摘" 要：隨著農(nóng)業(yè)機械化水平的不斷提升，農(nóng)用柴油機在水稻生產(chǎn)中的應(yīng)用日益廣泛，其運行的穩(wěn)定性直接關(guān)系到水稻生產(chǎn)的效率。然而，柴油機在高強度作業(yè)中容易發(fā)生各種機械故障，給農(nóng)田作業(yè)帶來潛在風(fēng)險。多傳感器信息融合技術(shù)結(jié)合集成學(xué)習(xí)算法，提供準(zhǔn)確的故障診斷方法，通過綜合分析多維度傳感器數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測柴油機的運行狀態(tài)，提取故障特征，可以顯著提高故障檢測的準(zhǔn)確性。本文探討了多傳感器信息融合在農(nóng)用柴油機故障診斷中的應(yīng)用，提出結(jié)合傳統(tǒng)信號處理與現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)的混合智能故障診斷策略，通過對不同模型的集成應(yīng)用，可以實現(xiàn)柴油機故障的精準(zhǔn)識別，有效保障水稻生產(chǎn)的高效性，為提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益提供強有力的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：多傳感器；信息融合；柴油機；機械故障

中圖分類號：S23"""""""""""""""""""""""""""""""" 文獻標(biāo)志碼：A文章編號：1673－6737（２０24）05－００91－０3

收稿日期：2024-01-28

作者簡介：周志?。?984—），男，本科，講師，研究方向為智能網(wǎng)聯(lián)和車身。

"隨著農(nóng)業(yè)機械化進程的加快，農(nóng)用柴油機在水稻生產(chǎn)中扮演著越來越重要的角色。作為稻田作業(yè)的核心動力，柴油機的效能與穩(wěn)定性對水稻的種植、灌溉及收割等關(guān)鍵環(huán)節(jié)具有決定性影響。但在高強度與長時間的運作下，柴油機易發(fā)生各類機械故障，這不僅會中斷農(nóng)田作業(yè)，還會造成不小的經(jīng)濟損失。鑒于此，研發(fā)高效的故障診斷技術(shù)，以便及時發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對柴油機的潛在故障，對水稻生產(chǎn)的穩(wěn)定性至關(guān)重要。多傳感器信息融合技術(shù)的出現(xiàn)，恰好為解決這一問題提供了有力工具。該技術(shù)能融合多種傳感器的數(shù)據(jù)，并借助先進的機器學(xué)習(xí)算法，達成對柴油機故障的實時監(jiān)測與精確診斷，顯著提升故障檢測的精確度。

1" 農(nóng)用柴油機在水稻生產(chǎn)中的關(guān)鍵作用

農(nóng)用柴油機對于水稻生產(chǎn)的重要性不言而喻，其不僅能為農(nóng)田作業(yè)提供關(guān)鍵的動力支撐，更是提升水稻種植效率與產(chǎn)量的核心要素。[1]借助柴油機強大的動力，農(nóng)民得以迅速且高質(zhì)量地完成土地翻耕與整地，為水稻種植創(chuàng)造出理想的土壤環(huán)境。同時，由柴油機帶動的播種設(shè)備能精準(zhǔn)、均勻地播撒水稻種子，從而大幅提升播種效率，并提升種子的成活率。在水稻生長周期中，柴油機還肩負著驅(qū)動灌溉系統(tǒng)的重任，為水稻提供源源不斷的水分供給。在干旱時節(jié)或水源緊缺時，柴油機驅(qū)動的泵水設(shè)備能迅速從各種水源中抽水，確保稻田得到及時灌溉，維系水稻的健康成長。在收割時節(jié)，配備柴油機的收割機則顯著減輕農(nóng)民的勞作負擔(dān)，不僅能大幅提升收割速度，還能減少稻谷的遺失，進一步保障收成。

2" 多傳感器信息融合在農(nóng)用柴油機故障診斷中的應(yīng)用

2.1" 傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化

多傳感器信息融合技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)用柴油機故障診斷，可顯著提升故障檢測的精準(zhǔn)度，進而確保水稻生產(chǎn)的高效。此技術(shù)的實施依賴于傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化。傳感器所捕獲的數(shù)據(jù)，涵蓋溫度、壓力、振動及噪聲等多元化參數(shù)，由于傳感器類型的差異，需經(jīng)過預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化以確保數(shù)據(jù)的可比性及融合分析的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)預(yù)處理涵蓋數(shù)據(jù)清洗、噪聲消除及異常值識別等步驟。[2]傳感器所采集的原始數(shù)據(jù)可能夾雜噪聲，導(dǎo)致錯誤讀數(shù)，需借助濾波算法進行提純。同時，數(shù)據(jù)清洗還包括對異常值的剔除，以保障數(shù)據(jù)的真實與可靠。

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化則是為消除不同類型與量綱數(shù)據(jù)間的差異，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一比較與綜合分析。通過歸一化處理，可將溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0至1的標(biāo)準(zhǔn)化范圍，與其他類型數(shù)據(jù)如壓力、振動等進行無縫對接。這不僅可以消除傳感器間的量綱壁壘，還能提升故障診斷模型的穩(wěn)健性。通過綜合溫度振動數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可及時識別柴油機在高負荷長時間運行下的過熱導(dǎo)致的異常振動情況，從而實現(xiàn)預(yù)防性維護，確保在關(guān)鍵農(nóng)作業(yè)階段柴油機穩(wěn)定運行，以保障水稻生產(chǎn)的順暢進行。

2.2" 數(shù)據(jù)融合的故障特征增強技術(shù)

通過深度融合多個傳感器的數(shù)據(jù)，可以顯著提升故障檢測的精確性，確保水稻生產(chǎn)的穩(wěn)定進行。在田間耕作時，若柴油機出現(xiàn)異常振動，可能暗示內(nèi)部部件的磨損。然而，僅憑單一傳感器的數(shù)據(jù)，往往難以精準(zhǔn)判定故障根源。通過數(shù)據(jù)融合，將振動、噪聲、溫度及壓力等多維度數(shù)據(jù)進行綜合分析，進而揭示出更多潛在的故障模式。這不僅可以提升故障檢測的精準(zhǔn)度，還可以提高診斷的可靠性。在繁忙的水稻收割季，柴油機承受著巨大的工作負荷，故障風(fēng)險也隨之上升。[3]借助數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實時監(jiān)控柴油機的各項運行參數(shù)，構(gòu)建出多維度的故障特征圖譜，從而在故障萌芽階段便迅速捕捉異常，提前進行預(yù)警與維護。另外，結(jié)合人工智能算法，數(shù)據(jù)融合技術(shù)的效能將得到進一步提升。通過海量的歷史數(shù)據(jù)，模型將持續(xù)學(xué)習(xí)與進化，不斷提高故障診斷的準(zhǔn)確性。在水稻生產(chǎn)的播種、灌溉、收割等各環(huán)節(jié)中，都能確保農(nóng)機設(shè)備的穩(wěn)定運行，為農(nóng)民提供堅實的技術(shù)后盾，進而提升水稻的產(chǎn)量，降低生產(chǎn)成本。

2.3" 融合算法在故障診斷中的實施

融合算法在農(nóng)用柴油機故障診斷中的實施，對確保水稻生產(chǎn)流程的順暢進行至關(guān)重要。該算法通過整合多源傳感器數(shù)據(jù)，深入剖析柴油機的運行狀態(tài)，進而精準(zhǔn)識別潛在故障，以降低設(shè)備故障對水稻生產(chǎn)的不良影響。在實施過程中，融合算法先通過數(shù)據(jù)采集模塊匯聚多元傳感器信息。經(jīng)過精細的預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)被送入算法核心。融合算法通過綜合分析多傳感器數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測柴油機狀態(tài)。在水稻生產(chǎn)實踐中，優(yōu)化后的融合算法可以大幅提升柴油機故障診斷的效率，有效減少設(shè)備故障導(dǎo)致的作業(yè)中斷。

3" 基于多傳感器信息融合的農(nóng)用柴油機故障診斷策略

3.1" 基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷

在多傳感器信息融合的農(nóng)用柴油機故障診斷策略中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），展現(xiàn)出卓越效能，能夠更精確地識別柴油機故障，從而確保水稻生產(chǎn)的連貫與高效。CNN以其出色的特征提取能力在故障診斷中大放異彩。[4]通過卷積層、池化層以及全連接層的精妙組合，CNN可自動捕捉和學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。在柴油機故障診斷中巧妙地將溫度、振動、噪聲等傳感器的時序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維圖像，并利用多通道輸入，CNN便能通過卷積操作敏銳地識別出數(shù)據(jù)中的異常模式。在種植水稻時，將柴油機的振動數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為頻譜圖后，CNN可精準(zhǔn)地識別出其中的異常模式，從而迅速判定故障類型。

RNN及進階版LSTM在處理時序數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有得天獨厚的優(yōu)勢。RNN的循環(huán)結(jié)構(gòu)使其能夠銘記輸入數(shù)據(jù)的時序信息，非常適合解析傳感器的時序數(shù)據(jù)。然而，標(biāo)準(zhǔn)RNN面臨梯度消失的難題，難以洞悉長時間序列中的深層關(guān)聯(lián)。LSTM則通過引入記憶單元，精妙地解決難題，從而能夠敏銳地捕捉長時間序列中的關(guān)鍵信息。在農(nóng)用柴油機故障診斷領(lǐng)域，LSTM能夠深入學(xué)習(xí)傳感器數(shù)據(jù)的時間序列演變，精準(zhǔn)識別潛在的故障信號。在水稻種植中應(yīng)用時，通過LSTM對柴油機運行中的溫度進行處理，可以敏銳地捕捉到溫度逐漸攀升趨勢，進而提前發(fā)出柴油機可能故障的預(yù)警。

在水稻生產(chǎn)場景中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)賦能的故障診斷策略可以大幅提升故障檢測的精準(zhǔn)度。通過CNN精細提取多傳感器數(shù)據(jù)的特征，融合LSTM對時序數(shù)據(jù)的深入剖析，構(gòu)建出強大的故障診斷模型。以水稻播種階段為例，柴油機需持續(xù)穩(wěn)定運行，一旦傳感器捕獲到異常振動，CNN將迅速提煉這些關(guān)鍵特征。同時，LSTM深入分析異常數(shù)據(jù)的時序變化，從而綜合判定柴油機是否潛藏故障，并即刻觸發(fā)警報，確保生產(chǎn)安全。

3.2" 基于集成學(xué)習(xí)的故障診斷

集成學(xué)習(xí)在農(nóng)用柴油機故障診斷中展現(xiàn)出卓越的效能，通過融合多個模型之優(yōu)勢，可以顯著提升故障檢測的準(zhǔn)確性。隨機森林與梯度提升樹作為集成學(xué)習(xí)之典范，在故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用甚廣。Stacking與Blending技術(shù)更使模型性能如虎添翼，通過綜合多方預(yù)測，實現(xiàn)診斷精度的飛躍。以隨機森林為例，其運用多個決策樹的集體智慧，通過投票機制降低過擬合風(fēng)險，提高模型泛化能力。在農(nóng)用柴油機故障診斷中，隨機森林能輕松駕馭多傳感器海量數(shù)據(jù)，每棵決策樹在訓(xùn)練時僅選取數(shù)據(jù)，這種隨機性賦予了模型強大的魯棒性。

梯度提升樹采用逐步構(gòu)建新決策樹的方式，不斷修正模型的偏差，實現(xiàn)模型的迭代優(yōu)化。每棵新樹都基于前一棵樹的殘差進行針對性訓(xùn)練，因此在處理繁復(fù)數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出卓越的預(yù)測精度。[5]在柴油機故障診斷領(lǐng)域，梯度提升樹可對多維傳感器數(shù)據(jù)進行深入剖析，精準(zhǔn)捕捉數(shù)據(jù)中的微小異常。一旦柴油機的壓力傳感器數(shù)據(jù)出現(xiàn)不易察覺的異常，梯度提升樹便能通過逐步優(yōu)化診斷模型，提升對這些異常的敏銳度，及時發(fā)出故障預(yù)警，從而確保水稻生產(chǎn)不受影響。

Stacking與Blending能夠融合多個模型的預(yù)測成果，從而顯著提升故障診斷的效能。Stacking技術(shù)會采納多個基模型的預(yù)測結(jié)果，將其作為全新特征，用以訓(xùn)練更為高階的模型，進而集結(jié)各基模型之所長。在柴油機故障診斷的場景中，可選用隨機森林與梯度提升樹作為基石，萃取預(yù)測精華，隨后運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等高層模型進行綜合研判。這既可以大幅提升故障診斷的精準(zhǔn)度，也可以穩(wěn)固其診斷性能，確保在各種復(fù)雜工況下均能交出滿意的診斷答卷。Blending技術(shù)常采用訓(xùn)練集的部分數(shù)據(jù)作為驗證集，以此來產(chǎn)出基模型的預(yù)測結(jié)果，并據(jù)此訓(xùn)練高層模型。此法更為簡潔，實施起來也更為便捷。在水稻生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，Blending技術(shù)能夠利用不同時段的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練與驗證，從而使故障診斷模型擁有更強的適應(yīng)力與穩(wěn)定性。

混合智能故障診斷方法融合經(jīng)典信號處理手段與現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)算法，打造出了高效精準(zhǔn)的故障診斷方案。該方法通過整合多樣化模型，對農(nóng)用柴油機故障進行更為深入和全面的分析與診斷，從而有力保障水稻生產(chǎn)的順暢進行。傳統(tǒng)信號處理技術(shù)在其中扮演關(guān)鍵角色，傅里葉變換能將振動信號由時域轉(zhuǎn)至頻域，精準(zhǔn)識別出對應(yīng)特定故障模式的特征頻率。小波變換則在時頻域內(nèi)“施展拳腳”，能敏銳捕捉故障信號的瞬時變動，對非平穩(wěn)信號的處理尤為得力。在柴油機運行過程中，振動與噪聲信號常展現(xiàn)出復(fù)雜的時變特征，此時運用小波變換便可精確鎖定故障發(fā)生的時間點及頻率特性。

立足于傳統(tǒng)信號處理技術(shù)之上，現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)算法為故障診斷注入更強勁的智能化動力。例如，支持向量機（SVM）、決策樹及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進算法，能夠深度挖掘海量傳感器數(shù)據(jù)中蘊藏的故障特征模式與規(guī)律。舉例來說，SVM可以精妙地構(gòu)建高維空間分類超平面，從而清晰區(qū)分設(shè)備的正常運行與故障狀態(tài)；決策樹則通過層層剖析特征，準(zhǔn)確鎖定引發(fā)故障的核心要素；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是深度學(xué)習(xí)模型的運用，能夠駕馭復(fù)雜的非線性關(guān)系，從浩如煙海的數(shù)據(jù)中提煉出高維特征，實現(xiàn)故障的精準(zhǔn)辨識。

多模型融合的診斷方式，通過巧妙組合各類模型，可以顯著提升故障診斷的穩(wěn)健性。將傳統(tǒng)信號處理手法與機器學(xué)習(xí)算法相融合，能夠構(gòu)筑雙階段的診斷框架。在第一階段，運用信號處理技術(shù)，精準(zhǔn)萃取柴油機運行中的關(guān)鍵特征信號；而在第二階段，將特征數(shù)據(jù)輸入機器學(xué)習(xí)模型，以進行故障的分類與識別。通過小波變換所提取的瞬時頻率特征，可作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，進而訓(xùn)練出深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)對錯綜復(fù)雜故障模式的精確辨識。在實際運用中，融合多模型的診斷方式，能大幅提高故障診斷的準(zhǔn)確性。[6]

4" 結(jié)語

多傳感器信息融合技術(shù)在農(nóng)用柴油機故障診斷中大放異彩，該技術(shù)綜合溫度、壓力、振動及噪聲等多維度傳感器數(shù)據(jù)，并依托現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對柴油機故障的即時監(jiān)測與精確診斷。大幅提升故障檢測的準(zhǔn)確度，更能對潛在機械故障進行預(yù)警，從而確保水稻生產(chǎn)的持續(xù)與高效。未來，我們將致力于進一步優(yōu)化融合算法，提高模型的自適應(yīng)性與實時反應(yīng)能力，以達到更佳的故障診斷效果。隨著傳感器技術(shù)及人工智能算法的持續(xù)進步，多傳感器信息融合技術(shù)在農(nóng)用柴油機故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣闊，助力農(nóng)業(yè)機械化水平的全面提升，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化與現(xiàn)代化，為農(nóng)民創(chuàng)造更高的經(jīng)濟效益與生產(chǎn)效率。

參考文獻

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