摘" 要：隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的不斷提升，農(nóng)用柴油機(jī)在水稻生產(chǎn)中的應(yīng)用日益廣泛，其運(yùn)行的穩(wěn)定性直接關(guān)系到水稻生產(chǎn)的效率。然而，柴油機(jī)在高強(qiáng)度作業(yè)中容易發(fā)生各種機(jī)械故障，給農(nóng)田作業(yè)帶來(lái)潛在風(fēng)險(xiǎn)。多傳感器信息融合技術(shù)結(jié)合集成學(xué)習(xí)算法，提供準(zhǔn)確的故障診斷方法，通過(guò)綜合分析多維度傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)柴油機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，提取故障特征，可以顯著提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性。本文探討了多傳感器信息融合在農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用，提出結(jié)合傳統(tǒng)信號(hào)處理與現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)的混合智能故障診斷策略，通過(guò)對(duì)不同模型的集成應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)故障的精準(zhǔn)識(shí)別，有效保障水稻生產(chǎn)的高效性，為提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：多傳感器；信息融合；柴油機(jī)；機(jī)械故障

中圖分類(lèi)號(hào)：S23"""""""""""""""""""""""""""""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1673－6737（２０24）05－００91－０3

收稿日期：2024-01-28

作者簡(jiǎn)介：周志?。?984—），男，本科，講師，研究方向?yàn)橹悄芫W(wǎng)聯(lián)和車(chē)身。

"隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程的加快，農(nóng)用柴油機(jī)在水稻生產(chǎn)中扮演著越來(lái)越重要的角色。作為稻田作業(yè)的核心動(dòng)力，柴油機(jī)的效能與穩(wěn)定性對(duì)水稻的種植、灌溉及收割等關(guān)鍵環(huán)節(jié)具有決定性影響。但在高強(qiáng)度與長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)作下，柴油機(jī)易發(fā)生各類(lèi)機(jī)械故障，這不僅會(huì)中斷農(nóng)田作業(yè)，還會(huì)造成不小的經(jīng)濟(jì)損失。鑒于此，研發(fā)高效的故障診斷技術(shù)，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)柴油機(jī)的潛在故障，對(duì)水稻生產(chǎn)的穩(wěn)定性至關(guān)重要。多傳感器信息融合技術(shù)的出現(xiàn)，恰好為解決這一問(wèn)題提供了有力工具。該技術(shù)能融合多種傳感器的數(shù)據(jù)，并借助先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，達(dá)成對(duì)柴油機(jī)故障的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精確診斷，顯著提升故障檢測(cè)的精確度。

1" 農(nóng)用柴油機(jī)在水稻生產(chǎn)中的關(guān)鍵作用

農(nóng)用柴油機(jī)對(duì)于水稻生產(chǎn)的重要性不言而喻，其不僅能為農(nóng)田作業(yè)提供關(guān)鍵的動(dòng)力支撐，更是提升水稻種植效率與產(chǎn)量的核心要素。[1]借助柴油機(jī)強(qiáng)大的動(dòng)力，農(nóng)民得以迅速且高質(zhì)量地完成土地翻耕與整地，為水稻種植創(chuàng)造出理想的土壤環(huán)境。同時(shí)，由柴油機(jī)帶動(dòng)的播種設(shè)備能精準(zhǔn)、均勻地播撒水稻種子，從而大幅提升播種效率，并提升種子的成活率。在水稻生長(zhǎng)周期中，柴油機(jī)還肩負(fù)著驅(qū)動(dòng)灌溉系統(tǒng)的重任，為水稻提供源源不斷的水分供給。在干旱時(shí)節(jié)或水源緊缺時(shí)，柴油機(jī)驅(qū)動(dòng)的泵水設(shè)備能迅速?gòu)母鞣N水源中抽水，確保稻田得到及時(shí)灌溉，維系水稻的健康成長(zhǎng)。在收割時(shí)節(jié)，配備柴油機(jī)的收割機(jī)則顯著減輕農(nóng)民的勞作負(fù)擔(dān)，不僅能大幅提升收割速度，還能減少稻谷的遺失，進(jìn)一步保障收成。

2" 多傳感器信息融合在農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷中的應(yīng)用

2.1" 傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化

多傳感器信息融合技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷，可顯著提升故障檢測(cè)的精準(zhǔn)度，進(jìn)而確保水稻生產(chǎn)的高效。此技術(shù)的實(shí)施依賴(lài)于傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化。傳感器所捕獲的數(shù)據(jù)，涵蓋溫度、壓力、振動(dòng)及噪聲等多元化參數(shù)，由于傳感器類(lèi)型的差異，需經(jīng)過(guò)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化以確保數(shù)據(jù)的可比性及融合分析的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)預(yù)處理涵蓋數(shù)據(jù)清洗、噪聲消除及異常值識(shí)別等步驟。[2]傳感器所采集的原始數(shù)據(jù)可能夾雜噪聲，導(dǎo)致錯(cuò)誤讀數(shù)，需借助濾波算法進(jìn)行提純。同時(shí)，數(shù)據(jù)清洗還包括對(duì)異常值的剔除，以保障數(shù)據(jù)的真實(shí)與可靠。

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化則是為消除不同類(lèi)型與量綱數(shù)據(jù)間的差異，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一比較與綜合分析。通過(guò)歸一化處理，可將溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0至1的標(biāo)準(zhǔn)化范圍，與其他類(lèi)型數(shù)據(jù)如壓力、振動(dòng)等進(jìn)行無(wú)縫對(duì)接。這不僅可以消除傳感器間的量綱壁壘，還能提升故障診斷模型的穩(wěn)健性。通過(guò)綜合溫度振動(dòng)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可及時(shí)識(shí)別柴油機(jī)在高負(fù)荷長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行下的過(guò)熱導(dǎo)致的異常振動(dòng)情況，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)，確保在關(guān)鍵農(nóng)作業(yè)階段柴油機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行，以保障水稻生產(chǎn)的順暢進(jìn)行。

2.2" 數(shù)據(jù)融合的故障特征增強(qiáng)技術(shù)

通過(guò)深度融合多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，可以顯著提升故障檢測(cè)的精確性，確保水稻生產(chǎn)的穩(wěn)定進(jìn)行。在田間耕作時(shí)，若柴油機(jī)出現(xiàn)異常振動(dòng)，可能暗示內(nèi)部部件的磨損。然而，僅憑單一傳感器的數(shù)據(jù)，往往難以精準(zhǔn)判定故障根源。通過(guò)數(shù)據(jù)融合，將振動(dòng)、噪聲、溫度及壓力等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，進(jìn)而揭示出更多潛在的故障模式。這不僅可以提升故障檢測(cè)的精準(zhǔn)度，還可以提高診斷的可靠性。在繁忙的水稻收割季，柴油機(jī)承受著巨大的工作負(fù)荷，故障風(fēng)險(xiǎn)也隨之上升。[3]借助數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控柴油機(jī)的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)，構(gòu)建出多維度的故障特征圖譜，從而在故障萌芽階段便迅速捕捉異常，提前進(jìn)行預(yù)警與維護(hù)。另外，結(jié)合人工智能算法，數(shù)據(jù)融合技術(shù)的效能將得到進(jìn)一步提升。通過(guò)海量的歷史數(shù)據(jù)，模型將持續(xù)學(xué)習(xí)與進(jìn)化，不斷提高故障診斷的準(zhǔn)確性。在水稻生產(chǎn)的播種、灌溉、收割等各環(huán)節(jié)中，都能確保農(nóng)機(jī)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行，為農(nóng)民提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)后盾，進(jìn)而提升水稻的產(chǎn)量，降低生產(chǎn)成本。

2.3" 融合算法在故障診斷中的實(shí)施

融合算法在農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷中的實(shí)施，對(duì)確保水稻生產(chǎn)流程的順暢進(jìn)行至關(guān)重要。該算法通過(guò)整合多源傳感器數(shù)據(jù)，深入剖析柴油機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)而精準(zhǔn)識(shí)別潛在故障，以降低設(shè)備故障對(duì)水稻生產(chǎn)的不良影響。在實(shí)施過(guò)程中，融合算法先通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊匯聚多元傳感器信息。經(jīng)過(guò)精細(xì)的預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)被送入算法核心。融合算法通過(guò)綜合分析多傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)柴油機(jī)狀態(tài)。在水稻生產(chǎn)實(shí)踐中，優(yōu)化后的融合算法可以大幅提升柴油機(jī)故障診斷的效率，有效減少設(shè)備故障導(dǎo)致的作業(yè)中斷。

3" 基于多傳感器信息融合的農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷策略

3.1" 基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷

在多傳感器信息融合的農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷策略中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），展現(xiàn)出卓越效能，能夠更精確地識(shí)別柴油機(jī)故障，從而確保水稻生產(chǎn)的連貫與高效。CNN以其出色的特征提取能力在故障診斷中大放異彩。[4]通過(guò)卷積層、池化層以及全連接層的精妙組合，CNN可自動(dòng)捕捉和學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。在柴油機(jī)故障診斷中巧妙地將溫度、振動(dòng)、噪聲等傳感器的時(shí)序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維圖像，并利用多通道輸入，CNN便能通過(guò)卷積操作敏銳地識(shí)別出數(shù)據(jù)中的異常模式。在種植水稻時(shí)，將柴油機(jī)的振動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為頻譜圖后，CNN可精準(zhǔn)地識(shí)別出其中的異常模式，從而迅速判定故障類(lèi)型。

RNN及進(jìn)階版LSTM在處理時(shí)序數(shù)據(jù)領(lǐng)域具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。RNN的循環(huán)結(jié)構(gòu)使其能夠銘記輸入數(shù)據(jù)的時(shí)序信息，非常適合解析傳感器的時(shí)序數(shù)據(jù)。然而，標(biāo)準(zhǔn)RNN面臨梯度消失的難題，難以洞悉長(zhǎng)時(shí)間序列中的深層關(guān)聯(lián)。LSTM則通過(guò)引入記憶單元，精妙地解決難題，從而能夠敏銳地捕捉長(zhǎng)時(shí)間序列中的關(guān)鍵信息。在農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷領(lǐng)域，LSTM能夠深入學(xué)習(xí)傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間序列演變，精準(zhǔn)識(shí)別潛在的故障信號(hào)。在水稻種植中應(yīng)用時(shí)，通過(guò)LSTM對(duì)柴油機(jī)運(yùn)行中的溫度進(jìn)行處理，可以敏銳地捕捉到溫度逐漸攀升趨勢(shì)，進(jìn)而提前發(fā)出柴油機(jī)可能故障的預(yù)警。

在水稻生產(chǎn)場(chǎng)景中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)賦能的故障診斷策略可以大幅提升故障檢測(cè)的精準(zhǔn)度。通過(guò)CNN精細(xì)提取多傳感器數(shù)據(jù)的特征，融合LSTM對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的深入剖析，構(gòu)建出強(qiáng)大的故障診斷模型。以水稻播種階段為例，柴油機(jī)需持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，一旦傳感器捕獲到異常振動(dòng)，CNN將迅速提煉這些關(guān)鍵特征。同時(shí)，LSTM深入分析異常數(shù)據(jù)的時(shí)序變化，從而綜合判定柴油機(jī)是否潛藏故障，并即刻觸發(fā)警報(bào)，確保生產(chǎn)安全。

3.2" 基于集成學(xué)習(xí)的故障診斷

集成學(xué)習(xí)在農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷中展現(xiàn)出卓越的效能，通過(guò)融合多個(gè)模型之優(yōu)勢(shì)，可以顯著提升故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性。隨機(jī)森林與梯度提升樹(shù)作為集成學(xué)習(xí)之典范，在故障診斷領(lǐng)域應(yīng)用甚廣。Stacking與Blending技術(shù)更使模型性能如虎添翼，通過(guò)綜合多方預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)診斷精度的飛躍。以隨機(jī)森林為例，其運(yùn)用多個(gè)決策樹(shù)的集體智慧，通過(guò)投票機(jī)制降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型泛化能力。在農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷中，隨機(jī)森林能輕松駕馭多傳感器海量數(shù)據(jù)，每棵決策樹(shù)在訓(xùn)練時(shí)僅選取數(shù)據(jù)，這種隨機(jī)性賦予了模型強(qiáng)大的魯棒性。

梯度提升樹(shù)采用逐步構(gòu)建新決策樹(shù)的方式，不斷修正模型的偏差，實(shí)現(xiàn)模型的迭代優(yōu)化。每棵新樹(shù)都基于前一棵樹(shù)的殘差進(jìn)行針對(duì)性訓(xùn)練，因此在處理繁復(fù)數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出卓越的預(yù)測(cè)精度。[5]在柴油機(jī)故障診斷領(lǐng)域，梯度提升樹(shù)可對(duì)多維傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行深入剖析，精準(zhǔn)捕捉數(shù)據(jù)中的微小異常。一旦柴油機(jī)的壓力傳感器數(shù)據(jù)出現(xiàn)不易察覺(jué)的異常，梯度提升樹(shù)便能通過(guò)逐步優(yōu)化診斷模型，提升對(duì)這些異常的敏銳度，及時(shí)發(fā)出故障預(yù)警，從而確保水稻生產(chǎn)不受影響。

Stacking與Blending能夠融合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)成果，從而顯著提升故障診斷的效能。Stacking技術(shù)會(huì)采納多個(gè)基模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，將其作為全新特征，用以訓(xùn)練更為高階的模型，進(jìn)而集結(jié)各基模型之所長(zhǎng)。在柴油機(jī)故障診斷的場(chǎng)景中，可選用隨機(jī)森林與梯度提升樹(shù)作為基石，萃取預(yù)測(cè)精華，隨后運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等高層模型進(jìn)行綜合研判。這既可以大幅提升故障診斷的精準(zhǔn)度，也可以穩(wěn)固其診斷性能，確保在各種復(fù)雜工況下均能交出滿意的診斷答卷。Blending技術(shù)常采用訓(xùn)練集的部分?jǐn)?shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，以此來(lái)產(chǎn)出基模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，并據(jù)此訓(xùn)練高層模型。此法更為簡(jiǎn)潔，實(shí)施起來(lái)也更為便捷。在水稻生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，Blending技術(shù)能夠利用不同時(shí)段的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證，從而使故障診斷模型擁有更強(qiáng)的適應(yīng)力與穩(wěn)定性。

混合智能故障診斷方法融合經(jīng)典信號(hào)處理手段與現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)算法，打造出了高效精準(zhǔn)的故障診斷方案。該方法通過(guò)整合多樣化模型，對(duì)農(nóng)用柴油機(jī)故障進(jìn)行更為深入和全面的分析與診斷，從而有力保障水稻生產(chǎn)的順暢進(jìn)行。傳統(tǒng)信號(hào)處理技術(shù)在其中扮演關(guān)鍵角色，傅里葉變換能將振動(dòng)信號(hào)由時(shí)域轉(zhuǎn)至頻域，精準(zhǔn)識(shí)別出對(duì)應(yīng)特定故障模式的特征頻率。小波變換則在時(shí)頻域內(nèi)“施展拳腳”，能敏銳捕捉故障信號(hào)的瞬時(shí)變動(dòng)，對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的處理尤為得力。在柴油機(jī)運(yùn)行過(guò)程中，振動(dòng)與噪聲信號(hào)常展現(xiàn)出復(fù)雜的時(shí)變特征，此時(shí)運(yùn)用小波變換便可精確鎖定故障發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)及頻率特性。

立足于傳統(tǒng)信號(hào)處理技術(shù)之上，現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)算法為故障診斷注入更強(qiáng)勁的智能化動(dòng)力。例如，支持向量機(jī)（SVM）、決策樹(shù)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)算法，能夠深度挖掘海量傳感器數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的故障特征模式與規(guī)律。舉例來(lái)說(shuō)，SVM可以精妙地構(gòu)建高維空間分類(lèi)超平面，從而清晰區(qū)分設(shè)備的正常運(yùn)行與故障狀態(tài)；決策樹(shù)則通過(guò)層層剖析特征，準(zhǔn)確鎖定引發(fā)故障的核心要素；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是深度學(xué)習(xí)模型的運(yùn)用，能夠駕馭復(fù)雜的非線性關(guān)系，從浩如煙海的數(shù)據(jù)中提煉出高維特征，實(shí)現(xiàn)故障的精準(zhǔn)辨識(shí)。

多模型融合的診斷方式，通過(guò)巧妙組合各類(lèi)模型，可以顯著提升故障診斷的穩(wěn)健性。將傳統(tǒng)信號(hào)處理手法與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相融合，能夠構(gòu)筑雙階段的診斷框架。在第一階段，運(yùn)用信號(hào)處理技術(shù)，精準(zhǔn)萃取柴油機(jī)運(yùn)行中的關(guān)鍵特征信號(hào)；而在第二階段，將特征數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以進(jìn)行故障的分類(lèi)與識(shí)別。通過(guò)小波變換所提取的瞬時(shí)頻率特征，可作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，進(jìn)而訓(xùn)練出深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜故障模式的精確辨識(shí)。在實(shí)際運(yùn)用中，融合多模型的診斷方式，能大幅提高故障診斷的準(zhǔn)確性。[6]

4" 結(jié)語(yǔ)

多傳感器信息融合技術(shù)在農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷中大放異彩，該技術(shù)綜合溫度、壓力、振動(dòng)及噪聲等多維度傳感器數(shù)據(jù)，并依托現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)柴油機(jī)故障的即時(shí)監(jiān)測(cè)與精確診斷。大幅提升故障檢測(cè)的準(zhǔn)確度，更能對(duì)潛在機(jī)械故障進(jìn)行預(yù)警，從而確保水稻生產(chǎn)的持續(xù)與高效。未來(lái)，我們將致力于進(jìn)一步優(yōu)化融合算法，提高模型的自適應(yīng)性與實(shí)時(shí)反應(yīng)能力，以達(dá)到更佳的故障診斷效果。隨著傳感器技術(shù)及人工智能算法的持續(xù)進(jìn)步，多傳感器信息融合技術(shù)在農(nóng)用柴油機(jī)故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣闊，助力農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的全面提升，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化與現(xiàn)代化，為農(nóng)民創(chuàng)造更高的經(jīng)濟(jì)效益與生產(chǎn)效率。

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