切縱流程聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)流程故障診斷：方法、模型與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義在全球農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程中，聯(lián)合收割機(jī)作為關(guān)鍵農(nóng)業(yè)裝備，發(fā)揮著不可替代的重要作用。隨著農(nóng)業(yè)規(guī)?；?、集約化發(fā)展，聯(lián)合收割機(jī)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，成為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、降低勞動(dòng)強(qiáng)度的核心力量。在我國(guó)，隨著土地流轉(zhuǎn)政策的推進(jìn)，規(guī)?；N植面積逐年增加，聯(lián)合收割機(jī)的使用量持續(xù)攀升，對(duì)保障糧食安全和促進(jìn)農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收意義重大。聯(lián)合收割機(jī)能夠一次性完成作物的收割、脫粒、分離莖稈、清除雜物等多項(xiàng)工序，從田間直接獲取干凈的谷物，大大縮短了收獲周期，減少了糧食損失。以小麥?zhǔn)崭顬槔瑐鹘y(tǒng)人工收割方式效率低下，每人每天收割面積有限，且后續(xù)脫粒、清選等工序繁瑣，耗費(fèi)大量人力和時(shí)間；而聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)效率極高，一臺(tái)中型聯(lián)合收割機(jī)每天可收割數(shù)十畝甚至上百畝小麥，且作業(yè)質(zhì)量穩(wěn)定，能有效提高糧食收獲的及時(shí)性和質(zhì)量。在大規(guī)模的糧食生產(chǎn)中，聯(lián)合收割機(jī)的高效作業(yè)確保了糧食能夠在最佳收獲期內(nèi)完成收割，避免因天氣變化等因素導(dǎo)致的糧食減產(chǎn)和品質(zhì)下降，對(duì)于穩(wěn)定糧食產(chǎn)量、保障糧食供應(yīng)具有關(guān)鍵作用。然而，聯(lián)合收割機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，集成了機(jī)械、液壓、電氣等多個(gè)系統(tǒng)，工作環(huán)境惡劣，作業(yè)條件多變。在實(shí)際作業(yè)過(guò)程中，受到地形起伏、作物生長(zhǎng)狀況不均勻、灰塵雜質(zhì)多、濕度大等因素影響，聯(lián)合收割機(jī)故障率較高。常見(jiàn)故障包括機(jī)械部件的磨損、斷裂，如割臺(tái)攪龍葉片磨損、輸送鏈條斷裂；液壓系統(tǒng)的泄漏、壓力不穩(wěn)定，導(dǎo)致割臺(tái)升降異常、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速失控；電氣系統(tǒng)的線路短路、傳感器故障，影響設(shè)備的自動(dòng)化控制和監(jiān)測(cè)功能。這些故障一旦發(fā)生，不僅會(huì)導(dǎo)致聯(lián)合收割機(jī)停機(jī)維修，延誤農(nóng)時(shí)，增加作業(yè)成本，還可能造成糧食損失，降低作業(yè)效率和質(zhì)量。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，聯(lián)合收割機(jī)在一個(gè)作業(yè)季內(nèi)平均故障次數(shù)可達(dá)[X]次，每次故障維修時(shí)間平均為[X]小時(shí)，因故障導(dǎo)致的作業(yè)損失高達(dá)[X]%。在農(nóng)忙時(shí)節(jié)，如小麥、水稻等作物的收獲期，時(shí)間緊迫，每延誤一天收割，都可能面臨糧食倒伏、發(fā)芽、霉變等風(fēng)險(xiǎn)，給農(nóng)民帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。故障診斷技術(shù)對(duì)于聯(lián)合收割機(jī)的高效運(yùn)行至關(guān)重要。通過(guò)有效的故障診斷，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在故障隱患，準(zhǔn)確判斷故障類(lèi)型、位置和嚴(yán)重程度，為維修人員提供科學(xué)依據(jù)，實(shí)現(xiàn)快速維修，減少停機(jī)時(shí)間。在割臺(tái)攪龍出現(xiàn)轉(zhuǎn)速異常時(shí)，故障診斷系統(tǒng)能夠迅速分析出是電機(jī)故障、傳動(dòng)皮帶打滑還是攪龍葉片堵塞等原因，維修人員可針對(duì)性地進(jìn)行檢修，避免盲目排查，提高維修效率。故障診斷還可以對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，根據(jù)設(shè)備健康狀況制定合理的維護(hù)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命，降低設(shè)備故障率。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵部件的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和分析，預(yù)測(cè)部件的剩余使用壽命，提前更換易損件，避免突發(fā)故障的發(fā)生，保障聯(lián)合收割機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可靠性和可持續(xù)性。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀國(guó)外對(duì)聯(lián)合收割機(jī)故障診斷技術(shù)的研究起步較早，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面都取得了顯著成果。美國(guó)、德國(guó)、日本等農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家，憑借先進(jìn)的傳感器技術(shù)、信息技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)，在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。美國(guó)約翰迪爾公司研發(fā)的聯(lián)合收割機(jī)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，利用高精度傳感器實(shí)時(shí)采集發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)、收割系統(tǒng)等關(guān)鍵部件的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和處理，能夠快速準(zhǔn)確地診斷出故障類(lèi)型和位置，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警信息。該系統(tǒng)采用了先進(jìn)的故障診斷算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、故障樹(shù)分析法等，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。德國(guó)克拉斯公司的聯(lián)合收割機(jī)故障診斷系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障的早期預(yù)警和預(yù)防性維護(hù)。該系統(tǒng)還具備遠(yuǎn)程監(jiān)控功能，用戶可以通過(guò)手機(jī)、電腦等終端設(shè)備隨時(shí)隨地查看機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)和故障信息，方便及時(shí)進(jìn)行維修和保養(yǎng)。日本久保田公司在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷技術(shù)方面也有深入研究，其開(kāi)發(fā)的智能診斷系統(tǒng)，結(jié)合了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠?qū)Υ罅康臋C(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，為故障診斷和預(yù)測(cè)提供了有力支持。國(guó)內(nèi)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)故障診斷技術(shù)的研究相對(duì)較晚，但近年來(lái)發(fā)展迅速。隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的不斷提高，聯(lián)合收割機(jī)的保有量逐年增加，對(duì)故障診斷技術(shù)的需求也日益迫切。國(guó)內(nèi)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)加大了對(duì)聯(lián)合收割機(jī)故障診斷技術(shù)的研究投入，取得了一系列研究成果。江蘇大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和工作特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于多傳感器信息融合的故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)采集聯(lián)合收割機(jī)多個(gè)部位的傳感器數(shù)據(jù)，如轉(zhuǎn)速、溫度、壓力等，利用信息融合算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)聯(lián)合收割機(jī)多種故障的準(zhǔn)確診斷。中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院研發(fā)的聯(lián)合收割機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)，結(jié)合了專家經(jīng)驗(yàn)和人工智能技術(shù)，能夠?qū)β?lián)合收割機(jī)的故障進(jìn)行快速診斷和維修指導(dǎo)。該系統(tǒng)建立了豐富的故障知識(shí)庫(kù)，通過(guò)對(duì)故障現(xiàn)象的分析和推理，能夠準(zhǔn)確判斷故障原因，并提供相應(yīng)的維修建議。一些國(guó)內(nèi)企業(yè)也在積極開(kāi)展聯(lián)合收割機(jī)故障診斷技術(shù)的應(yīng)用研究，如濰柴雷沃智慧農(nóng)業(yè)科技股份有限公司開(kāi)發(fā)的聯(lián)合收割機(jī)故障診斷系統(tǒng)，采用了故障樹(shù)模型和閾值比較算法，能夠?qū)β?lián)合收割機(jī)的工作部件和電控功能進(jìn)行全面的故障分析和診斷，提高了故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷技術(shù)方面取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有研究主要集中在對(duì)單個(gè)部件或局部系統(tǒng)的故障診斷，缺乏對(duì)聯(lián)合收割機(jī)整機(jī)系統(tǒng)的全面故障診斷研究。聯(lián)合收割機(jī)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)電液一體化系統(tǒng)，各個(gè)部件和系統(tǒng)之間相互關(guān)聯(lián)、相互影響，單一部件的故障可能會(huì)引發(fā)其他部件的故障，因此需要建立一個(gè)能夠?qū)φ麢C(jī)系統(tǒng)進(jìn)行全面監(jiān)測(cè)和診斷的故障診斷系統(tǒng)。故障診斷算法的準(zhǔn)確性和可靠性還有待提高。目前的故障診斷算法在處理復(fù)雜故障和多故障并發(fā)的情況時(shí)，存在診斷準(zhǔn)確率低、誤診率高的問(wèn)題。此外，一些故障診斷算法對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)，當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失、噪聲等問(wèn)題時(shí)，會(huì)影響診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。故障診斷系統(tǒng)的智能化水平有待提升。雖然一些故障診斷系統(tǒng)已經(jīng)采用了人工智能技術(shù)，但在故障預(yù)測(cè)、智能決策等方面還存在不足，無(wú)法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)智能化管理的需求。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入剖析切縱流程聯(lián)合收割機(jī)的作業(yè)特性，綜合運(yùn)用多學(xué)科理論與先進(jìn)技術(shù)手段，構(gòu)建一套高效、精準(zhǔn)的故障診斷體系，全面提升聯(lián)合收割機(jī)故障診斷的準(zhǔn)確性與效率，為其穩(wěn)定運(yùn)行和可靠作業(yè)提供堅(jiān)實(shí)保障。具體研究?jī)?nèi)容如下：聯(lián)合收割機(jī)故障類(lèi)型及機(jī)理分析：對(duì)切縱流程聯(lián)合收割機(jī)的關(guān)鍵部件與系統(tǒng)，如割臺(tái)、脫粒系統(tǒng)、清選系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)等，開(kāi)展深入的故障模式與影響分析（FMEA）。通過(guò)實(shí)地調(diào)研、查閱維修記錄、咨詢技術(shù)專家以及理論分析等方式，全面梳理各類(lèi)常見(jiàn)故障及其表現(xiàn)形式、產(chǎn)生原因和發(fā)展規(guī)律。對(duì)于割臺(tái)攪龍故障，分析其因葉片磨損、堵塞、傳動(dòng)部件損壞等導(dǎo)致的轉(zhuǎn)速異常、輸送不暢等問(wèn)題；針對(duì)脫粒系統(tǒng)故障，研究因滾筒轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定、脫粒間隙不當(dāng)、齒板磨損等引發(fā)的脫粒不凈、谷物破碎率增加等現(xiàn)象。深入探究各故障發(fā)生的內(nèi)在機(jī)理，為后續(xù)故障診斷方法的研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。多源數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：依據(jù)聯(lián)合收割機(jī)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和故障特征，合理選擇并優(yōu)化布置各類(lèi)傳感器，如振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、位移傳感器等，實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的全方位、多參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。針對(duì)不同傳感器采集的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)采集方案，確保數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、完整性和實(shí)時(shí)性。對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、歸一化、特征提取等操作，去除數(shù)據(jù)中的異常值、噪聲干擾和冗余信息，提取能夠準(zhǔn)確反映聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的有效特征參數(shù)，為后續(xù)的故障診斷分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。故障診斷方法研究：綜合運(yùn)用智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，開(kāi)展聯(lián)合收割機(jī)故障診斷方法的創(chuàng)新性研究。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）等，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的故障特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確診斷；探索基于支持向量機(jī)（SVM）的故障診斷方法，通過(guò)構(gòu)建合適的核函數(shù)，將低維空間中的非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性問(wèn)題，提高故障診斷的精度和泛化能力；研究基于故障樹(shù)分析（FTA）的故障診斷方法，建立聯(lián)合收割機(jī)的故障樹(shù)模型，通過(guò)對(duì)故障樹(shù)的定性和定量分析，找出故障的最小割集和關(guān)鍵部件，為故障診斷和維修提供指導(dǎo)；融合多種故障診斷方法，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的綜合故障診斷策略，提高故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確性。針對(duì)復(fù)雜故障和多故障并發(fā)的情況，研究基于信息融合技術(shù)的故障診斷方法，將不同傳感器、不同診斷方法獲取的信息進(jìn)行融合處理，提高故障診斷的全面性和準(zhǔn)確性。故障診斷模型構(gòu)建與驗(yàn)證：基于上述研究成果，構(gòu)建切縱流程聯(lián)合收割機(jī)的故障診斷模型。利用大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)際作業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高模型的性能和適應(yīng)性。采用交叉驗(yàn)證、留一法等方法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估模型的診斷準(zhǔn)確率、召回率、誤報(bào)率等指標(biāo)，分析模型的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。通過(guò)實(shí)際案例分析和對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所構(gòu)建故障診斷模型的有效性和優(yōu)越性，與傳統(tǒng)故障診斷方法進(jìn)行對(duì)比，展示新模型在故障診斷準(zhǔn)確性、效率和可靠性等方面的提升。故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：根據(jù)聯(lián)合收割機(jī)故障診斷的實(shí)際需求，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)一套集數(shù)據(jù)采集、故障診斷、故障預(yù)警、維修指導(dǎo)等功能于一體的故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括硬件部分和軟件部分，硬件部分主要由傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、控制器、顯示器等組成，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和傳輸；軟件部分主要由數(shù)據(jù)處理模塊、故障診斷模塊、故障預(yù)警模塊、用戶界面模塊等組成，實(shí)現(xiàn)故障的診斷、預(yù)警和信息展示等功能。對(duì)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行集成測(cè)試和現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用驗(yàn)證，在實(shí)際作業(yè)環(huán)境中對(duì)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)存在的問(wèn)題，不斷完善和優(yōu)化系統(tǒng)功能，使其能夠滿足聯(lián)合收割機(jī)實(shí)際故障診斷的需求。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，從理論分析、實(shí)驗(yàn)研究到算法設(shè)計(jì)與系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，多維度深入探究切縱流程聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)流程故障診斷技術(shù)，確保研究的全面性、科學(xué)性和實(shí)用性。理論分析方法：通過(guò)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)、液壓原理、電氣控制等多學(xué)科知識(shí)的深入研究，結(jié)合故障模式與影響分析（FMEA）、故障樹(shù)分析（FTA）等可靠性分析理論，系統(tǒng)剖析聯(lián)合收割機(jī)各部件和系統(tǒng)的故障類(lèi)型、產(chǎn)生原因及故障機(jī)理。查閱大量相關(guān)文獻(xiàn)資料，梳理聯(lián)合收割機(jī)故障診斷領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，借鑒已有的研究成果和方法，為本文的研究提供理論支撐。對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的工作原理和作業(yè)流程進(jìn)行詳細(xì)分析，明確各部件在作業(yè)過(guò)程中的功能和相互關(guān)系，為后續(xù)的數(shù)據(jù)采集和故障診斷方法研究奠定基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)研究方法：搭建聯(lián)合收割機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬不同的作業(yè)工況和故障場(chǎng)景，開(kāi)展實(shí)驗(yàn)研究。在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上安裝各類(lèi)傳感器，如振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，實(shí)時(shí)采集聯(lián)合收割機(jī)在正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下的運(yùn)行數(shù)據(jù)。通過(guò)改變實(shí)驗(yàn)條件，如作物種類(lèi)、濕度、產(chǎn)量、作業(yè)速度等，獲取不同工況下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，以全面研究聯(lián)合收割機(jī)的故障特性。對(duì)采集到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，驗(yàn)證所提出的故障診斷方法和模型的有效性和準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，評(píng)估不同故障診斷方法的性能優(yōu)劣，為選擇最優(yōu)的故障診斷方案提供依據(jù)。算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法：針對(duì)聯(lián)合收割機(jī)故障診斷的需求，設(shè)計(jì)并優(yōu)化基于智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的故障診斷算法。研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）等，通過(guò)對(duì)大量故障樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，構(gòu)建故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)故障的準(zhǔn)確分類(lèi)和診斷。探索支持向量機(jī)（SVM）算法在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中的應(yīng)用，通過(guò)優(yōu)化核函數(shù)和參數(shù)設(shè)置，提高故障診斷的精度和泛化能力。結(jié)合故障樹(shù)分析（FTA）和信息融合技術(shù)，設(shè)計(jì)綜合故障診斷算法，將不同傳感器、不同診斷方法獲取的信息進(jìn)行融合處理，提高故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確性。利用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等優(yōu)化算法，對(duì)故障診斷算法的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高算法的性能和效率。系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與集成方法：根據(jù)聯(lián)合收割機(jī)故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求，進(jìn)行硬件選型和軟件開(kāi)發(fā)。選擇合適的傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、控制器、顯示器等硬件設(shè)備，搭建數(shù)據(jù)采集和傳輸硬件平臺(tái)。采用模塊化設(shè)計(jì)思想，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)處理、故障診斷、故障預(yù)警、用戶界面等軟件模塊，實(shí)現(xiàn)故障診斷系統(tǒng)的各項(xiàng)功能。對(duì)硬件和軟件進(jìn)行集成測(cè)試，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。在實(shí)際作業(yè)環(huán)境中對(duì)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)反饋及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化系統(tǒng)，使其能夠滿足聯(lián)合收割機(jī)實(shí)際故障診斷的需求。技術(shù)路線是研究工作的總體思路和步驟規(guī)劃，本研究的技術(shù)路線如圖1-1所示。首先，通過(guò)對(duì)切縱流程聯(lián)合收割機(jī)的工作原理和作業(yè)流程進(jìn)行深入分析，結(jié)合實(shí)地調(diào)研和維修記錄查閱，全面梳理聯(lián)合收割機(jī)的故障類(lèi)型及機(jī)理，建立故障模式與影響分析（FMEA）模型，明確故障診斷的關(guān)鍵部位和參數(shù)。根據(jù)故障診斷需求，合理選擇和布置傳感器，搭建多源數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，制定數(shù)據(jù)采集方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、歸一化等操作，提取能夠準(zhǔn)確反映故障特征的有效特征參數(shù)，為后續(xù)的故障診斷分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。綜合運(yùn)用智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，研究適合聯(lián)合收割機(jī)故障診斷的方法，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法、基于支持向量機(jī)的故障診斷方法、基于故障樹(shù)分析的故障診斷方法等，并對(duì)這些方法進(jìn)行對(duì)比分析和優(yōu)化，選擇最優(yōu)的故障診斷方法或融合多種方法形成綜合故障診斷策略?；谶x定的故障診斷方法，利用大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)際作業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)故障診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，調(diào)整模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高模型的性能和適應(yīng)性。采用交叉驗(yàn)證、留一法等方法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估模型的診斷準(zhǔn)確率、召回率、誤報(bào)率等指標(biāo)，分析模型的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。根據(jù)故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求，進(jìn)行硬件選型和軟件開(kāi)發(fā)，搭建集數(shù)據(jù)采集、故障診斷、故障預(yù)警、維修指導(dǎo)等功能于一體的故障診斷系統(tǒng)。對(duì)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行集成測(cè)試和現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用驗(yàn)證，在實(shí)際作業(yè)環(huán)境中對(duì)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)存在的問(wèn)題，不斷完善和優(yōu)化系統(tǒng)功能，使其能夠滿足聯(lián)合收割機(jī)實(shí)際故障診斷的需求。最后，對(duì)研究成果進(jìn)行總結(jié)和歸納，撰寫(xiě)研究報(bào)告和學(xué)術(shù)論文，為聯(lián)合收割機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展提供理論和實(shí)踐參考。[此處插入技術(shù)路線圖1-1]二、切縱流程聯(lián)合收割機(jī)工作原理與作業(yè)流程2.1工作原理切縱流程聯(lián)合收割機(jī)是一種集多種復(fù)雜功能于一體的大型農(nóng)業(yè)機(jī)械，其工作原理涉及多個(gè)系統(tǒng)的協(xié)同運(yùn)作，通過(guò)動(dòng)力傳輸、收割、脫粒、清選等一系列核心流程，實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物從田間到谷倉(cāng)的高效轉(zhuǎn)化。聯(lián)合收割機(jī)的動(dòng)力源通常為柴油發(fā)動(dòng)機(jī)，其強(qiáng)大的動(dòng)力輸出為整機(jī)的運(yùn)行提供了基礎(chǔ)。發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的機(jī)械能通過(guò)傳動(dòng)系統(tǒng)傳遞到各個(gè)工作部件。傳動(dòng)系統(tǒng)猶如聯(lián)合收割機(jī)的“神經(jīng)脈絡(luò)”，由離合器、變速箱、傳動(dòng)軸、鏈條、皮帶等多種傳動(dòng)部件組成。離合器用于控制動(dòng)力的連接與切斷，方便機(jī)器的啟動(dòng)、停止以及換擋操作；變速箱則通過(guò)不同的齒輪組合，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)力輸出速度和扭矩的調(diào)節(jié)，以適應(yīng)不同的作業(yè)工況，如在收割不同作物、不同地形條件下，可通過(guò)變速箱調(diào)整行走速度和工作部件的轉(zhuǎn)速。傳動(dòng)軸將發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力傳遞到各個(gè)工作裝置，鏈條和皮帶則負(fù)責(zé)將動(dòng)力傳遞給具體的執(zhí)行部件，如割臺(tái)、脫粒滾筒等。在傳動(dòng)過(guò)程中，各部件緊密配合，確保動(dòng)力平穩(wěn)、高效地傳輸，使聯(lián)合收割機(jī)的各個(gè)工作系統(tǒng)能夠協(xié)調(diào)運(yùn)轉(zhuǎn)。收割系統(tǒng)是聯(lián)合收割機(jī)與農(nóng)作物的直接接觸部分，主要由割臺(tái)、割刀、撥禾輪等部件組成。撥禾輪位于割臺(tái)前方，其作用是將農(nóng)作物撥向割刀，并在切割過(guò)程中對(duì)作物起到扶持和引導(dǎo)作用，防止作物倒伏。撥禾輪的轉(zhuǎn)速和高度可根據(jù)作物的生長(zhǎng)狀況和倒伏程度進(jìn)行調(diào)整，確保收割作業(yè)的順利進(jìn)行。割刀通常采用往復(fù)式切割器，由動(dòng)刀片和定刀片組成，通過(guò)曲柄連桿機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)高速往復(fù)運(yùn)動(dòng)，將農(nóng)作物從根部切斷。割刀的切割速度和切割行程經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)，以保證切割效果和作業(yè)效率。在切割過(guò)程中，動(dòng)刀片與定刀片的間隙需要嚴(yán)格控制，一般前端間隙不超過(guò)0.5mm，后端間隙不大于1.5mm，間隙過(guò)大或過(guò)小都會(huì)影響切割質(zhì)量，導(dǎo)致秸稈切割不斷或刀片磨損加劇。割臺(tái)負(fù)責(zé)將切割后的農(nóng)作物輸送到后續(xù)的脫粒系統(tǒng)，其通常采用螺旋式輸送器或刮板式輸送器。螺旋式輸送器利用螺旋葉片的旋轉(zhuǎn)，將農(nóng)作物沿軸向推送，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、輸送效率高的特點(diǎn)；刮板式輸送器則通過(guò)刮板在輸送槽內(nèi)的運(yùn)動(dòng)，將農(nóng)作物刮送到指定位置，適用于輸送較大顆粒或粘性較強(qiáng)的農(nóng)作物。在輸送過(guò)程中，輸送器的轉(zhuǎn)速和輸送量需要根據(jù)作物的產(chǎn)量和密度進(jìn)行調(diào)整，以避免堵塞和堆積。脫粒系統(tǒng)是聯(lián)合收割機(jī)的核心部件之一，其作用是將谷物從秸稈上分離出來(lái)。脫粒系統(tǒng)主要由脫粒滾筒、凹板、頂蓋導(dǎo)向板等部件組成。脫粒滾筒是脫粒系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，通常采用紋桿式、釘齒式、弓齒式等不同形式的脫粒元件，以適應(yīng)不同作物的脫粒需求。紋桿式脫粒滾筒利用紋桿與谷物之間的摩擦力和沖擊力，使谷物與秸稈分離；釘齒式脫粒滾筒則通過(guò)釘齒對(duì)谷物的打擊和抓取，實(shí)現(xiàn)脫粒過(guò)程；弓齒式脫粒滾筒適用于水稻等易脫粒的作物，其弓齒能夠有效地抓取和分離谷物。凹板位于脫粒滾筒下方，與脫粒滾筒配合形成脫粒間隙。凹板上通常設(shè)有篩孔，用于排出脫粒后的秸稈和部分雜質(zhì)。脫粒間隙的大小可根據(jù)作物的種類(lèi)和濕度進(jìn)行調(diào)整，一般在10-30mm之間，間隙過(guò)小容易導(dǎo)致谷物破碎，間隙過(guò)大則會(huì)影響脫粒效果，造成脫粒不凈。頂蓋導(dǎo)向板安裝在脫粒滾筒上方，其作用是引導(dǎo)農(nóng)作物在脫粒滾筒內(nèi)的運(yùn)動(dòng)軌跡，延長(zhǎng)脫粒時(shí)間，提高脫粒效率。在脫粒過(guò)程中，脫粒滾筒的轉(zhuǎn)速是影響脫粒效果的重要因素之一，一般根據(jù)作物的種類(lèi)和成熟度，轉(zhuǎn)速控制在500-1500轉(zhuǎn)/分鐘之間。對(duì)于小麥等較難脫粒的作物，需要較高的轉(zhuǎn)速；而對(duì)于水稻等易脫粒的作物，轉(zhuǎn)速則可以適當(dāng)降低。清選系統(tǒng)的作用是將脫粒后的谷物中的雜質(zhì)清除，得到干凈的谷物。清選系統(tǒng)主要由清選篩、風(fēng)機(jī)等部件組成。清選篩通常采用振動(dòng)篩，通過(guò)篩面的振動(dòng)，將谷物和雜質(zhì)分離。清選篩一般分為上篩和下篩，上篩主要用于分離較大的雜質(zhì)，如秸稈、斷穗等；下篩則用于分離較小的雜質(zhì)，如穎殼、塵土等。篩孔的大小和形狀根據(jù)作物的種類(lèi)和雜質(zhì)的特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，以保證清選效果。風(fēng)機(jī)位于清選篩下方，通過(guò)產(chǎn)生的氣流，將輕的雜質(zhì)吹走，進(jìn)一步提高谷物的清潔度。風(fēng)機(jī)的風(fēng)量和風(fēng)速可根據(jù)作物的產(chǎn)量和雜質(zhì)含量進(jìn)行調(diào)整，在收獲小麥時(shí)，由于小麥中雜質(zhì)較多，需要較大的風(fēng)量和風(fēng)速；而在收獲水稻時(shí)，由于水稻中雜質(zhì)相對(duì)較少，風(fēng)量和風(fēng)速可以適當(dāng)降低。在清選過(guò)程中，清選篩的振動(dòng)頻率和振幅也會(huì)影響清選效果，一般振動(dòng)頻率在300-600次/分鐘之間，振幅在5-10mm之間，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到最佳的清選效果。2.2作業(yè)流程聯(lián)合收割機(jī)的作業(yè)流程是一個(gè)連貫且復(fù)雜的過(guò)程，涵蓋多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都緊密相連，對(duì)作業(yè)效率和質(zhì)量有著重要影響。以下將詳細(xì)闡述從田間收割到谷物收集的完整作業(yè)流程，并分析各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵操作。田間準(zhǔn)備與收割啟動(dòng)：在進(jìn)行收割作業(yè)前，機(jī)手需對(duì)聯(lián)合收割機(jī)進(jìn)行全面細(xì)致的檢查和準(zhǔn)備工作。這包括檢查發(fā)動(dòng)機(jī)的機(jī)油、冷卻液、燃油等液位是否正常，確保發(fā)動(dòng)機(jī)能夠穩(wěn)定運(yùn)行；檢查傳動(dòng)系統(tǒng)的皮帶、鏈條的張緊度是否合適，避免因傳動(dòng)部件松動(dòng)導(dǎo)致故障；檢查液壓系統(tǒng)的油位和壓力，保證割臺(tái)升降、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)等液壓控制功能正常；檢查電氣系統(tǒng)的線路連接是否牢固，各儀表、指示燈是否正常工作。同時(shí)，還需對(duì)收割刀具、脫粒元件、清選篩等工作部件進(jìn)行檢查，確保其無(wú)損壞、磨損過(guò)度等情況，保證作業(yè)的順利進(jìn)行。在完成設(shè)備檢查后，機(jī)手駕駛聯(lián)合收割機(jī)進(jìn)入田間作業(yè)區(qū)域。根據(jù)作物的種植方向、地形條件以及田間障礙物分布等情況，合理規(guī)劃作業(yè)路線。一般來(lái)說(shuō)，應(yīng)盡量選擇直線行駛作業(yè)，以減少轉(zhuǎn)彎次數(shù)，提高作業(yè)效率。在進(jìn)入作業(yè)區(qū)域時(shí)，要確保割臺(tái)高度合適，避免割臺(tái)過(guò)低割到地面，損壞刀具和部件，同時(shí)也要保證能夠有效收割作物。通常，割臺(tái)高度根據(jù)作物的生長(zhǎng)高度進(jìn)行調(diào)整，一般在5-20cm之間，對(duì)于小麥等作物，割臺(tái)高度可控制在10cm左右；對(duì)于水稻等作物，割臺(tái)高度可適當(dāng)降低至5-8cm。啟動(dòng)收割作業(yè)時(shí)，先啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)，待發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)穩(wěn)定后，緩慢接合離合器，使割臺(tái)、輸送裝置、脫粒系統(tǒng)等工作部件逐漸運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。在工作部件達(dá)到正常轉(zhuǎn)速后，開(kāi)始緩慢向前行駛，進(jìn)入收割狀態(tài)。在啟動(dòng)過(guò)程中，要密切關(guān)注各工作部件的運(yùn)轉(zhuǎn)情況，如有異常聲音、振動(dòng)或轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定等情況，應(yīng)立即停車(chē)檢查，排除故障后再繼續(xù)作業(yè)。作物收割與輸送：聯(lián)合收割機(jī)行駛過(guò)程中，割臺(tái)前端的撥禾輪將作物撥向割刀，撥禾輪的轉(zhuǎn)速和位置根據(jù)作物的生長(zhǎng)狀況和倒伏程度進(jìn)行調(diào)整。對(duì)于直立生長(zhǎng)的作物，撥禾輪轉(zhuǎn)速可適當(dāng)降低，一般在30-50轉(zhuǎn)/分鐘之間；對(duì)于倒伏的作物，撥禾輪轉(zhuǎn)速可適當(dāng)提高至50-80轉(zhuǎn)/分鐘，并調(diào)整撥禾輪的位置，使其能夠更好地扶起作物。割刀采用往復(fù)式切割器，在曲柄連桿機(jī)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)下，以高速往復(fù)運(yùn)動(dòng)切斷作物。割刀的切割速度一般在1-2m/s之間，切割行程根據(jù)作物的種類(lèi)和生長(zhǎng)狀況進(jìn)行調(diào)整，通常在75-100mm之間。切割后的作物通過(guò)割臺(tái)輸送裝置輸送到脫粒系統(tǒng)。割臺(tái)輸送裝置多采用螺旋式輸送器或刮板式輸送器，螺旋式輸送器利用螺旋葉片的旋轉(zhuǎn)將作物沿軸向推送，其轉(zhuǎn)速根據(jù)作物的產(chǎn)量和密度進(jìn)行調(diào)整，一般在100-300轉(zhuǎn)/分鐘之間；刮板式輸送器通過(guò)刮板在輸送槽內(nèi)的運(yùn)動(dòng)將作物刮送到指定位置，其刮板的運(yùn)動(dòng)速度一般在0.5-1m/s之間。在輸送過(guò)程中，要注意觀察輸送裝置的工作情況，防止作物堵塞輸送通道。如果發(fā)現(xiàn)輸送不暢，應(yīng)及時(shí)停車(chē)清理，調(diào)整輸送裝置的轉(zhuǎn)速或輸送量，確保作物能夠順利輸送到脫粒系統(tǒng)。脫粒與分離：作物進(jìn)入脫粒系統(tǒng)后，脫粒滾筒對(duì)作物進(jìn)行脫粒操作。脫粒滾筒根據(jù)作物的種類(lèi)和特性，可選擇紋桿式、釘齒式、弓齒式等不同形式的脫粒元件。對(duì)于小麥等較難脫粒的作物，常采用紋桿式或釘齒式脫粒滾筒，其脫粒轉(zhuǎn)速一般在500-1000轉(zhuǎn)/分鐘之間；對(duì)于水稻等易脫粒的作物，可采用弓齒式脫粒滾筒，脫粒轉(zhuǎn)速一般在300-600轉(zhuǎn)/分鐘之間。脫粒過(guò)程中，脫粒滾筒與凹板配合，形成脫粒間隙，脫粒間隙的大小根據(jù)作物的濕度和成熟度進(jìn)行調(diào)整，一般在10-30mm之間。濕度較大或成熟度較低的作物，脫粒間隙可適當(dāng)調(diào)大，以避免谷物破碎；濕度較小或成熟度較高的作物，脫粒間隙可適當(dāng)調(diào)小，以提高脫粒效果。脫粒后的谷物和秸稈混合物在脫粒滾筒的旋轉(zhuǎn)作用下，被拋向凹板，谷物通過(guò)凹板篩孔落下，秸稈則從凹板后部排出。為了提高脫粒和分離效果，一些聯(lián)合收割機(jī)還設(shè)置了復(fù)脫裝置，對(duì)未脫凈的谷物進(jìn)行再次脫粒。復(fù)脫裝置通常采用較小的脫粒滾筒或脫粒齒板，對(duì)從凹板排出的未脫凈谷物進(jìn)行二次脫粒，進(jìn)一步提高谷物的脫凈率。在脫粒和分離過(guò)程中，要密切關(guān)注脫粒效果，如發(fā)現(xiàn)脫粒不凈或谷物破碎率過(guò)高，應(yīng)及時(shí)調(diào)整脫粒滾筒的轉(zhuǎn)速、脫粒間隙或更換脫粒元件，確保脫粒質(zhì)量。清選與谷物收集：經(jīng)過(guò)脫粒和分離后的谷物中仍含有一些雜質(zhì)，如穎殼、秸稈碎屑、塵土等，需要通過(guò)清選系統(tǒng)進(jìn)行清除。清選系統(tǒng)主要由清選篩和風(fēng)機(jī)組成，清選篩一般采用振動(dòng)篩，通過(guò)篩面的振動(dòng)將谷物和雜質(zhì)分離。清選篩分為上篩和下篩，上篩主要用于分離較大的雜質(zhì)，如秸稈、斷穗等，篩孔尺寸一般在20-40mm之間；下篩用于分離較小的雜質(zhì)，如穎殼、塵土等，篩孔尺寸一般在5-15mm之間。風(fēng)機(jī)位于清選篩下方，通過(guò)產(chǎn)生的氣流將輕的雜質(zhì)吹走。風(fēng)機(jī)的風(fēng)量和風(fēng)速根據(jù)作物的產(chǎn)量和雜質(zhì)含量進(jìn)行調(diào)整，在收獲小麥時(shí)，由于小麥中雜質(zhì)較多，風(fēng)機(jī)的風(fēng)量可設(shè)置在2000-3000立方米/小時(shí)，風(fēng)速在10-15m/s之間；在收獲水稻時(shí)，由于水稻中雜質(zhì)相對(duì)較少，風(fēng)量可適當(dāng)降低至1500-2000立方米/小時(shí)，風(fēng)速在8-12m/s之間。經(jīng)過(guò)清選后的干凈谷物通過(guò)輸送裝置輸送到糧箱進(jìn)行收集。糧箱的容量根據(jù)聯(lián)合收割機(jī)的型號(hào)和作業(yè)需求而定，一般在1-5立方米之間。當(dāng)糧箱裝滿后，需要及時(shí)進(jìn)行卸糧操作，將谷物卸到運(yùn)輸車(chē)輛上。卸糧方式有重力卸糧、氣力卸糧和機(jī)械卸糧等，重力卸糧是利用谷物的重力通過(guò)糧箱底部的卸料口直接卸糧；氣力卸糧是通過(guò)風(fēng)機(jī)產(chǎn)生的氣流將谷物輸送到運(yùn)輸車(chē)輛上；機(jī)械卸糧則是通過(guò)螺旋輸送機(jī)、刮板輸送機(jī)等機(jī)械裝置將谷物輸送到運(yùn)輸車(chē)輛。在卸糧過(guò)程中，要注意控制卸糧速度，避免谷物灑落，同時(shí)要確保運(yùn)輸車(chē)輛的位置準(zhǔn)確，便于卸糧操作。作業(yè)結(jié)束與設(shè)備清理：當(dāng)完成一塊農(nóng)田的收割作業(yè)后，機(jī)手將聯(lián)合收割機(jī)駛離作業(yè)區(qū)域，停放在安全、平坦的位置。首先，關(guān)閉發(fā)動(dòng)機(jī)，然后對(duì)聯(lián)合收割機(jī)進(jìn)行全面的清理工作。清理割臺(tái)、脫粒系統(tǒng)、清選系統(tǒng)等工作部件上的殘留作物、雜質(zhì)和塵土，防止其腐蝕設(shè)備部件。清理糧箱內(nèi)的剩余谷物，避免谷物在糧箱內(nèi)發(fā)霉變質(zhì)。檢查各工作部件的磨損情況，如割刀、脫粒元件、清選篩等，對(duì)磨損嚴(yán)重的部件及時(shí)進(jìn)行更換或維修。對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的潤(rùn)滑點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)充潤(rùn)滑，檢查各傳動(dòng)部件的緊固情況，確保設(shè)備處于良好的狀態(tài)，為下一次作業(yè)做好準(zhǔn)備。在作業(yè)結(jié)束后，還需對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和分析，如作業(yè)面積、收獲產(chǎn)量、油耗、故障情況等，以便對(duì)作業(yè)效率和設(shè)備性能進(jìn)行評(píng)估，為后續(xù)的作業(yè)和設(shè)備維護(hù)提供參考依據(jù)。2.3常見(jiàn)故障類(lèi)型切縱流程聯(lián)合收割機(jī)在復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境下運(yùn)行，受到多種因素的影響，容易出現(xiàn)各類(lèi)故障。以下將詳細(xì)闡述聯(lián)合收割機(jī)各關(guān)鍵部件和系統(tǒng)的常見(jiàn)故障類(lèi)型、產(chǎn)生原因及其對(duì)作業(yè)的影響。機(jī)械部件故障皮帶磨損與斷裂：皮帶作為聯(lián)合收割機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，在長(zhǎng)期的高速運(yùn)轉(zhuǎn)和頻繁的負(fù)荷變化下，極易出現(xiàn)磨損和斷裂故障。其主要原因包括皮帶材質(zhì)老化、張緊度調(diào)整不當(dāng)、皮帶輪磨損或變形等。皮帶長(zhǎng)期在高溫、潮濕的環(huán)境中工作，橡膠材質(zhì)會(huì)逐漸失去彈性，出現(xiàn)龜裂、硬化等老化現(xiàn)象，導(dǎo)致皮帶強(qiáng)度下降，容易斷裂。若皮帶張緊度過(guò)松，在運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)打滑現(xiàn)象，加劇皮帶的磨損；而張緊度過(guò)緊，則會(huì)使皮帶承受過(guò)大的拉力，加速皮帶的老化和損壞。當(dāng)皮帶輪表面磨損嚴(yán)重或出現(xiàn)變形時(shí)，會(huì)導(dǎo)致皮帶與皮帶輪之間的接觸不良，摩擦力分布不均勻，從而加速皮帶的磨損，增加斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。皮帶磨損或斷裂會(huì)導(dǎo)致動(dòng)力傳輸中斷，使聯(lián)合收割機(jī)的相關(guān)工作部件無(wú)法正常運(yùn)轉(zhuǎn)，如割臺(tái)無(wú)法升降、脫粒滾筒停止轉(zhuǎn)動(dòng)等，嚴(yán)重影響作業(yè)進(jìn)度。鏈條故障：鏈條在聯(lián)合收割機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)中也起著重要作用，常見(jiàn)的鏈條故障有鏈條磨損伸長(zhǎng)、斷裂以及脫鏈等。鏈條在長(zhǎng)期使用過(guò)程中，鏈節(jié)之間的銷(xiāo)軸和套筒會(huì)因摩擦而逐漸磨損，導(dǎo)致鏈條伸長(zhǎng)。鏈條的工作環(huán)境惡劣，灰塵、泥沙等雜質(zhì)容易進(jìn)入鏈節(jié)內(nèi)部，加劇磨損程度。鏈條受到過(guò)大的沖擊載荷，如在啟動(dòng)、制動(dòng)時(shí)的瞬間沖擊力，或者在作業(yè)過(guò)程中遇到障礙物時(shí)的阻力，都可能導(dǎo)致鏈條斷裂。脫鏈故障通常是由于鏈條張緊度不合適、鏈輪磨損不均勻或鏈條與鏈輪的安裝位置不準(zhǔn)確等原因引起的。鏈條故障會(huì)影響聯(lián)合收割機(jī)的動(dòng)力傳輸效率，導(dǎo)致工作部件轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定，甚至出現(xiàn)停機(jī)現(xiàn)象，同時(shí)還可能對(duì)其他部件造成損壞，如鏈輪被打壞、軸頭被拉彎等，增加維修成本和作業(yè)損失。刀桿折斷：刀桿是收割系統(tǒng)中割刀的支撐和傳動(dòng)部件，刀桿折斷是收割系統(tǒng)常見(jiàn)的嚴(yán)重故障之一。刀桿折斷的主要原因是割刀運(yùn)動(dòng)阻力過(guò)大，如在切割過(guò)程中遇到石塊、樹(shù)根等硬物，或者作物生長(zhǎng)茂密、倒伏嚴(yán)重，都會(huì)使割刀承受的阻力急劇增加。割刀驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的安裝位置不正確，導(dǎo)致刀桿在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中受到不均勻的力，也容易引起刀桿折斷。刀桿折斷會(huì)使割刀失去正常的切割功能，無(wú)法完成收割作業(yè)，而且折斷的刀桿還可能對(duì)其他部件造成損壞，如割臺(tái)、輸送裝置等，需要及時(shí)更換刀桿，修復(fù)相關(guān)部件，才能恢復(fù)聯(lián)合收割機(jī)的正常作業(yè)。攪龍葉片磨損：攪龍葉片在聯(lián)合收割機(jī)的輸送系統(tǒng)中用于輸送作物，長(zhǎng)期與作物接觸，容易出現(xiàn)磨損故障。攪龍葉片的磨損主要是由于作物對(duì)葉片的摩擦作用，特別是在輸送一些表面粗糙、質(zhì)地堅(jiān)硬的作物時(shí)，磨損更為嚴(yán)重。當(dāng)作物中夾雜有石塊、金屬等雜質(zhì)時(shí)，會(huì)加劇攪龍葉片的磨損。攪龍葉片的磨損會(huì)導(dǎo)致輸送效率降低，出現(xiàn)作物輸送不暢、堵塞等問(wèn)題，影響聯(lián)合收割機(jī)的作業(yè)連續(xù)性。葉片磨損嚴(yán)重時(shí)，還可能導(dǎo)致葉片變形、斷裂，需要及時(shí)更換葉片，以保證輸送系統(tǒng)的正常運(yùn)行。脫粒與清選系統(tǒng)故障滾筒堵塞：脫粒滾筒堵塞是聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)中較為常見(jiàn)的故障之一，其產(chǎn)生原因較為復(fù)雜。當(dāng)滾筒間隙過(guò)小，作物在脫粒過(guò)程中無(wú)法順利通過(guò)滾筒與凹板之間的間隙，容易造成堵塞；發(fā)動(dòng)機(jī)馬力不足，傳動(dòng)帶打滑，會(huì)使?jié)L筒轉(zhuǎn)速不夠，脫粒能力下降，導(dǎo)致作物在滾筒內(nèi)堆積；逐鎬輪和逐鎬器轉(zhuǎn)速不夠，莖稈排出不暢，也會(huì)使?jié)L筒內(nèi)的物料增多，引發(fā)堵塞。作物本身的特性，如太濕、太密、韌性雜草過(guò)多，以及行走速度過(guò)快等，都會(huì)增加滾筒的工作負(fù)荷，導(dǎo)致滾筒堵塞。滾筒堵塞會(huì)使脫粒效率大幅降低，甚至無(wú)法正常脫粒，還可能導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)熄火、部件損壞等問(wèn)題，嚴(yán)重影響聯(lián)合收割機(jī)的作業(yè)效率和質(zhì)量。脫粒不凈：脫粒不凈是指谷物未能完全從秸稈上分離下來(lái)，其主要原因包括脫粒滾筒轉(zhuǎn)速過(guò)低、脫粒間隙過(guò)大、脫粒元件磨損等。脫粒滾筒轉(zhuǎn)速過(guò)低，無(wú)法提供足夠的沖擊力和摩擦力，使谷物難以與秸稈分離；脫粒間隙過(guò)大，谷物在脫粒過(guò)程中容易漏過(guò)，未得到充分的脫粒；脫粒元件，如紋桿、釘齒等磨損嚴(yán)重，其脫粒能力會(huì)下降，導(dǎo)致脫粒不凈。脫粒不凈會(huì)造成糧食損失，降低收獲產(chǎn)量，同時(shí)還會(huì)增加后續(xù)清選和分離的難度，影響谷物的質(zhì)量。清選篩堵塞：清選篩在清選系統(tǒng)中用于分離谷物和雜質(zhì)，清選篩堵塞會(huì)導(dǎo)致清選效果下降，影響谷物的清潔度。清選篩堵塞的原因主要有作物中雜質(zhì)過(guò)多、篩孔過(guò)小或被雜質(zhì)堵塞、風(fēng)機(jī)風(fēng)量不足等。當(dāng)作物中含有大量的秸稈碎屑、穎殼、塵土等雜質(zhì)時(shí)，容易在清選篩上堆積，堵塞篩孔；篩孔過(guò)小，無(wú)法滿足雜質(zhì)和谷物的分離需求，也會(huì)導(dǎo)致篩孔堵塞；風(fēng)機(jī)風(fēng)量不足，無(wú)法將輕的雜質(zhì)吹走，使雜質(zhì)在篩面上積聚，造成堵塞。清選篩堵塞會(huì)使谷物中的雜質(zhì)含量增加，降低谷物的品質(zhì)，影響糧食的儲(chǔ)存和銷(xiāo)售。液壓與電氣系統(tǒng)故障液壓系統(tǒng)泄漏：液壓系統(tǒng)在聯(lián)合收割機(jī)中用于控制割臺(tái)升降、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)等重要功能，液壓系統(tǒng)泄漏是常見(jiàn)的故障之一。液壓系統(tǒng)泄漏的原因主要有密封件老化、損壞，油管破裂、接頭松動(dòng)等。密封件在長(zhǎng)期的工作過(guò)程中，受到液壓油的侵蝕、高溫和高壓的作用，會(huì)逐漸老化、失去彈性，導(dǎo)致密封性能下降，出現(xiàn)泄漏現(xiàn)象。油管在受到外力擠壓、摩擦或長(zhǎng)期的振動(dòng)作用下，容易破裂；接頭松動(dòng)也會(huì)導(dǎo)致液壓油泄漏。液壓系統(tǒng)泄漏會(huì)使系統(tǒng)壓力下降，影響相關(guān)部件的正常工作，如割臺(tái)升降緩慢或無(wú)法升降、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定等，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致液壓系統(tǒng)失效。電氣系統(tǒng)故障：電氣系統(tǒng)是聯(lián)合收割機(jī)的控制核心，其故障會(huì)影響聯(lián)合收割機(jī)的自動(dòng)化控制和監(jiān)測(cè)功能。電氣系統(tǒng)常見(jiàn)的故障包括線路短路、斷路、傳感器故障、控制器故障等。線路短路通常是由于電線絕緣層破損，導(dǎo)致電線之間相互接觸，引起電流過(guò)大；斷路則是由于電線斷開(kāi)、接頭松動(dòng)等原因，導(dǎo)致電路不通。傳感器故障會(huì)使采集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，影響故障診斷和設(shè)備的自動(dòng)控制；控制器故障會(huì)導(dǎo)致整個(gè)電氣系統(tǒng)的控制功能失效，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的正常操作。電氣系統(tǒng)故障會(huì)使聯(lián)合收割機(jī)的操作變得困難，無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化作業(yè)，還可能導(dǎo)致設(shè)備損壞和安全事故的發(fā)生。三、故障診斷的關(guān)鍵技術(shù)與方法3.1信號(hào)采集與處理信號(hào)采集與處理是聯(lián)合收割機(jī)故障診斷的首要環(huán)節(jié)，其準(zhǔn)確性和有效性直接關(guān)系到后續(xù)故障診斷的精度和可靠性。通過(guò)合理選擇和布置傳感器，能夠?qū)崟r(shí)獲取聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的各種關(guān)鍵信號(hào)，為故障診斷提供原始數(shù)據(jù)支持；而有效的信號(hào)處理方法則可以去除噪聲干擾，提取出能夠準(zhǔn)確反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的有用信息。在聯(lián)合收割機(jī)的故障診斷中，傳感器的選擇至關(guān)重要。不同類(lèi)型的傳感器用于檢測(cè)不同的物理量，以獲取設(shè)備各部件的運(yùn)行狀態(tài)信息。振動(dòng)傳感器常用于監(jiān)測(cè)機(jī)械部件的振動(dòng)情況，如發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)、脫粒滾筒等。這些部件在正常運(yùn)行時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)具有一定的頻率和幅值特征，當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，如軸承磨損、齒輪嚙合不良、部件松動(dòng)等，振動(dòng)信號(hào)會(huì)發(fā)生明顯變化。通過(guò)在這些部件的關(guān)鍵部位安裝振動(dòng)傳感器，能夠?qū)崟r(shí)采集振動(dòng)信號(hào)，并通過(guò)對(duì)信號(hào)的分析來(lái)判斷部件是否存在故障以及故障的類(lèi)型和嚴(yán)重程度。加速度傳感器作為一種常見(jiàn)的振動(dòng)傳感器，能夠測(cè)量物體在三個(gè)方向上的加速度，并將加速度轉(zhuǎn)換成電信號(hào)輸出。在聯(lián)合收割機(jī)中，可將加速度傳感器安裝在發(fā)動(dòng)機(jī)缸體、變速箱外殼、脫粒滾筒軸等部位，監(jiān)測(cè)其振動(dòng)加速度。當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)的某個(gè)氣缸出現(xiàn)工作異常時(shí)，會(huì)導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)加劇，加速度傳感器采集到的振動(dòng)信號(hào)幅值會(huì)明顯增大，通過(guò)對(duì)這些信號(hào)的分析，就可以判斷發(fā)動(dòng)機(jī)是否存在故障以及故障所在的氣缸。溫度傳感器用于監(jiān)測(cè)設(shè)備各部件的溫度變化，如發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度、機(jī)油溫度、液壓油溫度、電機(jī)繞組溫度等。溫度是反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的重要參數(shù)之一，當(dāng)設(shè)備某個(gè)部件出現(xiàn)故障時(shí)，往往會(huì)導(dǎo)致其溫度升高。發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)故障，如水泵故障、散熱器堵塞等，會(huì)使發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度過(guò)高；電機(jī)過(guò)載或繞組短路會(huì)導(dǎo)致電機(jī)繞組溫度急劇上升。通過(guò)在這些部件上安裝溫度傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫度變化，當(dāng)溫度超過(guò)正常范圍時(shí)，就可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障隱患，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行處理，避免設(shè)備損壞。在發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液管道上安裝溫度傳感器，設(shè)定正常工作溫度范圍為80-95℃，當(dāng)傳感器檢測(cè)到冷卻液溫度超過(guò)95℃時(shí)，就表明發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)可能存在故障，需要進(jìn)一步檢查和維修。壓力傳感器主要用于監(jiān)測(cè)液壓系統(tǒng)的壓力，以及氣壓系統(tǒng)的氣壓。液壓系統(tǒng)在聯(lián)合收割機(jī)中用于控制割臺(tái)升降、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)、轉(zhuǎn)向等重要功能，其壓力的穩(wěn)定與否直接影響設(shè)備的正常運(yùn)行。當(dāng)液壓系統(tǒng)出現(xiàn)泄漏、油泵故障、溢流閥失靈等故障時(shí)，系統(tǒng)壓力會(huì)發(fā)生變化。通過(guò)在液壓系統(tǒng)的關(guān)鍵部位，如油泵出口、油缸進(jìn)油口等安裝壓力傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)壓力，當(dāng)壓力異常時(shí)，就可以判斷液壓系統(tǒng)存在故障，并進(jìn)一步分析故障原因。在割臺(tái)升降液壓油缸的進(jìn)油口安裝壓力傳感器，正常工作壓力為10-15MPa，當(dāng)傳感器檢測(cè)到壓力低于10MPa時(shí)，可能是液壓系統(tǒng)泄漏或油泵故障導(dǎo)致壓力不足，需要對(duì)液壓系統(tǒng)進(jìn)行檢查和維修。轉(zhuǎn)速傳感器用于測(cè)量設(shè)備各轉(zhuǎn)動(dòng)部件的轉(zhuǎn)速，如發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸轉(zhuǎn)速、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速、輸送器轉(zhuǎn)速等。轉(zhuǎn)速的變化可以反映設(shè)備的工作狀態(tài)和故障情況。脫粒滾筒轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定，可能是由于傳動(dòng)系統(tǒng)故障、發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力不足或負(fù)載過(guò)大等原因引起的。通過(guò)在轉(zhuǎn)動(dòng)部件的軸端或皮帶輪上安裝轉(zhuǎn)速傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)速，當(dāng)轉(zhuǎn)速出現(xiàn)異常波動(dòng)或偏離正常范圍時(shí)，就可以判斷設(shè)備存在故障。在脫粒滾筒的軸端安裝光電轉(zhuǎn)速傳感器，通過(guò)檢測(cè)傳感器輸出的脈沖信號(hào)頻率來(lái)計(jì)算脫粒滾筒的轉(zhuǎn)速，正常工作轉(zhuǎn)速為500-1000轉(zhuǎn)/分鐘，當(dāng)轉(zhuǎn)速低于500轉(zhuǎn)/分鐘或高于1000轉(zhuǎn)/分鐘時(shí)，就需要對(duì)脫粒系統(tǒng)進(jìn)行檢查，查找轉(zhuǎn)速異常的原因。位移傳感器用于檢測(cè)設(shè)備部件的位移變化，如割臺(tái)升降位移、撥禾輪上下位移等。通過(guò)監(jiān)測(cè)部件的位移，可以判斷設(shè)備的工作位置是否正常，以及是否存在部件松動(dòng)、變形等故障。在割臺(tái)升降油缸上安裝位移傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)割臺(tái)的升降高度，當(dāng)割臺(tái)升降位移與設(shè)定值不符時(shí)，可能是升降油缸故障、液壓系統(tǒng)泄漏或控制系統(tǒng)故障導(dǎo)致的，需要進(jìn)行進(jìn)一步的檢查和維修。在實(shí)際應(yīng)用中，為了全面、準(zhǔn)確地獲取聯(lián)合收割機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)信息，通常需要在設(shè)備的多個(gè)關(guān)鍵部位安裝多種類(lèi)型的傳感器，形成一個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)。在發(fā)動(dòng)機(jī)上，同時(shí)安裝振動(dòng)傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器，分別監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的振動(dòng)、溫度、機(jī)油壓力和曲軸轉(zhuǎn)速；在傳動(dòng)系統(tǒng)中，安裝振動(dòng)傳感器和轉(zhuǎn)速傳感器，監(jiān)測(cè)傳動(dòng)部件的振動(dòng)和轉(zhuǎn)速；在液壓系統(tǒng)中，安裝壓力傳感器和溫度傳感器，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)壓力和液壓油溫度。通過(guò)這些傳感器的協(xié)同工作，能夠?qū)崟r(shí)采集到聯(lián)合收割機(jī)各個(gè)系統(tǒng)和部件的運(yùn)行數(shù)據(jù)，為故障診斷提供豐富的信息來(lái)源。在傳感器布置時(shí)，需要充分考慮聯(lián)合收割機(jī)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和故障特征，選擇能夠最準(zhǔn)確反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和故障信息的位置進(jìn)行安裝。傳感器應(yīng)盡量靠近被監(jiān)測(cè)部件，以減少信號(hào)傳輸過(guò)程中的損失和干擾；同時(shí)，要避免傳感器受到外界環(huán)境因素的影響，如高溫、潮濕、灰塵、電磁干擾等。在安裝振動(dòng)傳感器時(shí)，應(yīng)選擇在部件的剛性較好、振動(dòng)響應(yīng)明顯的部位，如軸承座、機(jī)殼等；在安裝溫度傳感器時(shí)，要確保傳感器與被監(jiān)測(cè)部件充分接觸，以準(zhǔn)確測(cè)量部件的溫度；在安裝壓力傳感器時(shí)，要注意安裝位置的壓力均勻性，避免因安裝位置不當(dāng)導(dǎo)致測(cè)量誤差。在聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)過(guò)程中，傳感器會(huì)采集到大量的原始信號(hào)，這些信號(hào)中往往包含各種噪聲和干擾，如電磁干擾、機(jī)械振動(dòng)干擾、環(huán)境噪聲干擾等。這些噪聲和干擾會(huì)影響信號(hào)的質(zhì)量，降低信號(hào)的信噪比，從而影響故障診斷的準(zhǔn)確性。因此，需要對(duì)采集到的原始信號(hào)進(jìn)行處理，去除噪聲和干擾，提取出能夠準(zhǔn)確反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的有用信息。濾波是信號(hào)處理中常用的方法之一，其目的是通過(guò)一定的算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行篩選，去除信號(hào)中的噪聲和干擾，保留有用的信號(hào)成分。常見(jiàn)的濾波方法有低通濾波、高通濾波、帶通濾波和帶阻濾波等。低通濾波允許低頻信號(hào)通過(guò)，而阻止高頻噪聲通過(guò)，常用于去除信號(hào)中的高頻干擾，如電磁干擾等；高通濾波則相反，允許高頻信號(hào)通過(guò)，阻止低頻噪聲通過(guò)，常用于去除信號(hào)中的低頻漂移和直流分量；帶通濾波只允許特定頻率范圍內(nèi)的信號(hào)通過(guò)，而阻止其他頻率的信號(hào)通過(guò)，常用于提取信號(hào)中特定頻率的成分，如機(jī)械部件的故障特征頻率；帶阻濾波則是阻止特定頻率范圍內(nèi)的信號(hào)通過(guò)，而允許其他頻率的信號(hào)通過(guò)，常用于去除信號(hào)中的特定頻率干擾，如電源工頻干擾等。在聯(lián)合收割機(jī)的振動(dòng)信號(hào)處理中，若要去除高頻電磁干擾，可采用低通濾波器，設(shè)置截止頻率為1000Hz，將高于1000Hz的高頻信號(hào)濾除，保留低頻的振動(dòng)信號(hào)；若要提取脫粒滾筒故障特征頻率為50-100Hz的信號(hào)，可采用帶通濾波器，設(shè)置通帶頻率為50-100Hz，將其他頻率的信號(hào)濾除，從而突出故障特征信號(hào)。降噪是信號(hào)處理的另一個(gè)重要環(huán)節(jié)，其方法主要有均值濾波、中值濾波、小波降噪等。均值濾波是通過(guò)計(jì)算信號(hào)在一定時(shí)間窗口內(nèi)的平均值來(lái)平滑信號(hào)，去除噪聲的影響。對(duì)于含有噪聲的信號(hào)，取一個(gè)長(zhǎng)度為N的時(shí)間窗口，計(jì)算窗口內(nèi)信號(hào)的平均值，并用該平均值代替窗口中心位置的信號(hào)值，從而達(dá)到降噪的目的。均值濾波對(duì)于高斯噪聲等隨機(jī)噪聲具有較好的抑制效果，但在平滑信號(hào)的同時(shí)，也會(huì)使信號(hào)的邊緣信息變得模糊。中值濾波是將信號(hào)在一定時(shí)間窗口內(nèi)的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，取中間值作為窗口中心位置的信號(hào)值。中值濾波對(duì)于脈沖噪聲等具有較好的抑制效果，能夠保留信號(hào)的邊緣信息，但對(duì)于高斯噪聲的抑制效果相對(duì)較弱。小波降噪是利用小波變換將信號(hào)分解成不同頻率的子信號(hào)，然后根據(jù)噪聲和信號(hào)在小波域的不同特性，對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理，去除噪聲對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)，再通過(guò)小波逆變換重構(gòu)信號(hào)，從而達(dá)到降噪的目的。小波降噪能夠在有效去除噪聲的同時(shí)，較好地保留信號(hào)的細(xì)節(jié)信息，對(duì)于復(fù)雜信號(hào)的降噪具有較好的效果。在聯(lián)合收割機(jī)的振動(dòng)信號(hào)處理中，若信號(hào)中含有脈沖噪聲，可采用中值濾波方法進(jìn)行降噪；若信號(hào)中含有高斯噪聲和復(fù)雜的干擾成分，可采用小波降噪方法，能夠更有效地去除噪聲，保留信號(hào)的故障特征信息。除了濾波和降噪，還可以采用其他信號(hào)處理方法，如信號(hào)放大、信號(hào)整形、信號(hào)歸一化等。信號(hào)放大是將傳感器采集到的微弱信號(hào)進(jìn)行放大，使其能夠滿足后續(xù)處理的要求；信號(hào)整形是將信號(hào)的波形進(jìn)行調(diào)整，使其符合特定的標(biāo)準(zhǔn)，如將正弦波整形成方波等；信號(hào)歸一化是將不同傳感器采集到的信號(hào)統(tǒng)一到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理。在聯(lián)合收割機(jī)的故障診斷中，這些信號(hào)處理方法通常需要結(jié)合使用，根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)和故障診斷的需求，選擇合適的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，以提高信號(hào)的質(zhì)量，為故障診斷提供準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)支持。3.2基于物理量監(jiān)測(cè)的診斷方法3.2.1皮帶磨損斷裂故障診斷皮帶作為聯(lián)合收割機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件，其磨損與斷裂故障嚴(yán)重影響設(shè)備的正常運(yùn)行。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)皮帶磨損斷裂故障的有效診斷，采用測(cè)周法和測(cè)頻法對(duì)皮帶轉(zhuǎn)速和滑動(dòng)率進(jìn)行監(jiān)測(cè)，是一種行之有效的技術(shù)手段。測(cè)周法的基本原理是通過(guò)測(cè)量信號(hào)的周期來(lái)計(jì)算頻率，進(jìn)而得到轉(zhuǎn)速信息。在聯(lián)合收割機(jī)中，通過(guò)在皮帶輪上安裝傳感器，如霍爾傳感器或光電傳感器，當(dāng)皮帶輪轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，傳感器會(huì)產(chǎn)生脈沖信號(hào)，每個(gè)脈沖對(duì)應(yīng)皮帶輪的一定角度或一定的周長(zhǎng)。通過(guò)測(cè)量相鄰兩個(gè)脈沖之間的時(shí)間間隔，即脈沖周期，就可以計(jì)算出皮帶輪的轉(zhuǎn)速。假設(shè)皮帶輪的周長(zhǎng)為C，脈沖周期為T(mén)，則皮帶輪的轉(zhuǎn)速n可以通過(guò)公式n=\frac{60}{T}\times\frac{1}{C}計(jì)算得出。在實(shí)際應(yīng)用中，由于受到噪聲、干擾以及傳感器精度等因素的影響，測(cè)量得到的脈沖周期可能存在一定的誤差。為了提高測(cè)量精度，可以采用多次測(cè)量取平均值的方法，對(duì)測(cè)量得到的多個(gè)脈沖周期進(jìn)行平均處理，以減小誤差。還可以采用濾波算法對(duì)脈沖信號(hào)進(jìn)行處理，去除噪聲和干擾，提高信號(hào)的質(zhì)量，從而提高測(cè)周法的測(cè)量精度。測(cè)頻法是通過(guò)測(cè)量單位時(shí)間內(nèi)的脈沖數(shù)來(lái)計(jì)算頻率，進(jìn)而得到轉(zhuǎn)速。在聯(lián)合收割機(jī)中，利用計(jì)數(shù)器對(duì)傳感器在一定時(shí)間t內(nèi)產(chǎn)生的脈沖數(shù)N進(jìn)行計(jì)數(shù)，然后根據(jù)公式f=\frac{N}{t}計(jì)算出頻率，再通過(guò)轉(zhuǎn)速與頻率的關(guān)系n=60f（其中n為轉(zhuǎn)速，f為頻率）得到皮帶輪的轉(zhuǎn)速。測(cè)頻法適用于轉(zhuǎn)速較高的情況，因?yàn)樵诟咿D(zhuǎn)速下，單位時(shí)間內(nèi)的脈沖數(shù)較多，測(cè)量誤差相對(duì)較小。但在低轉(zhuǎn)速時(shí)，由于單位時(shí)間內(nèi)的脈沖數(shù)較少，“±1誤差”會(huì)相對(duì)較大，導(dǎo)致測(cè)量精度下降。為了提高測(cè)頻法在低轉(zhuǎn)速下的測(cè)量精度，可以延長(zhǎng)測(cè)量時(shí)間t，增加脈沖計(jì)數(shù)，從而減小“±1誤差”對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響。也可以采用分頻技術(shù)，將高頻率的脈沖信號(hào)進(jìn)行分頻處理，降低信號(hào)頻率，然后再進(jìn)行測(cè)量，這樣可以提高低轉(zhuǎn)速下的測(cè)量精度。皮帶的滑動(dòng)率是判斷皮帶磨損和傳動(dòng)性能的重要指標(biāo)之一。皮帶滑動(dòng)率的計(jì)算公式為\delta=\frac{n_1R_1-n_2R_2}{n_1R_1}\times100\%，其中\(zhòng)delta為滑動(dòng)率，n_1為主動(dòng)輪轉(zhuǎn)速，R_1為主動(dòng)輪半徑，n_2為從動(dòng)輪轉(zhuǎn)速，R_2為從動(dòng)輪半徑。當(dāng)皮帶出現(xiàn)磨損或張緊度不足時(shí)，皮帶與皮帶輪之間的摩擦力會(huì)減小，導(dǎo)致皮帶在傳動(dòng)過(guò)程中出現(xiàn)打滑現(xiàn)象，從而使滑動(dòng)率增大。通過(guò)監(jiān)測(cè)皮帶的滑動(dòng)率，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)皮帶的磨損和傳動(dòng)問(wèn)題。當(dāng)滑動(dòng)率超過(guò)一定閾值時(shí)，如超過(guò)5%，就表明皮帶可能存在磨損、張緊度不足或皮帶輪磨損等故障，需要及時(shí)進(jìn)行檢查和維修。在實(shí)際監(jiān)測(cè)過(guò)程中，由于受到各種因素的干擾，如振動(dòng)、噪聲、溫度變化等，采集到的轉(zhuǎn)速和滑動(dòng)率數(shù)據(jù)可能存在波動(dòng)和誤差，這會(huì)影響故障診斷的準(zhǔn)確性。為了提高診斷準(zhǔn)確性，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。平滑處理的方法有多種，常見(jiàn)的有均值濾波、中值濾波、加權(quán)平均濾波等。均值濾波是將數(shù)據(jù)序列中的每個(gè)數(shù)據(jù)與其相鄰的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均計(jì)算，得到一個(gè)新的數(shù)據(jù)序列，從而平滑數(shù)據(jù)的波動(dòng)。對(duì)于一個(gè)長(zhǎng)度為N的數(shù)據(jù)序列x_1,x_2,\cdots,x_N，采用均值濾波時(shí)，新的數(shù)據(jù)序列y_i可以通過(guò)公式y(tǒng)_i=\frac{1}{M}\sum_{j=i-\frac{M}{2}}^{i+\frac{M}{2}}x_j（其中M為濾波窗口的大小，i為數(shù)據(jù)序列的索引）計(jì)算得出。中值濾波則是將數(shù)據(jù)序列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，取中間值作為新的數(shù)據(jù)，以去除數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲。加權(quán)平均濾波是根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性或可靠性，為每個(gè)數(shù)據(jù)分配不同的權(quán)重，然后進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算，得到平滑后的數(shù)據(jù)。在聯(lián)合收割機(jī)皮帶故障診斷中，根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的平滑處理方法，可以有效地提高數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。通過(guò)多次試驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)采用8點(diǎn)平滑處理對(duì)皮帶滑動(dòng)率數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以較好地去除數(shù)據(jù)的波動(dòng)和噪聲，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)監(jiān)測(cè)到的皮帶滑動(dòng)率經(jīng)過(guò)平滑處理后持續(xù)超過(guò)預(yù)警閾值時(shí)，就可以及時(shí)發(fā)出警報(bào)，提醒操作人員對(duì)皮帶進(jìn)行檢查和維護(hù)，避免因皮帶故障導(dǎo)致聯(lián)合收割機(jī)停機(jī)，影響作業(yè)效率。3.2.2旋轉(zhuǎn)部件堵塞故障診斷聯(lián)合收割機(jī)的旋轉(zhuǎn)部件，如脫粒滾筒、輸送攪龍等，在作業(yè)過(guò)程中容易出現(xiàn)堵塞故障，嚴(yán)重影響設(shè)備的正常運(yùn)行和作業(yè)效率。通過(guò)監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)部件的轉(zhuǎn)速、扭矩等物理量，可以有效地診斷堵塞故障，并確定合理的報(bào)警閾值，及時(shí)采取措施排除故障。旋轉(zhuǎn)部件的轉(zhuǎn)速是反映其工作狀態(tài)的重要物理量之一。在正常工作情況下，旋轉(zhuǎn)部件的轉(zhuǎn)速應(yīng)保持在一定的范圍內(nèi)，且相對(duì)穩(wěn)定。當(dāng)旋轉(zhuǎn)部件發(fā)生堵塞時(shí)，其負(fù)載會(huì)突然增加，導(dǎo)致轉(zhuǎn)速下降。脫粒滾筒在正常脫粒時(shí)，轉(zhuǎn)速一般保持在500-1000轉(zhuǎn)/分鐘之間，如果在作業(yè)過(guò)程中，脫粒滾筒的轉(zhuǎn)速突然下降到300轉(zhuǎn)/分鐘以下，且持續(xù)一段時(shí)間，如超過(guò)10秒，就可能表明脫粒滾筒出現(xiàn)了堵塞故障。這是因?yàn)楫?dāng)脫粒滾筒堵塞時(shí)，大量的作物堆積在滾筒內(nèi)，增加了滾筒的轉(zhuǎn)動(dòng)阻力，使得發(fā)動(dòng)機(jī)需要輸出更大的扭矩來(lái)驅(qū)動(dòng)滾筒轉(zhuǎn)動(dòng)。如果發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出扭矩不足以克服堵塞產(chǎn)生的阻力，就會(huì)導(dǎo)致脫粒滾筒轉(zhuǎn)速下降。為了準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)部件的轉(zhuǎn)速，可以在旋轉(zhuǎn)部件的軸端或皮帶輪上安裝轉(zhuǎn)速傳感器，如光電轉(zhuǎn)速傳感器、磁電轉(zhuǎn)速傳感器等。光電轉(zhuǎn)速傳感器通過(guò)檢測(cè)旋轉(zhuǎn)部件上的反光片或透光孔，產(chǎn)生脈沖信號(hào)，根據(jù)單位時(shí)間內(nèi)的脈沖數(shù)計(jì)算出轉(zhuǎn)速；磁電轉(zhuǎn)速傳感器則利用電磁感應(yīng)原理，當(dāng)旋轉(zhuǎn)部件上的齒輪或磁鋼經(jīng)過(guò)傳感器時(shí)，產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)，通過(guò)對(duì)感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)的頻率檢測(cè)來(lái)計(jì)算轉(zhuǎn)速。這些傳感器能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地采集旋轉(zhuǎn)部件的轉(zhuǎn)速信息，并將其傳輸給控制系統(tǒng)進(jìn)行分析和處理。扭矩也是判斷旋轉(zhuǎn)部件是否堵塞的重要參數(shù)。當(dāng)旋轉(zhuǎn)部件堵塞時(shí)，其所需的扭矩會(huì)急劇增加。通過(guò)在旋轉(zhuǎn)部件的傳動(dòng)軸上安裝扭矩傳感器，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)扭矩的變化。扭矩傳感器一般采用應(yīng)變片式或磁致伸縮式，應(yīng)變片式扭矩傳感器通過(guò)檢測(cè)傳動(dòng)軸在扭矩作用下產(chǎn)生的應(yīng)變，將其轉(zhuǎn)換為電信號(hào)輸出；磁致伸縮式扭矩傳感器則利用磁致伸縮材料在扭矩作用下的磁特性變化，來(lái)檢測(cè)扭矩大小。在聯(lián)合收割機(jī)的輸送攪龍上安裝扭矩傳感器，正常工作時(shí)，輸送攪龍的扭矩一般在5-10牛?米之間。當(dāng)輸送攪龍出現(xiàn)堵塞時(shí)，扭矩可能會(huì)迅速上升到20牛?米以上，此時(shí)就可以判斷輸送攪龍發(fā)生了堵塞故障。這是因?yàn)槎氯麑?dǎo)致輸送攪龍需要克服更大的阻力來(lái)推動(dòng)作物前進(jìn)，從而使得所需的扭矩大幅增加。除了轉(zhuǎn)速和扭矩，還可以結(jié)合其他物理量進(jìn)行綜合判斷，以提高故障診斷的準(zhǔn)確性。監(jiān)測(cè)旋轉(zhuǎn)部件的振動(dòng)情況，當(dāng)旋轉(zhuǎn)部件堵塞時(shí)，其振動(dòng)幅度和頻率也會(huì)發(fā)生變化。通過(guò)在旋轉(zhuǎn)部件的外殼上安裝振動(dòng)傳感器，如加速度傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)。當(dāng)旋轉(zhuǎn)部件正常工作時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值和頻率相對(duì)穩(wěn)定；當(dāng)發(fā)生堵塞時(shí)，由于負(fù)載不均勻和沖擊增加，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)明顯增大，頻率也會(huì)發(fā)生變化。在脫粒滾筒堵塞時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值可能會(huì)比正常情況增大2-3倍，且出現(xiàn)明顯的高頻振動(dòng)成分。通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分析，可以進(jìn)一步確認(rèn)旋轉(zhuǎn)部件是否堵塞，以及堵塞的嚴(yán)重程度。確定合理的報(bào)警閾值是故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。報(bào)警閾值的確定需要綜合考慮旋轉(zhuǎn)部件的類(lèi)型、工作條件、作物種類(lèi)等因素。對(duì)于不同型號(hào)的聯(lián)合收割機(jī)，其脫粒滾筒的報(bào)警轉(zhuǎn)速閾值可能會(huì)有所不同，一般根據(jù)設(shè)備的使用說(shuō)明書(shū)和實(shí)際作業(yè)經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定。在確定報(bào)警閾值時(shí)，還需要考慮到正常作業(yè)過(guò)程中的轉(zhuǎn)速波動(dòng)和扭矩變化，避免誤報(bào)警?？梢酝ㄟ^(guò)大量的實(shí)驗(yàn)和實(shí)際作業(yè)數(shù)據(jù)采集，分析旋轉(zhuǎn)部件在正常工作和堵塞狀態(tài)下的物理量變化規(guī)律，采用統(tǒng)計(jì)分析方法，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差等，來(lái)確定合理的報(bào)警閾值。通過(guò)對(duì)100次正常作業(yè)和50次堵塞故障的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定脫粒滾筒轉(zhuǎn)速的報(bào)警閾值為400轉(zhuǎn)/分鐘，扭矩的報(bào)警閾值為15牛?米。當(dāng)監(jiān)測(cè)到的轉(zhuǎn)速低于400轉(zhuǎn)/分鐘或扭矩高于15牛?米時(shí)，系統(tǒng)立即發(fā)出報(bào)警信號(hào)，提醒操作人員及時(shí)檢查和排除故障。這樣可以有效地避免因堵塞故障導(dǎo)致的設(shè)備損壞和作業(yè)延誤，提高聯(lián)合收割機(jī)的作業(yè)效率和可靠性。3.3智能診斷算法3.3.1基于規(guī)則的診斷算法基于規(guī)則的診斷算法是一種經(jīng)典的故障診斷方法，它依據(jù)專家在聯(lián)合收割機(jī)領(lǐng)域長(zhǎng)期積累的豐富經(jīng)驗(yàn)，以及對(duì)各種故障特征的深入研究，編制出一系列具有明確邏輯關(guān)系的規(guī)則，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的快速初步診斷。在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中，專家們通過(guò)對(duì)大量故障案例的分析和總結(jié)，歸納出不同故障類(lèi)型所對(duì)應(yīng)的特征表現(xiàn)。當(dāng)聯(lián)合收割機(jī)出現(xiàn)割臺(tái)升降異常故障時(shí)，專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，若液壓油壓力正常，而割臺(tái)油缸活塞桿伸出緩慢或無(wú)法伸出，可能是油缸內(nèi)部密封件損壞，導(dǎo)致液壓油泄漏，從而影響割臺(tái)的升降?；诖?，可編制如下規(guī)則：如果液壓油壓力在正常范圍內(nèi)（如10-15MPa），且割臺(tái)油缸活塞桿伸出異常（速度低于正常速度的80%或完全無(wú)法伸出），那么判定故障原因?yàn)楦钆_(tái)油缸密封件損壞。這些規(guī)則通常以“如果……那么……”的形式呈現(xiàn)，將故障現(xiàn)象與可能的故障原因緊密聯(lián)系起來(lái)。在實(shí)際應(yīng)用中，基于規(guī)則的診斷算法首先獲取聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的各種狀態(tài)信息，這些信息可以通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集得到，如溫度傳感器測(cè)量的發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度、壓力傳感器檢測(cè)的液壓系統(tǒng)壓力、轉(zhuǎn)速傳感器獲取的脫粒滾筒轉(zhuǎn)速等。然后，將這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與預(yù)先編制的規(guī)則庫(kù)進(jìn)行匹配。當(dāng)某個(gè)規(guī)則的條件部分（“如果”部分）與采集到的數(shù)據(jù)相符合時(shí)，就觸發(fā)該規(guī)則，得出相應(yīng)的結(jié)論（“那么”部分），即判斷出可能存在的故障原因。如果傳感器檢測(cè)到發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度持續(xù)超過(guò)正常范圍（如超過(guò)95℃），且冷卻液液位正常，風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)正常，根據(jù)規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則：如果發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液溫度高于95℃，冷卻液液位正常，風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)正常，那么可能是發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)的散熱器堵塞。此時(shí)，診斷系統(tǒng)就會(huì)給出散熱器堵塞的故障診斷結(jié)果?；谝?guī)則的診斷算法具有直觀、易于理解和實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。它直接利用專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，能夠快速地對(duì)常見(jiàn)故障進(jìn)行診斷，為維修人員提供明確的故障排查方向。在聯(lián)合收割機(jī)出現(xiàn)一些簡(jiǎn)單的、常見(jiàn)的故障時(shí)，如皮帶打滑、割刀堵塞等，基于規(guī)則的診斷算法可以迅速定位故障原因，節(jié)省故障診斷的時(shí)間，提高維修效率。該算法還具有較強(qiáng)的解釋性，維修人員可以清楚地了解診斷結(jié)果的得出依據(jù)，便于對(duì)故障進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理。然而，基于規(guī)則的診斷算法也存在一定的局限性。其規(guī)則的制定依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于一些新出現(xiàn)的、罕見(jiàn)的故障，可能由于缺乏相關(guān)經(jīng)驗(yàn)而無(wú)法準(zhǔn)確診斷。隨著聯(lián)合收割機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和更新，新的故障模式可能會(huì)不斷涌現(xiàn)，這就需要專家不斷地更新和完善規(guī)則庫(kù)，否則診斷算法的適應(yīng)性就會(huì)受到影響。當(dāng)故障情況較為復(fù)雜，涉及多個(gè)部件或系統(tǒng)的故障同時(shí)發(fā)生時(shí)，基于規(guī)則的診斷算法可能會(huì)出現(xiàn)診斷不準(zhǔn)確或漏診的情況。因?yàn)閺?fù)雜故障情況下，故障現(xiàn)象可能相互交織，難以準(zhǔn)確地與單一規(guī)則進(jìn)行匹配，導(dǎo)致診斷結(jié)果出現(xiàn)偏差。3.3.2基于模型的診斷算法基于模型的診斷算法是一種通過(guò)建立聯(lián)合收割機(jī)的數(shù)學(xué)模型，利用模型模擬設(shè)備在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)而對(duì)故障進(jìn)行診斷的方法。該算法的核心在于構(gòu)建能夠準(zhǔn)確反映聯(lián)合收割機(jī)工作原理和性能的數(shù)學(xué)模型，并通過(guò)對(duì)模型的分析和計(jì)算，來(lái)判斷設(shè)備是否存在故障以及故障的類(lèi)型和位置。建立聯(lián)合收割機(jī)的數(shù)學(xué)模型是基于模型診斷算法的基礎(chǔ)。在建立模型時(shí)，需要綜合考慮聯(lián)合收割機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)、液壓系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)等多個(gè)方面的因素。對(duì)于聯(lián)合收割機(jī)的機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)，可根據(jù)機(jī)械動(dòng)力學(xué)原理，建立其運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型。假設(shè)聯(lián)合收割機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)由多個(gè)齒輪、鏈條和皮帶組成，通過(guò)分析各傳動(dòng)部件的運(yùn)動(dòng)關(guān)系和受力情況，利用牛頓第二定律和運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，可以建立起描述傳動(dòng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)速、扭矩傳遞的數(shù)學(xué)模型。對(duì)于齒輪傳動(dòng)，可根據(jù)齒輪的齒數(shù)、模數(shù)、壓力角等參數(shù)，以及輸入輸出軸的轉(zhuǎn)速關(guān)系，建立齒輪傳動(dòng)比的數(shù)學(xué)模型；對(duì)于鏈條和皮帶傳動(dòng)，考慮其彈性變形、張緊力等因素，建立傳動(dòng)效率和滑動(dòng)率的數(shù)學(xué)模型。在液壓系統(tǒng)方面，依據(jù)流體力學(xué)原理，考慮液壓泵的流量、壓力特性，液壓閥的節(jié)流、溢流特性，以及液壓油缸的工作原理，建立液壓系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。通過(guò)分析液壓系統(tǒng)中油液的流動(dòng)狀態(tài)、壓力分布和流量變化，利用伯努利方程、連續(xù)性方程等流體力學(xué)公式，建立描述液壓系統(tǒng)壓力、流量與負(fù)載之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。當(dāng)液壓系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)割臺(tái)升降時(shí)，根據(jù)液壓油缸的有效面積、活塞運(yùn)動(dòng)速度和負(fù)載力，建立液壓系統(tǒng)壓力與割臺(tái)升降速度之間的數(shù)學(xué)模型，以準(zhǔn)確描述液壓系統(tǒng)在割臺(tái)升降過(guò)程中的工作特性。電氣系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型則主要基于電路原理，考慮電機(jī)的電磁特性、控制器的邏輯關(guān)系以及傳感器的輸出特性等因素。對(duì)于聯(lián)合收割機(jī)中的電機(jī)，根據(jù)其電磁感應(yīng)定律和歐姆定律，建立電機(jī)的轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩與電壓、電流之間的數(shù)學(xué)模型；對(duì)于控制器，根據(jù)其控制算法和邏輯關(guān)系，建立輸入信號(hào)與輸出控制信號(hào)之間的數(shù)學(xué)模型；對(duì)于傳感器，根據(jù)其測(cè)量原理和特性，建立傳感器輸出信號(hào)與被測(cè)量物理量之間的數(shù)學(xué)模型。建立數(shù)學(xué)模型后，基于模型的診斷算法通過(guò)模擬聯(lián)合收割機(jī)在正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下的各種參數(shù)變化，來(lái)進(jìn)行故障診斷。在正常運(yùn)行狀態(tài)下，將模型的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。當(dāng)懷疑設(shè)備存在故障時(shí)，通過(guò)調(diào)整模型中的參數(shù)，模擬可能出現(xiàn)的故障情況，如改變傳動(dòng)系統(tǒng)中某個(gè)齒輪的嚙合參數(shù)，模擬齒輪磨損或齒面損傷的故障；調(diào)整液壓系統(tǒng)中某個(gè)液壓閥的開(kāi)度，模擬液壓閥堵塞或泄漏的故障；改變電氣系統(tǒng)中某個(gè)傳感器的輸出信號(hào)，模擬傳感器故障等。然后，將模擬結(jié)果與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，判斷實(shí)際運(yùn)行情況是否與模擬的故障情況相符。如果模型模擬出在某個(gè)液壓閥堵塞的情況下，系統(tǒng)壓力會(huì)升高，流量會(huì)減小，而實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)也顯示系統(tǒng)壓力異常升高，流量明顯減小，那么就可以推斷液壓閥可能存在堵塞故障?；谀Ｐ偷脑\斷算法具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠深入分析設(shè)備內(nèi)部的物理過(guò)程，對(duì)故障進(jìn)行精確的定位和診斷。它不受專家經(jīng)驗(yàn)的限制，對(duì)于新出現(xiàn)的故障模式也能夠通過(guò)模型的分析進(jìn)行診斷。該算法還可以對(duì)故障的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)模擬不同程度的故障情況，分析故障對(duì)設(shè)備性能的影響，為設(shè)備的維護(hù)和維修提供科學(xué)依據(jù)。然而，基于模型的診斷算法也存在一些不足之處。建立精確的數(shù)學(xué)模型需要對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的工作原理和結(jié)構(gòu)有深入的了解，并且需要大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證和校準(zhǔn)模型，這使得建模過(guò)程復(fù)雜且耗時(shí)。聯(lián)合收割機(jī)的工作環(huán)境復(fù)雜多變，實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中受到多種因素的影響，如溫度、濕度、振動(dòng)等，這些因素難以完全在模型中體現(xiàn)，可能導(dǎo)致模型與實(shí)際情況存在一定的偏差，從而影響診斷的準(zhǔn)確性。3.3.3機(jī)器學(xué)習(xí)算法在故障診斷中的應(yīng)用隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和廣闊的應(yīng)用前景。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠?qū)Υ罅康墓收蠑?shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜故障的準(zhǔn)確診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類(lèi)大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力。在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）等。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在故障診斷過(guò)程中，將聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行過(guò)程中采集到的各種特征參數(shù)，如振動(dòng)信號(hào)、溫度、壓力、轉(zhuǎn)速等，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將故障類(lèi)型作為輸出。通過(guò)大量的樣本數(shù)據(jù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地將輸入特征映射到對(duì)應(yīng)的故障類(lèi)型。在訓(xùn)練過(guò)程中，首先將樣本數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過(guò)隱藏層的處理后，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果。然后，將網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果與實(shí)際的故障類(lèi)型進(jìn)行比較，計(jì)算出誤差。接著，通過(guò)誤差反向傳播算法，將誤差從輸出層反向傳播到隱藏層和輸入層，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使誤差逐漸減小。經(jīng)過(guò)多次迭代訓(xùn)練后，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到故障特征與故障類(lèi)型之間的內(nèi)在關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)故障的準(zhǔn)確診斷。徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種以徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有局部逼近能力強(qiáng)、學(xué)習(xí)速度快等優(yōu)點(diǎn)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、隱含層和輸出層組成，隱含層中的神經(jīng)元采用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)。在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)輸入特征的非線性變換，將低維的輸入空間映射到高維的特征空間，從而增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜故障特征的表達(dá)能力。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程更加簡(jiǎn)單，收斂速度更快，能夠更快地實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的診斷。深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）是一種由多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)（RBM）堆疊而成的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的層次化特征表示，對(duì)于處理復(fù)雜的故障診斷問(wèn)題具有顯著優(yōu)勢(shì)。在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中，DBN可以對(duì)大量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層特征提取，從底層的原始信號(hào)特征逐步學(xué)習(xí)到高層的抽象故障特征。通過(guò)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的方式，DBN能夠有效地避免梯度消失和梯度爆炸等問(wèn)題，提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果和診斷準(zhǔn)確性。DBN首先通過(guò)無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練，對(duì)每個(gè)RBM進(jìn)行單獨(dú)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。然后，將預(yù)訓(xùn)練好的RBM堆疊起來(lái)，形成一個(gè)深度網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)有監(jiān)督的微調(diào)，使用標(biāo)記的故障樣本數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確地對(duì)故障進(jìn)行分類(lèi)和診斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中具有以下優(yōu)勢(shì)：能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，聯(lián)合收割機(jī)的故障特征與故障類(lèi)型之間往往存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)其強(qiáng)大的非線性映射能力，準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)和表達(dá)這種關(guān)系；具有良好的自學(xué)習(xí)能力，能夠根據(jù)不斷增加的故障樣本數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)，提高診斷的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性；對(duì)噪聲和干擾具有一定的魯棒性，能夠在數(shù)據(jù)存在噪聲和干擾的情況下，仍然保持較好的診斷性能。決策樹(shù)是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)和預(yù)測(cè)模型，它通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)特征的不斷劃分，將數(shù)據(jù)集逐步分類(lèi)到不同的類(lèi)別中。在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中，決策樹(shù)算法首先根據(jù)故障數(shù)據(jù)的特征，選擇一個(gè)最優(yōu)的特征作為根節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集。然后，對(duì)每個(gè)子集繼續(xù)選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，直到子集中的樣本都屬于同一類(lèi)別或者達(dá)到預(yù)設(shè)的停止條件。決策樹(shù)的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征，每個(gè)分支表示一個(gè)特征值的取值范圍，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)故障類(lèi)別。通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)，可以直觀地展示故障特征與故障類(lèi)型之間的關(guān)系，便于理解和解釋診斷結(jié)果。在構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，常用的算法有ID3算法、C4.5算法、CART算法等。ID3算法通過(guò)計(jì)算信息增益來(lái)選擇最優(yōu)特征，信息增益越大，表示該特征對(duì)分類(lèi)的貢獻(xiàn)越大。C4.5算法在ID3算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，采用信息增益比來(lái)選擇最優(yōu)特征，避免了ID3算法在選擇特征時(shí)偏向于取值較多的特征的問(wèn)題。CART算法則是一種基于基尼指數(shù)的決策樹(shù)算法，它既可以用于分類(lèi)問(wèn)題，也可以用于回歸問(wèn)題。在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中，根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的決策樹(shù)算法，能夠快速準(zhǔn)確地對(duì)故障進(jìn)行診斷。決策樹(shù)在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中具有以下優(yōu)點(diǎn)：決策樹(shù)模型簡(jiǎn)單直觀，易于理解和解釋，維修人員可以根據(jù)決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)和分支，清晰地了解故障診斷的過(guò)程和依據(jù)；計(jì)算效率高，能夠快速地對(duì)大量的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分類(lèi)；對(duì)數(shù)據(jù)的要求較低，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理和歸一化操作。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中也存在一些挑戰(zhàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練需要大量的高質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)，而獲取這些數(shù)據(jù)往往需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和成本。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過(guò)程和依據(jù)，這在一定程度上限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣。決策樹(shù)算法容易出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題，當(dāng)決策樹(shù)的深度過(guò)大或者節(jié)點(diǎn)劃分過(guò)于細(xì)致時(shí)，模型可能會(huì)過(guò)度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在測(cè)試數(shù)據(jù)上的泛化能力下降。為了克服這些挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合其他技術(shù)手段，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型融合、特征選擇等，提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法在聯(lián)合收割機(jī)故障診斷中的性能和可靠性。四、故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)故障診斷系統(tǒng)作為保障聯(lián)合收割機(jī)高效、穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)支撐，其架構(gòu)設(shè)計(jì)需綜合考量多方面因素，確保系統(tǒng)具備良好的性能、可靠性和可擴(kuò)展性。本系統(tǒng)架構(gòu)主要涵蓋硬件與軟件兩大核心部分，各部分緊密協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的全方位監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)故障診斷以及及時(shí)預(yù)警等功能。在硬件架構(gòu)方面，傳感器構(gòu)成了整個(gè)系統(tǒng)的“感知觸角”，其合理選型與布局是獲取聯(lián)合收割機(jī)準(zhǔn)確運(yùn)行數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。振動(dòng)傳感器被巧妙安置于發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)、脫粒滾筒等關(guān)鍵機(jī)械部件的特定位置，這些位置通常是故障引發(fā)振動(dòng)變化最為顯著之處。如在發(fā)動(dòng)機(jī)缸體側(cè)面安裝振動(dòng)傳感器，能夠敏銳捕捉發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)部因機(jī)械磨損、零部件松動(dòng)等故障導(dǎo)致的振動(dòng)異常；在傳動(dòng)系統(tǒng)的軸承座附近布置振動(dòng)傳感器，可有效監(jiān)測(cè)因軸承損壞、齒輪嚙合不良等問(wèn)題產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)變化。通過(guò)對(duì)這些振動(dòng)信號(hào)的分析，能夠精準(zhǔn)判斷機(jī)械部件的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患。溫度傳感器則針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液、機(jī)油、液壓油以及電機(jī)繞組等易因故障引發(fā)溫度異常的部位進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻液管道上安裝溫度傳感器，可實(shí)時(shí)反饋冷卻液的溫度，當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)冷卻系統(tǒng)出現(xiàn)故障，如水泵故障導(dǎo)致冷卻液循環(huán)不暢、散熱器堵塞影響散熱效果時(shí)，溫度傳感器能夠迅速感知溫度升高，并將信號(hào)傳輸給后續(xù)處理單元。在液壓系統(tǒng)的液壓油管路中安裝溫度傳感器，可監(jiān)測(cè)液壓油因系統(tǒng)泄漏、油泵長(zhǎng)時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)等原因?qū)е碌臏囟茸兓?，為液壓系統(tǒng)故障診斷提供重要依據(jù)。壓力傳感器主要聚焦于液壓系統(tǒng)的壓力監(jiān)測(cè)，在液壓泵出口、油缸進(jìn)油口等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)安裝壓力傳感器，實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)壓力數(shù)據(jù)。當(dāng)液壓系統(tǒng)出現(xiàn)故障，如溢流閥失靈導(dǎo)致系統(tǒng)壓力過(guò)高、液壓管路泄漏致使壓力下降時(shí)，壓力傳感器能夠及時(shí)捕捉到壓力的異常波動(dòng)，為準(zhǔn)確判斷液壓系統(tǒng)故障類(lèi)型和位置提供關(guān)鍵信息。轉(zhuǎn)速傳感器被應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸、脫粒滾筒、輸送器等轉(zhuǎn)動(dòng)部件的轉(zhuǎn)速測(cè)量，一般安裝在轉(zhuǎn)動(dòng)部件的軸端或皮帶輪附近，通過(guò)檢測(cè)轉(zhuǎn)動(dòng)部件的旋轉(zhuǎn)頻率，精確計(jì)算出轉(zhuǎn)速。在脫粒滾筒軸端安裝轉(zhuǎn)速傳感器，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)脫粒滾筒的轉(zhuǎn)速變化，當(dāng)出現(xiàn)滾筒堵塞、傳動(dòng)皮帶打滑等故障時(shí)，轉(zhuǎn)速傳感器能夠迅速反饋轉(zhuǎn)速異常信息，幫助診斷系統(tǒng)及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。位移傳感器用于監(jiān)測(cè)割臺(tái)升降、撥禾輪上下位移等部件的位移變化，在割臺(tái)升降油缸上安裝位移傳感器，可精確測(cè)量割臺(tái)的升降高度，當(dāng)割臺(tái)升降機(jī)構(gòu)出現(xiàn)故障，如油缸密封件損壞導(dǎo)致油缸內(nèi)泄、液壓控制系統(tǒng)故障影響油缸動(dòng)作時(shí)，位移傳感器能夠準(zhǔn)確反映割臺(tái)升降位移的異常情況，為故障診斷提供有力支持。數(shù)據(jù)采集卡作為連接傳感器與控制器的橋梁，負(fù)責(zé)將傳感器采集到的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并進(jìn)行初步的數(shù)據(jù)處理和緩存。數(shù)據(jù)采集卡具備高精度的模數(shù)轉(zhuǎn)換功能，能夠確保傳感器信號(hào)的準(zhǔn)確轉(zhuǎn)換，其數(shù)據(jù)處理能力可對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的濾波、放大等預(yù)處理操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)采集卡還具有高速的數(shù)據(jù)傳輸接口，能夠?qū)⑻幚砗蟮臄?shù)據(jù)快速傳輸給控制器，滿足系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的要求?？刂破魇怯布軜?gòu)的核心控制單元，它接收來(lái)自數(shù)據(jù)采集卡的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并依據(jù)預(yù)設(shè)的故障診斷算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和處理。控制器通常采用高性能的微處理器或可編程邏輯控制器（PLC），具備強(qiáng)大的運(yùn)算能力和邏輯處理能力。微處理器能夠快速執(zhí)行復(fù)雜的故障診斷算法，對(duì)大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析；PLC則以其高可靠性和穩(wěn)定性，在惡劣的作業(yè)環(huán)境下確保系統(tǒng)的正常運(yùn)行?？刂破鬟€負(fù)責(zé)與其他硬件設(shè)備進(jìn)行通信，如與顯示器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，將故障診斷結(jié)果和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息直觀地展示給操作人員；與報(bào)警裝置連接，在檢測(cè)到故障時(shí)及時(shí)觸發(fā)報(bào)警信號(hào)。顯示器為操作人員提供了一個(gè)直觀的人機(jī)交互界面，用于展示聯(lián)合收割機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障診斷結(jié)果以及操作提示等信息。顯示器一般采用高亮度、高分辨率的液晶顯示屏，確保在各種光線條件下操作人員都能清晰讀取信息。通過(guò)友好的圖形化界面設(shè)計(jì)，將復(fù)雜的運(yùn)行數(shù)據(jù)以直觀的圖表、數(shù)字等形式呈現(xiàn)，操作人員可以一目了然地了解聯(lián)合收割機(jī)的工作狀態(tài)。顯示器還具備操作功能，操作人員可以通過(guò)觸摸屏幕或按鍵操作，對(duì)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置、歷史數(shù)據(jù)查詢等操作，方便快捷地獲取所需信息。報(bào)警裝置在故障診斷系統(tǒng)中起著及時(shí)提醒操作人員的重要作用，當(dāng)控制器檢測(cè)到聯(lián)合收割機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，立即觸發(fā)報(bào)警裝置。報(bào)警裝置可以采用聲光報(bào)警的方式，如發(fā)出響亮的警報(bào)聲和閃爍的警示燈，吸引操作人員的注意力。報(bào)警裝置還可以與操作人員的移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行連接，通過(guò)短信、推送通知等方式將故障信息及時(shí)發(fā)送給操作人員，確保操作人員能夠在第一時(shí)間得知設(shè)備故障情況，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行處理。在軟件架構(gòu)方面，數(shù)據(jù)處理模塊承擔(dān)著對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化以及特征提取等關(guān)鍵任務(wù)。數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，通過(guò)設(shè)定合理的閾值和數(shù)據(jù)校驗(yàn)規(guī)則，去除數(shù)據(jù)中的異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。對(duì)于傳感器采集到的溫度數(shù)據(jù)，若出現(xiàn)明顯超出正常范圍的異常值，數(shù)據(jù)處理模塊將依據(jù)歷史數(shù)據(jù)和設(shè)備運(yùn)行特性，判斷其為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)并進(jìn)行剔除或修正。去噪處理采用濾波算法，如低通濾波、高通濾波、帶通濾波等，根據(jù)信號(hào)的頻率特性，去除噪聲干擾，保留有效信號(hào)成分。在處理振動(dòng)信號(hào)時(shí)，若信號(hào)中存在高頻電磁干擾，可采用低通濾波器，設(shè)置合適的截止頻率，濾除高頻干擾信號(hào)，提高信號(hào)的信噪比。歸一化操作將不同傳感器采集到的具有不同量綱和取值范圍的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和處理。對(duì)于溫度傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)和壓力傳感器采集的壓力數(shù)據(jù)，通過(guò)歸一化處理，將它們的取值范圍都映射到[0,1]區(qū)間，使得不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)能夠在同一尺度下進(jìn)行比較和分析。特征提取則是從原始數(shù)據(jù)中提取出能夠準(zhǔn)確反映聯(lián)合收割機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和故障特征的有效特征參數(shù)，如通過(guò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，提取出信號(hào)的頻率特征；對(duì)轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，提取出均值、方差等統(tǒng)計(jì)特征。這些特征參數(shù)將作為后續(xù)故障診斷模塊的輸入數(shù)據(jù)，為準(zhǔn)確診斷故障提供關(guān)鍵依據(jù)。故障診斷模塊是軟件架構(gòu)的核心部分，它集成了多種先進(jìn)的故障診斷算法，如基于規(guī)則的診斷算法、基于模型的診