一種基于冒泡排序算法的工程機械故障報警系統優化方法

中圖分類號：U462 收稿日期：2025-04-22 DOI： 10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.08.006

An Optimization Method for Construction Machinery Fault Alarm System Based on Bubble Sort Algorithm

Zhao Junbo Chen Lei Wang Yingguang Li Junfeng Yang Zhou Hunan Singboon Intelligent Equipment Co.，Ltd.，Changsha 41o60o，China

Abstract：Intheprocess ofenginering machinery design and usage，miningandorganizing existingfault information data can guidepractitioners toimprovetheintellgencelevelofequipmentdesignandmaintenance.Thispaperfirstemploysaiterativealgorithmtocalculatethecumulativedurationandaverageintervaltieoffaultalarmifomation.Subsequently，abubblesortalgoritis appliedtosorttefaultiformationbasedonactivationduration.Thesortingresultsenabledesignerstotargetedlyoptimizetheoveal vehicledesignschem，whilealsoallowngoperatrs tounderstandthequipmentstatusandquicklytoubleshotfaults.Theavrageintervaltimeprobabilisticallypredictsthoccurrneofthenxtfault，providingskwaringsiadvance.Tismethodfeaturessiple principlesandstableoperation，offeringreferencesignificanceforresearchonoptimizingengineringmachineryfaultalarmsystems and fault prediction.

Key Words：Fault alarm;Bubble sort;Engineering machinery fault prediction;Optimization method

1前言

在工程機械工作過程中，針對超出正常工作范圍的數據或操作，一般都會有故障報警的提示。故障報警的提示一般分兩類：一類是當前處于激活狀態的故障報警信息，故障消除后故障信息同步消除；另一類是歷史故障報警信息，即按時間順序記錄了每一個故障報警信息的激活時間及消除時間[1]。

隨著智能化技術及信息技術的發展，工程機械從業人員和現場操作人員，都對工程機械的智能化水平提出了更高的要求。本文以伸縮臂叉裝車為例，對現有的故障報警方式進行了優化。首先利用迭代算法給出了計算故障累計持續時間和平均間隔時間的計算公式；然后根據冒泡算法，按故障激活累計時間及按故障激活平均間隔時間為依據，對故障信息進行重新排列；最后總結了該方法對于故障處理和故障預測的意義。

值得指出的是，本方案雖然以伸縮臂叉裝車為例，但其原理和思路都可以推廣到一般的作業設備，包括非道路設備和道路設備，如環衛設備、高空作業車等領域。

2計算故障累計時間和平均間隔時間

利用故障累計時間和平均間隔時間排序，首要的問題是計算出每個故障的累計時間和平均間隔時間。本文提出使用迭代算法計算這些時間數據的思路和計算公式，利用這些公式可以方便地編寫程序，快速計算出想要的時間數據。

本節以伸縮臂叉裝車的控制系統為例說明計算思路和計算公式。伸縮臂叉裝車的開發平臺為力士樂控制器，開發環境為BODAS-design，程序循環時間設置為20ms ，由于故障報警類信息的統計和保持不需要特別快，同時為了節約控制器資源，因此計算累計時間時，每50個循環計算一次，即計算累計時間的單位是秒，不足一秒的自動忽略。

根據圖1所示，假設每次故障信息持續時間為Δt_nerr ，兩次信號間隔時間為 Δt_ngap ，，某一個故障信號累計時間的方法是，把每一次信號激活的時間疊加，計算方法為：

T_1err=Δt_1err

計算故障報警平均間隔的方法為：

T_1gap=t_1gap

T_ngap=T_（n-1）gap+Δt_ngap

T_ngapAve=T_ngap/n

圖1計算某個故障信息累計時間和平均間隔時間原理圖

3冒泡排序的原理與應用

冒泡排序是高級語言中最常見的排序方式之一，其優點是運行穩定，原理簡單[2-3]。該方法在程序開發中得到了廣泛的應用。

冒泡排序的原理是重復地走訪要排序的元素列，依次比較兩個相鄰的元素，如果順序（如從大到小，或從小到大）錯誤就把他們交換過來。走訪元素的工作是重復進行的，直到沒有相鄰元素需要交換，也就是說該元素列已經排序完成。

圖2描述了使用冒泡排序把一組無序數字排列成有序數字的過程。無序數列為 5，8，6，3，9，2，1，7 ，期望的排序為從小到大排序。在圖2中詳細描述了第一輪排序的步驟，在第一輪排序中，需要找到最大的數字，排列到數字序列的最后。

圖2冒泡排序原理圖

第一輪第一步：比較5和8的大小，5比8小，位置不變。

第一輪第二步：比較8和6的大小，8比6大，交換位置。

第一輪第三步：比較8和3的大小，8比3大，交換位置。

第一輪第四步：比較8和9的大小，8比9小，位置不變。

第一輪第五步：比較9和2的大小，9比2大，交換位置。

第一輪第六步：比較9和1的大小，9比1大，交換位置。

第一輪第七步：比較9和7的大小，9比7大，交換位置。

第一輪結束時順序為：5，6，3，8，2，1，7，9。則此時數字最大的9已經排列到數列的末尾。循環以上排序，經過8輪排序，則可以得到想要的數列1，2，3，5，6，7，8，9。

由圖2可見，這個算法的名字由來是因為越大的元素會經由交換慢慢“浮\"到數列的頂端，就如同碳酸飲料中的氣泡最終會上浮到頂端一樣，故名“冒泡排序”。觀察排序原理可知，如果需要得到一個降序的數列，則在判斷時改變判斷的邏輯即可，即兩個數字比較時數值較小者移動到數列的后面去，即可得到一個降序排列的數列。由圖2可見，該排序方式的時間復雜度為 O（n²） ，空間復雜度為 O（1） ，算法穩定性為穩定。

在實際工作中，設計人員和操作人員更關心故障累計時間靠前的故障，因此需要把故障信息表，從按編號排序轉化為按累計時間排序的故障表。例如工作一段時間后，得到的故障信息圖表如表1所示，使用冒泡排序算法，按累計故障時間由大到小排序，則得到表2。

由表2可知，發動機水溫高的報警信息，持續時間最長。那么此時對于操作人員，需要注意是否存在可能引起發動機水溫高的故障，如 ① 發動機冷卻液不足、 ② 冷卻液管路堵塞、 ③ 散熱風扇故障、 ④ 散熱風扇進風口堵塞等。對于設計人員，基于該信息要考慮是否存在設計不足問題，如 ① 散熱風扇風量不足 ② 冷卻系統除氣管路設計不合理、 ③ 機艙進風面積不足。對于其他故障，可以此類推。

4基于Codesys語言進行冒泡排序程序開發

伸縮臂叉裝車作為移動式工程機械，通常使用Cod-esys作為開發語言[4]。Codesys是一種通用的工業自動化軟件平臺，可以在各種不同的PLC設備上使用。Cod-esys編程語言基于國際標準IEC61131-3，該標準定義了用于PLC編程的統一方法和語言。Codesys編程語言的靈活性和功能豐富性使得它成為工業自動化領域使用最廣泛的PLC 編程語言之一。

表1按故障編號排序圖表

表2按故障累計時間排序圖表

根據上文計算得出的累計時間數據和冒泡排序原理，定義一個二維數組，二維數組的第一列存放故障報警的序號，第二列存放故障報警的累計持續時間[5-6]。使用Codesys編程語言編寫程序，其開發代碼分為聲明部分和程序部分。

聲明部分如下：

arr1：ARRAY[1..8，1..2]OFINT： ⁼¹ ，20，2，30，3，3，

1，5，41，6，97，7，121，8，87; arr2：ARRAY[1..8，1..2] OFINT; i：INT;

j：INT; tempO：INT; temp1：INT; 程序部分如下： FOR i：=1 TO8BY1DO FORj： ⁼¹ TO2BY1DO END_FOR END_FOR FORi：=1TO8 BY1DO FORj：=1TO 8-iBY1DO IF arr2[j，2]lt;_arr2[j+1，2] THEN （204號 temp0：=arr2[j，1] ： templ：=arr2[j，2] arr2[j，1]：=arr2[j+1，1] arr2[j，2]：=arr2[j+1，2]

arr2[j+1，1]：=temp0; （204號 END_IF END_FOR

END_FOR

運行后的結果保存在數組 arr2 中，其值如下：

arr2[1，1]=7 ，arr2[1，2]=121，arr2[2，1]=6，arr2[2，2]=97 ， arr2[3，1]=8 ， arr2[3，2]=87 ， arr2[4，1]=5 ，arr2（204號 [4，2]=41 ， arr2[5，1]=4 ， arr2[5，2]=31 ， arr2[6，1]=2 ，arr2[6，2]=30 arr2[7，1]=1 ， arr2[7，2]=20 ， arr2[8，1]= 3， arr2[8，2]=3 。

由此可知，該程序的運行結果即如上文表2所示的表格內容。

上述代碼的程序流程如圖3所示。

圖3多個故障累計時間按降序排序流程圖

5故障預測及提示

在上述開發過程中，已經對故障持續時間顯示的過程進行了優化。為了使設備更加智能化和便于設備的操作和保養，還可以進行故障的預測和提示。該方法可以用于易故障設備或易損件的分析和保養[7-8]。

由式（5）即可計算故障激活平均間隔時間，再用冒泡排序，按時間間隔由短到長進行排序，比如運行一段時間后，得到表3所示的數據。注意此時的單位一般用天來計算。

表3按故障平均間隔時間排序圖表

由表3可以看到，空調繼電器故障的平均間隔時間比較短，只有200天，則可以從任意一次該信號消失時計算倒計時，隨著設備運轉，倒計時持續減少，如果元器件已累計工作195天時，則彈出窗口提示“空調繼電器已累計無故障工作195天”，看到該信號即可提醒操作人員，該設備無故障工作時間已經接近平均無故障時間，在工作中需時刻注意該設備的工作情況，必要時進行更換和保養。

6結語

工程機械智能化的水平越來越高，在故障報警模式和故障信息的使用上，從業人員也有新的需求和期待。在現有故障報警方式的基礎上，對已有數據進行挖掘和提煉，就可以更好地為設計人員和客戶服務。本文通過使用迭代算法計算故障的累計故障時間和平均故障間隔時間。通過使用冒泡排序方法，按照故障累計時間由長到短排序，使操作人員更了解故障發生的位置以及持續時間，便于操作人員排查故障和更好地了解整車狀態。同時有利于設計人員根據整理后的數據結果，有針對性地優化整機設計方案，形成設計閉環。同時使用平均間隔時間可以預測下一次故障出現的時間，提前給出風險提示。該原理也可以用于部分元器件的保養上，提示用戶及時保養。

智能化是工程機械行業不可逆轉的發展趨勢，隨著大數據、物聯網技術的發展，智能診斷、智能維護等功能越來越多地被用于各種設備。智能化的一個重要基礎是數據的整理和挖掘，本文使用冒泡排序算法對故障報警信息的數據進行了挖掘和整理，為下一步進行其他智能化功能的開發，提供了有益參考。

參考文獻：

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