农业技术论文故障诊断技术下的农业机械论文

　　1机械毛病诊断手艺研究现状

　　机械毛病诊断手艺，顾名思义，就是采用某种手艺手段来预测即将发生的机械毛病，判断毛病发生，为防止毛病发生及解除毛病供给手艺支撑，降低毛病带来的丧失。晚期，人们次要通过听声音、触摸等体例判断毛病能否发生以及毛病发生，跟着计较机手艺的成长，各类计较机手艺出格是现代信号处置手艺被不竭的使用到毛病诊断手艺中来，机械毛病诊断手艺已逐步成为一门系统学科。

　　1)通用机械毛病诊断手艺研究现状。最早开展机械毛病诊断手艺研究的是美国。20世纪60年代当前，跟着航天及航空手艺的成长，对毛病的预判及诊断提出了更高的要求，保守毛病诊断方式已不克不及满足手艺成长的需要，促使美国积极开展毛病诊断手艺的研究和开辟工作。随后，欧洲、日本等发财国度接踵开展机械毛病诊断手艺研究[1]。20世纪80年代，在相关部分的支撑下，国内大学和科研机构也起头机械毛病诊断方面的研究。在部件摩擦碰撞、松动等毛病方面，大学裙福嘉课题组对其非线性动力学行为进行理论和尝试研究，已取得主要进展[2]。小波变换为毛病诊断时频域主要方式之一，西安交通大学何正嘉课题组[3,4]即采用小波手艺进行毛病诊断手艺研究。在机械监测诊断范畴，西安交通大学屈梁生课题组[5]创立了全息谱手艺，采集机械振动过程中的幅、频、相消息，显著提高机械运转中毛病的识别率，此外还有东南大学的钟秉林等学者均持久处置于机械毛病诊断研究，出书了大量学术著作和论文，为鞭策通用机械毛病诊断手艺做出了主要贡献。

　　2)农业机械毛病诊断手艺研究现状。农业机械毛病诊断方面，陈芳等在对农业机械毛病发生的缘由及现象进行阐发的同时，使用希尔伯特一黄变换方式对农业机械的毛病点进行了观测和诊断，通过经验模式分化(EMD)分手噪声，然后从希尔伯特谱平分析出毛病振动信号的时频分布环境，从而确定毛病发生的时间以及毛病前后信号频次和幅值随时间变化的各类消息，以达到提取较为完整的毛病特征的目标，实现对这类系统的某些特殊毛病的诊断。涛，孙斐采用小波变换手艺阐发农业机械运转过程中发生的振动信号，无效地检测出齿轮箱系统信号的变化，实现对齿轮箱系统的毛病诊断。李杰，赵艳针对目前农业机械毛病诊断采用人工方式解除步调冗长、速度慢、效率低、精确率低等问题，提出并实现了一个基于正向推理的农业机械毛病诊断、平安评价专家系统。该系统具有农业机械学问查询、农业机械毛病诊断和农业机械平安评价等功能，有较好的不变性与鲁棒性。李晓敏，李杰等在农业机械毛病诊断中引入计较灵活态模仿手艺。

　　3)形态监测手艺研究现状。在设备环节部件形态监测方面，使用最为成熟的是毛病自诊断系统又称OBD(OnBoardDiagnosties)系统，该系统通过传感器监测节制系统各部件的工作形态，并按照传感器数值监测部件运转形态以及安装来确定毛病发生，并主动构成毛病代码，存储毛病消息，为毛病的解除供给线索。OBD系统最早用于汽车尾气排放监测，后来逐步扩展到策动机毛病检测，最初成长到刹车系统、气囊、车门等整车部件形态检测，以至环节部件的螺钉松动都能够检测出来，以便及时发觉隐患，汽车的平安运转。此刻OBD系统又逐步扩展到空调、冰箱、彩电等家用电器毛病诊断中，这些设备中均安装微处置器节制单位(ECU)，当设备呈现毛病时，一方面采用声光报警，另一方面发生毛病代码，毛病代码中包含毛病类型、毛病等消息，为解除毛病供给便利。OBD系统比力复杂，其功能由软件和硬件配合实现。现有汽车OBD有跨越150个可能的毛病代码。汽车OBD系统履历OBDI、OBDII，现已成长到OB-DIII。此刻汽车上的OBD系统已全数集成在汽车电子节制单位(ECU)中。国际上出产ECU系统品牌次要有，博世、摩托罗拉、德尔福、马瑞利、西门子。国内康佳、比亚迪等国产车开辟商起头研发自主ECU系统品牌。据报道，潍柴自主研发的高压共轨电控ECU(含OBD系统)已起头小批量投放市场。

　　2机械毛病诊断手艺研究方式

　　机械毛病诊断方式很是多，颠末近半个世纪的成长，已构成机械振动和噪声信号测定、润滑油磨损碎片测定、温升测定等方式。在毛病信号处置方面采用时域阐发法、频域阐发方式及时频阐发法等。毛病识别方面采用专家系统、模式识别以及神经收集等手艺。毛病预警方面次要采用形态监测方式，自创在汽车上使用相对成熟的毛病自诊断系统(OBD系统)。现简要引见与农业机械毛病诊断相关，较多使用于农业机械毛病诊断的方式。

　　1)采用时域信号阐发的毛病诊断手艺。在机械设备的特定部位安装振动传感器，采集、记实并显示设备在运转过程中随时间变化的振动消息，如振幅、相位、频次等，获得机械设备特定部位的时间过程，也就是时域信号。时域信号中包含的消息量大，直观且易于理解，是机械毛病诊断的原始根据，但时域信号数据十分错乱，很难一眼看出毛病特征，需要采用特定方式处置。时域信号处置手艺次要包罗，时域统计阐发及相关阐发等。

　　2)采用频域信号阐发的毛病诊断手艺。频域阐发本色上是将时域信号进行快速傅里叶变换，为频域信号，采用频域信号处置手艺阐发信号，并得出毛病特征的阐发方式。很多毛病的发生和成长，振动信号的频次成分会发生很是较着的变化。例如，齿轮发生断齿、概况委靡剥落等城市惹起周期性的冲击信号，响应在频域就会呈现分歧的频次成分。监测这些信号频次变化，可无效预测毛病发生与成长。频域信号处置手艺次要包罗频谱阐发、倒频谱阐发及包络阐发等。

　　3)采用时频域信号阐发的毛病诊断手艺。机械发生毛病后，运转过程中的振动信号会发生显著的频域或时域毛病特征，然而这些特征并不是不变的，而是跟着时间变化的，即动态信号的非平稳性。出格是剥落、松动、裂纹等毛病，非平稳特别较着。现实毛病检测过程中，非平稳性往往是遍及的，平稳性只是一种简化或近似。非平稳信号的相关函数、功率谱等统计量是时变函数，必必要获得这些信号的频谱随时间的变化环境才能更好的判断毛病环境。因而，一般采用时间和频次的结合函数来表达这些信号，该方式称为信号的时频暗示。现实使用中，时频域信号阐发手艺次要包罗傅里叶变换、Wigner-Ville分布、小波变换等。

　　3农业机械毛病诊断手艺成长趋向

　　1)通用机械范畴相对成熟的毛病诊断手艺逐渐移植到农业机械毛病诊断中来。可用于农业机械毛病诊断的一是基于振动信号特征提取的毛病诊断手艺，二是环节部件工作形态监测毛病诊断手艺。基于振动信号特征提取的毛病诊断手艺大部门用于化工、电力等大型机械设备毛病诊断，理论成长很是早，很多现代节制理论，计较机手艺，信号处置手艺均被使用基于振动信号特征提取的毛病诊断手艺中。关于环节部件工作形态监测方面，最成功的例子是汽车毛病自诊断系统(OBD)，以传感器监测环节部件形态，采集到的数据送汽车电子节制单位(ECU)处置，次要用于汽车策动机及汽车其他环节部件工作形态监测，手艺成长已比力成熟。农业机械越来越复杂，对毛病诊断的实效性、精确性要求越来越高，上述两种毛病诊断与监测手艺正逐步移植到农业机械上来。

　　2)现代智能化手艺不竭使用到农业机械毛病诊断中来。跟着农业机械复杂程度加大以及对智能化程度提高的需求，农业机械形态检测与毛病诊断手艺将日趋完美。针对农业机械毛病特征的专家系统、神经收集、恍惚逻辑、遗传算法等智能诊断方式将不竭的使用到农业机械毛病诊断中来，在当前手艺根本上，将新的理论和手艺引入到农业机械毛病诊断范畴，不竭呈现分歧智能毛病诊断手艺，构成分析机能更好的融合智能毛病诊断手艺。

　　3)多种毛病诊断方式彼此弥补，逐步融合。目前，分析各类诊断手艺的分析诊断方式曾经兴起，除了单一参数、单一毛病的手艺诊断外，还呈现了多参量、多毛病诊断手艺。诊断手段多样化，处置方式除了采用振动信号外，还能够分析操纵油液、噪声、电磁、应力、射线等多种消息。这些诊断体例扬长避短，彼此融合，逐步成长出很多新型毛病诊断方式，大大提高了毛病诊断的精确性。多种手段彼此融合，已成为提高毛病诊断精确性的成长趋向。

　　作者：钟成义 常春 工作单元：农业部南京农业机械化研究所

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