姜天根

（貴州電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，貴州 黔東南州 556000）

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，農(nóng)業(yè)機(jī)械的作用日益顯著，它不僅提高了作業(yè)效率，降低了人力成本，同時(shí)也是提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的關(guān)鍵因素[1]。然而，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度的不斷提高，其運(yùn)行的可靠性與故障診斷技術(shù)的研究也變得尤為重要。本文旨在探討農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中可靠性分析與故障診斷技術(shù)的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用方法及其集成應(yīng)用的實(shí)踐效果，從而為農(nóng)業(yè)機(jī)械的設(shè)計(jì)、運(yùn)行維護(hù)及管理提供理論指導(dǎo)和技術(shù)支撐。

1 農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)的可靠性分析

1.1 可靠性分析的定義與原理

可靠性分析是工程學(xué)中的一個(gè)重要分支，專注于產(chǎn)品和系統(tǒng)在規(guī)定條件下完成預(yù)期功能的能力和概率。在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域，它涉及機(jī)械設(shè)備在特定操作環(huán)境和預(yù)定時(shí)間內(nèi)無故障運(yùn)行的可能性。這一分析通過定量的可靠性指標(biāo)，如失效率（λ）、平均無故障時(shí)間（MTTF）、平均維修時(shí)間（MTTR）和可靠度（R(t)）來度量[2]。例如，失效率作為單位時(shí)間內(nèi)可能出現(xiàn)的故障次數(shù)的度量，對預(yù)測設(shè)備的維護(hù)周期和壽命規(guī)劃至關(guān)重要。通過應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，如威布爾分布和指數(shù)分布，可靠性工程師能夠模型化故障數(shù)據(jù)，估計(jì)參數(shù)并預(yù)測未來的可靠性表現(xiàn)。這些分布能夠反映出農(nóng)業(yè)機(jī)械部件的失效特性和壽命周期，從而允許設(shè)計(jì)者進(jìn)行優(yōu)化以提高總體可靠性。此外，復(fù)雜的系統(tǒng)可靠性模型，如故障樹分析（FTA）和故障模式、影響和臨界性分析（FMECA），使得識別潛在的弱點(diǎn)和失效模式成為可能，進(jìn)而可制定相應(yīng)的預(yù)防措施。這些技術(shù)的應(yīng)用確保了設(shè)計(jì)過程中系統(tǒng)性能的可靠性和穩(wěn)健性，最終推動(dòng)了農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)的科學(xué)化和精確化發(fā)展。

1.2 農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中的可靠性因素

農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)的可靠性因素是多方面的，涵蓋材料選擇、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、環(huán)境適應(yīng)性、操作復(fù)雜性及維護(hù)便捷性等。材料的穩(wěn)定性與耐久性直接影響到機(jī)械設(shè)備的使用壽命和維護(hù)周期，因此選擇合適的材料，如高強(qiáng)度合金鋼或耐腐蝕復(fù)合材料，是可靠性設(shè)計(jì)中需要首要考慮的。例如，采用具有高彈性模量（200 GPa 以上）和良好疲勞強(qiáng)度（500 MPa 以上）的材料可以有效提高機(jī)械結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和承載能力。此外，設(shè)計(jì)的冗余度是提高可靠性的又一重要因素，如使用雙重控制系統(tǒng)和備用部件，其目標(biāo)是在主要系統(tǒng)失效時(shí)提供連續(xù)性[3]。環(huán)境適應(yīng)性也是農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性的關(guān)鍵，考慮到機(jī)械將在多變的田間條件下使用，設(shè)計(jì)必須能夠承受溫度波動(dòng)、濕度變化以及土壤顆粒磨損等因素的考驗(yàn)。操作復(fù)雜性的降低可以通過用戶界面的簡化和自動(dòng)化控制系統(tǒng)的集成來實(shí)現(xiàn)，減少操作錯(cuò)誤并提高效率。維護(hù)便捷性亦不可忽視，通過模塊化設(shè)計(jì)和快速更換部件的策略，使得現(xiàn)場維修更加快捷，減少了機(jī)械停機(jī)時(shí)間。

1.3 可靠性分析方法在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中，可靠性分析方法的應(yīng)用是確保設(shè)計(jì)滿足長期耐用性和效率要求的核心環(huán)節(jié)[4]。采用如故障模式效應(yīng)分析（FMEA）的方式可定性識別和評估潛在故障對系統(tǒng)性能的影響，而量化方法如故障樹分析（FTA）則是通過構(gòu)建邏輯圖模型，計(jì)算系統(tǒng)故障的概率為PF=∑(PE1·PE2…PEn)。其中，PEn是單一事件發(fā)生的概率，允許設(shè)計(jì)師評估復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性。此外，使用蒙特卡洛模擬可以通過隨機(jī)采樣來預(yù)測農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性指標(biāo)，如系統(tǒng)的平均無故障時(shí)間（MTTF）。這些方法結(jié)合先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)，如使用偏差分析來預(yù)測和優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)，不僅提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性，也為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的持續(xù)性提供了強(qiáng)有力的技術(shù)保障。

2 農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)的故障診斷技術(shù)研究

2.1 故障診斷技術(shù)的基礎(chǔ)理論

故障診斷技術(shù)的基礎(chǔ)理論是建立在系統(tǒng)分析和信號處理之上的，其核心在于通過監(jiān)測和解析農(nóng)業(yè)機(jī)械的信號或數(shù)據(jù)來及時(shí)檢測、識別并定位故障[5]。這一過程通常涉及數(shù)據(jù)的采集、特征提取、模式識別和決策制定四個(gè)主要步驟。在數(shù)據(jù)采集階段，利用傳感器網(wǎng)絡(luò)收集關(guān)鍵參數(shù)，如振動(dòng)頻率、溫度、壓力和電流等，這些參數(shù)通常呈現(xiàn)為連續(xù)性時(shí)間序列數(shù)據(jù)，復(fù)雜性要求高精度的測量設(shè)備以及高速的數(shù)據(jù)傳輸能力。特征提取是從這些數(shù)據(jù)中提煉出表征系統(tǒng)健康狀況的關(guān)鍵指標(biāo)，例如，振動(dòng)數(shù)據(jù)的傅里葉變換可以揭示特定頻域下的異常能量集中，而時(shí)間序列分析則可以揭示異常的周期性模式。模式識別則是使用算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)或隱馬爾可夫模型等高級統(tǒng)計(jì)工具來分類正常和異常的操作狀態(tài)。決策制定是基于上述分析結(jié)果，通過設(shè)定閾值或使用故障樹等邏輯模型來確定故障的具體類型和位置。例如，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的故障診斷能夠給出故障概率的定量估計(jì)，形式為P（Failure|Evidence），為維護(hù)團(tuán)隊(duì)提供了明確的決策依據(jù)。這些理論和技術(shù)的應(yīng)用提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械的診斷速度和準(zhǔn)確性，顯著降低了因故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間和維護(hù)成本。

2.2 農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中的常見故障

在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中，常見故障通常源于機(jī)械磨損、操作失誤、設(shè)計(jì)缺陷、材料疲勞以及環(huán)境因素造成的影響。機(jī)械磨損是持續(xù)運(yùn)行設(shè)備的一個(gè)不可避免的結(jié)果，表現(xiàn)為關(guān)鍵部件的間隙增加和接觸面的粗糙度提升，從而導(dǎo)致性能下降。例如，液壓系統(tǒng)中密封件的磨損可能導(dǎo)致其疲勞強(qiáng)度從設(shè)計(jì)的25 MPa 降至15 MPa 以下，進(jìn)而引發(fā)泄漏或失效。操作失誤，如超載作業(yè)或不當(dāng)?shù)牟僮鞒绦?，可能會?dǎo)致過度的力量作用在結(jié)構(gòu)上，引發(fā)斷裂或變形。這種情況下，部件的載荷可能會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的安全系數(shù)[6]，例如，預(yù)設(shè)的1.5 倍安全載荷被誤操作提高至2.5 倍。設(shè)計(jì)缺陷，如不足的冗余設(shè)計(jì)或未充分考慮負(fù)載波動(dòng)，可能導(dǎo)致過早的部件失效。此外，材料疲勞是由于反復(fù)的應(yīng)力循環(huán)導(dǎo)致材料性能下降，如農(nóng)業(yè)機(jī)械的齒輪在經(jīng)歷超過107個(gè)循環(huán)后，其表面硬度可能由初始的58 HRC 降至50 HRC 以下，降低了其承載能力和使用壽命。環(huán)境因素，包括溫度極端、濕度高低、土壤顆粒磨損和腐蝕等，也會對農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性產(chǎn)生顯著影響[7]。例如，設(shè)備部件在-10 °C～50 °C溫度范圍內(nèi)工作時(shí)，材料的蠕變速率和熱擴(kuò)展系數(shù)的變化可能導(dǎo)致接合部位的失效。

2.3 故障診斷技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

故障診斷技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中的應(yīng)用是一項(xiàng)集成多學(xué)科技術(shù)的系統(tǒng)工程，它通過實(shí)時(shí)監(jiān)測關(guān)鍵性能參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警和精準(zhǔn)定位。這些技術(shù)通常包括振動(dòng)分析、聲發(fā)射監(jiān)測、熱像技術(shù)、油液分析等，它們各自對應(yīng)不同的故障特征和診斷需求。振動(dòng)分析可用于檢測軸承和齒輪等旋轉(zhuǎn)部件的異常，通過測量振動(dòng)信號的幅值和頻率分布，利用FFT（快速傅里葉變換）將時(shí)間域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，進(jìn)而識別出特定的故障頻率。例如，對于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的軸承，其內(nèi)圈缺陷可能在特征頻率600 Hz處產(chǎn)生峰值，而外圈缺陷則可能在450 Hz 處產(chǎn)生顯著峰值。聲發(fā)射監(jiān)測則側(cè)重于捕捉材料微裂紋擴(kuò)展時(shí)產(chǎn)生的高頻聲波，其靈敏度高到可以檢測出微米級的裂紋擴(kuò)展。熱像技術(shù)應(yīng)用于檢測由于摩擦、電氣故障或流體堵塞引起的溫度異常，通過紅外熱成像攝像機(jī)捕捉設(shè)備表面的溫度分布，定量分析溫度梯度的變化。油液分析則關(guān)注油液中磨損金屬顆粒的含量和大小分布，這可以通過粒度分析和光譜分析來實(shí)現(xiàn)，例如，超過50 ppm 的鐵質(zhì)顆粒含量可能預(yù)示軸承的磨損加速[8]。在故障診斷的應(yīng)用中，不僅要關(guān)注單一技術(shù)的應(yīng)用，而且要著眼于多種技術(shù)的融合和數(shù)據(jù)融合，以實(shí)現(xiàn)更全面的診斷。例如，結(jié)合振動(dòng)信號的頻域分析和溫度分布的空間映射，可以更精確地定位故障部位和性質(zhì)。此外，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，可以從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)故障模式，實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)分類和預(yù)測[9]。

3 可靠性分析與故障診斷技術(shù)的集成應(yīng)用

3.1 集成方法的提出與實(shí)現(xiàn)

集成可靠性分析與故障診斷技術(shù)的方法旨在通過系統(tǒng)化的融合和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析，提升農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)的整體性能和故障響應(yīng)效率。該方法依托于先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和算法，實(shí)現(xiàn)從故障預(yù)測到故障診斷的無縫對接[10]。具體實(shí)現(xiàn)中，首先通過設(shè)計(jì)階段的可靠性建模，如基于Markov 鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，對機(jī)械系統(tǒng)的各個(gè)狀態(tài)進(jìn)行概率分布描述，預(yù)計(jì)各狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移的速率參數(shù)，例如，從狀態(tài)A 到狀態(tài)B 的轉(zhuǎn)移速率為每小時(shí)0.02次。結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對故障概率進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，實(shí)現(xiàn)故障發(fā)生前的預(yù)警。在故障發(fā)生后，通過集成多種傳感器數(shù)據(jù)，如振動(dòng)、聲發(fā)射、溫度和油液分析數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)融合技術(shù)綜合考量各種指標(biāo)的變化，從而提高診斷的準(zhǔn)確性。例如，振動(dòng)信號的功率譜密度分析（PSD）與油液中金屬顆粒濃度的趨勢分析相結(jié)合，可有效診斷齒輪箱的磨損程度。此外，集成應(yīng)用中還引入了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如基于時(shí)間序列預(yù)測的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），對復(fù)雜的非線性系統(tǒng)行為進(jìn)行建模和預(yù)測，以此來實(shí)現(xiàn)故障的早期識別和診斷。實(shí)施該集成方法的關(guān)鍵在于算法的優(yōu)化、數(shù)據(jù)的高效處理以及系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，這些都需要在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)和運(yùn)維中不斷優(yōu)化和調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)最佳的性能表現(xiàn)。

3.2 集成應(yīng)用在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中的效果評估

為了具體評估集成可靠性分析與故障診斷技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中的效果，考慮如下例子：一款用于小麥?zhǔn)崭畹淖宰呤绞崭顧C(jī)改進(jìn)，該收割機(jī)在優(yōu)化前頻繁出現(xiàn)齒輪箱故障，影響作業(yè)效率。設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)引入了一個(gè)集成的監(jiān)控系統(tǒng)，包含振動(dòng)監(jiān)測、油液分析和溫度監(jiān)控，以早期識別并預(yù)防潛在故障。改進(jìn)后，這些集成技術(shù)顯著提高了收割機(jī)的性能和可靠性，其效果如表1所示。

表1 優(yōu)化前后對比

這款收割機(jī)的齒輪箱是作業(yè)效率的關(guān)鍵組成部分，原設(shè)計(jì)的齒輪箱未能有效應(yīng)對高負(fù)荷和顆粒進(jìn)入造成的磨損。優(yōu)化前，平均無故障時(shí)間僅為120 h，且一旦發(fā)生故障，平均檢出時(shí)間為40 min，修復(fù)需要4 h，這導(dǎo)致了高昂的維護(hù)成本和低下的系統(tǒng)可用性。設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)通過引入傳感器監(jiān)測和分析軟件，實(shí)現(xiàn)了故障的早期識別和快速響應(yīng)。例如，振動(dòng)監(jiān)測能夠在齒輪磨損導(dǎo)致振動(dòng)頻率異常增加時(shí)立即發(fā)出警報(bào)，而油液分析則能夠通過檢測金屬顆粒的增加來預(yù)測磨損。集成系統(tǒng)的實(shí)施后，不僅MTTF 增加到280 h，故障檢出時(shí)間和維修時(shí)間也大幅減少，維護(hù)成本由于減少了故障發(fā)生的次數(shù)和維修的快速性而大幅下降，系統(tǒng)可用性從92%提高到了99%。這顯著提升了收割效率和機(jī)械的經(jīng)濟(jì)性，確保了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高效和穩(wěn)定性。此集成應(yīng)用案例證明了在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中實(shí)施先進(jìn)故障診斷和可靠性分析技術(shù)的有效性和益處。

4 結(jié)語

本研究深入探討了農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)中可靠性分析與故障診斷技術(shù)的集成應(yīng)用，通過理論闡述和實(shí)際案例分析，證明了集成方法能顯著提升機(jī)械性能和運(yùn)維效率。此項(xiàng)技術(shù)不僅降低了故障率，縮短了維護(hù)時(shí)間，而且減少了維護(hù)成本，增強(qiáng)了系統(tǒng)的整體可用性。因此，集成可靠性分析與故障診斷技術(shù)對于推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)的創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程帶來了積極的影響。