基于FNN的故障诊断报警系统硕士学位论文

卤代芳香羧酸稀土钕配合物的制备及性能研究 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。 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，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 ABSTRACT Combine harvester, as one of the necessary equipment of modern agriculture, has played a very important role in the agricultural mechanization, which greatly improved 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, excessively 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 satisfactory 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 supposed 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 monitors. 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 ability, 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 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 improving 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 field 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，alarm system 目 录 I 摘 要 II ABSTRACT IV 目 录 1 第一章 绪 论 1 1.1 课题来源、研究目的和意义 1 1.1.1 课题来源 1 1.1.2 研究目的和意义 2 1.2研究现状和发展趋势 4 1.3课题的主要研究内容、技术路线和预期效果 4 1.3.1 主要研究内容 5 1.3.2 技术路线 6 1.3.3 预期效果 7 第二章 联合收割机故障诊断报警系统总体设计 7 2.1 联合收割机工作过程中的故障情况分析 7 2.2 故障诊断算法简介 9 2.3联合收割机故障诊断报警系统的总体设计 9 2.3.1联合收割机故障诊断报警系统输入 9 2.3.2联合收割机故障诊断报警系统的总体方案 10 2.4 本章小结 11 第三章 联合收割机故障诊断算法设计 11 3.1 FNN算法简介 11 3.1.1 模糊预测算法简介 12 3.1.2 人工神经网络简介 13 3.1.3 模糊神经预测算法简介 14 3.2 FNN故障诊断预测算法 16 3.3 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 18 3.3.2 离线训练过程 23 3.4 本章小结 24 第四章 联合收割机故障诊断报警系统的硬件设计 24 4.1 信号采集模块设计 25 4.2 PLC控制模块设计 30 4.3 显示模块设计 33 4.4 调速机构模块设计 35 4.5 声光报警模块设计 35 4.6 通讯模块设计 35 4.7 基于FNN的联合收割机故障诊断系统的建立 37 4.8 本章小结 38 第五章 联合收割机故障诊断报警系统的软件设计 38 5.1 CoDeSys工控软件介绍 40 5.2 PLC部分的软件设计 40 5.2.1 主程序流程 43 5.2.2 端口配置 43 5.2.3 数据采集子程序 44 5.2.4 故障诊断子程序 45 5.2.5 自动控制子程序 46 5.2.6 通讯模块子程序 46 5.3 VMware workstation软件介绍 48 5.4 显示模块的软件设计 48 5.4.1 显示模块工作流程主程序 49 5.4.2 CAN总线通讯程序 49 5.4.3 显示故障诊断结果子程序 50 5.5 本章小结 51 第六章 故障诊断报警系统的仿真、安装、标定与试验 51 6.1 故障诊断报警系统的仿真 53 6.2 故障诊断报警系统的安装 55 6.3 故障诊断报警系统的标定 57 6.4 田间试验与结果分析 59 6.5 本章小结 60 第七章 总结与展望 60 7.1 总结 61 7.2展望 参考文献 61 65 致 谢 66 攻读硕士学位期间参加的科研项目与科研成果 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)。 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“Green 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，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学院的王熙、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。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、PLC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、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，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：①适当提高割茬高度。②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。③调整动刀片与定刀片之间的间隙到1.0～1.5 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：①及时对堵塞部件进行清理。②如若是传动带动力不足，应该马上进行更换；③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：①控制喂入量并且张紧传送带；②增加割茬高度挑并且选成熟的作物收割；③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(Artificial 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，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，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 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，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 the work principle of fuzzy prediction algorithm 3.1.2 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 network 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） 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0～800r/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3.1）。 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 1 740～760 -2 660～700 2 760～780 -1 700～720 3 780～800 0 720～740 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(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}（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 membership 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。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，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 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 0 2 147 311 745 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 1 7 131 298 684 971 482 1 8 148 294 639 981 463 1 9 147 261 685 958 448 1 10 129 268 642 942 431 1 11 146 290 694 1075 483 1 12 130 303 738 1020 479 1 13 125 267 638 1075 479 2 14 145 263 659 952 443 2 15 139 274 703 917 417 2 16 132 291 720 928 459 2 17 129 294 743 957 421 2 18 146 259 629 1082 420 2 19 132 301 653 969 486 2 20 117 273 736 923 441 2 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故障诊断模型的设计和实现提供了强大的支持。在MATLAB中实现FNN算法可以直接调用相关函数实现，大大缩短应用程序的开发周期，可靠性也能增强[56]。利用编程对基于FNN的故障诊断系统进行离线训练，参数定义如下：系统性能误差E=le-3，迭代次数100000次，学习速率定义0.05，训练状态每隔50次显示一次，函数训练部分程序如下： clear all net_1=newff(minmax(X),[120,120],{'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=2500; 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)； 利用MATLAB对FNN算法进行离线训练时，必须计算理论输出值与实际输出值之间的差值，即系统误差。系统误差的计算可以从侧面反映出离线训练结果是否满足使用要求，本系统的系统误差曲线图如3.6所示： 图3.6 仿真误差随迭代次数变化情况 Fig.3.6 The simulation error varies with the change of the number of iterations 当输入向量X=[132 296 756 988 478]时，输出向量Y=[2.9941]，误差E=0.0059。由此可知，当联合收割机存在严重异常情况时，本FNN诊断算法可以对故障情况做出正确的判断，达到了预期目标。 根据联合收割机故障诊断系统的输入输出量化表和优化后的隶属度函数图，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、归纳制定出了60条FNN诊断规则，其中建立的FNN诊断规则如表3.3所示。 表3.3 部分FNN诊断规则 Tab.3.3 Partial rule table of FNN diagnosis FNN诊断规则（1） FNN诊断规则（2） PB PB PB PM PB ZO ZO PM PB NS PM NS PM PB PB PM PM ZO PM PM PS NS ZO NS PB PB PM PS PS ZO NM PS PM NS PM NS PM PM PM ZO PM ZO PB PS PM NS ZO NS ZO PM PB NS PM NS PM NB ZO NM NS NS PM PM PS NS ZO NS PM PS NS PM PM NS NM PS PM NS PM NS NS PS PS PS PS NS PB PS PM NS ZO NS NS NB PM PM PS NB PM NB ZO NM NS NS PM NB NM NM NS NB NB NB NS NB NM NS NB PS PB NM NB NB PM PS NS PM PM NS PM NB NB PM NB NB NS PS PS PS PS NS NM PM NM NM PM NB NS NB PM PM PS NB NB NM NB NB NS NB PM PM PM ZO PM ZO PB PS PM NS ZO NS ZO PM PB NS PM NS PM NB ZO NM NS NS PM PM PS NS ZO NS PM PS NS PM PM NS NM PS PM NS PM NS NS PS PS PS PS NS PB PS PM NS ZO NS NS NB PM PM PS NB PM NB ZO NM NS NS PM NB NM NM NS NB NB NB NS NB NM NS NB PS PB NM NB NB PM PS NS PM PM NS PM NB NB PM NB NB NS PS PS PS PS NS NM PM NM NM PM NB NS NB PM PM PS NB NB NM NB NB NS NB PM NB NM NM NS NB NB PS PB NM NB NB PS NS PS NB NB NB PB PB PB PM PB ZO PM PS PM NB ZO NB PM PB PB PM PM ZO PM NB NB PM NB NB PM PM PM ZO PM ZO NM PM NM NM PM NB ZO PM PB NS PM NS NB NM NB NB NS NB PM PM PS NS ZO NS PM PS PB NM NB NB PB PB PM PS PS ZO 在表3.3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。 3.4 本章小结 本章首先介绍了模糊预测算法和人工神经网络算法，模糊神经网络( Fuzzy Neural Network，FNN) 是在神经网络和模糊系统的基础上发展起来的，充分结合了两者的互补性。上述FNN算法有良好的自学能力、联想式的优化能力和模拟人脑功能的思维能力等优点。本章还设计了应用在联合收割机故障诊断报警系统中的FNN预测故障诊断控制算法，并且通过离线训练得到了FNN诊断规则表。 第四章 联合收割机故障诊断报警系统的硬件设计 根据本文2.3.2节中对联合收割机故障诊断报警系统总体设计的描述可知，所述系统主要由信号采集模块、电源模块、PLC处理模块、显示模块、声光报警模块、调速机构和数据通信模块组成（如图4.1所示）。所以本故障诊断系统的硬件电路需涉及信号采集、PLC、显示器、调速机构、声光报警设计和数据通信等功能模块的设计。通过完成上述功能模块的设计，最终实现整体的预测故障诊断控制功能。下面分别介绍主要部分的硬件电路设计。 图4.1 故障诊断报警系统硬件组成 Fig.4.1 Fault diagnosis alarm system hardware block diagram 4.1 信号采集模块设计 根据本文2.3.1的介绍可知本文的故障诊断报警系统涉及到的输入信号包括：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信号。下面就分别介绍各个输入量所需的传感器。 1)易堵塞部件的转速信号：易堵塞部件包括割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙。因为霍尔传感器具有体积较小、配套电路简单、响应特性良好和使用寿命长等优势，所以本文选用霍尔传感器来测量易堵塞部件的转速。本系统选用上海巨龙电子有限公司的H系列霍尔接近开光HC-105PA传感器[26]，其原理图如图4.2所示，霍尔接近开关监测磁钢的磁场后会输出脉冲信号，脉冲信号经过调理后输入到处理器中，通过记录相邻两个脉冲的时间间隔即可实现转速的测量。 1.磁钢 2.霍尔传感器 3.脉冲输出电压 图4.2 霍尔传感器工作示意图 Fig.4.2 Working diagram of Hall sensor 2)行驶速度信号：由于行驶速度的测量与易堵塞部件转速的测量原理类似，所以本系统仍选用上海巨龙电子有限公司的H系列霍尔接近开光HC-105PA传感器来测量系统的行驶速度。传感器配套的磁钢安装在被测目标上，磁钢便可以随着被测目标转动，当传感器正通过被测目标上的磁钢时，传感器就会发出一个脉冲信号，最后通过计算一定时间内的总脉冲数，通过公式的换算即可得到所需要的转速值。小磁铁数目越多则系统的分辨率就越高。 4.2 PLC控制模块设计 在电气控制方面PLC已经成为应用最广泛的设备之一，PLC在高温、高压和易燃爆等领域中稳定性很强，另外其抗干扰性也很强。PLC集合了电气控制技术和仪器仪表技术的优点，可以通过不同的模块组合来完成用户所需的任何需求[57]。PLC最初的目的就是完成工业控制的自动化，其体积小、结构紧密因此也作为实现机电一体化的最有设备。由于PLC具有稳定性高、使用方便、自定义功能广泛、模块标准化等优点，所以现在许多领域已经将PLC作为标准的工业控制设备，并计划应用在所有的工业企业中中。目前PLC的生产厂家主要有：0088（中国）、CF-40MR/ER（中国）、A-B公司（美国）、莫迪康（美国）、TI和西屋（美国）、通用电气（美国）、西门子(欧洲)、AGE(欧洲)和TE(欧洲)、三菱（日本）、欧姆龙（日本）、松下（日本）、富士（日本）、日立（日本）和东芝（日本）等[34]。 Epec Oy建于1978年，位于芬兰的seinajoki。用户户外活动的控制系统是Epec的明星产品。Epec自主研发并生产出了大量的应用于控制系统的模块组件和显示器等产品，如Epec 4G等。上述Epec 4G已经经过了四次的技术改进，可以实现CAN总线通信的控制模块。Epec 4G系统控制器在恶劣环境下长期工作任然可以保持很强的可靠性。体积小、高可靠性和安全性是Epec 4G系统控制器最大的优点。因为联合收割机的工作条件严峻，振动较大，并且需要长时间作业，所以本故障诊断报警系统对控制器的可靠有很高的要求。本文选用Epec Oy公司的EPEC OY.E3002023（简称EPEC 2023,如图4.3），它是Epec 4G系统控制器中的一种，并以PLC为基础，充分考虑到了工程机械施工现场各种恶劣环境，通过功能扩展、提高防护等级以及进行整体封装而形成的。 EPEC 2023的特性如下： 1、ISO高速CAN1界面（CANopen） 2、ISO高/低速CAN2界面（CAN2.0B） 3、供电10-30V，在高于11.5V的电压下进行软件编程（通常选择24V）；功耗大约1.8瓦（24V电源供电和空载时） 4、用户可以自己设定时钟周期为所需的任何数（系统默认的初始值为10ms） 5、248个16bit参数 6、可以在压力过高、负荷过大或者温度过高时正常使用，并且还拥有短路保护功能。 7、拥有镀金的接触点，可以进行自锁保护，而且具有很好的密封性 8、小尺寸147×113×35； 9、重量0.7kg，操作温度：-40℃～+70℃，储存温度：-50℃～+85℃，防护等级为IP67(IEC 60529标准) 10、通过了防电磁干扰、振动、坠落、低温、干热、湿热和温度变化等环境测试。 11、应用领域广泛，如在机械式伐木领域、养护道路领域、房屋建筑领域、工业生产自动化领域和农业工程自动化领域等。 图4.3 EPEC 2023控制器 Fig.4.3 EPEC 2023 controller 根据图4.3可知EPEC 2023 PLC有4个端口，EPEC 2023通过上述4个端口可以实现如下输入输出功能：开关量正向输入（PNP）、负向开关信号输入（NPN）高频技术输入、电流传感器信号输入、模拟输入信号（正向）、开关量正向输出（PNP）、PWM输出特性、开关量输出（NPN）和模拟量电流输出。图4.4~图4.12即为上述输入输出功能的各端口功能表。 图4.4开关量正向输入（PNP） Fig.4.4 positive input of Switch（PNP） 图4.5负向开关信号输入（NPN） Fig.4.5 negative input of Switch（NPN） 图4.6高频技术输入 Fig.4.6 High frequency technology input 图4.7电流传感器信号输入 Fig.4.7 current sensor signal input 图4.8模拟输入信号（正向） Fig.4.8 The analog input signal (forward) 图4.9 开关量正向输出（PNP） Fig.4.9 positive switching output (PNP) 图4.10 PWM输出特性 Fig.4.10 PWM output characteristics 图4.11 开关量输出（NPN） Fig.4.11 Switching output (NPN) 图4.12 模拟量电流输出 Fig.4.12 Analog current output 本文的联合收割机故障诊断与状态监测系统的6个输入值均为开关量，所以采用EPEC 2023的XM1.9~XM1.14来采集发动机的诊断信号、发动机水温、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、行驶速度和粮仓空满的传感器输入值。本系统将XM1_6~XM1_8作为输出调速控制信号端；采用端口的XM4_4和XM4_5作为系统需要的电源正极，电源负极端是XM4_1和XM4_3端口；PLC与显示模块之间的通讯借助于PLC的XM4_7和XM4_8端口。借助于XM4_2和XM4_6端口和200欧姆的电阻完成程序在PLC中的下载与固化。 4.3 显示模块设计 本故障诊断报警系统的工作环境恶劣，且多在白天作业，一般的显示器在强光下显示效果较差，驾驶员需要离显示器很近的距离才能观察到收割机的工作状态，无法满足系统的工作要求，所以本文选用HD064MV3彩色按键高性能显示器（如图4.13所示）作为本系统的显示模块。HD064MV3彩色按键高性能显示模块是一款专门为工程机械设计,可用于不同工作环境的人机界面。符合不同车型的实际应用环境,可实现按键式控制。在系统中主要用作人机对话操作,系统监视,虚拟仪表显示,故障查询,参数调整,故障报警等功能，其高质量的硬件配置使HD064MV3显示器具有宽温、宽电压、编程简单易学、色彩逼真、高亮度、高分辨率、抗震、防水等优点。温度范围宽，可以应用与不同地区；宽电压:9～32VDC 可应用于不同电源的车型。 图4.13 HD064MV3彩色按键高性能显示模块 Fig.4.13 HD064MV3 key high-performance color display module HD064MV3彩色按键高性能显示模块(如图4.14所示)的核心控制器CPU采用三星公司的S3C2440，主频达400MHz。核心控制器除了具有彩色液晶屏驱动功能外可做程序存储以及控制功能。 图4.14 HD064MV3显示模块的基本原理框图 Fig.4.14 the basic block diagram of HD064MV3 module HD064MV3彩色按键高性能显示模块的程序存储空间64M，存储器空间64M，具有实时时钟，采用LUNIX操作系统，带主板温度检测。界面方面，本产品具有1路RS-232（专门用于对核心控制器做更新和维护）；2路CAN2.0B；1路专门用于局域网内程序下载的通信端口。HD064MV3彩色按键高性能显示模块具有以下优点: a. 节省空间。可实现仪表的集中虚拟化显示，仪表、指示自由组合，空间自由分配； b. 高可靠性。高达90%以上的电源转换功率和低功耗的TFT显示屏组合降低了系统由于温度过高引发故障的危害，提高了产品的寿命和可靠性； c. 显示独特。液晶显示画面清晰、柔和附以防眩光设计使你即使在强光下依然清晰可见； d. 高防护等级。专业为车辆设计，可满足工程机械的振动冲击、户外风吹日晒雨淋和车辆电源的干扰冲击； e. 宽电源范围。可适用于9～32VDC的电压范围。 本联合收割机故障诊断与故障监测系统中显示模块起着人机界面的交互的作用，主要实时显示联合收割机的割台搅龙转速、输送槽转速、切流滚筒转速、纵轴流滚筒转速、输粮搅龙转速、行驶速度6个输入量，显示模块的界面设计如图4.15所示。 图4.15 故障诊断显示数据界面图 Fig.4.15 Troubleshooting Display Data Interface 4.4 调速机构模块设计 本文设计的联合收割机智能故障诊断报警系统的控制功能是通过步进电机来实现的，步进电机控制液压无级变速器推杆的角度，从而可以调整联合收割机的前进速度。本系统控制模块的调速机构主要指步进电机。步进电机的工作原理是利用电磁铁的物理效应，将脉冲电信号转化为机械的角位移或者线位移的执行机构，而且步进电机的转动角度与外界施加的脉冲信号频率一致，即脉冲电信号的频率和脉冲数决定了步进电机转动速度和停止位置。本系统选用Exmek Electric公司生产的步进电机(如图4.16所示)。 图4.16 步进电机示意图 Fig.4.16 Stepper motor schematic 本系统所选择步进电机包含了一个减速齿轮箱，上述减速齿轮箱可以降低电机的转速。该步进电机为二相电机，具有四根控制信号线，其中红色线与绿色线 属于同一相，黄色线与蓝色线属于同一相，其工作参数如下表所示。 表4.1 步进电机工作参数 Tab.4.1 Stepper motor operating parameters 　 单位 数值 齿轮箱减速比 i=56.6:1 减速级数 2 步距角 ° 1.8 精度 ±5% 额定扭矩 Nm 12 瞬间最大允许扭矩 Nm 2倍于额定扭矩 额定电流 A/ph 1 相阻 Ohms 5.5 相电感 mH 16.5 转动惯量 gcm_2 220 重 g 550 上述步进电机的正常运行需要借助于相应步进电机驱动器才能完成电信号到机械运动的转换，为此选用型号为SM-202A的步进电机驱动器（如图4.17所示）来对步进电机进行精确控制。该驱动器包含了三个端口：信号输入端口、信号输出端口和细分端口。 图4.17 步进电机驱动器示意图 Fig.4.17 Stepper Motor Driver Schematic 上述信号输入端口为控制信号输入端口，包含CP端、DIR端和ENA端；信号输出端为步进电机信号输出端口，包含A+、A-、B+和B-端；K1、K2、K3、K4、K5、K6为细分端口，其中K1~K3实现步距角细分，K4~K6实现相电流调控，步距角细分规则与相电流调控规则如表4.2所示。系统中驱动器步距角选择8细分，相电流选择0.15A。 表4.2 步距角细分规则与相电流调控规则表 Tab.4.2 rule table of Step angle subdivision and relative current regulation 步距角表 电流表 K1 K2 K3 M step K4 K5 K6 Current ON ON ON 1 ON ON ON 0.15 OFF ON ON 2 OFF ON ON 0.25 ON OFF ON 4 ON OFF ON 0.4 OFF OFF ON 8 OFF OFF ON 0.5 ON ON OFF 16 ON ON OFF 0.6 OFF ON OFF 32 OFF ON OFF 0.7 ON OFF OFF 64 ON OFF OFF 0.85 　 　 　 　 OFF OFF OFF 1 上述步进电机驱动器的A+、A-、B+、B-端分别接步进电机的四个输入口；步进电机驱动器的+COM端接+5VDC电源，CP端接PLC的XM1_6端，DIR端接PLC的XM1_7端，ENA端接PLC的XM1_8端。 4.5 声光报警模块设计 本系统中声光报警模块的主要作用是当快要发生故障时提醒机手采取相应的措施。通过蜂鸣器和LED灯的闪动来显示故障的类型。当发生故障时，蜂鸣器会发出报警声音，同时不同的LED灯的颜色表示发动机的振动、发动机水温、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、行驶速度和粮仓高度不同的状态[58]。由4.1.3节所述可知HD064MV3彩色图形高性能显示终端可以满足恶劣环境下的应用要求，并可用于报警信息显示。鉴于HD064MV3彩色图形高性能显示终端强大的报警信息显示功能，所以本文选择在HD064MV3彩色图形高性能显示终端来实现声光报警，省去了单独的声光报警硬件电路，增加了系统的可靠性。 4.6 通讯模块设计 本故障这段与状态监测系统中，EPEC 2023采集到输入信号后经过处理，最终需要在上位机上进行显示，同时上位机也会发出相关指令到PLC，所以需要设计相应的数据通信模块来实现上位机与PLC之间的双向通信。CAN通信的可靠性、经济性、易用性已得到用户认可，其在工业控制以外的领域也日益得到广泛应用，并且已成为了现场总线的一种国际标准。而本系统选用的EPEC 2023 PLC和HD064MV3彩色图形高性能显示终端均可以采用CAN总线通信的方式，所以本系统最终选择CAN总线来实现EPEC 2023 PLC和HD064MV3彩色图形高性能显示终端之间的双向数据传输。 4.7 基于FNN的联合收割机故障诊断系统的建立 本文的基于FNN的联合收割机故障诊断报警系统主要包括以下步骤： 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；转速传感器采集前进速度的转速值； 2）将步骤1中各个传感器测得的信号传入PLC，所述PLC采用FNN预测算法对各个传感器信号进行分析处理，得到正常、预警和报警三种诊断结果； 3）EPEC 2023 PLC将步骤2中得到的诊断结果传入液晶显示模块中进行可视化显示； 4）当诊断结果为预警或报警时，PLC及时发出预警报警信号，并将所述预警报警信号传入声光报警模块中进行声光预警报警提醒。 基于FNN的联合收割机故障诊断报警系统的硬件连接图如4.18所示，主要由信号采集模块、液晶显示模块、声光报警模块和PLC故障诊断处理系统组成。 图4.18故障诊断报警系统硬件连接图 Fig.4.18 hardware connection diagram of Troubleshooting alarm system 本系统以“太湖之星”TH988联合收割机为试验样机，割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和输粮搅龙转速的测量均采用霍尔传感器；采用PLC作为数据处理单元，PLC在工作条件严峻、整机振动过大和长时间收获等恶劣因素影响下，仍有很强的可靠性；液晶显示模块为高亮度HD064MV3彩色显示器，机手可以方便的看到参数的具体数据。当联合收割机出现故障时，本系统能尽快得知故障发生的时间，及时分析并判断出故障产生原因，找到消除故障的建议和方法，提高收割机的稳定性。 4.8 本章小结 本章主要设计了联合收割机故障诊断报警装置主要部分的硬件电路,硬件电路的设计包括：信号测量模块的设计、PLC控制模块的设计、显示模块的设计、调速机构模块的设计、声光报警模块的设计和数据通信模块的设计。最后设计了基于FNN的联合收割机故障诊断报警系统。 第五章 联合收割机故障诊断报警系统的软件设计 本系统涉及到的软件设计部分包括EPEC 2023 PLC的程序设计和HD064M V3显示模块的程序设计。EPEC 2023 PLC的软件编程工具是功能强大CoDeSys（Controlled Development System）。HD064MV3彩色按键高性能显示器的软件编程工具是VMware Workstation（Virtual Machine ware Workstation,中文名“威睿工作站”）虚拟机软件。CoDeSys是一种功能强大的PLC软件编程工具，它包括了可编辑的界面和功能强大的可调用模块，并且还拥有放置图片的强大的功能。本系统用到的虚拟机软件为一种虚拟的编程软件，用户可以在已有的系统中安装另外的操作系统，在此操作系统中用户可以方便的调用软件提供的子功能，从而方便的开发出新的应用程序。 5.1 CoDeSys工控软件介绍 CoDeSys作为一种软件编程工具，它可以支持IEC61131-3标准指令表语言（IL）、功能块图（FBD）、梯形图（LD）、结构化文本（ST）、顺序功能图（SFC）六种编程语言，用户可以在同一项目中选择不同的语言编辑子程序，功能模块等，PLC部分的程序设计借助于CoDeSys编程环境。对于程序员来说，CoDeSys可以通过简单地程序编程语言完成复杂的、功能各异的实验方案的设计，并具有离线仿真调试功能。待编程结束并且编译正确后，通过下载工具（Kvaser下载器）完成将程序在EPEC 2023 PLC中的下载和固化。 CoDeSys的软件操作界面包括四大部分：对象管理区、工程文件名、局部变量说明区、程序体（如图5.1所示）。对象管理区目的是存放全部相关的子程序和在程序运行中所需的功能块。工程文件名目的是显示所设计程序的名称。局部变量说明区目的是定义特定功能块中所需的局部变量，另外全局变量定义说明界面如图5.2所示，局部变量和全局变量共同实现了软件的变量定义功能。程序体部分可以表明用户设计程序具体的可实现用途。CoDeSys还具有离线仿真调试功能（如图5.3所示），通过变量输出显示区的显示值，程序设计人员可以实现在线检验程序是否满足预定功能的目的，大大缩短了程序开发的时间。 图5.1 软件操作界面 Fig.5.1 Software interface 图5.2 变量定义界面 Fig.5.2 Variables defined interface 图5.3 软件仿真显示界面 Fig.5.3 Software emulation display interface 5.2 PLC部分的软件设计 基于FNN算法的联合收割机故障诊断报警系统的主要工作过程为：上电初始化后，EPEC 2023 PLC 通过6个输入接口XM1.9~XM1.14来采集发动机的诊断信号、发动机水温、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、行驶速度和粮仓高度的传感器输入值,接收到传感器输入后对数据进行分析处理，然后将分析处理结果传入人机显示界面进行显示。另外，PLC通过FNN故障诊断预测算法子程序对上述分析处理结果进行计算，得到故障诊断的结果，然后将诊断结果经过CAN总线的传输进入人机显示界面进行显示，并进行声光预报警。PLC在调用FNN故障诊断预测算法子程序的同时也调用调速机构子程序，及时对诊断结果做出及时的处理，将故障情况的危害降低到最低。综上所述，PLC部分的软件设计主要涉及到以下几个部分：主程序设计、端口的功能配置、数据采集子程序、故障诊断子程序、控制算法子程序和通讯模块子程序。下面就分别详细介绍各个模块的程序设计过程。 5.2.1 主程序流程 PLC的主程序的主要功能是实现系统的总体功能，包括：通过数据采集子程序对输入信号进行采集、分析处理，然后调用数据传送子程序完成各种数据与显示器之间的传送工作。另一方面，EPEC 2023 PLC通过故障诊断子程序对分析处理后的输入信号FNN预测分析，得到故障诊断结果，然后将故障诊断结果传递给上位机的显示模块进行显示，并及时发出声光预警报警信号。此外，PLC还需要针对得到的故障诊断结果及时的发出信号给调速机构，防止故障的进一步恶化。图5.4为主程序流程图。 图5.4 主程序流程图 Fig.5.4 The flow chart of main program 利用CoDeSys编程时，需要实现设定好需要的库函数。CoDeSys软件包含有功能强大的库函数文件，程序设计人员可以在编程过程中只需直接将对应的库文件调入到所编写的程序文件库中，即可实现方便的调用。Standard.lib、can2.lib和HW.lib是本故障诊断报警系统程序涉及到的库函数文件（如图5.5所示）。 图5.5 系统所需的库函数文件 Fig.5.5 required library functions file of the system 利用CoDeSys编写主程序的步骤如下：首先需要新建以PLC_PRG命名的POU文件，然后将所需的系统功能块添加到POU文件中来实现故障诊断的各个功能。系统所需的各个功能块包括：Can、IO_init、Che_Su、Ge_Tai、Shu_songcao、Qie_Liu、Zong_Liu、Jiao_Long、FDJ_zs、FDJ_wd、LC_zm、Suan_fa和SW_out（如图5.6所示）。Can功能块实现PLC与上位机显示模块之间的数据传输；IO_init功能块初始化各个端口；Che_Su、Ge_Tai、Shu_songcao、Qie_Liu、Zong_Liu、Jiao_Long、FDJ_zs、FDJ_wd和LC_zm分别是对前进速度、割台搅龙转速、输送槽转速、切流滚筒转速、纵流滚筒转速和输粮搅龙转速信号的采集、分析和处理；Suan_fa是完成对分析处理后的输入值进程FNN预测分析，得到故障诊断预测结果。SW_out是实现控制功能，对故障诊断结果采取及时的反应，将故障损失降低到最低。 图5.6 系统包含的各个功能块 Fig.5.6 included various functional blocks of the System 5.2.2 端口配置 本系统将XM1_6~XM1_8作为输出调速控制信号端；采用端口的XM4_4和XM4_5作为系统需要的24V电源正极，24V电源的负极端是XM4_1和XM4_3端口；PLC与显示模块之间的通讯借助于PLC的XM4_7和XM4_8端口。借助于XM4_2和XM4_6端口和200欧姆的电阻完成程序在PLC中的下载与固化。XM 1_9～XM 1_14端口分别作为割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵流滚筒、输粮搅龙和前进速度信号的输入端口，利用这些端口的PI记数功能可以完成系统对输入信号的采集。利用XM 1_6～XM 1_8作为步进电机驱动器的控制信号输入端。 5.2.3 数据采集子程序 本文涉及到的转速采集程序包括：割台搅龙、输送槽、切流滚筒、纵流滚筒、输粮搅龙和前进速度子程序。上述各个信号的采集程序部分原理类似，下面以割台搅龙的信号采集为例，说明输入信号的采集过程。系统经过初始化后，EPEC 2023 PLC按着预先设定好的数据采集周期T进行数据采集（本系统的T=0.5s），从PI端口得到每隔0.5S记录的转速值后，清空PI端口值重新进行计算。下面以割台搅龙转速计算为例说明数据采集过程，其算法流程图如5.7所示。 图5.7 割台搅龙转速采集子程序 Fig.5.7 speed acquisition subroutine of Cutting table auger 5.2.4 故障诊断子程序 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。对于某一个系统输入，通过输入模糊量化表查询可得到其相应的模糊等级，进一步可得到其等级对应的得其对应的输入模糊量，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5.8所示。 图5.8 FNN算法流程图 Fig.5.8 FNN algorithm flow chart 5.2.5 自动控制子程序 由第4.1.4节可知本系统的调速机构是步进电机，步进电机的使用需要结束语驱动器，使用PLC需要输出包括脉冲、方向和使能三个信号给步进电机的驱动器，来完成调速机构的工作。本系统利用XM 1_6～XM 1_8作为步进电机驱动器的控制信号输入端。当故障诊断结果为正常时，PLC不发出控制信号，使得收割机维持当前的工作状态继续工作。当诊断结果为预警时，PLC发出降速控制信号给驱动器，使得收割机降速工作。当诊断结果为报警时，PLC发出停车控制信号给驱动器，此时收割机需要停机检查。流程图如5.9所示。 图5.9 调速机构程序流程图 Fig.5.9the program flow chart of speed adjusting agency 5.2.6 通讯模块子程序 本系统的PLC和HD064MV3彩色按键高性能显示器均有CAN通信的功能，所以本系统的通信模块选用CAN总线来完成PLC与显示器之间的数据传输与通信。CAN总线(Controller Area Network)是由德国的BOSCH公司开发设计的，为ISO国际标准化的串行通信协议。是国际上应用最广泛的现场总线之一。CAN总线作为一种串行通信总线，拥有其他通信形式不具有的许多优点：各个通信节点相互之间数据传输滞后性很小、相应程序的设计简单、通信速率高、容易实现、且性价比高等等，上述优势是CAN总线拥有强劲市场竞争力的重要原因[59]。 基于CAN总线的通信模块子程序主要包括：节点初始化、数据发送、数据接收和总线出错处理程序。发送程序用于发送PLC分析处理得到的故障诊断结果和各种输入信号给显示器，接收模块用于接收PLC传出的信号，总线出错处理程序用于检验传输是否出现准确无误。 5.3 VMware workstation软件介绍 虚拟机(Virtual Machine)是一个完整的计算机系统，它可以在一个虚拟系统中独立的完成整套系统所需的全部功能。通过相应的软件可以实现在一台物理计算机中同时嵌套出多台计算机，上述虚拟的计算机有自身独立的硬件系统、软甲系统甚至操作系统，并且每个操作系统都可以在需要时访问其所需的资源。在虚拟计中可以完成基本输入/输出系统（BIOS）的设置，并且可以实现硬盘的分区和格式化，操作系统的安装和应用，而且可以完成系统网络相关参数的设置。虚拟机安装简单、恢复容易、仿真度高，非常适合做网络技术实验；大幅度降低购买软硬件设备的成木，降低相关的维护成木；保证主机运行速度,减少各种程序安装时产生的垃圾文件，降低占用空间；单独在一个环境下面运行，大幅提高系统的安全性；目前虚拟机软件主要有Virtual BoX、VMware和Virtual PC。他们都能在一台计算机上虚拟出多台计算机。VMware包含多种产品，如VMware Player、VMware Server、VMware Lab Manager和VMware workstation[60]。 本系统选用的派芬公司的HD064MV3彩色按键高性能显示器的编程环境采用VMware workstation。在一个操作系统为Windows XP的PC机上安装好VMware workstation后，加载Red Hat Enterprise Linux 3即可实现在这台PC上虚拟出另外一台以Linux作为操作系统的计算机（如图5.10所示）。上述虚拟机采用USB串口通信完成所设计程序在HD064MV3彩色按键高性能显示器中的下载 图5.10 VMware Workstation开发界面 Fig.5.10 VMware Workstation development interface 及固化。VMware workstation开发工具是跨平台C++图形用户界面应用程序QT（Q toolkit）语言。QT（Q toolkit）语言是在Linux操作系统下的一个图形库。编程完成后通过dnw.exe软件（如图5.11所示）即可完成软件到显示器的下载，然后经过断电上电的步骤之后即可完成程序的固化。 图5.11 用于程序下载的DNE软件 Fig.5.11 DNE software for program downloading 5.4 显示模块的软件设计 在本文的基于FNN算法的联合收割机故障诊断报警系统中HD064MV3 彩色按键高性能显示器作为本系统中的人机界面（Human Machine Interaction，简称HMI），它起着完成用户与硬件设备之间的信息参数传输与交换接口的功能。HD064MV3彩色按键高性能显示器是本联合收割机故障诊断报警系统的一个关键环节，它起着将输入信号转变为用户可见的形式。上述功能必须通过软件的设计来完成，HD064MV3显示模块的软件设计部分包括：显示系统工作流程主程序、通讯子程序、接收数据子程序、按键驱动子程序和数据显示子程序等。下面将重点介绍显示模块的软件设计过程。 5.4.1 显示模块工作流程主程序 显示界面的主要目的是对PLC传来的各种输入信号实时进行显示，并显示故障诊断结果。其工作流程图如图5.12所示。显示模块经过上电初始化后进入接收参数状态，通过CAN总线完成对数据的接收，接收数据完成后通过显示子程序完成对输入数据和故障诊断结果的显示，同时对故障诊断结果及时的进行声光预警报警的功能。 图5.12 显示系统主程序流程图 Fig.5.12 The main program flow chart of displaysystem 5.4.2 CAN总线通讯程序 通讯模块是本联合收割机故障诊断报警系统显示系统的重要徐成部分，通信模块的程序设计主要包括接收数据子程序、接收故障诊断结果子程序和数据传输子程序。EPEC 2023 PLC接收的传感器信号进行分析处理后通过数据传输子程序将其传入显示模块，显示模块通过接收数据子程序接收PLC传来的割台搅龙转速、输送槽转速、切流滚筒转速、纵流滚筒转速、输粮搅龙转速、前进速度、发动机转速、发动机温度和粮仓高度信号。EPEC 2023 PLC对输入数据进行FNN预测处理得到故障诊断结果，并通过数据传输子程序将结果传入显示器，显示器通过接收故障诊断结果子程序接收故障诊断结果。 5.4.3 显示故障诊断结果子程序 显示模块通过接收故障诊断结果子程序接收来自PLC的故障诊断结果后，除了对故障诊断结果进行显示外，还得及时的对故障诊断结果进行声光预警报警。当诊断结果为正常时，LED显示灯变为绿色，提醒用户此时联合收割机的工作状态为正常状态，可以继续工作。当诊断结果为预警时，开蜂鸣灯，LED显示灯变为黄色，提醒用户此时联合收割机的工作状态为预警状态，会有出现故障的风险，此时应降速工作，防止故障的进一步恶化。当诊断结果为报警时，开蜂鸣灯，LED显示灯变为红色，提醒用户此时联合收割机的工作状态为报警状态，收割机已经出现故障，此时应停机检查故障的原因，防止损失的恶化。显示故障诊断结果子程序如图5.13所示。 图5.13 显示故障诊断结果子程序流程图 Fig.5.13 display flow chart of troubleshooting results 5.5 本章小结 本章主要介绍了联合收割机作业流程故障诊断与状态监测系统的软件设计部分，主要是EPEC 2023 PLC和HD064MV3 彩色按键高性能显示器的软件设计。PLC部分的软件开发工具采用CoDeSys工控软件，基于CoDeSys设计的程序包括：主程序设计、端口的功能配置、数据采集子程序、故障诊断子程序、控制算法子程序和通讯模块子程序等。HD064MV3显示器部分的软件开发工具是在Linux操作系统下的VMware workstation，显示模块的程序主要包括：显示系统工作流程主程序、通讯子程序、接收数据子程序、按键驱动子程序、数据显示子程序等。 第六章 故障诊断报警系统的仿真、安装、标定与试验 在设计好基于FNN预测算法的联合收割机故障诊断报警系统的软件部分和硬件部分之后，本章通过系统仿真结构、标定调试和田间试验三个部分来验证系统的正确性与实用性。利用MATLAB软件中提供的SIMULINK可以进行系统的仿真。系统硬件设备安装完成后，通过室内调试来验证所设计系统的正确性。系统仿真和室内调试完成之后，将本文设计的基于FNN算法的联合收割机故障诊断报警系统装置安装在试验样机上，之后进行了田间试验验证本系统在实际应用中的正确性与实用性。 6.1 故障诊断报警系统的仿真 SIMULINK通过用户友好的方式可以精确迅速的建立用户所需的任意系统模型，此外，SIMULINK提供的功能强大的仿真工具可以实现对任意系统的模拟。MATLAB提供的仿真函数拥有强大的仿真功能，它可以通过友好的使用方式可以快速实现对动态系统的创建。此外，SIMULINK在线性和非线性系统，连续和非连续系统，或者上述系统的混合系统中均有很好的应用。所以本文借助SIMULINK来建立联合收割机智能故障诊断系统仿真结构，用来检验所设计的故障诊断报警系统的正确性和实用性。SIMULINK是MATLAB提供的动态仿真工具，是MATLAB中非常有代表性的模拟系统。用户在SIMULINK中能够提供简单的调用系统提供的函数框图完成复杂系统的自定义设计。此外，它还提供一个集成了动态系统建模、仿真的综合分析环境。在该环境中不需要大量的程序书写，只要借助于鼠标操作就可以完成复杂的仿真模型。SIMULINK的优点有:（1）高适应性。系统包括了非线性、线性系统；连续、离散及混合系统，以及离散型事件的复杂系统。(2)友好的编程设计。SIMULINK采用了分层表达和方块图形的形式，在自上而下的控制系统或者器件等模型中有很好的实用性，而且在自下而上的系统中也有广泛的应用。(3)人性化。系统提供的函数模块(包括非线性在内)方便用户操作，摆脱了理想化假设的无奈[61-64]。 SIMULINK中包含了多个模块库，在每一个模块库中又包含了多个功能不同的模块，用户可以方便的将模块库中的模块调用到自定义的系统中，并且当用户更新已经复制的模块是时，在库里的模块能够自动更新，从而减少用户手动更改带来的麻烦。 SIMULINK中的模块库包括连续函数库(Continuous)、离散模块库(Discrete)、函数与表格模块库(Founctions & Tables)、数学模块库(Math)、非线性模块库(Nonlinear)、信号源模块库(Sources)、模糊逻辑模块库(Fuzzy Logic Toolbox)、神经网络模块库(neural network Workset)和信号输出模块库(Slinks)等，本文利用上述SIMULINK模块库中的Zero-Order Hold(零阶保持器模块)、Unit Delay（单位延迟模块）S-Function（S-函数模块）、Sum（求和）、Fuzzy Logic Toolbox（模糊逻辑工具箱）、neural network Workset（神经网络模块）和 Scope（示波器模块）组成了本故障诊断仿真系统。下面以切流滚筒为例说明本本故障诊断仿真系统的设计过程。设计步骤如下：首先利用Random Number（随机数发生函数）模拟输入量随机改变的极端情况，然后经过Unit Delay和Zero-Order Hold对信号处理之后，借助于Simulink中已有的Fuzzy Logic Toolbox实现系统输入模糊的整个过程，然后经过neural network Workset对模糊化后的输入值进行神经网络计算，最后利用遗传算法对模糊神经网络的特征向量进行优化，得到故障诊断输出[65]。当系统性能达到预定目标时，即完成FNN预测算法的整个过程。系统仿真结构如图6.1所示。 图6.1 系统仿真结构图 Fig.6.1 System Simulation Structure 在正常状态下, 联合收割机以纵轴流滚筒1100r/min，输粮搅龙500r/min，割台搅龙150r/min，输送槽312r/min，切流滚筒750r/min，前进速度为1.5m/s的状态工作，仿真系统在0时刻时给切流滚筒减去一个阶跃信号，模拟切流滚筒转速突然减小的情况，仿真结果如下图所示。 图6.2 切流筒转速变化图 图6.3 前进速度信号变化图 Fig.6.2 tube cutting speed data flow Fig.6.3 forward speed data flow 分析图6.2和6.3可知，初始状态时人为给系统加入一个阶跃信号时，收割机的负荷突然变大，收割机的切流滚筒转速在0.5s时开始下降，并在2s时切流滚筒转速下降到702r/min，此时收割机有产生堵塞故障的危险，为了防止堵塞故障的产生，此时收割机以减速状态开始工作，前进速度从1.5m/s下降到1.2m/s，系统经过1.5s的调整之后在4s系统恢复正常，从而实现了通过调整前进速度来调节机组的负荷量，防止因为负荷过大导致堵塞故障现象的产生。根据仿真结果可以看出当负荷变化出现时故障诊断算法可以进行前进速度的调整，从而保持收割机正常工作，控制效果良好。 6.2 故障诊断报警系统的安装 按照本文第4.1.1节的信号测量模块设计要求购买传感器之后，将其安装在收割机上，传感器的安装示意图如图6.4~6.11所示。图6.4~6.9所示为割台搅龙转速、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传感器的实际安装示意图。6.10所示为故障诊断装置的安装示意图，6.11为步进电机的安装示意图。传感器采集到输入信号之后，将信号传入PLC中，PLC和线束集成到控制盒内，不仅简洁美观而且也保证了系统的稳定性。安装在机手左侧的显示器可以方便的将故障诊断结果反馈给机手，使得机手及时作出反应，同时当有故障发生，作为调速机构的步进电机也会开始工作，将故障危害降低到最低。 图6.4 割台搅龙转速传感器安装图 图6.5 输送槽转速传感器安装图 Fig.6.4 installation of Cutting table auger sensor Fig.6.5 installation of Trough speed sensor 图6.6 切流滚筒转速传感器安装图 图6.7 纵轴流滚筒转速传感器安装图 Fig.6.6 installation of Tangential flow Fig.6.7 installation of Longitudinal axis of drum sensor the cylinder flow sensor 图6.8 输粮搅龙传感器安装图 图6.9 行驶速度传感器安装图 Fig.6.8 installation of lose grain auger sensor Fig.6.9 installation of forward speed sensor 图6.10 故障诊断报警装置安装 图6.11 步进电机安装图 Fig.6.10 installation of fault diagnosis alarm device Fig.6.11 installation of stepper motor 6.3 故障诊断报警系统的标定 传感器安装完成之后需要进行标定来保证系统的正确性。下面以“太湖之星”TH988型联合收割机为例说明本故障诊断的标定过程。首先对整个系统是否可以对故障情况进行实时监测进行标定，步骤如下：启动联合收割机，将收割机以额定转速开始工作进行空载试验来观察显示器显示的各个值是否正常；当本文设计的故障诊断报警系统能够完成故障情况监测功能后，就可以开始对本故障诊断报警系统进行标定。标定有两方面的作用：一是使用标准的计量仪器检测本故障诊断系统的准确度（或精度）是否符合标准。二是有校准的作用。本系统选用转速表来对转速进行标定，高度的标定采用米尺完成，温度标定采用温度计完成；图6.12所示为标准转速表；标定转速表包含了数据处理模块和上位机显示模块两部分，传感器采集到的转速值通过数据处理模块传入上位机显示。图6.13所示为前进速度标定示意图。在空旷地利用标杆量出50m距离，秒表记录收割机前进50m所采用的时间，通过计算速度与时间的比值即可得到精确的速度值。通过比较标定值与本系统显示器的显示值，可得到标定结果。标定结果如图6.14所示。 图6.12转速标定示意图 图6.13 前进速度标定示意图 Fig.6.12 speed calibration Schematic Fig.6.13 forward speed calibration Schematic 图6.14 准确值与显示值对比图 Fig.6.14 comparison of actual value and display value 由图6.14可知，系统输入准确值与显示值的曲线基本吻合，说明本故障诊断系统可以实时准确的对收割机故障情况进行诊断显示，完成了预期的故障诊断及状态监测的目标。 上述标定过程结束之后对步进电机是否可以正常进行调速进行调试。调试步骤如下：通过改变油门的大小来模拟田间负荷变化的情况，当负荷变大时脱粒滚筒等部件的转速会开始下降，联合收割机会有堵塞的危险，此时观察前进速度是否自动变化来验证步进电机是否正常工作。调试结果如下图所示。 图6.15 切流滚筒转速变化示意图 图6.16 前进速度变化情况示意图 Fig.6.15 Tangential flow roller speed data flow Fig.6.16 forward speed changeing Schematic 由图6.15和6.16分析可知，当切流滚筒转速开始下降时，步进电机能及时的做出调整来控制前进速度降低，且切流滚筒和前进速度的变化趋势一致，说明本联合收割机故障诊断报警系统可以通过步进电机及时的调整工作状态，使联合收割机保持在高效率的状态下工作。 6.4 田间试验与结果分析 本系统经过了两次麦收实验，分别是：以“太湖之星”TH988联合收割机为试验样机，与2012年6月5日在江苏省无锡市锡山区进行了小麦田间收割试验；2012年11月26号以“常拖”4LZ-2.5Z型联合收割机为样机进行的麦收实验。本系统也完成了两次稻收实验，分别是：2013年5月在江苏省无锡市锡山区鹅湖镇进行了水稻田间实验；2013年11月3号在常州市以沃德集团的4LZ-8型轮式自走式全喂入水稻联合收割机为样机进行了水稻田间实验。田间试验照片如图6.17所示。 图6.17 田间试验示意图 Fig.6.17 field trials Schematic 下面以稻收实验为例说明本故障诊断系统的田间实验结果。在无锡市锡山区鹅湖镇进行的稻收实验各项试验参数如下：联合收获机的割幅1.92m，水稻品种为“南粳46”，其自然属性:植株高度78cm，千粒质量29.8g，亩产594.8kg，草谷比1.79，茎秆含水率52.1%，籽粒含水率20.5%。下面通过其中的某一组试验结果（如表6.1所示）来说明本次田间试验结果。 表6.1 一次稻收田间试验结果数据与诊断结果 Tab 6.1 The velocity value and diagnostic results of first Rice harvest field experiments 工作部件 时间 /S 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 割台搅龙 （r/min） 148 147 149 148 147 148 148 149 148 149 148 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 输送槽 （r/min） 310 311 309 310 310 309 310 310 311 310 310 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 切流滚筒 （r/min） 746 745 747 746 747 748 749 747 748 749 749 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 纵轴流滚筒 （r/min） 1078 1080 1042 1011 935 930 929 979 1000 1050 1056 正常 正常 正常 正常 预警 预警 预警 预警 正常 正常 正常 输粮搅龙 （r/min） 490 492 489 493 494 493 495 495 496 494 496 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 在收割前，驾驶员控制联合收割机以1.2m/s的前进速度行驶收割水稻。工作部件的转速信号、发动机的振动信号、发动机的温度值和粮仓高度的实时变化情况如表3所示，在第7秒时由于前方收割的水稻种植密度突然变大，切流滚筒与纵轴流滚筒转速有所下降，系统在第7秒时显示了纵轴流滚筒转速异常，驾驶员马上降低了前进速度，经过两秒的调整后，在第9秒时纵轴流滚筒转速开始回升，其波动范围在1070r/min～1080 r/min之间,系统恢复了正常状态。基于FNN的故障诊断报警系统实现了预期的预报警功能，满足使用要求。 在常州市孟河镇万绥村高效农业示范区进行的稻收实验各项试验参数如下：水稻品种：武育梗24#，作物高度：80.0cm ，产量1.39kg/m2，割幅2.5m，谷草比：1.79，割茬高度：16cm。下面通过其中某一组试验结果（如表6.2所示）来说明本次田间试验结果。 表6.2 二次稻收田间试验结果数据与诊断结果 Tab 6.2 The velocity value and diagnostic results of second Rice harvest field experiments 工作部件 时间 /S 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 输送槽 （r/min） 470 469 468 472 468 469 470 469 468 470 469 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 割台蛟龙 （r/min） 147 146 147 148 149 150 149 148 150 149 151 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 输粮搅龙 （r/min） 998 999 998 996 995 996 997 998 999 997 998 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 切流滚筒 （r/min） 747 746 745 748 749 750 749 748 749 751 750 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 正常 纵轴流滚筒 （r/min） 947 950 940 925 913 927 934 945 946 949 950 正常 正常 正常 预警 预警 预警 预警 正常 正常 正常 正常 在收割前，驾驶员控制联合收割机以2.0m/s的前进速度行驶收割。各工作部件的输入信号实时变化情况如表6.2所示，由于前方收割的作物种植密度突然变大，脱粒滚筒转速有所下降，系统在第5.5秒时显示了纵轴流滚筒转速异常，驾驶员马上降低了前进速度，经过1.5秒的调整后，在第7秒时脱粒滚筒转速开始回升，其波动范围在940r/min～950 r/min之间,系统恢复了正常状态。经过试验表明，基于FNN的预测故障诊断系统可以实现预期的预报警功能，满足使用要求。 6.5 本章小结 本章首先通过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，接着介绍了故障诊断报警系统传感器的安装与调试过程，然后通过转速表等标准的计量仪器对故障诊断报警系统进行了标定，最后通过田间实验验证了本系统的正确性与有效性。 第七章 总结与展望 7.1 总结 本论文通过分析了目前关于联合收割机故障诊断的相关研究和未来的发展方向，总结出了当前我国联合收割机在故障诊断方面存在的缺陷和不足，为了解决上述缺陷和不足，本文设计了基于FNN算法的联合收割机故障诊断报警系统。确定了割台搅龙 、输粮搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和前进速度作为系统的输入，并且将FNN智能预测算法引入了本故障诊断报警系统中来，解决了系统输入非线性的缺点。论文涉及的主要工作为: （1）完成了联合收割机故障诊断报警系统模型的搭建，并且以步进电机作为执行机构，结构简单，控制方便。 （2）完成了系统的硬件和软件部分的设计。硬件设计部分包括信号测量模块设计、PLC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。系统的软件部分主要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。 （3）针对收割机工作过程的非线性、时变和大延时的缺点，提出了一种基于FNN的智能预测算法，通过FNN算法对系统输入值进行分析处理，并且设计了基于FNN的联合收割机故障诊断报警系统模型。 （4）通过Matlab强大的Simulink功能完成了仿真系统的设计，并且完成了故障诊断报警系统传感器的安装与系统整体调试的工作，然后通过转速表等标准的计量仪器对故障诊断报警系统进行了标定，最后通过田间实验验证了本系统的正确性与有效性。 （5）完成了稻收实验和麦收实验，通过田间试验对本故障诊断报警系统进行了实际验证，证明了本系统控制的正确性和有效性，并且能达到预期的效果。 7.2展望 由于时间和个人知识的不足，整个系统还有不完善的地方，建议今后还需要做如下方面的工作: （1）系统设计时只考虑了割台搅龙 、输粮搅龙、输送槽、切流滚筒、纵轴流滚筒和前进速度，今后可以加入发动机振动、发动机温度和粮仓高度、工作时间、作物湿度、成熟度、喂入量和损失量等因素，实现对联合收割机更加全面的实时监测与故障诊断。 （2）本文设计的FNN智能预测算法通用性不强，对于不同的机型需要进行单独的离线训练，可以在以后的工作中对FNN智能预测进行改进，使得其可以方便的应用在不同的联合收割机中。 （3）本系统涉及了6个输入值，每个输入信号的采集都需要借助于相应的传感器，涉及到的传感器线路较多且安装也比较麻烦，可以在后续的研究中采用无线或总线传输的形式采集信号，以提高系统可维护性和稳定性。 （4）显示模块的设计需要继续的加强，将图形化界面设计的更加人性化。 参考文献 [1] Gerasimov Y,Sokolov A.Ergonomic evaluation and comparison of wood harvesting systems in Northwest Russia[J].APPLIED ERGONOMICS,2014,45(2B):318-338. [2] Craessaerts G,De Baerdemaeker J,Saeys W.Fault diagnostic systems for agricultural machinery[J]. BIOSYSTEMS ENGINEERING, 2010,106(1):26-36. [3] Noureen S,Argazzi R,Monari A,et al.Novel Ru-based sunlight harvesters bearing dithienylpyrrolo (DTP)-bipyridine ligands: Synthesis,characterization and photovoltaic properties[J].DYES AND PIGMENTS, 2014,101:318-328. [4] Chen J,Huang Z.Research of Multi-signal Detecting Method and the Auto-alarm System on Combine Harvester[M]//PROCEEDINGS OF 2008 INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATIONIZATION,AUTOMATION AND ELECTRIFICATION IN AGRICULTURE. 2008:322-326. [5] Feng K,Mao W S,Yuan Z Q,et al.Study of an onboard information platform for a grain combine harvester[J].NEW ZEALAND JOURNAL OF AGRICULTURAL RESEARCH, 2007,50(5):927-934. [6] 张悦丹,李涛.对农用联合收割机故障的排除[J].农机使用与维修, 2013(08):42. [7] 王留锋.基于ARM的联合收割机信息处理系统设计开发[D].哈尔滨工业大学,2013. [8] 秦云.联合收割机负荷控制系统研究[D].江苏大学, 2012. [9] 高飞.联合收割机主要工作部件监测装置研究[D].浙江大学, 2012. [10] 梁学修.联合收割机自动监测系统研究[D].中国农业机械化科学研究院, 2013. [11] 夏连庆,梁学修,伟利国,等.联合收割机自动监测系统研究进展[J].农业机械, 2013(19):141-144. [12] 王春华.玉米联合收割机的故障诊断与排除[J].农村科学实验, 2013(10):37-38. [13] 李天祥,毛文军,南胜启.1075联合收割机发动机故障两侧[J].现代化农业, 1999(06):29. [14] 易立单.联合收割机堵塞故障监测系统研究[D].江苏大学, 2010. [15] 张成文.联合收割机脱粒滚筒负荷监测系统研究[D].中国农业科学院, 2013. [16] 何丽平.联合收割机液压系统故障诊断与分析[D].江苏大学, 2010. [17] 盛宏达,陆志伟,李国龙.水稻联合收割机故障分析和处理方法[J].湖南农机, 2013(03):143-145. [18] 王志,艾延廷,沙云东.基于BP神经网络的航空发动机整机振动故障诊断技术研究:2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会,中国四川成都, 2007[C]. [19] 吴文杰.基于信息融合的航空发动机故障诊断方法[D].电子科技大学, 2011. [20] 刘春文.久保田联合收割机发动机常见故障排除及保养[J].农机使用与维修, 2010(02):57-58. [21] 邓海利,罗康,崔国光,等.联合收割机发动机隔振性能的分析[J].西华大学学报(自然科学版), 2011(02):21-24. [22] 苏成玲.联合收割机发动机水温过高的预防[J].现代农机,2012(03):32-33. [23] T. Coen,W. Saeys, B.Missotten, et al. Cruise control on a combine harvester using model-based predictive control[J].Biosystems Engineering,2008(99):47-55. [24] Jun-ichi SATO,Kazuto SHIGETA,Yoshisada NAGASAKA. Automatic Operation of a Combined Harvester in a Rice Field[J]. Proceedings of the 1996 IEEE/SICE/RSJ International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems. [25] Nobutaka Ito.AGRICULTURAL ROBOIS IN JAPAN[J].IEEE International Workshop on Intelligent Robots and Systems. [26] P. Reyns, B.Missotten,H. Ramon, et al.A Review of Combine Sensors for Precision Farming[J]. Precision Agriculture,2002(3):162-182. [27] Ning Wang,Naiqiang Zhang,Maohua Wang.Wireless sensors in agriculture and food industry-Recent development and future perspective[J].Computer and Electronics in Agriculture, 2006(50):1-14. [28] 董进泉.基于灰色预测模糊控制的联合收割机负荷反馈装置的研制[D].江苏大学, 2010. [29] 兰海军,余利锋,肖新棉.国内外农业机械化现状与发展趋势[J].湖北农机化, 2007(6):36-37. [30] 吴清分,李松焱.近年来国外部分农业装备的技术发展趋势[J].现代农业装备, 2007(11):65-70. [31] 李君略,俞龙,刘华等.联合收割机监测系统研究现状及展望[J].现代农业装备, 2005(12):46-48. [32] 介战,刘红俊,侯凤云.中国精准农业联合收割机研究现状与前景展望[J].农业工程学报, 2005(2):179-182. [33] 陈进,李耀明.联合收割机转速监视报警装置的研制[J].农机化研究,1997(4):57-59. [34] 张淑红,陈进.联合收割机自动报警系统的设计[J].农机化研究,2002(3):72-74. [35] 王熙,王新忠,王智敏.电子技术在谷物联合收割机上的应用[J].现代化农业, 2003(10):35-36. [36] 中国农业机械化科学研究院.国内外收获机械化技术发展趋势[J].农机科技推广, 2003(5):4-5. [37] 黄新剑,朱俊平等.基于ARM7的农业机械故障检测系统[J].农机化研究,2009(6):183-188. [38] 魏新华,李耀明等.联合收割机工作过程智能监控装置的系统集成[J].农业工程学报, 2009,25(增刊2):56-60. [39] 陈进,吕世杰,李耀明.基于PLC的联合收获机作业流程故障诊断方法研究[J].农业机械学报, 2011(s1):112-116. [40] 贾友江.联合收割机发生故障的原因及排除[J].农业机械, 2011(13). [41] 左万里,武小悦.电子设备智能故障诊断技术发展综述[J].系统工程与电子技术, 2003(12):1572-1575. [42] 罗锦,孟晨,苏振中.故障诊断技术的发展和展望[J].自动化与仪器仪表, 2003(02):2-3. [43] 顾晓光.基于小波变换和支持向量机的电力电子电路故障诊断研究[D].河南大学, 2011. [44] 马翔楠,徐正国,王文海.模拟电路性能退化型故障诊断方法研究[J].电子测量与仪器学报, 2013(1). [45] 陈炜峰,陆静霞.故障诊断技术及其发展趋势[J].农机化研究,2005(02):10-12. [46] 赵永满,梅卫江,吴疆,等.机械故障诊断技术发展及趋势分析[J].机床与液压, 2009(10):255-256. [47] 鲍健.汽车故障诊断技术的现状与发展趋势[J].科技资讯,2012(05):110-111. [48] 赵翔,黄磊,刘健,等.现代故障诊断技术研究现状与趋势[J].后勤工程学院学报,2006(02):94-98. [49] 程琼,程艳红,陈福祥.非线性系统模糊预测控制研究[J].武汉工业大学学报,1999(1). [50] 解本铭,张伟.基于模糊PID的梭车速度控制仿真[J].机电产品开发与创新, 2010(4). [51] 赵建波.联合收割机负荷反馈智能控制系统的研究[D].江苏大学, 2009. [52] 吕成超,刘伟铭.基于多传感器的一种新型车型车种分类识别系统[J].科学技术与工程, 2011(33). [53] 刘玉婵,张书毕.基于遗传算法和模糊神经网络的矿区GPS高程转换[J].地矿测绘,2011(2). [54] 于金广.基于模糊神经网络的成品油管网泄漏检测方法[J].油气储运,2012(10). [55] 侯瑞.人工神经网络BP算法简介及应用[J].科技信息, 2011(3). [56] 李洁.BP网络的算法及在MATLAB上的程序仿真[J].西安航空技术高等专科学校学报, 2009(1). [57] 杨荣军.PLC应用技术及应用中注意问题[J].科技传播,2013(1). [58] 张文杰,王坤.浅谈CAN通信的硬件抗干扰设计[J].科技信息,2012(23). [59] 郭建甲,范新南,苏丽媛等.基于CAN总线的分布式高校公寓智能抄表系统设计与实现[J].工业控制计算机,2006(11). [60] 俊慧.VMware虚拟机的网络连接模式与原理[J].电脑知识与技术, 2012(35). [61] 姚玲英.运用MATLAB实现基于遗传算法自修正的模糊控制理论的仿真[J].东莞理工学院学报,2005(3). [62] 刘小利,袁小燕.用MATLAB-Simulink模拟简谐振动的合成[J].实验室科学, 2012(3). [63] 姜阳,孔峰.基于MATLAB遗传算法工具箱的控制系统设计仿真[J].广西工学院学报, 2001(4). [64] 姚玲英.运用MATLAB实现基于遗传算法自修正的模糊控制理论的仿真[J].东莞理工学院学报,2005(3). [65] 贺居锋.基于MATLAB/Simulink/GUIDE的PID工具箱的设计[D].东北大学,2005. 致 谢 时光荏苒，白驹过隙，转眼间三年的研究生生活已接近尾声，三年时间里，我得到了许多的帮助与关怀，我要对所有帮助过我的老师同学表达我衷心的感谢！ 首先，我最要感谢的是我的导师陈进教授，本论文得以最后完成，离不开陈老师悉心的指导与严格的要求。开题到实验方案的确定以及最终的论文写作部分，每个方面都凝聚了陈老师大量的时间与心血。在硕士的三年时间里，无论是在学习方面，还是生活方面，陈老师都给了我莫大的帮助。陈老师广博精深的学识、严谨的治学风范、富有创新的思维、诲人不倦的精神以及崇高的品质一直不断感染和激励着我前进，对我今后的工作和学习都将产生深远的影响，我将终身受益。在论文即将收稿之际，向陈老师表示衷心的感谢，谢谢陈老师！ 感谢测试计量技术与仪器学科所有的老师以及李耀明教授对我科研工作的指导与帮助。感谢课题组吕世杰师兄对我耐心的关心与指导，感谢师弟师妹们的支持，感谢魏丽花和高书苑以及光测11班所有同学在学术方面给与的无私帮助。 感谢江苏大学为我提供的美好的学习环境，丰富的学习资源、优良的科研氛围以及丰富的课余活动，江苏大学是我的本科和硕士生涯更加完善。感谢学院领导和老师的培养。 感谢我的父母和弟弟这么多年来对我一如既往的关心与支持，没有他们就没有的今天，没有他们的支持我不可能完成我的硕士论文。感谢他们的无私奉献！ 最后，谨向百忙之中抽空审阅我论文的专家和参加答辩的评委表示衷心的感谢，谢谢你们的支持！ 硕士生涯的结束预示着一段人生旅程的结束和另一段人生旅途的开端，我会铭记大家对我的教诲，更好的汇报社会，汇报祖国！ 攻读硕士学位期间参加的科研项目与科研成果 一、参加的科研项目 江苏省科技支撑计划，项目名称：联合收割机智能化关键技术研究，项目编号：BE2012312； 镇江市科技支撑计划，项目名称：联合收割机负荷反馈控制机故障诊断技术与装备，项目编号：NY2012028； 无锡市科技成果产业化资金项目，项目名称：智能化高产稻麦联合收割机关键技术的研发及产业化，项目编号：CYE22C1216； 校科研立项项目，项目名称：便携式挂钩，编号：12B147（已结题）。 二、已发表论文 [1]基于FNN的联合收割机故障诊断系统研究,稿件编号：2013090020，中国测试，第 二作者，导师第一作者。 [2]Reaserch of Multi-input Predictive Fault Diagnosis,稿件编号：MIM-0318-13，会议论文，第一作者。 三、专利 [1]发明专利：一种联合收割机多输入故障诊断方法及其装置,受理号：201310494117.5,第二作者，导师第一作者； [2]发明专利：一种基于FNN的切纵流联合收割机故障诊断方法及其装置，受理号： 201310493990.2，第二作者，导师第一作者； [3]发明专利：一种切纵流联合收割机故障诊断方法及其装置，受理号：201310015687.1，第三作者，导师第一作者。 [4]实用新型专利：一种便携式挂钩，授权号：201320651680.4，第一作者。 三、软件著作权 [1]基于PLC的切纵流联合收割机故障诊断，授权号：2013R11L010155.，第三作者，导师第一作者。 工程文件名 局部变量说明区 程序体 对象管理区 变量输出显示区 _1234567893.vsd � U（x） X NB NM NS ZO PS PM PB _1234567897.vsd � � � 开始 系统初始化� 数据采集子程序 采样是否结束� 故障诊断子程序 故障诊断子程序 控制算法子程序 是否结束� 结束 Y� N� Y� N� _1234567899.vsd � � � � � N� 设置FNN 诊断规则表� 设置输入x输出y 的量化表� 定时采样结束� 输入x的模糊 量化处理� 查询FNN诊断规则表得到输出y’ 查询输出量化表得到精确的输出值y Y 开始 结束� _1234567901.vsd � � � 开始 上电初始化 接收数据子程序 是否接收完成� 显示数据子程序 接收故障诊断结果子程序 是否接收完成� 显示故障诊断结果子程序 是否结束� 结束 Y� N� Y� N� Y� N� _1234567902.vsd � � � 开始� 初始化� 调用接收故障诊断结果子程序 结果为正常 接收完成� 结果为预警 是否结束 开蜂鸣器，显示预警指示灯 结束 开蜂鸣器，显示预警指 示灯 显示正常指示灯 N Y� Y� N Y� N _1234567900.vsd � � � 开始� 接收故障诊断结果 故障诊断结果为正常� 输出不变控 制信号 故障诊断结果为正常� 输出降速控制信号 输出停机控制信号 结束 是否结束 Y� N Y� N _1234567898.vsd � � � 开始 数据开始接受� 计时器是否到0.5s� 读取PI端口的数据� PI清零，重新计数� 计算转速 是否结束 结束 _1234567895.unknown _1234567896.vsd � � � 基于FNN的联合收割机故障诊断报警系统 1、系统运行状态参数显示 割台搅龙转速：� 0� LED� 输粮搅龙转速:� 0� LED� 输送槽转速：� 0� LED� 切流滚筒转速:� 纵轴流滚筒转速:� 0� 0� LED� LED� 前进速度:� 0� LED� 2、LED显示说明 正常灯： LED� 预警灯： LED� 报警灯： LED� _1234567894.unknown _1234567891.vsd � � 模糊化 +� 模糊预测模型 模糊输出值 预测 反馈校正 在线校正 输入 输出 U — _1234567892.unknown _1234567890.vsd � PLC控制模块� 电源模块 CAN通信 按键显示模块 声光报警模块 步进电机 联合收 割机 信号采集调理模块