農業機械設計中的可靠性分析與故障診斷技術研究

姜天根

（貴州電子信息職業技術學院，貴州 黔東南州 556000）

在現代農業生產過程中，農業機械的作用日益顯著，它不僅提高了作業效率，降低了人力成本，同時也是提升農業現代化水平的關鍵因素[1]。然而，隨著農業機械化程度的不斷提高，其運行的可靠性與故障診斷技術的研究也變得尤為重要。本文旨在探討農業機械設計中可靠性分析與故障診斷技術的理論基礎、應用方法及其集成應用的實踐效果，從而為農業機械的設計、運行維護及管理提供理論指導和技術支撐。

1 農業機械設計的可靠性分析

1.1 可靠性分析的定義與原理

可靠性分析是工程學中的一個重要分支，專注于產品和系統在規定條件下完成預期功能的能力和概率。在農業機械設計領域，它涉及機械設備在特定操作環境和預定時間內無故障運行的可能性。這一分析通過定量的可靠性指標，如失效率（λ）、平均無故障時間（MTTF）、平均維修時間（MTTR）和可靠度（R(t)）來度量[2]。例如，失效率作為單位時間內可能出現的故障次數的度量，對預測設備的維護周期和壽命規劃至關重要。通過應用統計學原理，如威布爾分布和指數分布，可靠性工程師能夠模型化故障數據，估計參數并預測未來的可靠性表現。這些分布能夠反映出農業機械部件的失效特性和壽命周期，從而允許設計者進行優化以提高總體可靠性。此外，復雜的系統可靠性模型，如故障樹分析（FTA）和故障模式、影響和臨界性分析（FMECA），使得識別潛在的弱點和失效模式成為可能，進而可制定相應的預防措施。這些技術的應用確保了設計過程中系統性能的可靠性和穩健性，最終推動了農業機械設計的科學化和精確化發展。

1.2 農業機械設計中的可靠性因素

農業機械設計的可靠性因素是多方面的，涵蓋材料選擇、結構設計、環境適應性、操作復雜性及維護便捷性等。材料的穩定性與耐久性直接影響到機械設備的使用壽命和維護周期，因此選擇合適的材料，如高強度合金鋼或耐腐蝕復合材料，是可靠性設計中需要首要考慮的。例如，采用具有高彈性模量（200 GPa 以上）和良好疲勞強度（500 MPa 以上）的材料可以有效提高機械結構的穩定性和承載能力。此外，設計的冗余度是提高可靠性的又一重要因素，如使用雙重控制系統和備用部件，其目標是在主要系統失效時提供連續性[3]。環境適應性也是農業機械可靠性的關鍵，考慮到機械將在多變的田間條件下使用，設計必須能夠承受溫度波動、濕度變化以及土壤顆粒磨損等因素的考驗。操作復雜性的降低可以通過用戶界面的簡化和自動化控制系統的集成來實現，減少操作錯誤并提高效率。維護便捷性亦不可忽視，通過模塊化設計和快速更換部件的策略，使得現場維修更加快捷，減少了機械停機時間。

1.3 可靠性分析方法在農業機械設計中的應用

在農業機械設計中，可靠性分析方法的應用是確保設計滿足長期耐用性和效率要求的核心環節[4]。采用如故障模式效應分析（FMEA）的方式可定性識別和評估潛在故障對系統性能的影響，而量化方法如故障樹分析（FTA）則是通過構建邏輯圖模型，計算系統故障的概率為PF=∑(PE1·PE2…PEn)。其中，PEn是單一事件發生的概率，允許設計師評估復雜系統的可靠性。此外，使用蒙特卡洛模擬可以通過隨機采樣來預測農業機械的可靠性指標，如系統的平均無故障時間（MTTF）。這些方法結合先進的計算技術，如使用偏差分析來預測和優化設計參數，不僅提高了農業機械的可靠性，也為農業生產的持續性提供了強有力的技術保障。

2 農業機械設計的故障診斷技術研究

2.1 故障診斷技術的基礎理論

故障診斷技術的基礎理論是建立在系統分析和信號處理之上的，其核心在于通過監測和解析農業機械的信號或數據來及時檢測、識別并定位故障[5]。這一過程通常涉及數據的采集、特征提取、模式識別和決策制定四個主要步驟。在數據采集階段，利用傳感器網絡收集關鍵參數，如振動頻率、溫度、壓力和電流等，這些參數通常呈現為連續性時間序列數據，復雜性要求高精度的測量設備以及高速的數據傳輸能力。特征提取是從這些數據中提煉出表征系統健康狀況的關鍵指標，例如，振動數據的傅里葉變換可以揭示特定頻域下的異常能量集中，而時間序列分析則可以揭示異常的周期性模式。模式識別則是使用算法如神經網絡、支持向量機或隱馬爾可夫模型等高級統計工具來分類正常和異常的操作狀態。決策制定是基于上述分析結果，通過設定閾值或使用故障樹等邏輯模型來確定故障的具體類型和位置。例如，基于貝葉斯網絡的故障診斷能夠給出故障概率的定量估計，形式為P（Failure|Evidence），為維護團隊提供了明確的決策依據。這些理論和技術的應用提高了農業機械的診斷速度和準確性，顯著降低了因故障導致的停機時間和維護成本。

2.2 農業機械設計中的常見故障

在農業機械設計中，常見故障通常源于機械磨損、操作失誤、設計缺陷、材料疲勞以及環境因素造成的影響。機械磨損是持續運行設備的一個不可避免的結果，表現為關鍵部件的間隙增加和接觸面的粗糙度提升，從而導致性能下降。例如，液壓系統中密封件的磨損可能導致其疲勞強度從設計的25 MPa 降至15 MPa 以下，進而引發泄漏或失效。操作失誤，如超載作業或不當的操作程序，可能會導致過度的力量作用在結構上，引發斷裂或變形。這種情況下，部件的載荷可能會遠遠超過設計標準的安全系數[6]，例如，預設的1.5 倍安全載荷被誤操作提高至2.5 倍。設計缺陷，如不足的冗余設計或未充分考慮負載波動，可能導致過早的部件失效。此外，材料疲勞是由于反復的應力循環導致材料性能下降，如農業機械的齒輪在經歷超過107個循環后，其表面硬度可能由初始的58 HRC 降至50 HRC 以下，降低了其承載能力和使用壽命。環境因素，包括溫度極端、濕度高低、土壤顆粒磨損和腐蝕等，也會對農業機械的可靠性產生顯著影響[7]。例如，設備部件在-10 °C～50 °C溫度范圍內工作時，材料的蠕變速率和熱擴展系數的變化可能導致接合部位的失效。

2.3 故障診斷技術在農業機械設計中的應用

故障診斷技術在農業機械設計中的應用是一項集成多學科技術的系統工程，它通過實時監測關鍵性能參數和運行狀態，實現故障的早期預警和精準定位。這些技術通常包括振動分析、聲發射監測、熱像技術、油液分析等，它們各自對應不同的故障特征和診斷需求。振動分析可用于檢測軸承和齒輪等旋轉部件的異常，通過測量振動信號的幅值和頻率分布，利用FFT（快速傅里葉變換）將時間域信號轉換為頻域信號，進而識別出特定的故障頻率。例如，對于一個標準的軸承，其內圈缺陷可能在特征頻率600 Hz處產生峰值，而外圈缺陷則可能在450 Hz 處產生顯著峰值。聲發射監測則側重于捕捉材料微裂紋擴展時產生的高頻聲波，其靈敏度高到可以檢測出微米級的裂紋擴展。熱像技術應用于檢測由于摩擦、電氣故障或流體堵塞引起的溫度異常，通過紅外熱成像攝像機捕捉設備表面的溫度分布，定量分析溫度梯度的變化。油液分析則關注油液中磨損金屬顆粒的含量和大小分布，這可以通過粒度分析和光譜分析來實現，例如，超過50 ppm 的鐵質顆粒含量可能預示軸承的磨損加速[8]。在故障診斷的應用中，不僅要關注單一技術的應用，而且要著眼于多種技術的融合和數據融合，以實現更全面的診斷。例如，結合振動信號的頻域分析和溫度分布的空間映射，可以更精確地定位故障部位和性質。此外，采用機器學習算法，如隨機森林和深度學習網絡，可以從大量的歷史數據中學習故障模式，實現故障的自動分類和預測[9]。

3 可靠性分析與故障診斷技術的集成應用

3.1 集成方法的提出與實現

集成可靠性分析與故障診斷技術的方法旨在通過系統化的融合和實時的數據分析，提升農業機械設計的整體性能和故障響應效率。該方法依托于先進的數據處理技術和算法，實現從故障預測到故障診斷的無縫對接[10]。具體實現中，首先通過設計階段的可靠性建模，如基于Markov 鏈的狀態轉移模型，對機械系統的各個狀態進行概率分布描述，預計各狀態之間轉移的速率參數，例如，從狀態A 到狀態B 的轉移速率為每小時0.02次。結合實時監測數據，采用貝葉斯網絡對故障概率進行動態更新，實現故障發生前的預警。在故障發生后，通過集成多種傳感器數據，如振動、聲發射、溫度和油液分析數據，使用數據融合技術綜合考量各種指標的變化，從而提高診斷的準確性。例如，振動信號的功率譜密度分析（PSD）與油液中金屬顆粒濃度的趨勢分析相結合，可有效診斷齒輪箱的磨損程度。此外，集成應用中還引入了機器學習技術，如基于時間序列預測的長短期記憶網絡（LSTM），對復雜的非線性系統行為進行建模和預測，以此來實現故障的早期識別和診斷。實施該集成方法的關鍵在于算法的優化、數據的高效處理以及系統的實時響應能力，這些都需要在農業機械設計和運維中不斷優化和調整，以實現最佳的性能表現。

3.2 集成應用在農業機械設計中的效果評估

為了具體評估集成可靠性分析與故障診斷技術在農業機械設計中的效果，考慮如下例子：一款用于小麥收割的自走式收割機改進，該收割機在優化前頻繁出現齒輪箱故障，影響作業效率。設計團隊引入了一個集成的監控系統，包含振動監測、油液分析和溫度監控，以早期識別并預防潛在故障。改進后，這些集成技術顯著提高了收割機的性能和可靠性，其效果如表1所示。

表1 優化前后對比

這款收割機的齒輪箱是作業效率的關鍵組成部分，原設計的齒輪箱未能有效應對高負荷和顆粒進入造成的磨損。優化前，平均無故障時間僅為120 h，且一旦發生故障，平均檢出時間為40 min，修復需要4 h，這導致了高昂的維護成本和低下的系統可用性。設計團隊通過引入傳感器監測和分析軟件，實現了故障的早期識別和快速響應。例如，振動監測能夠在齒輪磨損導致振動頻率異常增加時立即發出警報，而油液分析則能夠通過檢測金屬顆粒的增加來預測磨損。集成系統的實施后，不僅MTTF 增加到280 h，故障檢出時間和維修時間也大幅減少，維護成本由于減少了故障發生的次數和維修的快速性而大幅下降，系統可用性從92%提高到了99%。這顯著提升了收割效率和機械的經濟性，確保了農業生產的高效和穩定性。此集成應用案例證明了在農業機械設計中實施先進故障診斷和可靠性分析技術的有效性和益處。

4 結語

本研究深入探討了農業機械設計中可靠性分析與故障診斷技術的集成應用，通過理論闡述和實際案例分析，證明了集成方法能顯著提升機械性能和運維效率。此項技術不僅降低了故障率，縮短了維護時間，而且減少了維護成本，增強了系統的整體可用性。因此，集成可靠性分析與故障診斷技術對于推動農業機械設計的創新發展具有重要意義，為農業機械化進程帶來了積極的影響。