析辨別農(nóng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)，通過數(shù)據(jù)挖掘的方法實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)工況的識(shí)別，滿足農(nóng)機(jī)使用機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)機(jī)的精準(zhǔn)管理與后續(xù)相關(guān)研究的要求。

1.2 基于參數(shù)優(yōu)化的SVM識(shí)別模型

1.2.1 C-SVC算法

支持向量機(jī)的主要思想是在多維空間中建立一個(gè)分類超平面作為決策曲面，使得不同分類之間的隔離邊緣最大化，其中C-SVC算法是最經(jīng)典的SVM算法，通過引入懲罰參數(shù)C，軟化超平面間隔，從而達(dá)到擴(kuò)大分隔間隔的目的。C-SVC具體算法公式如下。

設(shè)已知訓(xùn)練集

T={(x1,y1),…,(xl,yl)}∈(X×Y)l

(1)

式中：xi——特征向量。

xi∈X=Rn(i=1,2,…,l)，即為輸入數(shù)據(jù)。yi∈Y={1,-1}(i=1,2,…,l)，為類別標(biāo)號(hào)。

選取適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)K=(x,x′)和適當(dāng)?shù)膮?shù)C>0，構(gòu)造并求解最優(yōu)化問題。

0≤αi≤C,i=1,2,…,l

(2)

(3)

(4)

式中：b*——閾值；

sgn(·)——符號(hào)函數(shù)；

K(x,xi)——核函數(shù)。

C-SVC算法在設(shè)計(jì)之初是為了解決二值分類問題，在處理多類問題時(shí)，需要構(gòu)建合適的多類分類器。因此,本研究采用一對(duì)一(one-versus-one)法來實(shí)現(xiàn)多類分類，其基本原理是在任意兩個(gè)類之間構(gòu)建一個(gè)SVM，因此k個(gè)類別樣本需要構(gòu)建k(k-1)/2個(gè)SVM分類器。

1.2.2 SVM的參數(shù)優(yōu)化

在算法構(gòu)建過程中通過交叉驗(yàn)證(Cross Validation,CV)的方法實(shí)現(xiàn)懲罰參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)的尋優(yōu)，該算法的基本思想是將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，通過訓(xùn)練集對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練從而建立模型，再使用驗(yàn)證集對(duì)該模型進(jìn)行驗(yàn)證，判斷該模型的分類效果。

在對(duì)多種CV方法進(jìn)行對(duì)比后，本文選用K-foldCrossValidation(K-CV)法篩選最優(yōu)參數(shù)，該方法將原始數(shù)據(jù)分為K組，將其中K-1組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練，剩余一組作為驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，如此循環(huán)直到所有數(shù)據(jù)子集分別都被作為驗(yàn)證集使用，將得到的K個(gè)模型分類準(zhǔn)確度的平均值作為分類模型的評(píng)價(jià)最終指標(biāo)。

1.2.3 基于參數(shù)優(yōu)化的C-SVC拖拉機(jī)工況識(shí)別模型

獲取某一時(shí)間段內(nèi)拖拉機(jī)作業(yè)時(shí)的參數(shù)數(shù)據(jù)，將其組成樣本集，并將其作為輸入數(shù)據(jù)構(gòu)建拖拉機(jī)工況預(yù)測(cè)模型，具體步驟如下。

1)為了防止各項(xiàng)特征數(shù)值差距過大對(duì)分類精度造成影響，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，確保所有數(shù)據(jù)均處在區(qū)間[0,1]。

2)將樣本集分為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，選擇徑向基核函數(shù)K(x,xi)=exp(-γ‖xi-x‖2),γ>0處理訓(xùn)練樣本集，構(gòu)建C-SVC模型。應(yīng)用K-CV法確定懲罰參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)的取值，最終得到最優(yōu)參數(shù)。

3)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，獲得最優(yōu)分類器模型，將測(cè)試樣本集輸入模型當(dāng)中，并將分類結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比，依照對(duì)比結(jié)果判斷模型的學(xué)習(xí)推廣能力，若模型分類效果較差，則需返回步驟(2)，直到建立具有較好分類準(zhǔn)確度的模型。

1.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)機(jī)工況識(shí)別

1.3.1 算法描述

選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(CNN)來實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)工況的連續(xù)性識(shí)別，該算法是一種將卷積計(jì)算與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的深度算法，目前在圖像識(shí)別，人臉識(shí)別以及故障檢測(cè)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，具有較高的通用性與檢測(cè)準(zhǔn)確度[12-13]。本文采用CNN算法中的Alexnet模型，該模型是在LeNet模型基礎(chǔ)上進(jìn)一步深化建立的深度學(xué)習(xí)模型[12]。模型由輸入層、輸出層、5個(gè)卷積層以及3個(gè)全連接層組成主體結(jié)構(gòu)，同時(shí)為了提高運(yùn)行效率，在第3、5、9層構(gòu)建Max-pooling池化層，整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表1。

表1 模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Tab.1 Network structure of CNN model

在輸入層選擇227×227×3大小的圖像作為輸入，在第1卷積層，該層卷積核大小為11×11，即每次連接11×11的區(qū)域，獲取一個(gè)特征，并使用ReLU作為激活函數(shù)，并進(jìn)行降采樣處理。

在第2卷積層，使用256個(gè)5×5的過濾器產(chǎn)生27×27×256個(gè)特征圖，更進(jìn)一步提取圖像特征，過濾器對(duì)256個(gè)特征圖中的某幾個(gè)特征圖中相應(yīng)的區(qū)域乘以相應(yīng)的權(quán)重，然后加上偏置之后所得到區(qū)域進(jìn)行卷積，該層同樣使用ReLU作為激活函數(shù)，并進(jìn)行降采樣處理。

第3、4卷積層通過特征提取獲得384個(gè)13×13新特征圖，第5卷積層得到256個(gè)13×13個(gè)特征圖，并構(gòu)建擁有4 096個(gè)神經(jīng)元的第1與第2全連接層。

為了使網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的適用性及性能，因此第3全連接層選用1 000個(gè)神經(jīng)元，并在輸出層之前選用Softmax函數(shù)，如式(5)，計(jì)算各工況的概率值。

(5)

式中：vc——分類器前級(jí)輸出單元的輸出；

c——當(dāng)前類別索引；

t——總的類別個(gè)數(shù)；

Sc——目前元素的指數(shù)與全部元素指數(shù)和的比值，即當(dāng)前工況類別的判斷概率值。

1.3.2 識(shí)別精確度計(jì)算

在完成模型訓(xùn)練之后，還需利用測(cè)試集對(duì)識(shí)別精度進(jìn)行量化，具體公式如式(6)。

(6)

式中：θ——識(shí)別精度；

nTP——某類狀態(tài)預(yù)測(cè)正確的數(shù)量；

nFP——某類狀態(tài)預(yù)測(cè)錯(cuò)誤的數(shù)量。

2 農(nóng)機(jī)試驗(yàn)及結(jié)果分析

2.1 數(shù)據(jù)獲取

農(nóng)用拖拉機(jī)上裝載SEMTECH-DS氣態(tài)污染物分析儀，該分析儀不僅可以實(shí)時(shí)采集污染物濃度數(shù)據(jù)、質(zhì)量排放量和基于燃油消耗和時(shí)間的污染物排放量，還集成了轉(zhuǎn)速儀，測(cè)速儀以及GPS等用于采集農(nóng)機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)的專業(yè)配件。在進(jìn)行田間作業(yè)排放試驗(yàn)時(shí)，將采樣頻率和采樣周期分別設(shè)定為1次/s與45 min，并在采樣周期的0～10 min 內(nèi)將試驗(yàn)車輛設(shè)置為怠速模式，在10～20 min 內(nèi)將試驗(yàn)車輛轉(zhuǎn)變?yōu)樾凶吣Ｊ剑?0～45 min時(shí)間區(qū)間內(nèi)試驗(yàn)拖拉機(jī)始終保持在耕作模式。

選取試驗(yàn)數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)質(zhì)量較高的一個(gè)采樣周期,并提取其中的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)數(shù)、農(nóng)機(jī)行駛速度以及油耗數(shù)據(jù)作為本研究的測(cè)試數(shù)據(jù)集。

2.2 C-SVC運(yùn)行結(jié)果及分析

依照基于C-SVC算法識(shí)別模型的構(gòu)建步驟，對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。隨機(jī)選取3種工況中50%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余數(shù)據(jù)則作為測(cè)試集，用于驗(yàn)證模型的識(shí)別準(zhǔn)確度。使用MATLAB平臺(tái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別模型的搭建，設(shè)置懲罰參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)的取值范圍為[2-10,210]。模型對(duì)懲罰參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)的取值范圍進(jìn)行離散化處理，取不同的離散值使得支持向量回歸機(jī)的訓(xùn)練誤差最小。參數(shù)選擇效果如圖2所示，最終得到懲罰參數(shù)C與核函數(shù)參數(shù)g的最優(yōu)值為0.25與12.125 7。

圖2 參數(shù)選擇效果圖(3D)Fig.2 Effect drawing of the parameter selection(3D)

使用模型對(duì)測(cè)試樣本集數(shù)據(jù)進(jìn)行工況識(shí)別，并對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行可視化處理，結(jié)果如圖3所示。

圖3 識(shí)別結(jié)果圖Fig.3 Recognition result

圖3中標(biāo)簽1表示的是農(nóng)機(jī)的怠速模式，標(biāo)簽2為行走模式，標(biāo)簽3為耕作模式，從中可以看出僅有2個(gè)樣本點(diǎn)出現(xiàn)了識(shí)別錯(cuò)誤，其識(shí)別準(zhǔn)確度達(dá)到99.851 9%。識(shí)別模型將處于行走模式的樣本點(diǎn)錯(cuò)誤識(shí)別成怠速模式，進(jìn)一步分析兩個(gè)樣本發(fā)現(xiàn)，樣本數(shù)據(jù)并不符合農(nóng)機(jī)正常行走模式下的數(shù)據(jù)范圍，屬于異常數(shù)據(jù)，因此出現(xiàn)了識(shí)別錯(cuò)誤的情況。通過上述測(cè)試僅從識(shí)別效果來看，基于參數(shù)優(yōu)化的C-SVC模型可以有效識(shí)別單個(gè)樣本點(diǎn)的工況。

2.3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工況識(shí)別

結(jié)合前述內(nèi)容可知，基于參數(shù)優(yōu)化的C-SVC模型可以較好的對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行工況識(shí)別，然而在實(shí)際應(yīng)用中拖拉機(jī)作業(yè)是個(gè)長時(shí)間持續(xù)過程，此過程中會(huì)產(chǎn)生包含部分異常值的海量數(shù)據(jù)，通過C-SVC模型僅對(duì)單個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別并不能有效分辨試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)，從而造成大量的錯(cuò)誤識(shí)別。并且，在實(shí)際作業(yè)中拖拉機(jī)會(huì)基于工作現(xiàn)場的復(fù)雜情況多頻次轉(zhuǎn)換作業(yè)工況，轉(zhuǎn)換過程的識(shí)別同樣無法通過單個(gè)樣本點(diǎn)的工況識(shí)別實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，由于數(shù)據(jù)集較大的體量，試圖通過分析不同工況下農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)的差異從而實(shí)現(xiàn)人工識(shí)別同樣不可取。

實(shí)現(xiàn)拖拉機(jī)工況的連續(xù)性識(shí)別可以有效解決上述問題，本文以拖拉機(jī)運(yùn)行速度與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速等信息構(gòu)建樣本圖像來描述農(nóng)機(jī)工況變化的數(shù)據(jù)表達(dá)，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)工況的連續(xù)性識(shí)別。

2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)工況的連續(xù)性識(shí)別，為農(nóng)機(jī)狀態(tài)識(shí)別提供新思路，需進(jìn)一步研究農(nóng)機(jī)工況變化數(shù)據(jù)，尋找能夠描述農(nóng)機(jī)工況變化的數(shù)據(jù)特征。在1.1節(jié)中已經(jīng)提到怠速、行走及耕作3種不同工況下發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、油耗以及農(nóng)機(jī)運(yùn)行速度等數(shù)據(jù)具有較大的差異，在此基礎(chǔ)上本文進(jìn)一步分析實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，隨著農(nóng)機(jī)工況轉(zhuǎn)變發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化呈現(xiàn)明顯的梯度上升趨勢(shì)，耕作工況下轉(zhuǎn)速最高，行走次之，怠速最小，這說明農(nóng)機(jī)在整個(gè)采樣周期內(nèi)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速保持階段性加速狀態(tài)，但當(dāng)處于一種工況下時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速在較為固定的范圍內(nèi)波動(dòng)變化。需要指出的是農(nóng)機(jī)的運(yùn)行速度指標(biāo)也表現(xiàn)出明顯的階段性，但并不表現(xiàn)為梯度上升，而是由最開始的靜止?fàn)顟B(tài)經(jīng)過3～4 s的加速過程進(jìn)入行走模式，而當(dāng)農(nóng)機(jī)處于行走模式下時(shí)由于實(shí)際路況以及駕駛員心理狀態(tài)等因素的影響導(dǎo)致農(nóng)機(jī)運(yùn)行速度在速度—時(shí)間二維空間中分布較廣，但總體上維持在一個(gè)較高水平。而當(dāng)農(nóng)機(jī)由行走模式轉(zhuǎn)為耕作模式時(shí)由于旋耕犁的下放加大了與地面的摩擦，從而導(dǎo)致運(yùn)行速度下降。此外，當(dāng)拖拉機(jī)改變運(yùn)行工況時(shí)，農(nóng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)則會(huì)出現(xiàn)較大波動(dòng)。

綜上所述，本研究利用一段時(shí)間內(nèi)農(nóng)機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與運(yùn)行速度作為數(shù)據(jù)樣本，以這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)樣本在農(nóng)機(jī)不同運(yùn)行工況的變化趨勢(shì)為基本特征，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺采用圖像識(shí)別方式進(jìn)行農(nóng)機(jī)工況識(shí)別。如圖4所示,選取時(shí)間序列的若干樣本組成數(shù)據(jù)集,將農(nóng)機(jī)各工況的數(shù)據(jù)集以面積圖的形式形成圖像樣本,用于計(jì)算機(jī)識(shí)別。其中藍(lán)色區(qū)域的紅色輪廓線表示轉(zhuǎn)速的變化趨勢(shì),單位為r/min，橘色區(qū)域的綠色輪廓線可以理解為速度的變化趨勢(shì),單位為km/h。將表示轉(zhuǎn)速與速度的圖像區(qū)域分別涂上藍(lán)色與橘色,用于增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的視覺能力,提高后文深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別效果。

(a)怠速工況識(shí)別圖像

圖4(a)為農(nóng)機(jī)處于怠速狀態(tài)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與農(nóng)機(jī)速度的圖像表示,由于怠速階段農(nóng)機(jī)速度為0,因此該階段的圖像只表現(xiàn)出藍(lán)色區(qū)域用于表示農(nóng)機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的變化趨勢(shì)；行走狀態(tài)下農(nóng)機(jī)處于一個(gè)較高的運(yùn)行速度，速度區(qū)域幾乎覆蓋轉(zhuǎn)速區(qū)域如圖4(b)。圖4(c)則為農(nóng)機(jī)處于耕作狀態(tài)時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與農(nóng)機(jī)速度在圖像上的顯示,與行走狀態(tài)圖像相比轉(zhuǎn)速變化趨勢(shì)更加平穩(wěn)，且速度區(qū)域面積明顯小于行走，表明拖拉機(jī)速度明顯小于行走工況。圖4(d)則表示兩種工況轉(zhuǎn)化時(shí)兩項(xiàng)參數(shù)的變化，從中可以看出兩者波動(dòng)較大，且由于劇烈的波動(dòng)可能會(huì)導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常值。

分別選用10、15、20個(gè)樣本形成數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練識(shí)別模型并對(duì)比最終結(jié)果發(fā)現(xiàn)包含20個(gè)樣本的數(shù)據(jù)子集訓(xùn)練得到的工況識(shí)別模型兼具高識(shí)別準(zhǔn)確度與較快的運(yùn)行速度，因此將總共2 700條樣本數(shù)據(jù)，按照每組20個(gè)樣本構(gòu)成135個(gè)圖像樣本，并將其中60%作為訓(xùn)練集，25%作為驗(yàn)證集用于驗(yàn)證模型，剩下15%則當(dāng)成測(cè)試集用來評(píng)估模型。同時(shí)，為了方便農(nóng)機(jī)工況的識(shí)別，將農(nóng)機(jī)工況分為4種，分別為怠速、行走、耕作以及其他，前三種已經(jīng)在前文中提到，這里不再贅述，其他指代兩種工況轉(zhuǎn)換時(shí)農(nóng)機(jī)的運(yùn)行工況。

2.3.2 CNN模型運(yùn)行及分析

通過不同模型超參數(shù)組合，在訓(xùn)練集上進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，獲得該模型的主要超參數(shù)分別為迭代次數(shù)為900，學(xué)習(xí)率為0.000 1，設(shè)置初始權(quán)重系數(shù)與偏置為符合正態(tài)分布的隨機(jī)值，迭代優(yōu)化算法為Sgdm，同時(shí)為了提高模型訓(xùn)練效率，設(shè)置模型訓(xùn)練過程中驗(yàn)證數(shù)據(jù)最優(yōu)分類準(zhǔn)確度連續(xù)20次驗(yàn)證都沒有提高時(shí)停止網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。運(yùn)行之后訓(xùn)練集經(jīng)過28 s訓(xùn)練建立模型，圖5說明隨著迭代次數(shù)的增加，模型準(zhǔn)確率與損失值在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的變化趨勢(shì)。從中可以分析發(fā)現(xiàn)，隨著迭代次數(shù)的增加模型識(shí)別準(zhǔn)確度逐漸提高最后穩(wěn)定在97.1%，同時(shí)損失值則隨著迭代次數(shù)的增加呈現(xiàn)單調(diào)遞減，逐步趨近于0，這表明該模型在訓(xùn)練集以及驗(yàn)證集上訓(xùn)練效果較好。

為進(jìn)一步驗(yàn)證識(shí)別模型的可靠性，將測(cè)試集應(yīng)用于訓(xùn)練好的模型，并引入精準(zhǔn)率(Precision)、召回率(Recall)以及F1值(H-mean)等3項(xiàng)指標(biāo)對(duì)驗(yàn)證集與測(cè)試集的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果如表2所示，針對(duì)不同工況3項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均能達(dá)到0.8以上，這表明該識(shí)別模型識(shí)別精度較高，分類效果良好。并最終獲得識(shí)別結(jié)果如圖6與圖7，圖6中標(biāo)簽分別表示圖像所屬的農(nóng)機(jī)工況與該工況的概率值，測(cè)試結(jié)果顯示隨機(jī)選取的4個(gè)樣本的工況類別判斷概率值均為100%。分析圖7混淆矩陣發(fā)現(xiàn)，該模型在識(shí)別怠速與其他工況時(shí)并未出現(xiàn)識(shí)別錯(cuò)誤，僅出現(xiàn)一例耕作與行走狀態(tài)的識(shí)別混淆，這種識(shí)別錯(cuò)誤對(duì)于實(shí)際工況識(shí)別是可以接受的。根據(jù)式(6)，該模型針對(duì)不同工況識(shí)別準(zhǔn)確率可以達(dá)到93.3%，雖然在識(shí)別精度上比參數(shù)優(yōu)化的C-SVC算法略有下降，但處在可接受范圍內(nèi)。同時(shí)通過提高訓(xùn)練集以及驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)樣本規(guī)?？梢赃M(jìn)一步提高模型識(shí)別準(zhǔn)確度。

(a)準(zhǔn)確率

表2 模型不同工況下精準(zhǔn)率、召回率及F1值Tab.2 Precision,recall and H-mean of the model under different working conditions

圖6 部分測(cè)試集識(shí)別結(jié)果Fig.6 Part of the test set recognition results

圖7 模型應(yīng)用于測(cè)試集的識(shí)別結(jié)果混淆矩陣圖Fig.7 Confusion matrix of result of testing set

3 結(jié)論

1)設(shè)計(jì)采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)參數(shù)優(yōu)化的C-SVC算法，通過參數(shù)優(yōu)化選取懲罰參數(shù)與核函數(shù)參數(shù)最優(yōu)值0.25與12.125 7對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行工況識(shí)別，結(jié)果表明識(shí)別效果較好，且識(shí)別準(zhǔn)確度可以達(dá)到99.851 9%，但無法實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列的工況連續(xù)性識(shí)別，且無法有效識(shí)別兩種工況轉(zhuǎn)換時(shí)的農(nóng)機(jī)狀態(tài)。

2)提出以包含農(nóng)機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速與運(yùn)行速度等信息圖像樣本來描述農(nóng)機(jī)工況連續(xù)變化的數(shù)據(jù)表達(dá)方式。

3)采用拖拉機(jī)運(yùn)行速度與發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速等信息構(gòu)建樣本圖像并利用深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于Alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并選用迭代優(yōu)化算法Sgdm進(jìn)行最高900次迭代建立了農(nóng)機(jī)工況識(shí)別模型，通過測(cè)試集評(píng)估該模型，發(fā)現(xiàn)該模型識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到93.3%，且測(cè)試集3種運(yùn)行工況下精準(zhǔn)率、召回率及F1值三項(xiàng)指標(biāo)均能達(dá)到0.8以上，表明該模型可以有效識(shí)別農(nóng)機(jī)運(yùn)行工況，為農(nóng)機(jī)工況識(shí)別模型的建立提供新思路。

本次研究雖通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行農(nóng)機(jī)工況識(shí)別，但受數(shù)據(jù)規(guī)模等因素的限制，所建立的工況識(shí)別模型可以進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)并提高識(shí)別精度,在后續(xù)工作中，將在實(shí)際工況下的數(shù)據(jù)測(cè)度規(guī)模和工況分析方面做進(jìn)一步研究。