何瓊，李其曉

(1. 綠色發(fā)展大數(shù)據(jù)決策北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京市,100192;2. 北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京市,100192)

0 引言

農(nóng)業(yè)機(jī)械是指用于種植業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品初加工、農(nóng)用運(yùn)輸和農(nóng)田基本建設(shè)等活動(dòng)的機(jī)械及設(shè)備。我國(guó)關(guān)于農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性研究起步于20世紀(jì)80年代,隨著耕種收機(jī)械的普及,農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性突破傳統(tǒng)概念的限制,向研發(fā)、制造、服務(wù)一體化發(fā)展,共同保證農(nóng)業(yè)機(jī)械的高質(zhì)量運(yùn)作。不同于制造業(yè)機(jī)械,農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)環(huán)境、作業(yè)區(qū)域更為復(fù)雜多變,季節(jié)性負(fù)擔(dān)也對(duì)維修服務(wù)的響應(yīng)速度、效率及維修質(zhì)量提出更高的要求。因此,對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性進(jìn)行研究,有助于提升智能化農(nóng)業(yè)機(jī)械研發(fā)水平、完善性能評(píng)價(jià)體系、保證糧食生產(chǎn)效率。我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究主要針對(duì)拖拉機(jī)、聯(lián)合收割機(jī)、排灌機(jī)械、機(jī)動(dòng)漁船等農(nóng)業(yè)機(jī)械,相關(guān)主題涵蓋機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量、可靠性、售后服務(wù)、維修、故障分析和維修決策等,還未從宏觀上對(duì)可靠性在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析。此外,不同于已有文獻(xiàn)以機(jī)械類型進(jìn)行區(qū)分,本文更關(guān)注可靠性研究的不同側(cè)重點(diǎn),即可靠性試驗(yàn)、可靠性分析、可靠性設(shè)計(jì)、可靠性評(píng)價(jià)。因此,本文基于可視化方法對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究熱點(diǎn)的變遷和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析,并通過(guò)文獻(xiàn)研究法梳理該領(lǐng)域國(guó)內(nèi)研究成果,以期為相關(guān)研究者追蹤學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)提供參考,促進(jìn)該領(lǐng)域可持續(xù)性發(fā)展。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究所用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于CNKI,考慮到農(nóng)業(yè)機(jī)械涉獵廣泛,選取若干具有代表性的高級(jí)檢索主題詞如表1所示。

表1 樣本文獻(xiàn)高級(jí)檢索關(guān)鍵詞表Tab. 1 Advanced key words of sample literature

選擇精確匹配方式及期刊類型文獻(xiàn),所選文獻(xiàn)時(shí)間區(qū)間為1980—2021年(檢索日期為2022年4月3日),學(xué)科類別不做限制。經(jīng)過(guò)人工篩選剔除通知、重復(fù)等無(wú)效文獻(xiàn)后,得到有效文獻(xiàn)362篇。樣本文獻(xiàn)涵蓋種植業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)等六大類農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,包括大中型拖拉機(jī)、小型拖拉機(jī)、機(jī)動(dòng)脫粒機(jī)、漁用機(jī)動(dòng)船、聯(lián)合收割機(jī)五類我國(guó)主要農(nóng)業(yè)機(jī)械以及其他常用機(jī)械設(shè)備,以保證研究科學(xué)性。

1.2 研究方法

首先運(yùn)用可視化分析法,提取樣本文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞、作者、機(jī)構(gòu)作為知識(shí)單元,經(jīng)過(guò)合并同一隸屬機(jī)構(gòu),以1年為時(shí)間切片進(jìn)行空間格局及研究主題分析,探析農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性理論的演進(jìn)脈絡(luò)、研究現(xiàn)狀及熱點(diǎn);其次結(jié)合可視化結(jié)果,對(duì)樣本文獻(xiàn)的研究對(duì)象和研究?jī)?nèi)容等進(jìn)行分析和述評(píng),系統(tǒng)地展現(xiàn)了我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究的發(fā)展動(dòng)態(tài)。經(jīng)反復(fù)比對(duì),將閾值設(shè)置為T(mén)opN=50,TopN%=30,C/CC/CCV三個(gè)閾值為(2,2,20)(4,3,20)(4,3,20),此時(shí)Citespace可視化結(jié)果最佳。

2 農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性空間演進(jìn)分析

2.1 機(jī)構(gòu)共現(xiàn)分析

為從整體上把握我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性領(lǐng)域各研究機(jī)構(gòu)分布及合作情況,對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行Citespace可視化分析,生成研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜,如圖1所示。圖1中節(jié)點(diǎn)代表不同的研究機(jī)構(gòu);節(jié)點(diǎn)間的連線代表兩機(jī)構(gòu)合作共現(xiàn)情況,連線的粗細(xì)、顏色、密集程度分別代表兩機(jī)構(gòu)間合作的次數(shù)、首次合作的年代及合作機(jī)構(gòu)范圍的廣泛度。

圖1 研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜

從整體來(lái)看,1980—2021年間我國(guó)共有253家機(jī)構(gòu)參與農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性的相關(guān)研究,圖譜連線數(shù)為86,密度值為0.002 7,表明我國(guó)研究機(jī)構(gòu)間合作較少。分析發(fā)現(xiàn),1980—2010年間該領(lǐng)域形成了以“東北農(nóng)業(yè)大學(xué)”為首,與“蘇聯(lián)農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所”“黑龍江省農(nóng)業(yè)機(jī)械工程科學(xué)研究院”等機(jī)構(gòu)多邊、頻繁合作的研究團(tuán)體,并產(chǎn)出了豐碩的研究成果,但國(guó)內(nèi)相關(guān)研究機(jī)構(gòu)仍然較少;2011—2021年間國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)數(shù)量激增,機(jī)構(gòu)間合作延續(xù)了早期校企聯(lián)合的形式,并呈現(xiàn)出從直線型向鏈?zhǔn)饺切脱葸M(jìn)的特點(diǎn)。

考察該領(lǐng)域各研究機(jī)構(gòu)的研究力度,結(jié)果如表2所示。從文獻(xiàn)量占比來(lái)看,文獻(xiàn)累積產(chǎn)出最多的機(jī)構(gòu)是“中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院”(20篇)和“東北農(nóng)業(yè)大學(xué)”(20篇),共占文獻(xiàn)總量的11.04%。1980年以來(lái),有11家機(jī)構(gòu)相關(guān)文獻(xiàn)累積產(chǎn)出量高于5篇,累積產(chǎn)出量在2～4篇的機(jī)構(gòu)有74家,兩者占研究機(jī)構(gòu)總量的33.6%,其累積文獻(xiàn)產(chǎn)出量占總量的77.07%,有66.4%的機(jī)構(gòu)累計(jì)發(fā)文量為1篇,占總發(fā)文量的22.9%,說(shuō)明在該領(lǐng)域我國(guó)機(jī)構(gòu)研究力量較為分散。

表2 機(jī)構(gòu)文獻(xiàn)量占比及Half-life值表(TOP5)Tab. 2 Proportion of institutional literature and Half-life value table(TOP5)

Half-life值(半衰值)是衡量隨時(shí)間推移,該機(jī)構(gòu)在領(lǐng)域整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中老化程度的指標(biāo),其值越大說(shuō)明該機(jī)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性領(lǐng)域的影響力越大。從Half-life值來(lái)看,排在前5的分別是西北農(nóng)林科技大學(xué)(13.5)、中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院(12.5)、中國(guó)水產(chǎn)科學(xué)研究院(12.5)、大連水產(chǎn)學(xué)院(11.5)、東北農(nóng)業(yè)大學(xué)(9.5),說(shuō)明這5個(gè)機(jī)構(gòu)理論研究更加深入,研究方向指導(dǎo)性及探析前沿的能力更強(qiáng)。其中,中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院、大連水產(chǎn)學(xué)院、東北農(nóng)業(yè)大學(xué)還是文獻(xiàn)量占比排名前三的機(jī)構(gòu),說(shuō)明它們是我國(guó)該領(lǐng)域研究的中堅(jiān)支撐,也是學(xué)科發(fā)展的重要推動(dòng)力量。本文對(duì)文獻(xiàn)占比超過(guò)5%的研究機(jī)構(gòu)近10年代表性文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,結(jié)果如表3所示。

表3 文獻(xiàn)占比超過(guò)5%的研究機(jī)構(gòu)近10年代表性文獻(xiàn)綜合信息表(按時(shí)間順序)Tab. 3 Comprehensive information table of representative literature of research institutions with literature accounting for more than 5% in recent ten years (in chronological order)

21世紀(jì)初中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院以可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究重點(diǎn),研究方法有維護(hù)系數(shù)、模糊理論等,近10年研究重心向智能農(nóng)機(jī)系統(tǒng)偏移。周林[1]對(duì)比國(guó)內(nèi)外疲勞壽命研究方案,針對(duì)局部應(yīng)變測(cè)量、疲勞壽命預(yù)測(cè)、載荷譜編制、疲勞損傷累積理論等方面選用不同的研究方法,搭建了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)用于數(shù)據(jù)分析,在實(shí)現(xiàn)大型農(nóng)業(yè)機(jī)械結(jié)構(gòu)輕量化設(shè)計(jì)的同時(shí)提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械疲勞可靠性。樊超等選用PX4開(kāi)源飛控,并以3 DR電臺(tái)和QGround Control地面站搭建數(shù)據(jù)鏈平臺(tái),通過(guò)設(shè)計(jì)冗余切換系統(tǒng)和測(cè)試系統(tǒng)提高數(shù)據(jù)鏈可靠性,進(jìn)而保證農(nóng)用微小型無(wú)人機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行。目前該方法已被引入航空航天、電業(yè)、信息與通信等多個(gè)工程領(lǐng)域,對(duì)各領(lǐng)域無(wú)人機(jī)的可靠性研究及應(yīng)用有重大啟發(fā)意義。東北農(nóng)業(yè)大學(xué)是我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究開(kāi)始較早、持續(xù)性較好的機(jī)構(gòu)之一,早期?；谀：碚?、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論、隨機(jī)過(guò)程理論等對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)行可靠性評(píng)價(jià)、優(yōu)化機(jī)械設(shè)計(jì)。于嵩等設(shè)計(jì)了一套智能灌溉系統(tǒng),并通過(guò)分析失效模式、建立故障樹(shù)、利用Monte Carlo法進(jìn)行仿真分析系統(tǒng)可靠性,開(kāi)拓了智能灌溉系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路。王艷芳等[2]對(duì)傳統(tǒng)威布爾分布進(jìn)行改進(jìn),選用兩參數(shù)混合威布爾模型,將故障模式按故障應(yīng)力的相似性進(jìn)行模糊聚類,并基于最小二乘法得到混合威布爾分布參數(shù)估計(jì),避免了信息不完備情況下的故障機(jī)制分析。王艷芳[3]在此基礎(chǔ)上采用bootstrap法提高故障強(qiáng)度模型非參數(shù)估計(jì)的科學(xué)性和實(shí)際性,運(yùn)用故障模式影響分析法和系統(tǒng)重要度分析法確定拖拉機(jī)主要故障部位、故障原因、故障模式及影響可靠性的關(guān)鍵子系統(tǒng),為在設(shè)計(jì)、制造、維修等各環(huán)節(jié)提高可靠性提供方法及建議。

2.2 作者共現(xiàn)分析

為考察研究者演進(jìn)及合作情況,對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行作者共現(xiàn)分析,如圖2所示。從圖譜密度值(Density=0.005 1)來(lái)看,約是機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜密度值(Density=0.002 7)的2倍,說(shuō)明研究者更傾向于機(jī)構(gòu)內(nèi)部合作,與外部研究者合作較少。從圖譜分布形狀深入分析研究群體發(fā)現(xiàn),研究者間合作呈現(xiàn)出邊界清晰的多邊形分布特點(diǎn),說(shuō)明在該領(lǐng)域機(jī)構(gòu)內(nèi)部也存在明顯的合作常態(tài)化問(wèn)題,在一定程度上限制了科研群體的凝聚力和突破力。從圖譜線條顏色來(lái)看,綠色、黃色、橙色和紅色多邊形占據(jù)了圖譜的大半,說(shuō)明近5年研究者多以團(tuán)隊(duì)形式加入該領(lǐng)域,研究熱度持續(xù)增強(qiáng)。

圖2 文獻(xiàn)作者共現(xiàn)圖譜

進(jìn)一步考察研究者對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性領(lǐng)域的影響力度,計(jì)算樣本文獻(xiàn)作者的Half-life值(半衰值),結(jié)果如表4所示。在樣本文獻(xiàn)中,Half-life值最高的作者是閻楚良(Half-life=17.5),說(shuō)明在理論和方法的迭代過(guò)程中,其文獻(xiàn)啟發(fā)性更高,對(duì)該領(lǐng)域后續(xù)的演進(jìn)發(fā)展仍起很大的支撐作用。本文對(duì)Half-life值最高的前三位作者代表性文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,結(jié)果如表5所示。

表4 文獻(xiàn)作者Half-life值(TOP10)Tab. 4 Author Half-life value (TOP10)

表5 三位作者代表性文獻(xiàn)的綜合信息表(按時(shí)間順序)Tab. 5 Comprehensive information table of representative literature of three authors (in chronological order)

閻楚良[4-5]曾從經(jīng)濟(jì)性和維修性出發(fā),提出結(jié)構(gòu)全壽命主動(dòng)可靠性設(shè)計(jì)的新研究領(lǐng)域,創(chuàng)新性地使傳統(tǒng)的成品機(jī)械可靠性評(píng)價(jià)發(fā)展為未成品預(yù)定壽命下的主動(dòng)可靠性設(shè)計(jì)。隨后采用異步傳輸和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為靜態(tài)數(shù)據(jù)的方法,解決了silverlight組件無(wú)法對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的問(wèn)題,提高了農(nóng)機(jī)可靠性試驗(yàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)安全性和處理效率;次年,又基于存儲(chǔ)策略提出對(duì)農(nóng)機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)存取方法,將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為指定格式文件以備數(shù)據(jù)處理時(shí)可以轉(zhuǎn)為不同類型的文件,解決了特定數(shù)據(jù)塊讀取靈活性差和數(shù)據(jù)格式包容性低的問(wèn)題。同時(shí)提出使用XidML文件對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析的方法實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性試驗(yàn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)及其采集數(shù)據(jù)的后期回放[6],有效提高了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)效率。這一系列研究成果極大地推動(dòng)了GPS等信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用以及汽車、農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性評(píng)價(jià)分析方法的創(chuàng)新。Half-life值排名第二的袁壽其[7]在排灌機(jī)械可靠性領(lǐng)域的研究成果頗豐。他對(duì)國(guó)內(nèi)外灌溉機(jī)械的應(yīng)用及研究現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)分析,并對(duì)機(jī)械可靠性、智能化灌溉裝備的發(fā)展方向、應(yīng)用領(lǐng)域、具體方法提出見(jiàn)解,該文獻(xiàn)共被引285次且近三年內(nèi)被引135次,說(shuō)明其對(duì)目前相關(guān)研究仍具有極大的啟發(fā)性和指導(dǎo)性。同時(shí),他研究了較高軌壓對(duì)典型共軌噴油器可靠性的影響,分析發(fā)現(xiàn)典型共軌噴油器部分結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)有待優(yōu)化以保證不同軌壓下的使用可靠性[8]。為量化分析共軌系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)可靠性,提出采用蒙特卡洛法對(duì)“泄漏—限流”失效模型進(jìn)行分析,經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)運(yùn)用蒙特卡洛重要抽樣法進(jìn)行共軌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可靠性分析更為簡(jiǎn)便有效[9]。賈復(fù)[10]專注于火焰?zhèn)鞑?、爆泄力學(xué)和漁船的設(shè)計(jì)與經(jīng)濟(jì)特性分析的研究,其針對(duì)維修性能、環(huán)保性能良好的玻璃鋼材料漁船進(jìn)行經(jīng)濟(jì)影響因素(油耗、經(jīng)濟(jì)壽命、維修費(fèi)用等)分析,為玻璃鋼最優(yōu)船型論證、船體材料、船舶設(shè)計(jì)及壽命等方面的研究提供計(jì)算及指導(dǎo)依據(jù)。

3 農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性主題演進(jìn)分析

為展現(xiàn)可靠性在我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域的主題演進(jìn)脈絡(luò)和研究熱點(diǎn),提取362篇樣本文獻(xiàn)的931個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析及熱點(diǎn)時(shí)域分析。設(shè)置參數(shù)TopN=50,TopN%=30,以規(guī)避高頻詞選擇時(shí)遺漏學(xué)科發(fā)展中詞頻較低但主題新穎且有可能成為發(fā)展前沿的重要關(guān)鍵詞。

3.1 關(guān)鍵詞分析

圖3顯示了我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性的演進(jìn)脈絡(luò)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),圖3中線條顏色由深到淺代表相關(guān)主題文獻(xiàn)出現(xiàn)的年份由遠(yuǎn)到近。從整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分布來(lái)看,密度值較低(Density=0.006 7),聚類結(jié)構(gòu)良好(Modularity Q=0.795>0.3),聚類結(jié)果置信度較高(Mean Silhouette=0.906 8),說(shuō)明該領(lǐng)域研究主題較為分散,且各主題間知識(shí)體系差異較大。從整體演進(jìn)情況分析,國(guó)內(nèi)研究角度從以農(nóng)業(yè)運(yùn)輸機(jī)械為主(拖拉機(jī)、柴油)向多樣化農(nóng)業(yè)機(jī)械遷移,研究范圍呈現(xiàn)出從機(jī)械生產(chǎn)向制造和服務(wù)共同發(fā)展的趨勢(shì)演進(jìn)。

圖3 文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

關(guān)鍵詞被引頻次和中心度分別反映了研究者對(duì)該主題的關(guān)注度和該主題在圖譜中的重要性[11-12]。按被引頻次及中心度分別列出前20個(gè)關(guān)鍵詞,如表6所示。可以發(fā)現(xiàn):第一,兩關(guān)鍵詞列中有18位是相同的,說(shuō)明受關(guān)注度較高的研究主題,其重要性也較強(qiáng)。第二,農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究可以分為可靠性試驗(yàn)、可靠性分析、可靠性設(shè)計(jì)、可靠性評(píng)價(jià)4個(gè)方面。第三,在農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究中,對(duì)種植業(yè)機(jī)械、農(nóng)用運(yùn)輸機(jī)械的關(guān)注度最高,主要包括聯(lián)合收割機(jī)、拖拉機(jī)、排灌機(jī)械、聯(lián)合收獲機(jī)、柴油機(jī),其中前4位的重要性也較強(qiáng)。第四,在機(jī)械設(shè)備的各種零部件中發(fā)動(dòng)機(jī)的可靠性研究最為重要并受到廣泛關(guān)注。第五,隨著信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、生產(chǎn)工藝的高速發(fā)展,農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化受到廣泛關(guān)注。同時(shí),農(nóng)業(yè)機(jī)械的普及推廣也使得售后服務(wù)的可靠性顯得尤為重要。

表6 樣本文獻(xiàn)關(guān)鍵詞按被引頻次、中心度排序(TOP20)Tab. 6 Keywords of the sample literature are ranked by citation frequency and centrality (TOP20)

3.2 研究熱點(diǎn)分析

為探析國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行熱點(diǎn)時(shí)域分析,結(jié)果如圖4所示。我國(guó)研究基本可以分為兩個(gè)階段:第一階段(1980—2000年間)研究熱點(diǎn)有可靠性試驗(yàn)、聯(lián)合收割機(jī)、對(duì)比試驗(yàn)、拖拉機(jī)、排灌機(jī)械、可靠性設(shè)計(jì)、維修性;第二階段(2001—2021年間)在延續(xù)第一階段研究熱點(diǎn)的基礎(chǔ)上,根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展階段將其演進(jìn)為售后服務(wù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械試驗(yàn)鑒定、各種農(nóng)業(yè)機(jī)械產(chǎn)品、自動(dòng)化等。另外,圖譜中關(guān)于農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究方法的關(guān)鍵詞稀少,說(shuō)明在該領(lǐng)域還未形成較好的方法體系,各研究機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)合作力度,共同構(gòu)建科學(xué)方法體系。

圖4 農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性熱點(diǎn)時(shí)域圖譜

從圖譜顏色和形狀來(lái)看,圖4坡度較緩,綠色是圖譜的主色調(diào),隨橫坐標(biāo)右移節(jié)點(diǎn)密度經(jīng)歷了由密集到稀疏再逐漸密集的過(guò)程,這說(shuō)明在該領(lǐng)域國(guó)內(nèi)關(guān)注度還不穩(wěn)定,后續(xù)研究力量較弱,此時(shí)需要整合國(guó)內(nèi)研究成果,結(jié)合領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì)挖掘突破口,為深入研究做準(zhǔn)備。

4 農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究述評(píng)

本文基于高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)結(jié)果,運(yùn)用文獻(xiàn)研究法,從可靠性試驗(yàn)、可靠性分析、可靠性設(shè)計(jì)、可靠性評(píng)價(jià)四個(gè)研究角度,對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性的研究方法、研究主題和研究對(duì)象等元素進(jìn)行深入分析。結(jié)合這四個(gè)角度選取代表性文獻(xiàn),對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究展開(kāi)述評(píng),以展現(xiàn)和揭示其研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)。

4.1 可靠性試驗(yàn)

可靠性試驗(yàn)是指在有限的樣本、時(shí)間和費(fèi)用下,為設(shè)計(jì)、分析、評(píng)價(jià)可靠性而進(jìn)行的各種試驗(yàn)。其被應(yīng)用于漁業(yè)飼料生產(chǎn)、蔬菜種植、拖拉機(jī)、各種野外作業(yè)等農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域;研究主題涵蓋加速試驗(yàn)系統(tǒng)、對(duì)比試驗(yàn)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理、智能監(jiān)測(cè)等。

為縮短農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性試驗(yàn)時(shí)間及經(jīng)濟(jì)投入,已有學(xué)者基于結(jié)構(gòu)不變性原理和疲勞試驗(yàn)原理,設(shè)計(jì)了室內(nèi)模擬加載加速可靠性試驗(yàn)系統(tǒng)。隨后,岳崇勤等[13]設(shè)計(jì)了便攜式割灌機(jī)試驗(yàn)臺(tái),并通過(guò)怠速試驗(yàn)、高速試驗(yàn)及可靠性試驗(yàn)等測(cè)試,證明該試驗(yàn)臺(tái)在割灌機(jī)可靠性及性能測(cè)試等方面符合試驗(yàn)要求。李鑒方等[14]運(yùn)用對(duì)比試驗(yàn),將傳統(tǒng)生產(chǎn)方式與蔬菜種植機(jī)械的生產(chǎn)效率作對(duì)比,驗(yàn)證了機(jī)械生產(chǎn)的適用性、合理性。針對(duì)不同機(jī)械栽植方式的可靠性試驗(yàn),李澤華等[15]運(yùn)用主效可加互作可乘(AMMI)模型對(duì)影響水稻產(chǎn)量的栽植方式、環(huán)境等因素進(jìn)行對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)三種機(jī)械化栽植方式對(duì)雜交水稻的栽植可靠性較低,不可代替人工插稻,但對(duì)于常規(guī)稻栽植具有良好適應(yīng)性,穩(wěn)定性遠(yuǎn)優(yōu)于人工插稻。該研究對(duì)科學(xué)選擇種植模式及合理化推進(jìn)種植機(jī)械化發(fā)展具有重要參考意義。劉成侶[16]提出不同試驗(yàn)場(chǎng)地應(yīng)采取不同的可靠性試驗(yàn)監(jiān)控方式,特別在田間或野外試驗(yàn)時(shí)監(jiān)測(cè)員要通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)拍照、現(xiàn)場(chǎng)記錄等多種方式提高可靠性試驗(yàn)的可信度。近年來(lái),大數(shù)據(jù)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于可靠性數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)中。吳英滿[17]、李曉等[18]分別利用GPS和GMS技術(shù)、無(wú)線技術(shù),研制了農(nóng)業(yè)機(jī)械在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),規(guī)避了傳統(tǒng)方法耗資巨大、無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、主觀因素等對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的可信度的影響。不難發(fā)現(xiàn),隨著信息化、計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步,農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性試驗(yàn)方法也發(fā)生了較大改變,智能化的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、存取、分析及可靠性預(yù)測(cè)系統(tǒng)將成為農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域下一步發(fā)展方向。

4.2 可靠性分析

傳統(tǒng)的可靠性分析僅包括對(duì)機(jī)械失效內(nèi)因、外因和故障規(guī)律的研究,隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械的普及推廣,維修服務(wù)可靠性也被納入其中。

我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性分析方法較為多樣。早期研究者常用數(shù)理統(tǒng)計(jì)法基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)推斷故障規(guī)律,同時(shí)通過(guò)威布爾分布及定周期維修適應(yīng)性系數(shù),研究農(nóng)機(jī)定周期維修的適用性、維修周期和可靠性邊界條件。也有學(xué)者嘗試運(yùn)用自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同類型的可靠性模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì),提高方法的適用性。張立香[19]運(yùn)用Miner疲勞累積損傷法則和名義應(yīng)力法確定農(nóng)業(yè)機(jī)械關(guān)鍵部件及系統(tǒng)失效的故障樹(shù)模型和數(shù)學(xué)模型,通過(guò)重要度對(duì)系統(tǒng)可靠性進(jìn)行分析,并提出基于區(qū)間抽樣和可拓理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多指標(biāo)可靠性綜合評(píng)價(jià)方法。在此基礎(chǔ)上,李福強(qiáng)[20]考慮應(yīng)力載荷的頻率和幅值對(duì)疲勞壽命的影響,將應(yīng)力—強(qiáng)度干涉模型作為基礎(chǔ),結(jié)合功率密度理論提出功率密度干涉模型,提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械疲勞壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。當(dāng)評(píng)定指標(biāo)點(diǎn)離散度較高時(shí),傳統(tǒng)灰關(guān)聯(lián)法無(wú)法全面反映序列特性。胡東方等[21]將廣義灰色關(guān)聯(lián)模型引入農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性分析中,從曲線間相似性、相對(duì)變化率及接近性的角度比較各采樣序列與特征行為序列的關(guān)聯(lián)度,該方法所得最優(yōu)解更符合實(shí)際過(guò)程。敖長(zhǎng)林等[22]提出基于非齊次泊松過(guò)程的機(jī)械故障函數(shù),用Bootstrap法進(jìn)行參數(shù)及非參數(shù)估計(jì),并給出平均故障間隔時(shí)間的估計(jì)值,為機(jī)械維修策略提供了參考依據(jù)。Zhang等[23]通過(guò)定性分析確定了農(nóng)機(jī)系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),并通過(guò)故障樹(shù)法和傅立葉變換法建立了故障率模型,研究了各基層部件相對(duì)概率重要性。Xiao等[24]和Liu等[25]將工業(yè)維修服務(wù)研究成果和IPS2數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)引入農(nóng)機(jī)維修領(lǐng)域,前者對(duì)IPS2數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)進(jìn)行重挖掘并賦予貝葉斯網(wǎng)絡(luò),為農(nóng)機(jī)維修問(wèn)題提供推理和相關(guān)決策方案;后者基于改進(jìn)的灰色模型和IPS2的歷史故障時(shí)間數(shù)據(jù)為農(nóng)機(jī)提供了主動(dòng)維修時(shí)間預(yù)測(cè)方案,既解決了傳統(tǒng)農(nóng)機(jī)維修中對(duì)監(jiān)測(cè)設(shè)備的依賴,又提高了維修的主動(dòng)性,極大地保障了農(nóng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的可靠性和效率,兩項(xiàng)研究成果已在我國(guó)農(nóng)機(jī)維修實(shí)踐中得到推廣和應(yīng)用。Ren等[26]基于新的多目標(biāo)整數(shù)規(guī)劃方法,研究了維修服務(wù)能力規(guī)劃問(wèn)題。除此之外,中心點(diǎn)法[27]、危害性分析等方法也較為常用。

4.3 可靠性設(shè)計(jì)

可靠性設(shè)計(jì)是一種以消除潛在缺陷為目的,保證機(jī)械及其零部件滿足可靠性指標(biāo)的設(shè)計(jì)方法。王新剛等[28]將零部件的參數(shù)漸變性融入純數(shù)學(xué)理論模型當(dāng)中,更加準(zhǔn)確、合理地為機(jī)械設(shè)計(jì)和壽命預(yù)測(cè)提供了依據(jù)。葉秉良[29]、李光輝等[30]則分別對(duì)拖拉機(jī)最終傳動(dòng)和后橋半軸殼建立多目標(biāo)模糊可靠性設(shè)計(jì)模型,并用遺傳算法進(jìn)行求解,使其可靠性和穩(wěn)健性優(yōu)于傳統(tǒng)可靠性設(shè)計(jì)方法。張立香等[31]利用可靠性干涉原理建立農(nóng)機(jī)驅(qū)動(dòng)橋殼強(qiáng)度和剛度可靠性模型,并運(yùn)用ANSYS對(duì)其進(jìn)行仿真,分析結(jié)果為關(guān)鍵零件的設(shè)計(jì)提供了理論指導(dǎo)。李巖磊等[32]提出將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)引入農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性監(jiān)測(cè)設(shè)計(jì)中,打破各子系統(tǒng)間的物理隔離,解決實(shí)際監(jiān)測(cè)利用率不高、機(jī)械設(shè)計(jì)時(shí)無(wú)預(yù)留監(jiān)測(cè)接口的問(wèn)題。目前農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)正向著全數(shù)字化方面發(fā)展。

4.4 可靠性評(píng)價(jià)

可靠性評(píng)價(jià)是指根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性水平進(jìn)行評(píng)估。它主要有兩部分研究?jī)?nèi)容:評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法。

目前我國(guó)還沒(méi)有形成較固定的農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性評(píng)價(jià)體系,許多學(xué)者對(duì)此提出自己的見(jiàn)解。王金武等[33]將平均首次故障時(shí)間、平均故障間隔時(shí)間、修后可用度和可靠性評(píng)定值作為可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo),用于衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械維修質(zhì)量。王秀葉等[34]認(rèn)為除上述指標(biāo)外,還應(yīng)再增加平均故障前工作時(shí)間、平均工作時(shí)間維修費(fèi)和平均故障修復(fù)時(shí)間。戴花林將首次出現(xiàn)故障的時(shí)間、無(wú)故障作業(yè)時(shí)間、平均維修周期、維修率和故障頻次作為指標(biāo)評(píng)價(jià)了基于PLC的農(nóng)業(yè)機(jī)械控制系統(tǒng)的可靠性。我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性評(píng)價(jià)方法較少,包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[35]、層次分析法[36]、集隊(duì)分析技術(shù)等。王志等[37]從部件與系統(tǒng)的角度,對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的可靠性評(píng)價(jià)及壽命預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行研究,提出了壽命估算流程和關(guān)鍵零部件的確定方法,對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的使用安全性和可靠性的評(píng)估提供了新思路。目前,模糊理論得到廣泛應(yīng)用,其主要原因是機(jī)械種類眾多、可靠性影響因素復(fù)雜、考核指標(biāo)難以量化,而模糊理論可以客觀地對(duì)可靠性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),解決綜合指標(biāo)技術(shù)難題。

5 結(jié)論

農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性是實(shí)現(xiàn)糧食安全戰(zhàn)略目標(biāo)的基礎(chǔ),對(duì)其發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行研究至關(guān)重要。本文以分析我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究現(xiàn)狀及方法為目的,在使用Citespace可視化演進(jìn)脈絡(luò)的基礎(chǔ)上,通過(guò)文獻(xiàn)評(píng)述,以可靠性試驗(yàn)、可靠性分析、可靠性設(shè)計(jì)、可靠性評(píng)價(jià)為切入視角,展現(xiàn)可靠性在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域研究發(fā)展動(dòng)態(tài)。

1) 通過(guò)對(duì)樣本文獻(xiàn)所屬機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)及可視化分析發(fā)現(xiàn),該領(lǐng)域機(jī)構(gòu)間合作相對(duì)固定。機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出向鏈?zhǔn)饺切脱葸M(jìn)的特點(diǎn),其中中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院、大連水產(chǎn)學(xué)院、東北農(nóng)業(yè)大學(xué)三家研究機(jī)構(gòu)在國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。因此,建議國(guó)內(nèi)研究機(jī)構(gòu)進(jìn)一步擴(kuò)大多邊合作,結(jié)合國(guó)內(nèi)發(fā)展實(shí)情跟進(jìn)智能農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性研究。

2) 通過(guò)對(duì)樣本文獻(xiàn)作者的統(tǒng)計(jì)及可視化分析發(fā)現(xiàn),機(jī)構(gòu)內(nèi)部存在合作常態(tài)化問(wèn)題,作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出邊界清晰的多邊形分布特點(diǎn)。其中,閻楚良、袁壽其、賈復(fù)等針對(duì)不同農(nóng)業(yè)機(jī)械的可靠性進(jìn)行了深入研究,對(duì)該領(lǐng)域發(fā)展影響力較大。

3) 通過(guò)對(duì)樣本文獻(xiàn)關(guān)鍵詞可視化及統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性研究發(fā)展不均衡。針對(duì)種植業(yè)機(jī)械和農(nóng)用運(yùn)輸機(jī)械的可靠性研究相對(duì)較多,主要有聯(lián)合收割機(jī)和拖拉機(jī);其次是漁業(yè)機(jī)械和農(nóng)田基本建設(shè)機(jī)械,主要是機(jī)動(dòng)漁船和排灌機(jī)械;對(duì)于畜牧業(yè)機(jī)械和農(nóng)產(chǎn)品初加工機(jī)械的可靠性研究極少。隨著我國(guó)對(duì)建設(shè)新型養(yǎng)殖設(shè)施和高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田水資源配置的政策支持,畜牧業(yè)機(jī)械和排灌機(jī)械將得到快速發(fā)展。

4) 通過(guò)對(duì)樣本文獻(xiàn)的深入研究發(fā)現(xiàn),可靠性試驗(yàn)方式逐漸轉(zhuǎn)向時(shí)間成本更低、數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確全面的信息化監(jiān)測(cè)試驗(yàn);可靠性分析從被動(dòng)狀態(tài)分析轉(zhuǎn)為主動(dòng)故障預(yù)測(cè);可靠性設(shè)計(jì)方法從主觀定性分析演進(jìn)轉(zhuǎn)為更加穩(wěn)健可靠的定性、定量分析相結(jié)合;可靠性評(píng)價(jià)中對(duì)模糊理論應(yīng)用較多,關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究仍在繼續(xù),這也是學(xué)科創(chuàng)建以來(lái)相關(guān)研究者亟待解決的問(wèn)題。另外,美國(guó)、法國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展較早,探究與跟蹤其學(xué)科發(fā)展規(guī)律可有效推動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械可靠性領(lǐng)域的發(fā)展,國(guó)際相關(guān)主題研究及關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)有待進(jìn)一步整理。