基于BPNN與DS理論的聯合收割機監控系統設計

陳 進，徐 凱，王學磊，丁 松

(江蘇大學 機械工程學院，江蘇 鎮江 212013)

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基于BPNN與DS理論的聯合收割機監控系統設計

陳 進，徐 凱，王學磊，丁 松

(江蘇大學 機械工程學院，江蘇 鎮江 212013)

為了實時掌握收割機工作狀態，提高堵塞故障預警和預處理的能力，設計了一種聯合收割機智能監控系統。該系統以單片機為主控制器，觸摸屏為人機交互系統，運用基于BPNN(BP神經網絡)與DS理論的堵塞故障診斷算法分析收割機工作狀態，依據診斷結果自動控制收割機前進速度，實現優化聯合收割機工作狀態，降低堵塞故障發生率的目的。試驗表明，系統操作方便、運行穩定，改善收割機操控環境，使得堵塞故障預警時間達到3 s以上，降低了堵塞故障發生率。

聯合收割機；BP神經網絡；DS理論；故障診斷；自動控制；故障預警

國外聯合收割機已普遍實現高度智能化，并朝著全自動化的方向發展。但是國產聯合收割機機械自動化及智能監控系統的研究仍處于初期階段，在故障診斷預警系統與故障預處理系統相融合的領域研究不足[1-3]。聯合收割機堵塞故障的發生往往是由量變導致質變的結果，現有研究成果一般是在故障發生后進行報警，提醒駕駛員采取緊急措施。故障已經發生，對收獲質量和車況已經形成影響。

為此本文提出一種智能化監控系統，利用基于BPNN與DS理論相結合堵塞故障診斷算法，對聯合收割機關鍵部件轉速信息進行分析，判斷其是否存在發生堵塞故障的趨勢，實現故障的預警。……