農用汽車發動機狀態監測系統與診斷方法研究

李立達

摘 要：通過多種信號收集、分析處理系統的設計、故障診斷系統的搭建等對農用汽車發動機的運行性能及故障狀態檢測、信號搜集與處理算法的研究等進行了詳細的闡述，并且提出了一種依托于信息融合的BP神經網絡農用汽車發動機故障診斷方法。經過大量的實驗論證，該系統擁有運行穩定、診斷準確等優點，可以滿足當前的診斷需求。

關鍵詞：農用汽車;發動機;狀態檢測;診斷方法

中圖分類號：S229.1文獻標識碼：A

doi：10.14031/j.cnki.njwx.2019.10.015

農用汽車是我國農業機械化的最主要生產用具之一，在中國從傳統農業朝著機械化農業過渡的重要時期發揮著重要的作用。發動機作為一個極其復雜的系統，同時也是農用汽車的核心組件，與其相關的故障是引起事故的主要因素之一。發動機在運行過程中的各項參數變化同自身的技術狀況、故障狀態等具有緊密的聯系。

1 整體設計

1.1 基本原理概述

農用汽車發動機的作業情況與伴隨過程參數由PCI采集卡對傳感器信號做出收集操作，緊接著傳送到控制機室完成濾波操作，取得必要的參數。在把收集到的所有參數進行預處理、成分及特征提取、信息整合等相關操作后，獲得發動機故障診斷的特征向量，進而提供給故障診斷算法，用以識別農用汽車發動機的運行狀況。

1.2 流程設計

我們在對農用汽車發動機工況信號與伴隨參數信號進行采集操作后，傳送至數據解析模塊，完成信號評定任務。若超限，那么系統便會自動報警;反之，借助系統對特征向量的各類提取操作，我們可以判斷信號是否正常。如果信號處于非正常狀態，那么將由系統展開簡易判定，然后是精密判斷，最后定格發動機的故障層級，更嚴重時便會直接停機。

2 信號的采集與處理

采集卡、傳感器和信號調理測控軟件等共同組成了農用汽車發動機故障監測系統。傳感器收集發動機的多種原始信號，通過特定的處理獲得發動機故障診斷測試系統需要的信號參數。經由軟件的剖析，收集到的信號可能會有一些高斯噪聲，通過中值濾波算法來去除信號當中的這些噪聲。

2.1 信息融合在線診斷狀態研究

（1）信息融合算法研究。我們通過傳感器獲取到和發動機狀態有關的所需信號后，借助對所采集信號的處理操作，獲取到一些相關的即時數據;另外，由于目前的原始信息量巨大、速度不夠快、表現性較差等，因此我們必須對這部分信息采取信息融合、關鍵特征提取等必要的操作，目的是更好地完成對被測對象的最終評價。

（2）基于專家知識庫的故障診斷模型研究。通過上述內容，對傳感器信息融合技術展開深入、全面的剖析，并且對信息融合的診斷值算法進行了論證。考慮到檢測診斷系統的綜合性、復雜性特點，以往的較為單一的信息診斷模式早已經不能滿足精確診斷的基本需求。在此情況下，我們應當借助傳感器完成對各種采集信息的融合操作，從而快速提高診斷的精確程度。在故障診斷的環節當中，專業人士不僅擁有扎實的理論儲備，同時具有科學選擇并應用理論知識進行剖析的能力。本文主要是以知識庫當中的領域理論為前提，合理選擇診斷方式，同時將各方面的診斷信息與診斷結論進行融合，最終達到精確診斷的目的。

2.2 測試診斷平臺的搭建與研究

（1）故障診斷算法研究。對各類潛在及已經顯現出的故障征兆進行深入搜查是農用汽車發動機故障診斷的實質。之前我們通常是依靠人工檢查的方式解決各類發動機故障問題，此手段一般都是問題出現后所采取的行動，同時其檢查效果與有效性受到檢測者技術水平的鉗制，不但費時費力，也無法保證良好的效果。現如今，市場上采取的診斷方式大多基于邏輯分析法，這一模式的實現環節十分復雜，難以迎合網上檢測的基本需求。對于上述各類問題，我們在結合BP網絡神經在線診斷算法的基礎上，完成了發動機故障的在線檢測操作。針對發動機故障診斷過程中出現的一系列問題，我們在對發動機運行狀態參數做出信息融合操作的同時，依據各參數之間的關聯，建立起BP神經網絡故障診斷模型。

（2）故障診斷平臺的實現。基本實現了農用汽車發動機故障檢測與診斷平臺的研發目的。該平臺能夠完成單一項目診斷或綜合項目診斷，并且可設置自動或者手動操作。其主要能夠實現廢氣排放系統診斷、機體振動測試診斷以及燃油供給診斷等。

3 結語

綜上所述，本文主要對以下內容進行了詳細的闡述。農用汽車發動機狀態檢測及故障診斷系統的設計;信息采集和處理算法的研究，借助中值濾波算法解決高斯噪聲問題;構建了農用汽車發動機故障診斷平臺，對基于信息融合的故障診斷算法進行了深入研究。

參考文獻：

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