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農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)設計

2023-08-23 11:22:06何向鋒楊忠華趙仁芳黃鳳燕
裝備制造技術 2023年6期
關鍵詞:正確率機械設備故障診斷

何向鋒,楊忠華,趙仁芳,黃鳳燕

(1.廣西農業(yè)職業(yè)技術大學,廣西 南寧 530007;2.南寧科泰機械設備有限公司,廣西 南寧 530007;3.廣西商貿高級技工學校,廣西 南寧 530007)

0 引言

在當前農業(yè)機械信息化與智能化發(fā)展的趨勢下,越來越多的農業(yè)機械設備中安裝了繼電器、控制器、傳感器等,有效地提升了機械設備的工作性能[1]。與此同時,農業(yè)機械設備內部組成結構與各個組成系統(tǒng)變得日益復雜。在運行過程中,受到設備運行環(huán)境、使用對象、運行條件等多項因素的影響,使得設備發(fā)生故障的概率不斷提高[2]。針對這一問題,最有效的解決方法就是通過故障診斷系統(tǒng),對農業(yè)機械設備各個運行階段的工況作出監(jiān)測,找出潛在的故障隱患,并及時進行維護,進而保證農業(yè)機械設備運行的可靠性與安全性[3]。然而,當前傳統(tǒng)的農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)成熟度較低,且隨著時代的進步與發(fā)展,農業(yè)機械設備技術不斷升級,傳統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)逐漸無法滿足設備診斷的需求[4]。為此提出農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)設計,以期為提高農業(yè)機械設備故障診斷效率與診斷精度作出貢獻。

1 農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)硬件設計

器、DSP 核心板、LCD 顯示模塊與通信模塊等。同時選擇合適的硬件設備安裝位置和布局,以及合理的電路連接和電源供應,共同搭建良好可靠的硬件運行環(huán)境。具體步驟如下:

微處理器作為系統(tǒng)的核心部件,需要選擇具有高性能和低功耗的型號,以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。因此選擇與農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)適配度較高的微處理器。選擇的型號為STM36F827 的高性能單片機,其內核為Cortex-M8,整體功耗較低,性能較高。

DSP 核心板需要具備工業(yè)級別的性能和可靠性,以支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和計算。因此選擇DSP 核心板:型號:AM5728;電源電流:830 mA;種類:工業(yè)級核心板;功率:4.09 W。

LCD 顯示模塊與通信模塊則需要滿足系統(tǒng)的終端顯示和觸控功能,同時按照系統(tǒng)的技術參數(shù)進行設置,以確保其與其他硬件設備的兼容性和穩(wěn)定性。因此選取STM36F827 自帶的顯示控制器,提供RAM 作為顯示器的顯存。LCD 顯示模塊與通信模塊技術參數(shù)設置,見表1。通過該硬件,實現(xiàn)低功耗情況下,故障信息遠距離傳輸?shù)哪繕恕?/p>

表1 LCD 顯示模塊與通信模塊技術參數(shù)

為了保證故障診斷系統(tǒng)能夠正常穩(wěn)定地運行,首先,設計系統(tǒng)運行所需的硬件設備。其中包括微處理在安裝微處理器和DSP 核心板時,考慮到其散熱問題,在其中間位置安裝散熱器設備,確保硬件設備穩(wěn)定運行。同時合理布置各個硬件設備之間的電路連接,以確保信號傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性。使用電源濾波器或過流保護裝置,保證電源的可靠性和穩(wěn)定性,防止電源波動或過載問題,以此搭建良好的硬件運行環(huán)境。

2 農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)軟件設計

在上述過程中,完成了故障診斷系統(tǒng)的硬件設計,同時搭建了良好的硬件運行環(huán)境,為優(yōu)化診斷系統(tǒng)整體功能的穩(wěn)定運行提供了強有力支持。在此基礎上,對農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)的軟件進行全面設計,提升系統(tǒng)運行性能。

2.1 農業(yè)機械設備故障數(shù)據(jù)采集與預處理

利用故障診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊,全方位、多個不同維度地采集待診斷農業(yè)機械設備的各項故障數(shù)據(jù),及時上傳,保證故障數(shù)據(jù)的時效性與采集精度。在此基礎上,對采集設備故障數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)進行預處理,例如設備突發(fā)性噪聲干擾數(shù)據(jù)、與實際值偏差較大的數(shù)據(jù)等,濾除異常數(shù)據(jù),避免系統(tǒng)后續(xù)診斷中發(fā)生過擬合問題[5]。采用正規(guī)化數(shù)據(jù)處理方法原理,對設備故障數(shù)據(jù)進行處理,其表達式為:

其中,x?表示正規(guī)化處理后的設備故障數(shù)據(jù);x表示原始設備故障數(shù)據(jù);μ表示故障數(shù)據(jù)均值;σ表示故障數(shù)據(jù)標準差。通過該表達式,完成設備故障數(shù)據(jù)預處理,獲取能夠準確反映設備故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

2.2 建立設備故障診斷模型

完成上述農業(yè)機械設備故障數(shù)據(jù)預處理后,獲取到與故障診斷系統(tǒng)契合度較高的設備故障數(shù)據(jù),接下來,在系統(tǒng)中,建立設備故障診斷模型,全方位地對農業(yè)機械設備進行故障診斷操作[6]。

為了提高設備故障診斷結果的準確性,引入RNN 神經網(wǎng)絡結構,建立了故障診斷模型,結構示意圖,如圖1 所示。

圖1 基于RNN 網(wǎng)絡結構的故障診斷模型

建立的系統(tǒng)故障診斷模型中包括四個層次結構,如圖1 所示。將上述預處理完畢的設備故障數(shù)據(jù)輸入到模型輸入層中,通過網(wǎng)絡特殊點,將其傳遞給下一個時刻使用[7]。模型隱藏層與循環(huán)層之間通過迭代訓練,不斷診斷農業(yè)機械設備故障隱患,迭代完畢后,將故障診斷結果傳遞至輸出層[8]。設備診斷結果為故障時,系統(tǒng)自動輸出故障類別,并發(fā)出故障報警,將故障診斷數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)庫中存儲與管理,實現(xiàn)農業(yè)機械設備故障診斷的目標。

2.3 設計故障診斷數(shù)據(jù)庫

基于上述農業(yè)機械設備故障診斷模型建立完畢后,達到了設備故障全方位高精度診斷的目的。在此基礎上,設計設備故障診斷數(shù)據(jù)庫,存儲并管理上述得出的故障診斷數(shù)據(jù),為設備運維養(yǎng)護提供參考依據(jù)[9]。

基于E-R 圖,得出農業(yè)機械設備故障診斷實體之間存在的相互關聯(lián)見圖2。

圖2 農業(yè)機械設備故障診斷數(shù)據(jù)庫E-R 圖

在獲取農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)實體關聯(lián)關系的基礎上,設計故障診斷數(shù)據(jù)庫表見表2。

表2 系統(tǒng)故障診斷數(shù)據(jù)庫表

按照表2 字段說明及數(shù)據(jù)類型,存儲并管理農業(yè)機械設備故障診斷數(shù)據(jù),一方面為下次設備故障診斷提供參考依據(jù),另一方面能夠為設備運維養(yǎng)護提供有力的數(shù)據(jù)支持,能夠有針對性地對設備故障作出檢修。

3 系統(tǒng)測試

以上是針對農業(yè)機械設備運行中存在的故障隱患,提出的故障診斷系統(tǒng)的全部設計流程,分為硬件部分與軟件部分。在該診斷系統(tǒng)投入實際應用前,首先,對其診斷有效性以及診斷效果作出如下文所示的檢驗,檢驗合格后方可投入實際使用。

3.1 測試準備

按照提出的系統(tǒng)硬件與軟件設計內容,搭建農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)。使用Storm 作為此次系統(tǒng)測試處理海量設備故障數(shù)據(jù)流的云平臺基礎。在云平臺基礎節(jié)點上,根據(jù)系統(tǒng)測試需求以及農業(yè)機械設備的實際運行情況與特征,布置Supervisor 組件,主要負責農業(yè)機械設備故障診斷數(shù)據(jù)接收處理。布置Nimbus 組件,控制及管理系統(tǒng)的各個故障診斷從節(jié)點。在此基礎上,利用黑盒測試方法,對農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)的性能進行全方位測試。

3.2 結果分析

選取高性能CAN 卡,將其接入設備故障診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集端,模擬收發(fā)設備故障診斷數(shù)據(jù),作為故障數(shù)據(jù)源,測試系統(tǒng)故障診斷的正確率。設置農業(yè)機械設備故障報文數(shù)量分別為20、40、60、80、100、120 個,每幀故障報文發(fā)送間隔為10.5 ms。設置上述的故障診斷系統(tǒng)為實驗組,文獻[5]、文獻[6]提出的故障診斷系統(tǒng)為對照組1 與對照組2,對比分析系統(tǒng)故障診斷結果。進行1000 次循環(huán)測試,利用SPSS 統(tǒng)計分析軟件,統(tǒng)計三種系統(tǒng)故障報文診斷情況,結果見表3。

表3 故障報文診斷統(tǒng)計結果

通過表3,得出三種系統(tǒng)故障報文診斷成功次數(shù)與誤診、漏診次數(shù)。在此基礎上,根據(jù)表1 的診斷統(tǒng)計結果,分別計算出三種系統(tǒng)的故障診斷正確率,并繪制對比圖(圖3),更加直觀地檢驗系統(tǒng)的診斷效果。

圖3 三種系統(tǒng)故障診斷正確率對比結果

從圖3 看,三種農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)的診斷效果有明顯的差距。筆者提出的系統(tǒng),其故障診斷正確率均在99%以上,最高可達99.8%,最低為99.5%,故障診斷精度較高。對照組1 的故障診斷正確率最高為93.4%,最低為91.5%;對照組2 的故障診斷正確率最高為94.7%,最低為91.4%。相比之下,不難看出,筆者設計的故障診斷系統(tǒng)具有較高的診斷正確率,故障診斷正確率接近100%,能夠準確地診斷出農業(yè)機械設備潛在的各項故障隱患。

4 結語

在農業(yè)機械設備高強度使用過程中,受到設備使用環(huán)境、使用條件等因素的影響,存在一定的故障隱患。若故障隱患診斷不及時,會引發(fā)設備運行故障,降低設備使用壽命的同時,存在嚴重的安全風險。因此,科學的農業(yè)機械設備故障診斷系統(tǒng)至關重要。從系統(tǒng)硬件與軟件設計兩個方面,研究出了一種全新的故障診斷系統(tǒng)。經過系統(tǒng)測試可知,筆者設計的故障診斷系統(tǒng)具有較高的可行性,能夠在快速時間內診斷出機械設備運行異常狀況,并作出故障定位,為后續(xù)故障維修提供了重要參考依據(jù)。

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