基于模糊神经网络的联合收割机远程故障诊断系统研究

发布时间：2020-05-18 16:32

【摘要】：作为收割谷类作物的主要设备,联合收割机在达到一定工作时长后具有较高故障率,但在国内中小型主流联合收割机中,远程故障诊断系统还远未进入实用阶段。在此基础上,联合收割机远程故障诊断系统的研究与应用,对保障农作物及时收获、作业机械精准维护具有重要的现实指导意义。联合收割机的远程故障诊断系统是针对联合收割机作业时发生的常见故障,监测系统关键工作部件的实时状态数据,远程对监测数据进行处理获取潜在的故障信息或实时故障信息,从而实现故障的远程预警或报警。远程故障诊断系统既要考虑实用性,又要考虑诊断结果的准确性,实用性为系统在不影响收割机工作的情况下进行实时诊断,准确性表现为系统诊断结果正确率高。针对此需求,本文以模糊神经网络算法为核心,初步建立了一个联合收割机远程故障诊断系统。针对国内外联合收割机故障诊断系统的现状,重点分析了我国在该领域中存在的问题。在此基础上,提出本课题的研究内容和方法;接着搭建基于LabVIEW的联合收割机车载数据监测模块,通过传感器分别采集联合收割机关键部件的工作数据,将实时工作数据同时进行本地实时存储和远程服务器存储,并在本地完成简单的阈值故障报警,远程数据作为历史数据供进一步的学习挖掘;在服务端,实现了用于联合收割机典型故障的模糊神经网络诊断预警算法,并依次用训练集和测试集对算法模型进行训练和验证,结果表明诊断算法可以达到80%以上的准确率。在车载端和服务器端,通过GPRS远程通讯模块将车载监测模块和远程故障诊断模块结合起来,构成了联合收割机远程故障诊断系统;最后进行了联合收割机水稻收割试验,并对试验结果进行分析,试验结果表明本系统可远程准确的诊断联合收割机堵塞故障。
【图文】：

没有撞击时输出低电平。该传感器可根据谷物和麦秆的撞击力度的不同，分别产生不同的信号，将谷物的撞击产生的信号，处理成为除草口的谷物损失率。（5）Buetues BS-708 模块：模块是按照 NMEA-0183 通信协议对 GPS 数据进行打包，本软件系统主要对帧头为$GPRMC 和$GPVTG 的串口数据帧进行解析，得到收割机的行走速度以及所处地理位置的经纬度。（6）USR-G780 4G DTU 模块：主要用于远程服务器端、本地采集模块之间的数据传输。在采集模块程序实现前，分别进行系统软硬件配置。硬件层，该模块采用研华 2174G 工控机、研华 4711A 采集卡、USR 系列 GPRS 模块、BS-708 GPS 模块、长板型谷物损失传感器、霍尔转速传感器、齿轮传感器等。软件层，在工控机中Windows7 操作系统中安装 LabVIEW 2011 和 4711A 采集板卡的软件开发工具包DAQNavi_SDK_4.0.3.0 后，并配置了 VISA 串口驱动等物理通道的参数与 LabSQL数据库 SDK。采集卡型号、物理通道、采样率、信号转换类型。硬件框架图如图3.3 所示。

采集模块硬件框架图
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：S225;TP183

【参考文献】

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本文编号：2670000