基于SDAE-BP的聯合收割機作業故障監測

習晨博，楊光友，劉 浪，劉 景，陳學海，馬志艷

基于SDAE-BP的聯合收割機作業故障監測

習晨博，楊光友※，劉 浪，劉 景，陳學海，馬志艷

（1. 湖北工業大學農機工程研究設計院，武漢 430068；2. 湖北省農機裝備智能化工程技術研究中心，武漢 430068）

為了解決聯合收割機作業故障的非線性特征信號難以提取的問題，該研究提出了一種基于堆疊去噪自動編碼器（Stack Denoising Auto Encoder, SDAE）和BP神經網絡（Back Propagation，BP）融合的聯合收割機作業故障監測及診斷的方法（SDAE-BP）。以轉速傳感器采集聯合收割機脫粒滾筒轉速、籽粒攪龍轉速、喂入攪龍轉速、雜余攪龍轉速、風機轉速、輸送鏈耙轉速、割刀頻率以及逐稿器振動頻率，并將采集的數據集作為系統的輸入。利用SDAE提取輸入信號的深層次特征，并由BP神經網絡辨識收割機作業狀態，實現聯合收割機故障監測。在SDAE-BP模型訓練過程中，去噪自動編碼器（Denoising Auto Encode, DAE）依次經帶有不同分布中心噪聲的原始數據進行訓練，然后將其堆疊，并通過誤差反向傳播算法對模型參數進行優化，以提升模型識別故障性能和泛化能力。試驗結果表明，對于2018年聯合收割機田間試驗數據，模型的故障診斷準確率達到99.00%，與SDAE和BP神經網絡相比，分別提高了1.5和4.5個百分點。將SDAE－BP故障診斷模型用2019年的試驗數據進行更新，并用2018年和2019年試驗數據進行測試，結果表明，更新后的模型對2018年試驗數據的故障識別準確率為99.25%，對2019年試驗數據的故障識別準確率為98.74%，更新后模型在2019試驗數據集上的故障識別準確率較未更新模型提高了6.52個百分點。該文所建模型能夠準確識別聯合收割機的故障類型，且具有較好的魯棒性，對旋轉型機械故障監測及預警具有參考價值。

農業機械；故障診斷；試驗；聯合收割機；SDAE-BP模型；深層次特征；BP神經網絡

0 引 言

聯合收割機的工作狀態直接影響農作物收獲作業的效率和質量。由于聯合收割機收割作業是較為復雜的農機作業，在作業行駛速度過快、作物濕度較大等條件下，如果操作不當會導致喂入攪龍、脫粒滾筒、輸送鏈耙等運動部件堵塞，作業時間過長會導致逐稿器傳動皮帶打滑等作業故障[1-4]。針對聯合收割機故障監測和診斷的問題，國內外已有了不少研究。如Fendt公司在其生產的聯合收割機上通過融合收割機關鍵部位的轉速、扭矩以及溫度等信息，判斷聯合收割機整機整體堵塞程度，并給出故障發生位置[5]。Craessaerts等[6]采用自組織特征映射(Self-Organizing Feature Mapping, SOM)網絡對轉速的原始信號進行降維處理，使用BP神經網絡絡進行故障診斷，并成功應用到荷蘭的CX聯合收割機上，取得了良好的效果。易立單[7]設計的聯合收割機堵塞故障診斷系統，選取收割機上關鍵位置傳動軸轉速變化作為特征向量對收割機的工作狀態進行監測。陳進等[8]提出了基于模糊神經網絡的故障診斷報警系統，此方法改善了系統的非線性和大延時的缺點，但是當原始信號中包含大量噪聲，此方法無法直接應用于原始數據。此外，Gong等[9]提出了一種基于加速度的多輸入預測故障診斷系統，采集發動機振動信息和關鍵部位的轉速，通過故障診斷算法得到故障類型。目前的聯合收割機作業故障監測及診斷僅使用直接監測到的關鍵部位傳動軸轉速，對于傳動軸轉速的非線性特性以及深層次特征提取問題還未進行深入研究[10-12]。聯合收割機故障監測方法的診斷準確率有待進一步提升。為了提高聯合收割機作業故障診斷的準確率，本文提出將堆疊去噪自編碼器[13-15]（Stack Denoising Auto Encoder, SDAE）和BP神經網絡[16-17]結合（Back Propagation Neural Network, BPNN）的聯合收割機作業故障診斷模型（SDAE-BP），采用多個去噪自編碼器堆疊的SDAE提取故障數據的深層次特征[18-19]，建立聯合收割機各種故障數據和故障類型之間的非線性映射[20]。為增強模型的魯棒性，在模型訓練時使用多個不同分布中心的噪聲，以提升模型泛化能力，擺脫聯合收割機作業監測對人工診斷經驗的依賴。

1 基于SDAE-BP的聯合收割機作業故障診斷系統結構

基于SDAE-BP的聯合收割機作業故障監測系統主要包括研華科技的IPC-610L型嵌入式工控機和USB-4711數據采集模塊、三松機電的NJK-5002C型轉速傳感器、天海藍科技的EYOYO 7英寸交互式顯示屏以及南一自動化科技的LTE-1101J型聲光報警裝置等。其中NJK-5002C型轉速傳感器在工作溫度?45～85 ℃內的精度小于1%，線性度小于0.1%，檢測距離為1 mm±10%，響應頻率為0～20 kHz；USB-4711數據采集模塊采集速率可達150 kHz，擁有16路模擬輸入通道。數據采集頻率設置為5 Hz，系統結構如圖1所示。

圖1 聯合收割機作業故障監測系統

系統以雷沃RG50型聯合收割機為試驗樣機，安裝速度傳感器檢測風機轉速、脫粒滾筒轉速、輸送鏈耙轉速、喂入攪龍轉速、雜余攪龍轉速、籽粒攪龍轉速、逐稿器和割刀往復頻率，經數據采集模塊將傳感器信息傳至車載嵌入式工控機，故障診斷系統實時監測聯合收割機運行狀態，如當前是故障狀態，則通過聲光報警裝置發出警報并在顯示屏上顯示故障發生的位置。

2 SDAE-BP模型

本文在傳統的單一高斯噪聲SDAE基礎上，引入不同分布中心的高斯噪聲。噪聲分布中心距離原點越遠，數據破壞程度越重。用嚴重破壞后的數據訓練堆疊自編碼網絡模型，能夠學習到數據的全局粗粒化特征[26]。噪聲分布中心靠近原點時，數據破壞程度較小，運用這種數據，自編碼網絡模型能夠學習到數據的局部細粒化特征。SDAE利用多個不同分布中心的高斯噪聲對原始數據進行不同程度的破壞，使SDAE模型可以同時學習到原始輸入數據的全局粗粒化特征和局部細粒化特征，從而提高模型的深層特征表示能力。相對于單一的高斯噪聲SDAE來說，多個不同分布中心的高斯噪聲SDAE能夠學習到原始輸入數據的更深層次特征表示，具有更好的魯棒性。

注：x聯合收割機相關作業部件的轉速，r·min-1；為加入噪聲后的聯合收割機相關作業部件的轉速，r·min-1；y為經過自動編碼器重構的聯合收割機相關作業部件的轉速，r·min-1；L(x,y)為x和y之間的均方誤差，r·min-1；h為深層特征；fθ為編碼器；gθ為解碼器；qD為添加噪聲。

圖3為本文堆疊去噪自編碼器（SDAE）的訓練步驟流程圖。如圖3，首先進行無監督預訓練，無監督預訓練是利用輸入數據依次對每個DAE模型進行訓練；其次進行監督式微調訓練，監督式訓練是利用頂層BP神經網絡和數據標簽對堆疊的DAE進行微調。從而得到最優的SDAE網絡模型。可以看出，本文使用的SDAE由傳統的SDAE在多個不同噪聲中心的高斯噪聲下依次進行訓練。其中μ為第個高斯噪聲分布中心，≥≥1，為第個噪聲分布中心，μ?1>μ。

注：h1為經DAE1提取的特征；為h1經過加噪處理的特征；h2為經DAE2提取的特征；h3為經過DAE3提取的特征。

設M為第個數據樣本，y為第個數據樣本標簽，則訓練數據集為：

式中m為第個數據樣本的第個元素，為數據樣本個數。

2.1 SDAE的無監督預訓練過程

2.1.1 初始訓練

式中s是非線性激活函數，常用sigmoid函數，為權重矩陣，為偏置向量。

4）通過優化目標函數式（4）完成去噪自編碼器的訓練：

2.1.2 多噪聲混合訓練

3）計算新的噪聲中心：

式中Δ是噪聲分布中心更新的步長。

返回到步驟1）繼續對模型進行新一輪的訓練，直至第3個噪聲分布中心時，結束訓練。

2.2 SDAE的有監督微調訓練過程

3 SDAE-BP模型性能試驗

3.1 數據采集與信號預處理

3.1.1 試驗材料與設備

為了檢驗模型在實際作業環境中的性能，于2018年12月在武漢市黃陂區進行聯合收割機水稻收獲作業的相關試驗。試驗機型為雷沃RG50，稻谷品種為R1377。試驗田水稻平均株高為77 cm、籽粒含水率為23%、長勢均勻且無倒伏，在收割試驗時，割茬高度為8 cm左右，割幅寬度為2 m。試驗儀器包括LDS-1G 1H型水分測定儀（測量誤差≤0.5%，水分測量范圍3%～35%）；卷尺（量程0～100 m）以及車載數據采集和故障診斷系統。

3.1.2 試驗指標和方法

根據GB/T 8097-2008《收獲機械聯合收割機試驗方法》[30]，考察所設計的SDAE-BP模型性能，選取故障識別準確率作為試驗指標。

式中accuracy為SDAE-BP模型故障識別準確率，%；為模型診斷正確的樣本個數；total為模型累計診斷的樣本個數。

3.1.3 試驗方案

根據聯合收割機傳動路線圖以及聯合收割機故障發生條件，確定導致聯合收割機作業故障的主要因素為作業速度過快、發動機油門過小、稻谷濕度較大、稻谷大面積倒伏以及收割機自身機械故障。因此，選取作業速度、發動機油門、輸送鏈耙傳動帶張緊輪以及逐稿器張緊輪彈簧作為試驗因素。根據前期研究，雷沃RG50型聯合收割機田間試驗較優的作業速度為4±0.5 km/h。由于自然發生故障不可預知和出現次數較少，試驗時人為設置故障發生的條件，使聯合收割機出現特定的故障現象，如喂入攪龍、輸送鏈耙、脫粒滾筒堵塞故障以及逐稿器帶輪皮帶打滑故障等，故障設置如表1所示。每種試驗重復5次，單次收割作業長度為50 m，故障模擬試驗場景如圖4所示。通過上述試驗獲得不同故障發生時聯合收割機相應部件的轉速信息。

表1 故障設置

1.逐稿器帶輪 2.雜余攪龍帶輪 3.逐稿器張緊輪 4.籽粒攪龍帶輪 5.變速帶輪6.輸送鏈耙張緊輪7.輸送鏈耙張緊輪調節彈簧 8.脫粒滾筒

3.1.4 數據預處理

由于試驗中系統存在干擾，采集到的原始轉速數據存在0值、異常值和缺失值，因此有必要對試驗數據進行預處理[31]。如果一個樣本中所有屬性都為0，則刪除該樣本；對于超過對應部件最高轉速的異常值，通過線性插值進行替換；對于缺失值通過樣條插值法進行填補。依據雷沃RG50的正常工作參數范圍，設置逐稿器頻率為7.6～8.0 Hz、雜余攪龍轉速為1 200～1 400 r/min、籽粒攪龍轉速為900～1 000 r/min、風機轉速為1 400～1 550 r/min、輸送鏈耙轉速為500～610 r/min、脫離滾筒轉速為700～820 r/min、喂入攪龍轉速為520～650 r/min以及割刀頻率為4.5～5.4 Hz。根據每個故障的具體發生時間，將采集到的數據分為7類故障樣本。經過數據預處理之后，共獲得2 400個數據樣本，包括1 540個聯合收割機工作正常數據樣本、96個喂入攪龍嚴重堵塞數據樣本、100個脫粒滾筒輕微堵塞數據樣本、94個輸送鏈耙嚴重堵塞數據樣本、290個逐稿器皮帶打滑數據樣本、160個喂入攪龍輕微堵塞和108個輸送鏈耙輕微堵的數據樣本以及42個脫粒滾筒嚴重堵塞數據樣本。對數據樣本建立對應的狀態標簽，如表2所示。

表2 聯合收割機作業故障標簽

3.2 模型訓練與測試

3.2.1 SDAE-BP模型訓練

將試驗得到的2 400個數據樣本劃分為包含2 000個數據樣本訓練集和包含400個數據樣本的測試集。

對數據進行歸一化能夠提升模型的收斂速度、運行速度以及模型的精度，在模型訓練之前首先通過式（7）對數據集進行0～1歸一化處理，使其值落在[0,1]區間內。

本文SDAE-BP模型包括1個輸入層，3個隱藏層和1個一層的BP神經網絡分類層。SDAE深度網絡模型的參數設置如表3所示。

表3 SDAE深度網絡模型的參數設置

該SDAE模型具有3個自編碼網絡，對于每個自編碼網絡均使用Sigmoid作為激活函數，BP神經網絡的隱含層激活函數為ReLU。使用隨機梯度下降算法優化SDAE模型中的所有參數。數據批次大小為200。SDAE模型引入4個超參數，分別是初始噪聲分布中心0,為0.05；終止噪聲分布中心μ，為0.15；噪聲分布中心變化步長Δ，為0.05；迭代次數，為12 000。最終訓練得到的SDAE-BP模型如圖5所示。

注：S為聯合收割機的實際轉速，r·min-1；M為傳感器測得的轉速，r·min-1；X*為歸一化后的數據；f為經SDAE-BP模型診斷的聯合收割機作業故障類型。

3.2.2 結果與分析

SDAE-BP模型的故障識別準確率和不同噪聲分布中心下的重構誤差曲線變化如圖6所示。由圖6a可以看出，在訓練步數達到3000之后趨于穩定，模型總準確率為99.3%，但是在訓練過程中，模型收斂速度較為緩慢。如圖6b所示，噪聲分布中心為0.05時，訓練數據的重構誤差為16.53r/min左右；噪聲分布中心為0.1時，重構誤差為23.94r/min左右；噪聲分布中心為0.15時，重構誤差為39.35r/min左右。即隨著噪聲分布中心距離原點越遠，噪聲強度越大，SDAE的重構損失誤差也越大。

圖6 SDAE-BP模型故障識別準確率和重構誤差曲線圖

SDAE-BP模型在2018試驗數據測試集的測試結果如表4所示。其中2個喂入攪龍輕微堵塞樣本被錯誤識別為喂入攪龍嚴重堵塞，1個喂入攪龍嚴重堵塞被錯誤識別為喂入攪龍輕微堵塞。出現識別錯誤的原因是由于輕微堵塞和重度堵塞是一個漸變過程，存在過渡階段，從而出現無法準確判斷出聯合收割機故障狀態的情況。

表4 SDAE-BP模型對2018年測試集數據的故障識別結果

4 模型有效性檢驗

將本文SDAE-BP模型和與該模型具有相同隱藏層的BP神經網絡以及單一噪聲分布中心的SDAE進行比較，3種不同模型對測試集中不同聯合收割機故障狀態識別準確率如表5所示。由表4和表5可知，在具有相同隱藏層數的條件下，SDAE-BP模型的故障識別準確率比BP神經網絡和SDAE模型分別提高了4.5和1.5個百分點。因此，SDAE-BP模型比單一的BP神經網絡具有更優的性能。對于喂入攪龍嚴重堵塞故障，SDAE-BP模型的準確率為93.75%，而BP神經網絡的準確率為43.7%，兩者之間差距較大的原因是SDAE-BP神經網絡能學習到聯合收割機工作狀態數據集的全局粗粒化特征和局部細粒化特征，而BP神經網絡無法學習到數據集的深層次特征。但是2種模型對喂入攪龍輕微堵塞、喂入攪龍嚴重堵塞和輸送鏈耙輕微堵塞這3種故障的識別準確率都有所降低，原因可能是在輕微堵塞向嚴重堵塞的發展過程中，過渡數據之間無明顯差別，導致識別準確率有所降低。

為進一步檢驗模型的有效性，于2019年11月在武漢市黃陂區進行聯合收割機水稻收獲作業的相關試驗。試驗機型為雷沃RG50，水稻品種為R1377。試驗田水稻平均株高為75 cm、籽粒含水率為23.7%、長勢均勻且無倒伏，在收割試驗時，割茬高度為8 cm左右，割幅寬度為2 m。試驗儀器包括LDS-1G 1H型水分測定儀（測量誤差≤0.5%，水分測量范圍3%～35%）；卷尺（量程0～100 m）；車載數據采集及故障診斷系統。試驗方法及內容同2018年。試驗獲得不同故障發生時聯合收割機相應部件的轉速信息，使用2018年的SDAE-BP模型對2019年試驗的2 547個樣本數據進行測試，結果如表6所示。

表5 不同模型對聯合收割機作業故障的診斷結果

表6 SDAE-BP模型對2019年數據集的故障識別結果

由表6可知，模型對2019年逐稿器皮帶打滑試驗數據的故障診斷準確率為92.92%，準確率明顯降低。這是因為聯合收割機在2019年的性能狀態較2018年出現差別，另外還有2018年的測試數據集樣本量較少且存在數據不均衡現象，導致模型的魯棒性不高。

將本文所提的故障診斷模型用2019年的試驗數據進行重新訓練，得到2019年SDAE-BP模型，并用其對2018年和2019年試驗數據進行測試，結果如表7所示，更新后的模型對2018年試驗數據的故障識別準確率為99.25%，對2019年試驗數據的故障識別準確率為98.74%，更新后的模型在2019試驗數據集上的故障識別準確率提高了6.52個百分點。

表7 更新后的SDAE-BP模型對2018－2019年數據集的故障識別結果

由表7可知，使用2019年數據訓練更新的SDAE-BP模型，對2019年數據集的故障識別準確率有了大幅提升，且在2018年測試數據集上也有良好表現。由此可知，如果能及時對SDAE-BP模型進行有效更新，模型將會獲得更高的準確率和更好的魯棒性。

5 結 論

本文提出了一種改進的SDAE與BP網絡融合的聯合收割機故障診斷模型，并通過聯合收割機故障診斷試驗驗證了模型的有效性與魯棒性。主要結論如下：

1）SDAE-BP深度網絡模型能夠學習到數據的深層次特征，實現聯合收割機在不同工作狀態下運動學參數特征地自動提取，為聯合收割機作業故障診斷提供了一種新的技術手段。

2）SDAE-BP模型在訓練過程中引入不同分布中心的高斯噪聲，提高了模型學習特征的能力，使其具有更好的類內聚集性和類間區分度較高的深層次特征，模型具有更強的魯棒性。

3）與BP神經網絡和SDAE模型相比，SDAE-BP模型的平均故障識別準確率分別提高了4.5和1.5個百分點，識別精度更高。

4）更新后的SDAE-BP模型較原模型的故障識別準確率提高了6.52個百分點，因此適時更新SDAE-BP模型對保持模型較高的故障診斷準確率具有重要意義，后續可進一步研究模型的更新策略和方法。

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Operation faults monitoring of combine harvester based on SDAE-BP

Xi Chenbo,Yang Guangyou※, Liu Lang, Liu Jing, Chen Xuehai, Ma Zhiyan

(1. Institute of Agricultural Machinery, Hubei University of Technology, Wuhan, 430068, China;2.Hubei Engineering Research Center for Intellectualization of Agricultural Equipment, Wuhan, 430068, China)

In order to solve the problem of deep feature extraction of nonlinear feature signal of operation faults of combineharvester and improve the diagnosis accuracy of fault recognition, a method based on Stack Denoising Auto Encoder -Back Propagation neural network(SDAE-BP) model was proposed in this study. Lovol RG50 combine harvester was used as the test prototype, according to the analysis of the working procedure and failure mechanism of each component of combine harvester, NJK-5002C speed sensor was used to collect the rotation speed signal of feeding auger , impurity auger , grain beat auger, fan, threshing cylinder and conveyor chain harrow, and the frequency signal of sickles and straw walker, and the collected data sets were used as the input of the monitoring system. The monitoring system was consist of IPC-610L embedded industrial computer, USB-4711 data acquisition module, EYOYO interactive display screen and LTE-1101J sound and light alarm device. The SDAE model was used to extract the deep feature of the input signal, the extracted deep feature was sent to the BP neural network and then the operation status of combine harvester was classified. During the training process, the first step was to train the DAEs (Denoising Auto Encoder) under different gaussian noises distribution center respectively, after all the DAEs was trained, stacking the DAEs all together and fine-tuning the model’s parameters through the error back propagation algorithm. The noise center of DAE was far away from 0, which meaned that the original data was seriously damaged, the model could learn global coarse grained features, the noise center of DAE was close to 0, which indicateds that the damage degree of original data was low, and the model could learn local coarse grained features, in other words, training each DAE with different gaussian noise centers, the SDAE model would learn both global and local coarse grained characteristics which was of great significant to improve the model’s expressive ability of deep feature. The experiments were carried out in 2018 to verify the proposed method, and the results showed the diagnostic accuracy rate reached 99.00%, which improved by 1.50 and 4.50 percentage points respectively compared with SDAE and BP neural network. The DAE-BP model was updated with the test data of 2019, and tested with the data of 2018 and 2019. The results show that the fault identification accuracy rate of the updated model for the test data in 2018 was 99.25%, and that for the test data in 2019 was 98.74%,which increased by 6.52 percentage points than that of the unupdated model. The model established in this paper can accurately identify the fault type of combine harvester, and has good robustness, which has reference value for the fault monitoring and early warning of rotating machinery.

agricultural machinery; fault detection; experiments; combine harvester; Stack Denoising Auto Encoder-Back Propagation(SDAE-BP) model; deep layer characteristics; BP neural network

習晨博，楊光友，劉浪，等. 基于SDAE-BP的聯合收割機作業故障監測[J]. 農業工程學報，2020，36(17)：46-53.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.006 http://www.tcsae.org

Xi Chenbo, Yang Guangyou, Liu Lang, et al. Operation faults monitoring of combine harvester based on SDAE-BP[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(17): 46-53. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.006 http://www.tcsae.org

2020-02-09

2020-08-10

國家重點研發項目（2017YFD0700600）；國家重點研發項目（2018YFB0105300）

習晨博，研究方向為農業設備故障智能診斷研究。Email：xichenbo@126.com

楊光友，博士，教授，研究方向為農業智能裝備研究。Email：pekka@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.006

S22; TP183

A

1002-6819(2020)-17-0046-08