基于fnn的故障诊断报警系统大学论文

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1、江苏大学硕士学位论文 硕 士 学 位 论 文 基于FNN的联合收割机故障诊断报警系统 Fault Diagnosis Alarm System about Combine Harvester based on FNN algorithm 摘 要联合收割机作为现代农业必备的设备之一，在农业的机械化生产中起着非常重要的作用，它极大地改善了农民的劳动条件，提高了农产品收获效率。但是农业机械往往都是在高速、高负荷、高压、高温同时伴随着较大的风沙的环境下工作，这使得联合收割机极易发生故障。造成故障的原因有很多，比如湿密的收获物、多余的杂草、过快的速度、过小的脱粒间隙、过低的脱粒速度、欠载的发动机马力或者

2、不均匀的喂入量等因素都有可能引起联合收割机发生故障，从而影响收获质量。，目前许多研究学者针对联合收割机的故障诊断方面做了许多的研究工作，虽然取得了一定的研究成果，但是不能实系统输入与系统输出之间的线性映射关系，所以效果不尽如人意。本文的目的就是设计出一套联合收割机故障诊断报警系统，将FNN（Fuzzy Neural Network，模糊神经网络）算法引入到故障诊断报警系统中，很好的解决了多输入系统训练难、非线性差的问题。本论文针对联合收割机故障输入非线性性差等问题，采用“太湖之星”TH988联合收割机为试验样机，利用传感器采集割台搅龙 、输粮搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒信号作为系统的输入

3、，选择可靠性高EPEC 2023 PLC和高亮度的HD064MV3 彩色按键高性能显示器为硬件平台，设计了联合收割机故障诊断报警系统。将FNN引入联合收割机故障诊断报警系统中来，解决了系统输入非线性、时变和大延时的缺点。本系统的主要工作过程为：PLC通过上述FNN算法对传感器采集到的信号进行分析处理之后，将得到的故障诊断结果通过CAN总线传输给上位机进行显示，并及时的进行声光预警报警。当有故障发生时，步进电机开始自动控制前进速度的变化，将故障危害降低到最低，提高收割机的作业质量和工作效率。本文还通过MATLAB提供的动态仿真工具SIMULINK建立了联合收割机故障诊断的仿真系统，并且进行了故障

4、诊断控制系统的标定和调试工作，最后进行了麦收实验和稻收实验，实验表明本系统可以有效地实现预期的故障报警功能。本故障诊断控制系统工作稳定、可靠，可以有效地保证收割机的作业质量，极大地提高收割机的工作效率。关键词：联合收割机，FNN算法，故障诊断，报警系统 ABSTRACTCombine harvester, as one of the necessary equipment of modern agriculture, has played a very important role in the agricultural mechanization, which greatly improve

5、d the working conditions and harvester efficiency. However, the high-speed, high-load, high-pressure, high-temperature and large sand make it easily malfunction which agricultural machinery often work with. There are many factors could lead to the combine faults, such as wet Crops, overmuch weeds, e

6、xcessively speed, small Threshing gap, low roller rotation speed, drive belt skid, engine horsepower insufficiency, walkers wheel and walkers slip and uneven feed etc.At present, many research scholars had made a lot of research work on the fault diagnosis of combine harvester.However,it is not sati

7、sfactory for the bad ability of linear mapping relationship between input and output.The purpose of this paper is to design a fault diagnosis alarm system about combine harvester.Moreover,the FNN (Fuzzy Neural Network)algorithm is introduced to figure out the nonlinear problem.This thesis is suppose

8、d to improve the overmuch faults and fault nonlinearity input by the regard the Star of Taihu Lake TH988 combine harvester as the test prototype. The fault diagnosis alarm system of combine promoted in this paper is consist of signal input system, EPEC 2023 PLC and HD064MV3 color high-performance mo

9、nitors. The inputs system includes several parts such as cutting table auger, lost grain auger, conveyor trough, cut the flow drum, drum longitudinal axis of the stream and forward speed.Since FNN algorithm has a powerful nonlinear self-organizing ability, self-learning ability, self-adaptive abilit

10、y, expression the qualitative knowledge and experience of fuzzy boundary and achievement the association and fault tolerance relied on the operator experience, it is introduced to solve the nonlinear, time-varying and large delay of the fault diagnosis system. After PLC analyzed the input signal via

11、 FNN algorithm, the fault diagnosis results were transmitted to upper-computer display mode through the CAN bus accompanied by sound and light alarm timely.Once a failure appeared, the stepper motor would start to control the forward speed automatically in order to minimizing the fault hazard and im

12、proving the operations quality and efficiency.In order to confirm the practicality and validity of the fault diagnosis system, a combine harvester fault diagnosis simulation system is established with the aid of SIMULINK simulation tool provided by MATLAB. Furthermore, the demarcation, debug and fie

13、ld experiments of wheat and rice were accomplished to make the fault diagnosis system perfect.The stable and reliable fault diagnostic control system can ensure the operations quality effectively and improve harvesting efficiency greatly.Key words: combine harvester， FNN algorithm，fault diagnosis，al

14、arm system III 目 录摘 要IABSTRACTII目 录IV第一章 绪 论11.1 课题来源、研究目的和意义11.1.1 课题来源11.1.2 研究目的和意义11.2研究现状和发展趋势21.3课题的主要研究内容、技术路线和预期效果41.3.1 主要研究内容41.3.2 技术路线51.3.3 预期效果6第二章 联合收割机故障诊断报警系统总体设计72.1 联合收割机工作过程中的故障情况分析72.2 故障诊断算法简介72.3联合收割机故障诊断报警系统的总体设计方案92.3.1联合收割机故障诊断报警系统输入92.3.2联合收割机故障诊断报警系统的总体方案92.4 本章小结10第三章 联合

15、收割机故障诊断算法设计113.1 FNN算法简介113.1.1 模糊预测算法简介113.1.2 人工神经网络简介123.1.3 模糊神经预测算法简介133.2 FNN故障诊断预测算法143.3 FNN算法在联合收割机故障诊断报警系统中的应用16 3.3.1 联合收割机故障诊断算法的设计16 3.3.2 离线训练过程18I 3.4 本章小结23第四章 联合收割机故障诊断报警系统的硬件设计244.1 信号采集模块设计244.2 PLC控制模块设计254.3 显示模块设计304.4 调速机构模块设计334.5 声光报警模块设计354.6 通讯模块设计354.7 基于FNN的联合收割机故障诊断系统的建

16、立354.8 本章小结37第五章 联合收割机故障诊断报警系统的软件设计385.1 CoDeSys工控软件介绍385.2 PLC部分的软件设计405.2.1 主程序流程405.2.2 端口配置435.2.3 数据采集子程序435.2.4 故障诊断子程序445.2.5 自动控制子程序455.2.6 通讯模块子程序465.3 VMware workstation软件介绍465.4 显示模块的软件设计485.4.1 显示模块工作流程主程序485.4.2 CAN总线通讯程序495.4.3 显示故障诊断结果子程序495.5 本章小结50第六章 故障诊断报警系统的仿真、安装、标定与试验516.1 故障诊断报

17、警系统的仿真516.2 故障诊断报警系统的安装536.3 故障诊断报警系统的标定55 V 6.4 田间试验与结果分析576.5 本章小结59第七章 总结与展望607.1 总结607.2展望61参考文献61致 谢65攻读硕士学位期间参加的科研项目与科研成果66 VII 第一章 绪 论1.1 课题来源、研究目的和意义1.1.1 课题来源江苏省科技支撑计划“联合收割机智能化关键技术研究”（BE2012312）；镇江市科技支撑计划“联合收割机负荷反馈控制机故障诊断技术与装备”（NY2012028）；无锡市科技成果产业化资金项目“智能化高产稻麦联合收割机关键技术的研发及产业化”(CYE22C1216)。

18、1.1.2 研究目的和意义由于联合收割机可以提高生产率、降低谷物损失率、改善劳动条件、长时间高效率工作，并且可以使得农业领域的机械化程度大大提高，所以如今小麦、油菜和水稻等作物的收获方法也由传统的采用镰刀等工具的人工收割的方式转变为采用联合收割机的机械收割的方式，联合收割机已成为田间收获必备的农业机械之一1-6。虽然联合收割机拥有人工收获难以比拟的优势，但是联合收割机在进行室外工作时极易发生故障。造成故障的原因有很多，比如过于湿密的收获物、过快的行进速度、过低的脱粒速度或者不均匀的喂入量等因素都有会引起联合收割机发生故障，从而影响收获质量。另外由于农机装备正在逐渐向信息化、机电液一体化和智能化

19、方向发展，所以要求故障诊断也须朝着智能化方向迈进。现代农业对农机的故障诊断提出了更高的要求，传统的依赖工作经验进行的人工拆检诊断方式必须转变为提前预测故障并及时预警报警的方式。当系统检测出潜在的故障时进行预测故障诊断，及时消除故障隐患。所以开发一套智能化的联合收割机的预测故障诊断报警系统显得尤为必要7-12。 农业机械的工作环境恶劣，大都是高速、高负荷、高压、高温和大风沙，造成了联合收割机故障因素的复杂性和不易察觉性。如果有一套装置可以及时反映收割机的工作情况，帮助机手方便的了解到联合收割机当前的作业情况，这样就可以大大避免上述缺点，从而有效提高收割机的工作效率。但是目前关于收割机的故障诊断技

20、术大都没有考虑到输入系统的非线性问题，报警系统的准确性得不到保证，机手很难从故障诊断报警系统中得到有力的技术支撑13-17。本文的目的就是设计一套联合收割机故障诊断报警系统，实现了联合收割机故障诊断系统输入与输出之间的非线性映射关系，及时的对收割机故障情况进行预警报警。本文设计的故障诊断控制系统输入部分包括：割台搅龙转速、输粮搅龙转速、输送槽转速、切流滚筒转速、纵轴流滚筒转速和前进速度。通过对采集到的输入信号进行分析处理得到故障诊断结果，将故障诊断结果在上位机中进行显示，为机手提供实时数据参考。同时通过调速机构及时调整前进速度，从而将故障危害降低到最低。本故障诊断系统可以对收割机的堵塞情况进行

21、故障诊断，完善了当前的联合收割机故障诊断技术18-22。但是由于系统包含了6个输入值，每个输入都会给故障诊断系统带来一定的延时，此外，输入与系统输出之间不是线性的关系，表现在整个系统上就是非线性、时变和大延时性（滞后性）的缺点，而故障诊断过程又对实时性要求极高，所以上述缺点就成为本故障诊断系统亟需解决的关键问题之一。为了解决上述缺点，本文将FNN（Fuzzy Neural Network，模糊神经网络算法）预测方法引入联合收割机故障诊断系统钟来，FNN算法集合了神经网络和模糊算法的优点于一身，其具有很强的自组织、自学习和自适应的能力，并且善于表达界限不清晰的定性知识与经验。本文设计的基于FNN

22、的联合收割机故障诊断报警系统不仅可以反映联合收割机的堵塞故障，而且通过FNN智能算法的处理可以改善系统的非线性、时变和大延时的缺点，提升了系统的整体性能。基于FNN的联合收割机故障诊断报警系统可以对联合收割机的工作状态进行实时的监测分析，对故障结果进行实时的预警报警，不仅提高收了收割机的可靠性和作业效率，而且对我国农业技术的智能化有着重要意义。1.2研究现状和发展趋势 目前，联合收割机已成为田间收获必备的农业机械之一。国外对收割机智能化的研究成果显著，较为典型的代表是欧洲、北美以及亚洲的日本等。欧美发达国家生产的收割机主要用在大型田间工作时，其采用全喂入的形式，并且机型也比较大；日本则以中小型

23、水稻收获机为主，多采用半喂入，机型小、生产率相对较低23-27，如：纽荷兰和迪尔等公司，其借助电子信息、电子驾驶等系统来监测发动机的转速、前进速度、电压、机油的压力等常规参数。日本久保田公司的PR0481-M型联合收割机可以实现负荷的自动显示、方向的自动控制、喂入量的自动调节、发动机的自动停止和自动注油等功能28。英国Massey Ferguson公司的“Field Star”(农田之星)收割机，其在传统功能基础上增加了先进的系统诊断功能，一旦系统出现工作异常情况，用户可以方便的通过诊断工具了解当前故障的情况，并及时的采取相应措施降低故障危害，快速解决故障问题。美国John Deere公司“G

24、reen Star”(绿色之星)联合收割机的先进信息技术和性能代表了世界上同类产品的先进水平和发展趋势。总之，国外对联合收割机智能化研究已经取得了一定的进展，可以实现对高故障率部件实时监控，而且可以对前进速度、割台高度进行自动控制，可以使联合收割机在高收货质量的基础上长时间的工作，可以大大增加收获效率，促进了农业机械的发展29-32。相对而言，国内收割机的发展历史比较短。但经过国内学者多年来的研究也取得了一定成果。如： （1）江苏大学的陈进、李耀明等人设计了一种智能化的收割机报警装置，利用此装置可以对收割机工作状态是否正常进行报警，报警计算过程较为：计算工作部件的转动转速和工作部件的额定转速，

25、当前者低于后者的1 0 %3 0 % 时，上述报警装置就会及时的发出报警信号，提醒操作者采取措施来降低故障的危害。上述装置的目的是为了防止转动部件堵塞故障，提高工作效率和作业质量33。 （2）江苏大学张淑红、陈进等人设计出的报警系统增加了水温传感器和粮仓装载量传感器，通过传感器采集系统所需的信息，单片机接收采集到的数据，实现实时监测现场的功能，不仅可以对脱粒滚筒转速进行监测，而且也可以对发动机温度和粮仓的装载量进行监测，实现了对联合收割机工作状态的自动报警。上述报警系统可以大大降低机器的故障频率，使得无故障的工作状态得以延长，提高了整机的稳定性和可靠性34。（3）黑龙江八一农垦大学工程学院的王

26、熙、王新忠和王智敏等人在谷物联合收割机上引入电子监视技术，利用电子技术对谷物联合收割机进行状态监测，设计了滚筒及各轴转速监视系统、大豆割台低割仿形电液控制系统、收获损失监视系统和基于GPS的收割机产量监视仪，并将此技术用于联合收割机滚筒及各重要传动轴转速监视系统中，为国产农业机械配备精准农业电子设备奠定了坚实的基础35, 36。 （4）黄新剑、朱俊平（西北农林科技大学）等设计的故障检测系统，可以通过对振动、速度、温度及位移的监测，当出现问题时可以及时采取措施，实现了故障诊断的功能37。 （5）宋寿鹏、易立单等（江苏大学）对在对故障脉冲信号进行了研究之后，在基于传感器及其信息融合的基础上，设计了

27、联合收割机堵塞故障诊断的新方法。其通过在动力输出轴、脱粒滚筒动力轴、输粮搅龙动力输入轴处安装转速传感器，通过霍尔传感器对信号进行采样，信号初值为采样得到的脉冲数据点，计算得到一阶差分、相对速比，滑差率及差分累计和之后，即可得到故障诊断算法的特征参量。 （6）魏新华、李耀明（江苏大学）等将智能化的监控系统架构应用在联合收割机领域，主要包含了模块化的分布式系统、CAN总线和显示模块，除了可以对机械故障进行监测之外，还可以实现对籽粒清选、液压系统、电气系统的故障诊断38。 （7）2012年吕世杰和陈进（江苏大学）等人在前人的基础上设计了联合收割机作业流程故障诊断系统。选取作业故障率较高的割台搅龙、输

28、送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙等部件作为监测对象，并设计了一种可反映收割机工作状态的故障诊断系统，通过CAN通讯将采集到的实时数据输出到上位机进行显示，驾驶员可以通过显示器方便的了解到收割机的工作状态，可以起到很好的警示效果39。 综上所述，国内学者针对联合收割机负荷智能监测和联合收割机故障诊断方面做了较多的研究，虽然取得了一定的成果，但是也存在以下缺点：（1）没有考虑到联合收割机的输入非线性、时变和大延时的缺点,所以效果不是很理想。（2）单片机在工作环境恶劣、机体振动较大、连续作业等恶劣因素下稳定性不强。（3）联合收割机多在白天强光的环境下工作，若不采用高亮度的液晶显示器很难保证机手可

29、以在强光下清晰的了解到各参数的具体数据。1.3课题的主要研究内容、技术路线和预期效果1.3.1 主要研究内容本文开发出一套基于FNN算法的联合收割机故障诊断报警系统，本系统可以完善联合收割机的故障诊断系统。本系统包括传感器模块、电源模块、EPEC 2023 PLC、按键显示器模块、声光报警模块和步进电机。传感器采集系统的输入，EPEC 2023 PLC接收传感器采集的输入值并对数据进行FNN预测处理得到故障诊断结果，将诊断结果传入按键显示模块进行显示，并且及时的对诊断结果进行声光预警报警。当有故障发生时，步进电机开始自动控制前进速度的变化，将故障危害降低到最低，提高收割机的作业质量和工作效率。

30、主要研究内容如下： （1）设计了一套联合收割机故障诊断报警系统。系统输入包括割台搅龙转速、输粮搅龙转速、输送槽转速、切流滚筒转速、纵轴流滚筒转速和前进速度。PLC对其进行分析处理之后得到故障诊断结果，结果分为正常、预警和报警三种不同的模式。另外本系统也可以对联合收割机的工作过程进行自动控制，控制过程通过步进电机来控制液压无级变速器推杆的角度从而调整联合收割机的前进速度。 （2）FNN智能预测算法的设计。FNN算法包括以下5个步骤：输入输出层、模糊化层、模糊推理层、归一化层和输出层。设计完成系统的离线训练借助MATLAB来完成。 （3）系统配套的软硬件的设计。系统硬件设计包括信号测量模块设计、P

31、LC控制模块设计、显示模块设计、调速机构模块设计、 声光报警模块设计和数据通信模块设计。系统软件部分主要PLC和显示器的设计：PLC部分的软件设计开发环境是CoDeSys工控软件，显示器部分的软件设计在VMware workstation中完成。 （4）完成系统仿真、调试、标定和田间试验的工作。为了达到验证本系统的正确性与实用性，借助MATLAB强大的SIMULINK功能设计了故障诊断仿真系统。进一步地，通过故障诊断系统的调试、标定和田间实验过程不断对系统性能进行检验与完善，保证了系统的正确性，减少漏报误报的可能性，提高系统的稳定性。1.3.2 技术路线 （1）对联合收割机工作过程进行分析，确

32、定了能够反映收割机工作状态的工作部件，并将上述工作部件作为本系统的分析对象。并完成完成联合收割机故障诊断系统总体方案的设计。 （2）对联合收割机故障诊断系统采用的FNN算法进行分析研究。 （3）完成联合收割机故障诊断系统的整体构架设计、工作原理及硬件设计及选取的工作。对故障诊断系统的硬件和软件进行分别设计，建立联合收割机故障诊断控制模型。 （4）故障诊断控制系统的仿真、标定与田间实验。1.3.3 预期效果 本文设计了一套基于FNN的联合收割机故障诊断报警装置。本装置主要由信号采集调理模块、按键显示模块、声光报警模块和PLC故障诊断处理系统组成。预期效果是：传感器采集割台搅龙转速、输粮搅龙转速、

33、输送槽转速、切流滚筒转速、纵轴流滚筒转速和前进速度信号值，经过信号调理电路将所得信号传入PLC，PLC通过对这些数据进行处理后得到诊断结果，将得到的结果传入显示模块进行显示，并及时的进行声光预警报警。当出现故障时，通过步进电机对前进速度进行自动控制，控制过程如下：若通过判断得出的结果为正常，则可以保持前进速度不变继续进行作业，调速机构不工作；若通过判断得出的结果为预警，则说明收割机工作马上会出现异常情况，需要即时降低前进速度，此时调速机构需要发出降低速度指令给收割机，使收割机维持在正常的工作范围内；若通过判断得出的结果为报警，则说明收割机工作出现故障，此时调速机构需要发出停止工作指令给收割机，

34、使得联合收割机停止作业进行检修。 第二章 联合收割机故障诊断报警系统总体设计2.1 联合收割机工作过程中的故障情况分析 尽管联合收割机集成了多种智能化的技术，是农业机械中是技术集成度较高的，同时也是质量投诉率最高的农业机械。联合收割机在工作状态下发生的故障主要有以下几类：振动故障、液压系统故障和堵塞故障。上述三种故障中堵塞故障情况最为常见，而且其原因也各不相同。下面对联合收割机的堵塞故障情况做详细分析。过于湿密的收获物、多余的杂草、过快的前进速度、过低的脱粒速度、传动带出现打滑、动力不足或者喂入量不均匀等情况都会使联合收割机产生堵塞故障，影响联合收割机的收获质量。如果田间的杂草过剩，割茬又低于

35、正常值或者前进速度过快时，就会使得割刀口出现堵塞故障，排除堵塞技巧有以下几种：适当提高割茬高度。如果检查发现故障原因是由嵌入硬物引起的话，此时就需要停止作业，进行紧急检修来排出堵塞故障。调整动刀片与定刀片之间的间隙到1.01.5 mm。 当输送带张紧度不够、杂物较多、谷物潮湿或者前进速度过快时会引起输送槽的堵塞。排除堵塞方法有以下几种：及时对堵塞部件进行清理。如若是传动带动力不足，应该马上进行更换；如若是麦秆潮湿引起的，应该及时降低幅宽度或待麦秆晾干之后在进行收割。 喂入量不均匀、传动带过松或者是前进速度过快时会引起脱粒滚筒的堵塞。排除堵塞技巧有以下几种：控制喂入量并且张紧传送带；增加割茬高度

36、挑并且选成熟的作物收割；工作时，应该严禁利用油门大小来控制行驶速度。联合收割机发生堵塞故障原因比较复杂，其故障的发生往往涉及多个主要工作部件，加之农业机械往往都是在高速、高负荷、高压、高温同时伴随着较大的风沙的环境下工作使得工作状况直观性差，参数不易获取，而堵塞往往发生时间比较短，其中任何易堵塞部件发生堵塞故障都会影响整个收割机的工作状态，而一旦出现故障，往往在很短时间内就会造成整个收获过程瘫痪，必须停机检查等严重后果40。基于上述原因，本文将围绕联合收割机的堵塞故障诊断展开研究。2.2 故障诊断算法简介联合收割机故障诊断报警系统的核心是故障诊断算法的设计。但是当前对联合收割机的故障诊断算法的

37、研究尚处于简单报警阶段,缺乏智能化的故障诊断方法和理论的研究开发41-44。另外联合收割机的工作故障具有复杂性、随机性、多样性和分散性的特点，上述缺点也成为制约联合收割机的故障诊断技术智能化发展的一个因素45-48。综上所述可知，一个性能优良的故障诊断算法需要包含以下几点要求： 1）及时性：是指系统在发生故障后，系统是否可以快速的对故障作出回应的能力，其所花费的时间越短则证明及时性越好。 2）灵敏度：是指系统对于微弱信号的反应能力。如果系统能检测到的故障信号愈微弱，则证明系统的灵敏度愈高。3）漏报率与误报率：漏报是指对已经发生的故障漏检测的情况。误报指对系统未出现的故障发生错误检测的情况。较低

38、的漏报率与误报率是一个可靠系统的标志。 4）故障的分离：是指区分不同类型故障的能力。故障的分离效果愈强，则说明故障的区别愈强，那么对于故障定位的准确性也就愈高。 5）故障的辨识：是指系统对于故障类型、信号大小以及时变特性的辨识能力。辨识能力愈强对故障的评价维修愈有利。 6）鲁棒性：是指当外界出现干扰、噪声等情况时，系统在保证低漏报率和误报率的前提下准确的完成诊断任务的能力。鲁棒性越强就意味着系统的可靠性越高。 7）自适应：是指当待测对象开始变化时，系统是否可以及时进行调整并适应外界变化的能力。 专家系统、神经网络、模糊逻辑和遗传算法等都是现在应用比较广泛的智能诊断方法。它们都以AI(Artif

39、icial Intelligence，人工智能)技术为基础，上述算法都将知识分析处理作为算法的核心，均强调诊断的过程而非数据的处理。智能诊断方法概况如表2.1所示。 表2.1 智能诊断方法的概况 Tab.2.1 general describe of intelligent diagnostic method 专家系统 神经网络 模糊算法遗传算法定义一种包括大量专门知识经验的计算机系统，实质是一种人工智能计算机程序一个包含大量简单处理单元的高复杂度的大规模非线性自适应系统模仿人脑的概念判断、推理思维，可以实现对模糊输入的推理采用优化算法逐步接近目标结果的计算过程，可以实现对人工进化过程的模拟优

40、势善于处理非确定的、结构模糊的问题；具有很好的适应性和灵活性，可靠性强分布式信息存储、并行处理能力；拥有自组织、自学习和自适应特性；联想和容错能力强应用在边界模糊知识中，解决有规律的非明确信息，鲁棒性强优化求解过程与梯度信息无关；所需领域知识少，鲁棒性强 针对农业机械的具体情况，为了使得本文提出的故障诊断算法满足上面提到的性能优良的故障诊断算法需要包含的要求，本文采用选择多种方法取长补短的故障诊断策略。FNN算法（Fuzzy Neural Network，模糊神经网络算法）结合了神经网络和模糊算法之所长，拥有很强的自组织、自学习、自适应的能力，并且善于表达模糊的知识与经验，所需领域知识也较少，

41、鲁棒性强。综上所述，FNN算法可以很好的解决农业机械的故障情况的复杂性、随机性、多样性、分散性等缺点。所以，本文将FNN算法作为联合收割机故障诊断算法。2.3联合收割机故障诊断报警系统的总体设计方案2.3.1联合收割机故障诊断报警系统输入联合收割机在田间作业时，速度过快会使得喂入量过大从而造成割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙等转动部件的堵塞,影响到收割机的作业质量，所以对联合收割机的堵塞故障进行研究显得尤为必要。本文主要选取联合收割机的割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙五个量作为判断是否发生堵塞故障的原因。此外本系统输入还包括行驶速度，当联合收割机出现预警情况时，

42、通过步进电机对前进速度进行自动控制，可以使得联合收割机的故障诊断报警系统更加完善。 2.3.2联合收割机故障诊断报警系统的总体方案 联合收割机故障诊断报警系统的设计方案如图2.1所示，系统由信号采集调理模块、电源模块、EPEC 2023 PLC控制模块、按键显示器模块、声光报警模块和步进电机等部件组成。 图2.1 系统设计总体方案 Fig.2.1 The overall design of system solution 联合收割机故障诊断报警系统的信号采集模块包括割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙的转速传感器、前进速度传感器和信号调理电路；所述转速传感器分别安装在联合收割机的割

43、台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙的转速输出轴上；本文设计的联合收割机故障诊断报警系统，在保证了联合收割机具有良好的工作性能的前提下，可以实时全面的对联合收割机的故障情况进行预报警，实现对收割机工作状态的实时监测，提高联合收割机的工作质量。2.4 本章小结 本章通过分析联合收割机故障诊断报警系统的必要性，将FNN算法作为联合收割机故障诊断控制算法，并将联合收割机的割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒、输粮搅龙的转速值和前进速度转速值作为系统的输入值，确定了本文提出的联合收割机故障诊断报警系统设计方案。 第三章 联合收割机故障诊断算法设计FNN算法（Fuzzy Neural Net

44、work，模糊神经网络算法）结合了神经网络和模糊算法之所长，拥有很强的自组织、自学习、自适应的能力，并且善于表达模糊的知识与经验，所需领域知识也较少，鲁棒性强。综上所述，FNN算法可以很好的解决农业机械的故障情况的复杂性、随机性、多样性、分散性等缺点。所以，本文将FNN算法作为联合收割机故障诊断算法。3.1 FNN算法简介3.1.1 模糊预测算法简介 模糊预测（Fuzzy Predictive）算法是不依赖于受控对象精确模型的一种实时控制算法。它打破了传统的控制理论方式，是一种新的数据处理算法。模糊预测算法为解决复杂受控对象的精确控制提供了一个新的理论和方法。模糊控制算法对对象的数学模型没有过

45、高的要求，只需要借助于组织的决策表和控制量大小即可49, 50。上述控制量一般是将EC（偏差变化率）和E（偏差）作为输入量，所以动态特性较好。此外，模糊预测算法也是控制理论的又一次重大突破，且对模型要求低且在线计算简易。与传统的预测控制不同，模糊预测控制是基于被控对象进行操作的，既适用于线性对象，也可用于非线性对象的控制。 模糊预测算法的本质特征包括输入模糊化、预测模型、反馈校正和在线校正。如图3.1所示为模糊预测算法的原理图，其模糊预测模型输出的是模糊预测值U，然后进行反馈校正、预测和在线预测得到模糊输出值，最后通过接模糊得到输出的精确值。 图3.1 模糊预测算法原理图 Fig.3.1 th

46、e work principle of fuzzy prediction algorithm3.1.2 人工神经网络简介人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)又称神经网络,它以人类的认知能力为基础,构造出一个模拟化的类似人类思维方式的智能系统51。它主要是借助于神经元实现的，以若干神经元为节点,通过网络拓扑结构形成神经网络,通过计算即可反映出类似人脑（分类记忆、信息处理、自学习）等特征。BP（Back Propagation）神经网络是目前ANN算法中用处最广泛的一种算法。BP神经网络算法在构建系统输入和输出之间非线性的数学关系有很强的适应能力，由于其强大的

47、非线性性的映射能力，所以BP算法在工业控制领域有很大的应用前景。BP神经网络算法是通过反复进行后向传播来实现的，主要包括正向传播和反向传播两部分。输入样本传入输入层，隐含层处理输入层数据，结果传至输出层，上述过程即为正向传播的过程。若目标系统误差超出可接受范围，则进入反向传播的学习过程，循环上述反向传播过程直到输出真值与输出理想值的差值维持在系统可接受范围内或者计算次数达到初始值时，停止反向传播过程。如图3.2所示，BP神经网络结构一般分成3层：输入层、隐含层和输出层，每层有若干个神经元。 图3.2 BP神经网络的拓扑结构 Fig.3.2 Topology structure of BP ne

48、twork上述过程核心思想是确立输入输出的映射关系，即建立系统输入输出的关数学模型： （3.1） 标准的BP算法如式（3.2）所示52： （3.2）BP算法的误差计算如式（3.3）所示： （3.3）其中为第次迭代的权值和阈值矢量；为传播效率；为第次迭代的系统总误差；为第次迭代总误差的曲面梯度。实际输出与期望值通过式(3.3)可以得到总误差，利用式（3.2）中即可完成逐次修正阈值和权值的过程。3.1.3 模糊神经预测算法简介 模糊预测算法首先必须实现定义好系统所需的模糊语言变量和模糊规则表，必须有强大的例子或者数据来支撑，而神经网络则可以弥补上述不足。模糊系统与神经网络在存在不精确、噪声环境和不

49、确定的系统中应用广泛。由于二者都可以从实例中进行学习，所以二者对信号的处理都无需借助于数学模型的帮助。模糊神经网络( Fuzzy Neural Network，FNN) 算法结合了模糊逻辑和神经网络的优点，它具有良好的学习能力和连接能力，同时也有良好的类似人脑思维的能力。上述FNN算法可以表达为If-Then规则，具体过程如下：通常一组MIMO（Multi-Input and Multi-Output,多输入多输出）模糊规则可描述为：若输入是，是，则输出是，是，是,其中p =1，2，N，（j =l，2，n)，是输入的模糊化值，是的隶属度函数。(r=1，2，m)是输出语言变量，是的语言变量值，是

50、的隶属度函数。规则数。，是的模糊分割数。，是的模糊分隔数。对于一条MIMO规则，我们可以拆解为m条MISO（Multi-Input and Single-Output,多输入单输出）规则，即：若是，是，则是 ：若是，是，则是对于系统输入的规则适用度计算公式如下： （3.4）对于系统输出的隶属度函数计算公式如下: (3.5) 系统输出是基于加权平均的方式计算的，其精确值为: （是的中心值，即） (3.6)由(3.5)式可化简(3.6)式得到系统输出y，如式（3.7）所示： （） (3.7) 3.2 FNN故障诊断预测算法 将FNN算法作为本联合收割机故障诊断报警系统的数据分析方法，可以实现对联合

51、收割机故障诊断控制。其包含了5层前向模糊神经网络，分别是输入层、模糊化层、模糊推理层、归一化层和输出层53-55。根据3.2给出的BP神经网络的拓扑结构，可设计出如图3.3所示的FNN模糊神经网络的拓扑结构。 图3.3 FNN网络的拓扑结构 Fig 3.3 Topology structure of FNN network FNN预测算法的具体运算过程如下： 1）输入层。FNN网络拓扑结构的第1层为输入层，表示输入层参数，每一个结点代表网络层的一个输入变量。输入层通过结点与下一层连接，将输入层参数传递到下一层。本联合收割机故障诊断和状态监测系统的FNN预测算法输入值依次为：割台搅龙转速、输送槽

52、转速、切流滚筒转速、纵轴流滚筒转速、输粮搅龙转速和行驶速度6个输入值。 2）模糊化层。每个输入分量对应于一组节点，每个节点代表一个语言变量，主要是用来确定系统输入值隶属于模糊集合的隶属度函数，本系统的初始隶属度函数为三角函数，上述三角函数是全交叠均匀分布的。 3）模糊推理层。这一层的每个节点对应一条If-Then规则，它的作用是计算输入对于每条规则的适应度，即：对于给定的输入向量，可求得每条规则的初次适用度为，系统输出的初次隶属度函数为:，另外，利用加权平均化的分析方式可求得系统的初始输出值（是的中心值）。若输出值不满足性能指标，需要重新进行反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的性能指标

53、满足要求为止。待参数收敛或者性能指标达到预定目标时即完成优化过程，此时可得每条规则的最终适应度，即。 4）归一化层。其节点数等于模糊推理层的节点数。它的作用是将模糊推理层计算得到的适应度进行简化分析，即归一化，计算公式为：。5）输出层。该层进行清晰化计算，输出问题的求解结果，即故障诊断的结果。系统输出关于模糊规则的隶属度，采用加权平均化的分析方式可求得系统输出的精确值为: （是的中心值，即）。3.3 FNN算法在联合收割机故障诊断报警系统中的应用3.3.1 联合收割机故障诊断算法的设计 基于FNN的联合收割机故障诊断预测算法包括以下几个步骤54： 1)输入输出层：本系统确定割台搅龙转速、输送槽

54、转速、切流滚筒转速、纵轴流滚筒转速、输粮搅龙转速、行驶速度六个量作为此系统的输入量，记为，其中分别表示割台搅龙转速、输送槽转速、切流滚筒转速、纵轴流滚筒转速、输粮搅龙转速和行驶速度值。系统的故障诊断结果作为输出量，并将系统输出记为。 2）模糊化层。其作用是计算系统输入关于模糊量化集的隶属度。本系统以“太湖之星”TH988联合收割机的切流滚筒为例，说明系统输入量隶属度函数的划分过程。联合收割机的切流滚筒转速范围是0800r/min。为了更加准确的对系统输入进行表达，本文借助下面7个等级对其进行描述，得到的切流滚筒转速的论域为-3，-2，-1，0，1，2，3。偏差范围与等级的对应表如下表所示（表3

55、.1）。 表3.1 的量化表Tab.3.1 quantization table量化等级变化范围(r/min)量化等级变化范围(r/min) -3 660 1740760 -2660700 2760780 -1700720 3780800 0720740 上述偏差等级分别对应负大，负中，负小，零，正小，正中，正大七个词汇，用英文表示为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。如若输入对应的模糊词汇为正，说明切滚筒工作正常；若为负，则说明切流滚筒工作出现异常；隶属函数曲线如图3.4所示。 图3.4输入隶属度函数 Fig.3.4 Input membership function具体计算过程举例如

56、下：当时，通过隶属度函数可以求得，。最大隶属度函数则为，所以最终的模糊值为PM。3）模糊推理层。此层每个节点均对应一条If-Then规则，它的作用是用来计算出输入对于每条规则的适应度。三值逻辑的系统输出分为三种情况：当输入部件工作正常时输出=1；当输入部件会有堵塞的趋势时，系统输出=2；已经出现故障时系统输出=3。则y的基本论域为(13)，模糊子集论域为0，1，2。对应的模糊语言变量集为零，小，大三个词汇，用英文字头缩写为NB，NS，ZO（其隶属函数如3.5所示）。输入的模糊分割数。输出的模糊分割数。模糊规则数。本FNN预测故障诊断 图3.5 输出隶属度函数 Fig.3.5 Output me

57、mbership function算法的MIMO规则如下所示：若是正常，是正常，是正常，是正常，是正常，是正常，则是正常。：若是预警，是正常，是正常，是正常，是正常，是正常，则是预警。 ：若是报警，是报警，是报警，是报警，是报警，是报警，则是报警。 对于给定的输入向量，可得每条规则的适用度，利用加权平均化的计算方法得到的系统输出的初次值（是的中心值）。若输出值不满足性能指标，需要重新进行反向传播来不断调整权值和阈值，直至网络性能满足要求为止。待参数收敛或者性能达到预定目标时即完成优化过程，此时可得每条规则的最终适应度。 4）归一化层。它的作用是对模糊推理层得到的适应度进行归一化，即。5）输出层

58、。该层目的是进行清晰化计算从而得到求解结果，即故障诊断的结果。输出关于模糊规则的隶属度，通过加权平均化的分析方法能够求得系统输出的准确值 （是的中心值，即）。3.3.2 离线训练过程联合收割机的故障诊断过程是对实时性要求很高的场合，需要在故障发生时及时的发出故障预警报警信号，因此故障诊断算法的复杂性越低，意味着系统整体的实时性越好。但是由第3.3.1节可知，基于FNN预测算法的联合收割机故障诊断算法涉及到输入层的模糊化、模糊推理分析和反复调整权值和阈值等过程，上述每个过程都涉及到大量复杂的计算。所以为了将FNN预测算法应用在联合收割机故障诊断报警系统中，需要实现对FNN预测算法提前进行离线训练

59、，根据训练结果得出FNN诊断规则表，在实际应用中，只需要通过查表的方式即可实现FNN预测算法在联合收割机故障诊断报警系统中的应用。本文以“太湖之星”TH988型联合收割机为例说明样离线训练过程。通过传感器对“太湖之星”TH988型联合收割机的工作参数进行采集，然后获得了120组状态样本（部分数据如表3.1所示）。表3.1所示的20组数据中正常状态用“0”表示；轻微异常的状态用“1”表示；严重异常的状态用“2”表示，如表3.2所示。 表3.2联合收割机运行状态特征数据表 Tab 3.2 Combine operation characteristics data tables样本号 样本输入特征

60、类别割台搅龙（r/min）输送槽（r/min）切流滚筒（r/min）纵轴流滚筒（r/min）输粮搅龙（r/min）1 148 310 746 1078 490 02 147 311 745 1080 492 0 3 149 309 736 1042 472 0 4 143 297 729 1011 484 0 5 136 306 739 978 469 1 6 146 301 701 997 452 17 131 298 684 971 482 18 148 294 639 981 463 19 147 261 685 958 448 110 129 268 642 942 431 111 146 290 694