一種基于fnn的切縱流聯(lián)合收割機(jī)故障診斷方法及其裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于FNN的切縱流聯(lián)合收割機(jī)故障診斷方法及裝置，用于實時監(jiān)測聯(lián)合收割機(jī)的工作情況并及時對故障進(jìn)行預(yù)報警，本發(fā)明的裝置包括信號采集模塊、PLC、顯示模塊和聲光報警模塊。本發(fā)明使用轉(zhuǎn)速傳感器采集割臺攪龍、輸送槽、切流滾筒、縱軸流滾筒和輸糧攪龍的轉(zhuǎn)速信號，然后經(jīng)過信號調(diào)理電路將路轉(zhuǎn)速信號傳入PLC，PLC對通過基于FNN的故障診斷算法對信號進(jìn)行分析處理，得到故障分析結(jié)果并將結(jié)果在液晶顯示模塊中顯示，并且當(dāng)出現(xiàn)故障時及時的發(fā)出聲光預(yù)警報警信號。本發(fā)明可以實現(xiàn)對切縱流聯(lián)合收割機(jī)工作情況的自動監(jiān)測，可以實時的反映聯(lián)合收割機(jī)的故障情況，有效的節(jié)約人力、物力與資金，提高機(jī)械運(yùn)行的可靠性。
【專利說明】一種基于FNN的切縱流聯(lián)合收割機(jī)故障診斷方法及其裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域，特指一種用于切縱流聯(lián)合收割機(jī)的故障診斷方法及其 裝直。

【背景技術(shù)】
[0002] 切縱流聯(lián)合收割機(jī)在田間作業(yè)時，速度過快會使得喂入量過大從而造成割臺攪 龍、輸送槽、切流滾筒、縱軸流滾筒和輸糧攪龍等轉(zhuǎn)動部件的堵塞，影響到收割機(jī)的作業(yè)質(zhì) 量，所以對聯(lián)合收割機(jī)進(jìn)行故障診斷研究顯得尤為必要。國內(nèi)外學(xué)者在聯(lián)合收割機(jī)負(fù)荷智 能監(jiān)測和聯(lián)合收割機(jī)故障診斷方面做了較多的研究，雖然取得了一定的成果，但是由于沒 有考慮到聯(lián)合收割機(jī)的非線性特性，所以效果不是很理想；如文獻(xiàn)聯(lián)合收割機(jī)堵塞故障監(jiān) 測系統(tǒng)研究，選取了一階差分、二階差分、相對速比、滑差率和差分類積分和5個參數(shù)作為 特征向量來對收割機(jī)的轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速連續(xù)變化過程、轉(zhuǎn)速梯度連續(xù)變化過程、動態(tài)轉(zhuǎn)速的連續(xù) 變化過程等方面進(jìn)行監(jiān)測，雖然在故障的提前預(yù)警方面有很好的效果，但是并未解決系統(tǒng) 輸入的非線性問題?；诖?，本發(fā)明將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fuzzy Neural Network,以下簡稱 FNN)應(yīng)用到聯(lián)合收割機(jī)故障診斷鐘來，建立聯(lián)合收割機(jī)的堵塞故障診斷的各種故障征兆與 故障類型之間的非線性映射關(guān)系，解決聯(lián)合收割機(jī)的堵塞故障診斷系統(tǒng)的非線性問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種基于FNN算法的切縱流聯(lián)合收割機(jī)故障診斷方法及其 裝置，可以在故障發(fā)生前發(fā)出提前預(yù)警信號，提高聯(lián)合收割機(jī)的可靠性，促進(jìn)被動維修向預(yù) 防故障觀念的轉(zhuǎn)變。
[0004] 切縱流聯(lián)合收割機(jī)的智能故障診斷是一個復(fù)雜的過程，為了克服故障診斷模型輸 入輸出非線性特性差的問題，本發(fā)明提出一種基于FNN算法的數(shù)據(jù)處理方法，可以有效提 高本系統(tǒng)的非線性。通過對采集一定時間內(nèi)的轉(zhuǎn)速值，在PLC中對數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法處理得到系統(tǒng)故障診斷的結(jié)果。
[0005] 切縱流聯(lián)合收割機(jī)在田間作業(yè)時，喂入量過大使得割臺攪龍、輸送槽、切流滾筒、 縱軸流滾筒和輸糧攪龍等轉(zhuǎn)動部件堵塞，引起轉(zhuǎn)速下降，當(dāng)轉(zhuǎn)速下降到一定程度時就會影 響到收割機(jī)的作業(yè)質(zhì)量。本發(fā)明將割臺攪龍、輸送槽、切軸流滾筒、縱軸流滾筒和輸糧攪龍 作為收割機(jī)高故障率部件進(jìn)行故障分析研究。
[0006] 本發(fā)明采用的基于FNN算法的收割機(jī)故障診斷方法是： 1) 轉(zhuǎn)速傳感器采集割臺攪龍、輸送槽、切流滾筒、縱軸流滾筒和輸糧攪龍的轉(zhuǎn)速值； 2) 將測得的轉(zhuǎn)速信號傳入PLC，PLC根據(jù)一種基于FNN方法對信號進(jìn)行分析處理， 得到故障診斷結(jié)果；本發(fā)明采用的方法為：本發(fā)明確定割臺攪龍、輸送槽、切流滾筒、縱 軸軸流滾筒和輸糧攪龍的轉(zhuǎn)速五個量作為此系統(tǒng)的輸入量，并將系統(tǒng)輸入記為 Xl、x2、 x3、X4和X5，輸入向量為X = (X1, X2,. . .，xn);系統(tǒng)的故障診斷結(jié)果Y = (Y1, y2, y3)作為 輸出量G1代表結(jié)果正常、y2代表結(jié)果異常、y 3代表結(jié)果故障）；本模糊算法提前制定了 輸入輸出量化表，根據(jù)公式(Λ)x…x (x?4可求得輸入對于每條規(guī)則的 適用度h (i = 1，2, 3, 4, 5)(其中，為4是Xi的語言變量值，^V1是為4的隸屬度），根據(jù) 適用度^可得到輸入量X= (Xl，x2，...，Xn)的模糊量化值；通過模糊推理，根據(jù)公式 μ s, = a ,. X μ (J1,. > (r 二 l，2,...，w; / = 1，2,...,Λ〇 可得出輸出量的隸屬度 μ,/ (其中 f 是yγ的語言變量值，?是岑的隸屬度函數(shù)），采用加權(quán)平均的清晰化方法，可求得輸出 量的值為：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于FNN的切縱流聯(lián)合收割機(jī)故障診斷方法，包含如下步驟： A轉(zhuǎn)速傳感器采集割臺攪龍、輸送槽、切流滾筒、縱軸流滾筒和輸糧攪龍的轉(zhuǎn)速值； B將步驟A中各個傳感器測得的信號傳入PLC，所述PLC基于FNN算法對各個傳感器信 號進(jìn)行分析處理，得到正常、預(yù)警和報警三種診斷結(jié)果； C PLC基于FNN算法將診斷結(jié)果傳入液晶顯示模塊中進(jìn)行顯示； D當(dāng)診斷結(jié)果為預(yù)警或報警時，PLC及時發(fā)出預(yù)警報警信號，并將所述預(yù)警報警信號傳 入聲光報警模塊中進(jìn)行聲光預(yù)警報警信號提醒。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1的所述的一種基于FNN的切縱流聯(lián)合收割機(jī)故障診斷方法，其特征 在于，所述PLC基于FNN算法的故障診斷方法具體為： E確定割臺攪龍、輸送槽、切流滾筒、縱軸軸流滾筒和輸糧攪龍的五個轉(zhuǎn)速量 作為PLC系統(tǒng)的輸入量，并將系統(tǒng)輸入記為Xp x2、x3、X4和X5，輸入向量為X = (X1, x2, . . .，xn);系統(tǒng)的故障診斷結(jié)果Y = G1, y2, y3)作為輸出量，其中，Y1代表 結(jié)果正常、72代表結(jié)果異常、^代表結(jié)果故障；本模糊算法提前制定了輸入輸出量 化表，根據(jù)公式％ =卜4/, "…X fi# 可求得輸入對于每條規(guī)則的適用 度ai(i = 1，2,3,4,5)，其中，^是Xi的語言變量值，M44是為 4的隸屬度，根據(jù)適 用度Oi可得到輸入量X= (Xl，x2，...，xn)的模糊量化值；通過模糊推理，根據(jù)公式=a*x (r = l，2,...，w;/ = l，U)可得出輸出量的隸屬度~,其中，聲 是7￥的語言變量值是圯的隸屬度函數(shù)，采用加權(quán)平均的清晰化方法，求得輸出
F通過步驟E對PLC的輸入輸出量進(jìn)行模糊量化后，將輸入量模糊值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸 入值，將模糊輸出yY作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值，在MATLAB中借助于數(shù)學(xué)工具軟件對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法進(jìn)行離線訓(xùn)練，通過對離線訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行分析、歸納制定出模糊神經(jīng)診斷規(guī)則表，將所 述模糊神經(jīng)診斷規(guī)則表存入PLC中，直接通過查表的方法快速得到故障診斷的結(jié)果。
3. -種基于FNN的切縱流聯(lián)合收割機(jī)故障診斷裝置，其特征在于：包括信號采集模塊、 PLC、液晶顯示模塊和聲光報警模塊；所述信號采集模塊包括轉(zhuǎn)速傳感器和信號調(diào)理電路； 所述轉(zhuǎn)速傳感器分別安裝在切縱流聯(lián)合收割機(jī)的割臺攪龍、輸送槽、切流滾筒、縱軸流滾筒 和輸糧攪龍的轉(zhuǎn)速輸出軸上；所述轉(zhuǎn)速傳感器采集到割臺攪龍、輸送槽、切流滾筒、縱軸流 滾筒和輸糧攪龍的轉(zhuǎn)速信號后經(jīng)過信號調(diào)理電路將五路轉(zhuǎn)速信號傳入PLC，PLC通過所述 基于FNN的故障診斷算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將得到的結(jié)果傳入液晶顯示模塊進(jìn)行顯示；同 時PLC與所述聲光報警模塊相連，當(dāng)出現(xiàn)預(yù)警報警信號時，所述PLC將預(yù)警報警信號傳送給 聲光預(yù)警報警模塊，所述聲光預(yù)警報警模塊發(fā)出聲光預(yù)警報警。
【文檔編號】G01M99/00GK104345680SQ201310493990
【公開日】2015年2月11日 申請日期:2013年10月21日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月21日
【發(fā)明者】陳進(jìn), 龔麗霞, 李耀明 申請人:江蘇大學(xué)