[0001] 本发明涉及农业机械领域，特指一种用于切纵流联合收割机的故障诊断方法及其装置。

[0002] 切纵流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，所以对联合收割机进行故障诊断研究显得尤为必要。国内外学者在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，但是由于没有考虑到联合收割机的非线性特性,所以效果不是很理想；如文献联合收割机堵塞故障监测系统研究，选取了一阶差分、二阶差分、相对速比、滑差率和差分类积分和5个参数作为特征向量来对收割机的转轴转速连续变化过程、转速梯度连续变化过程、动态转速的连续变化过程等方面进行监测，虽然在故障的提前预警方面有很好的效果，但是并未解决系统输入的非线性问题。基于此，本发明将模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，以下简称FNN）应用到联合收割机故障诊断钟来，建立联合收割机的堵塞故障诊断的各种故障征兆与故障类型之间的非线性映射关系，解决联合收割机的堵塞故障诊断系统的非线性问题。

[0003] 本发明的目的是提供一种基于FNN算法的切纵流联合收割机故障诊断方法及其装置，可以在故障发生前发出提前预警信号，提高联合收割机的可靠性，促进被动维修向预防故障观念的转变。

[0004] 切纵流联合收割机的智能故障诊断是一个复杂的过程，为了克服故障诊断模型输入输出非线性特性差的问题，本发明提出一种基于FNN算法的数据处理方法，可以有效提高本系统的非线性。通过对采集一定时间内的转速值，在PLC中对数据进行模糊神经网络算法处理得到系统故障诊断的结果。

[0005] 切纵流联合收割机在田间作业时，喂入量过大使得割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙等转动部件堵塞，引起转速下降，当转速下降到一定程度时就会影响到收割机的作业质量。本发明将割台搅龙、输送槽、切轴流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙作为收割机高故障率部件进行故障分析研究。

[0006] 本发明采用的基于FNN算法的收割机故障诊断方法是：1)转速传感器采集割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙的转速值；
2)将测得的转速信号传入PLC，PLC根据一种基于FNN方法对信号进行分析处理，得到故障诊断结果；本发明采用的方法为：本发明确定割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴轴流滚筒和输粮搅龙的转速五个量作为此系统的输入量，并将系统输入记为x1、x2、x3、x4和x5，输入向量为X＝(x1,x2,...,xn)；系统的故障诊断结果Y＝(y1,y2,y3)作为输出量(y1代表结果正常、y2代表结果异常、y3代表结果故障)；本模糊算法提前制定了输入输出量化表，根据公式 可求得输入对于每条规则的
适用度αi(i＝1,2,3,4,5)(其中， 是xi的语言变量值， 是 的隶属度)，根据
适用度αi可得到输入量X＝(x1,x2,...,xn)的模糊量化值；通过模糊推理，根据公式 可得出输出量的隶属度 (其中
是yγ的语言变量值， 是 的隶属度函数)，采用加权平均的清晰化方法，可求得输出量的值为: (其中，r＝1，2，3， 是 的中心值，即
)。

[0007] 通过上述步骤对输入输出量进行模糊量化后，将输入量模糊值作为神经网络的输入值，将模糊输出 作为神经网络的输出值，在MATLAB中借助于数学工具软件对神经网络算法进行离线训练，通过对离线训练结果进行分析、归纳可以制定出模糊神经诊断规则表，在实际应用中只需要将所述模糊神经诊断规则表存入PLC中，直接通过查表的方法即可快速的得到故障诊断的结果。

[0008] 3）将故障诊断结果传入液晶显示模块中进行显示；4)当出现故障时，PLC及时发出声光预警报警信号，声光报警模块对声光预警报警信号进行显示。

[0009] 切纵流联合收割机故障诊断装置包括信号采集模块、PLC、液晶显示模块和声光报警模块；所述信号采集模块包括转速传感器和信号调理电路；所述转速传感器分别安装在切纵流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的转速输出轴上；所述转速传感器采集到割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙的转速信号后经过信号调理电路将路转速信号传入PLC，PLC通过所述基于FNN的故障诊断算法对数据进行处理，将得到的结果传入液晶显示模块进行显示；同时PLC及时发出声光预警报警信号，声光预警报警信号在声光报警模块中显示。

[0010] 本发明可以对切纵流联合收割机的工作状态进行监测，并通过显示模块显示切纵流联合收割机的工作状态；当出现故障时及时进行故障提醒，并及时发出声光报警信号；本发明可以实现对切纵流联合收割机工作情况的自动监测，很好解决系统的非线性问题，实时的反映联合收割机的故障情况。
附图说明

[0011] 图1为切纵流联合收割机故障诊断系统框图。

[0012] 图2为输入隶属度函数图。

[0013] 图3为输出隶属度函数图。

[0014] 图4为FNN算法流程图；。

[0015] 下面将结合附图详细说明本发明提出的具体装置的细节和工作情况。

[0016] 本系统确定割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴轴流滚筒和输粮搅龙的转速五个量作为此系统的输入量，并将系统输入记为 、 、 、 和 ；系统的故障诊断结果作为输出量，并将系统输出记为 。

[0017] 以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。“太湖之星”TH988切纵流联合收割机的切流滚筒转速范围是0～800r/min，正常工作转速范围是700～800r/min，额定转速是750r/min左右。为了精细描述变量，将基本论域划分为13个等级，得到切流滚筒转速 的模糊子集论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。每个等级对应的偏差变化范围下表所示。
量化等级 变化范围(r/min) 量化等级 变化范围(r/min)
-6 <560 6 780～800
-5 560～580 5 760～780
-4 580～600 4 740～760
-3 600～620 5 720～740
-2 620～640 2 700～720
-1 640～660 1 680～700
0 660～680

[0018] 对应的模糊语言变量集为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}七个词汇，用英文字头缩写为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。 对应的语言变量若为正，说明切流滚筒工作正常；若为负，则说明切流滚筒工作出现异常；输入函数的隶属函数曲线如图3所示。

[0019] 对于系统输出隶属度函数的划分得到系统模糊输出输出 ：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，为了防止堵塞故障系统输出 =2；已经出现故障时系统输出 =3。则y的基本论域为(1～3)，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}。 对应的语言变量若为正，说明工作正常； 对应的语言变量若为负，则表明收割机工作异常。采用图4所示的三角型分布隶属函数进行输出模糊语言变量的赋值后可以得到系统的输出值。

[0020] 通过上述步骤对输入输出量进行模糊量化后，将输入量模糊值作为神经网络的输入值，将模糊输出 作为神经网络的输出值，在MATLAB中借助于数学工具软件对神经网络算法进行离线训练，通过对离线训练结果进行分析、归纳可以制定出模糊神经诊断规则表，在实际应用中只需要将所述模糊神经诊断规则表存入PLC中，直接通过查表的方法即可快速的得到故障诊断的结果。

[0021] MATLAB是一种强大的数学工具软件，其中涉及多种网络模型，为FNN的设计和实现提供了强大的支持。在MATLAB中实现神经网络的离线训练可以直接调用相关函数实现，大大缩短应用程序的训练周期，可靠性也能增强。利用编程对基于FNN的故障诊断系统进行离线训练，训练程序如下：clear all
X=[148 310 746 1078 490;147 311 745 1080 492;149 309 736 1042 472;143 297
729 1011 484;136 306 739 978 469;146 301 701 997 452;131 298 684 971 482;148
294 639 981 463;147 261 685 958 448;129 268 642 942 431;146 290 694 1075
483;130 303 738 1020 479;125 267 638 1075 479;145 263 659 952 443;139 274 703
917 417;132 291 720 928 459;129 294 743 957 421;146 259 629 1082 420;132 301
653 969 486;117 273 736 923 441]T
Y=[1;1;1;1;2;2;2;2;2;2;2;2;3;3;3;3;3;3;3;3]T
net_1=newff(minmax(X),[20,20],{'tan-sig','purelin'},'traingdm')
net_1.trainParam.show=50;
net_1.trainParam.lr=0.05;
net_1.trainParam.mc=0.9;
net_1.trainParam.epochs=100000;
net_1.trainParam.goal=le-3;
[net_1,tr]=train(net_1,X，Y)；
A=sim(net_1,X);
E=Y-A;
MSE=mse(E)；
根据联合收割机故障诊断系统的输入输出量化表和隶属度函数图，得到相应输入量的模糊值，利用MATLAB进行离线训练结果，通过分析、归纳共制定了以下20条控制规则，建立的FNN诊断规则如下表所示。
x1 x2 x3 x4 x5 y
PB PB PB PM PBZO
PM PB PB PM PMZO
PB PB PM PS PSZO
PM PM PM ZO PMZO
ZO PM PB NS PMNS
PM PM PS NS ZONS
NM PS PM NS PMNS
PB PS PM NS ZONS
PM NB ZO NM NSNS
NB NB NS NB NMNS
PM PS NS PM PMNS
NS PS PS PS PSNS
NS NB PM PM PSNB
PM NB NM NM NSNB
PS NS PS NB NBNB
PM PS PM NB ZONB
NB PS PB NM NBNB
PM NB NB PM NBNB
NM PM NM NM PMNB
NB NM NB NB NSNB

[0022] FNN诊断规则表中：如果当割台搅龙转速为PM、输送槽转速为PM、切流滚筒转速为PS和输粮搅龙转速为ZO，而纵轴流滚筒转速为NS时，说明纵轴流滚筒转速远低于额定值，所以输出 应为预警，即ZS;若割台搅龙转速为PM、输送槽转速为PS、纵轴流滚筒转速为PM、输粮搅龙转速为PM但是切流滚筒转速为NS时，说明切流滚筒转速远远低于额定转速值，已出现堵塞情况，所以输出 输出报警，即NB;若割台搅龙转速为PB、输送槽转速为PB、切流滚筒转速为PB、纵轴流滚筒转速为PM并且输粮搅龙转速为PM时，表明联合收割机工作状态正常，因此输出量 输出正常，即ZO。

[0023] 在利用PLC实现基于FNN的故障诊断算法时，必须首先在PLC中建立输入输出量的量化表和FNN诊断规则查询表。对于特定的输入，通过输入量的量化表查得其对应的量化等级得到对应的模糊量，之后根据FNN规则查询表得到系统输出量的量化等级，最后由输出量的量化表得到系统故障诊断的结果，FNN算法流程图如图2所示。

[0024] 本发明的具体的工作过程如下：安装在切纵流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的转速输出轴上的转速传感器采集待测信号，通过信号调理电路将转速信号传输入PLC，PLC根据本发明提出的一种基于FNN的故障诊断方法对信号进行分析处理，得到故障分析结果，将结果在液晶显示器中显示；当出现故障时，PLC及时发出声光预警报警信号，声光报警模块对声光预警报警信号进行显示。本发明最终得到的最后决策可分为三级：正常、预警和报警。若判断结果为正常，声光报警模块中的绿灯指示灯会点亮，联合收割机继续保持当前工作状态继续工作；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，使收割机维持在正常的工作范围内，声光报警模块中的预警指示灯黄灯会点亮，并伴有蜂鸣音，提醒驾驶员应该降低前进速度。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，需要停止作业进行检修，声光报警模块中的报警指示灯红灯会点亮，并伴有蜂鸣音，提醒驾驶员停止作业进行检修。