基于SDAE-BP的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障監(jiān)測

習(xí)晨博，楊光友，劉 浪，劉 景，陳學(xué)海，馬志艷

基于SDAE-BP的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障監(jiān)測

習(xí)晨博，楊光友※，劉 浪，劉 景，陳學(xué)海，馬志艷

（1. 湖北工業(yè)大學(xué)農(nóng)機(jī)工程研究設(shè)計院，武漢 430068；2. 湖北省農(nóng)機(jī)裝備智能化工程技術(shù)研究中心，武漢 430068）

為了解決聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障的非線性特征信號難以提取的問題，該研究提出了一種基于堆疊去噪自動編碼器（Stack Denoising Auto Encoder, SDAE）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation，BP）融合的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障監(jiān)測及診斷的方法（SDAE-BP）。以轉(zhuǎn)速傳感器采集聯(lián)合收割機(jī)脫粒滾筒轉(zhuǎn)速、籽粒攪龍轉(zhuǎn)速、喂入攪龍轉(zhuǎn)速、雜余攪龍轉(zhuǎn)速、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、輸送鏈耙轉(zhuǎn)速、割刀頻率以及逐稿器振動頻率，并將采集的數(shù)據(jù)集作為系統(tǒng)的輸入。利用SDAE提取輸入信號的深層次特征，并由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識收割機(jī)作業(yè)狀態(tài)，實現(xiàn)聯(lián)合收割機(jī)故障監(jiān)測。在SDAE-BP模型訓(xùn)練過程中，去噪自動編碼器（Denoising Auto Encode, DAE）依次經(jīng)帶有不同分布中心噪聲的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后將其堆疊，并通過誤差反向傳播算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提升模型識別故障性能和泛化能力。試驗結(jié)果表明，對于2018年聯(lián)合收割機(jī)田間試驗數(shù)據(jù)，模型的故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到99.00%，與SDAE和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，分別提高了1.5和4.5個百分點。將SDAE－BP故障診斷模型用2019年的試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，并用2018年和2019年試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，結(jié)果表明，更新后的模型對2018年試驗數(shù)據(jù)的故障識別準(zhǔn)確率為99.25%，對2019年試驗數(shù)據(jù)的故障識別準(zhǔn)確率為98.74%，更新后模型在2019試驗數(shù)據(jù)集上的故障識別準(zhǔn)確率較未更新模型提高了6.52個百分點。該文所建模型能夠準(zhǔn)確識別聯(lián)合收割機(jī)的故障類型，且具有較好的魯棒性，對旋轉(zhuǎn)型機(jī)械故障監(jiān)測及預(yù)警具有參考價值。

農(nóng)業(yè)機(jī)械；故障診斷；試驗；聯(lián)合收割機(jī)；SDAE-BP模型；深層次特征；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引 言

聯(lián)合收割機(jī)的工作狀態(tài)直接影響農(nóng)作物收獲作業(yè)的效率和質(zhì)量。由于聯(lián)合收割機(jī)收割作業(yè)是較為復(fù)雜的農(nóng)機(jī)作業(yè)，在作業(yè)行駛速度過快、作物濕度較大等條件下，如果操作不當(dāng)會導(dǎo)致喂入攪龍、脫粒滾筒、輸送鏈耙等運動部件堵塞，作業(yè)時間過長會導(dǎo)致逐稿器傳動皮帶打滑等作業(yè)故障[1-4]。針對聯(lián)合收割機(jī)故障監(jiān)測和診斷的問題，國內(nèi)外已有了不少研究。如Fendt公司在其生產(chǎn)的聯(lián)合收割機(jī)上通過融合收割機(jī)關(guān)鍵部位的轉(zhuǎn)速、扭矩以及溫度等信息，判斷聯(lián)合收割機(jī)整機(jī)整體堵塞程度，并給出故障發(fā)生位置[5]。Craessaerts等[6]采用自組織特征映射(Self-Organizing Feature Mapping, SOM)網(wǎng)絡(luò)對轉(zhuǎn)速的原始信號進(jìn)行降維處理，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，并成功應(yīng)用到荷蘭的CX聯(lián)合收割機(jī)上，取得了良好的效果。易立單[7]設(shè)計的聯(lián)合收割機(jī)堵塞故障診斷系統(tǒng)，選取收割機(jī)上關(guān)鍵位置傳動軸轉(zhuǎn)速變化作為特征向量對收割機(jī)的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測。陳進(jìn)等[8]提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷報警系統(tǒng)，此方法改善了系統(tǒng)的非線性和大延時的缺點，但是當(dāng)原始信號中包含大量噪聲，此方法無法直接應(yīng)用于原始數(shù)據(jù)。此外，Gong等[9]提出了一種基于加速度的多輸入預(yù)測故障診斷系統(tǒng)，采集發(fā)動機(jī)振動信息和關(guān)鍵部位的轉(zhuǎn)速，通過故障診斷算法得到故障類型。目前的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障監(jiān)測及診斷僅使用直接監(jiān)測到的關(guān)鍵部位傳動軸轉(zhuǎn)速，對于傳動軸轉(zhuǎn)速的非線性特性以及深層次特征提取問題還未進(jìn)行深入研究[10-12]。聯(lián)合收割機(jī)故障監(jiān)測方法的診斷準(zhǔn)確率有待進(jìn)一步提升。為了提高聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障診斷的準(zhǔn)確率，本文提出將堆疊去噪自編碼器[13-15]（Stack Denoising Auto Encoder, SDAE）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16-17]結(jié)合（Back Propagation Neural Network, BPNN）的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障診斷模型（SDAE-BP），采用多個去噪自編碼器堆疊的SDAE提取故障數(shù)據(jù)的深層次特征[18-19]，建立聯(lián)合收割機(jī)各種故障數(shù)據(jù)和故障類型之間的非線性映射[20]。為增強(qiáng)模型的魯棒性，在模型訓(xùn)練時使用多個不同分布中心的噪聲，以提升模型泛化能力，擺脫聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)監(jiān)測對人工診斷經(jīng)驗的依賴。

1 基于SDAE-BP的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

基于SDAE-BP的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障監(jiān)測系統(tǒng)主要包括研華科技的IPC-610L型嵌入式工控機(jī)和USB-4711數(shù)據(jù)采集模塊、三松機(jī)電的NJK-5002C型轉(zhuǎn)速傳感器、天海藍(lán)科技的EYOYO 7英寸交互式顯示屏以及南一自動化科技的LTE-1101J型聲光報警裝置等。其中NJK-5002C型轉(zhuǎn)速傳感器在工作溫度?45～85 ℃內(nèi)的精度小于1%，線性度小于0.1%，檢測距離為1 mm±10%，響應(yīng)頻率為0～20 kHz；USB-4711數(shù)據(jù)采集模塊采集速率可達(dá)150 kHz，擁有16路模擬輸入通道。數(shù)據(jù)采集頻率設(shè)置為5 Hz，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障監(jiān)測系統(tǒng)

系統(tǒng)以雷沃RG50型聯(lián)合收割機(jī)為試驗樣機(jī)，安裝速度傳感器檢測風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、脫粒滾筒轉(zhuǎn)速、輸送鏈耙轉(zhuǎn)速、喂入攪龍轉(zhuǎn)速、雜余攪龍轉(zhuǎn)速、籽粒攪龍轉(zhuǎn)速、逐稿器和割刀往復(fù)頻率，經(jīng)數(shù)據(jù)采集模塊將傳感器信息傳至車載嵌入式工控機(jī)，故障診斷系統(tǒng)實時監(jiān)測聯(lián)合收割機(jī)運行狀態(tài)，如當(dāng)前是故障狀態(tài)，則通過聲光報警裝置發(fā)出警報并在顯示屏上顯示故障發(fā)生的位置。

2 SDAE-BP模型

本文在傳統(tǒng)的單一高斯噪聲SDAE基礎(chǔ)上，引入不同分布中心的高斯噪聲。噪聲分布中心距離原點越遠(yuǎn)，數(shù)據(jù)破壞程度越重。用嚴(yán)重破壞后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練堆疊自編碼網(wǎng)絡(luò)模型，能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的全局粗粒化特征[26]。噪聲分布中心靠近原點時，數(shù)據(jù)破壞程度較小，運用這種數(shù)據(jù)，自編碼網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的局部細(xì)粒化特征。SDAE利用多個不同分布中心的高斯噪聲對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行不同程度的破壞，使SDAE模型可以同時學(xué)習(xí)到原始輸入數(shù)據(jù)的全局粗粒化特征和局部細(xì)粒化特征，從而提高模型的深層特征表示能力。相對于單一的高斯噪聲SDAE來說，多個不同分布中心的高斯噪聲SDAE能夠?qū)W習(xí)到原始輸入數(shù)據(jù)的更深層次特征表示，具有更好的魯棒性。

注：x聯(lián)合收割機(jī)相關(guān)作業(yè)部件的轉(zhuǎn)速，r·min-1；為加入噪聲后的聯(lián)合收割機(jī)相關(guān)作業(yè)部件的轉(zhuǎn)速，r·min-1；y為經(jīng)過自動編碼器重構(gòu)的聯(lián)合收割機(jī)相關(guān)作業(yè)部件的轉(zhuǎn)速，r·min-1；L(x,y)為x和y之間的均方誤差，r·min-1；h為深層特征；fθ為編碼器；gθ為解碼器；qD為添加噪聲。

圖3為本文堆疊去噪自編碼器（SDAE）的訓(xùn)練步驟流程圖。如圖3，首先進(jìn)行無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練是利用輸入數(shù)據(jù)依次對每個DAE模型進(jìn)行訓(xùn)練；其次進(jìn)行監(jiān)督式微調(diào)訓(xùn)練，監(jiān)督式訓(xùn)練是利用頂層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽對堆疊的DAE進(jìn)行微調(diào)。從而得到最優(yōu)的SDAE網(wǎng)絡(luò)模型。可以看出，本文使用的SDAE由傳統(tǒng)的SDAE在多個不同噪聲中心的高斯噪聲下依次進(jìn)行訓(xùn)練。其中μ為第個高斯噪聲分布中心，≥≥1，為第個噪聲分布中心，μ?1>μ。

注：h1為經(jīng)DAE1提取的特征；為h1經(jīng)過加噪處理的特征；h2為經(jīng)DAE2提取的特征；h3為經(jīng)過DAE3提取的特征。

設(shè)M為第個數(shù)據(jù)樣本，y為第個數(shù)據(jù)樣本標(biāo)簽，則訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為：

式中m為第個數(shù)據(jù)樣本的第個元素，為數(shù)據(jù)樣本個數(shù)。

2.1 SDAE的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練過程

2.1.1 初始訓(xùn)練

式中s是非線性激活函數(shù)，常用sigmoid函數(shù)，為權(quán)重矩陣，為偏置向量。

4）通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)式（4）完成去噪自編碼器的訓(xùn)練：

2.1.2 多噪聲混合訓(xùn)練

3）計算新的噪聲中心：

式中Δ是噪聲分布中心更新的步長。

返回到步驟1）繼續(xù)對模型進(jìn)行新一輪的訓(xùn)練，直至第3個噪聲分布中心時，結(jié)束訓(xùn)練。

2.2 SDAE的有監(jiān)督微調(diào)訓(xùn)練過程

3 SDAE-BP模型性能試驗

3.1 數(shù)據(jù)采集與信號預(yù)處理

3.1.1 試驗材料與設(shè)備

為了檢驗?zāi)Ｐ驮趯嶋H作業(yè)環(huán)境中的性能，于2018年12月在武漢市黃陂區(qū)進(jìn)行聯(lián)合收割機(jī)水稻收獲作業(yè)的相關(guān)試驗。試驗機(jī)型為雷沃RG50，稻谷品種為R1377。試驗田水稻平均株高為77 cm、籽粒含水率為23%、長勢均勻且無倒伏，在收割試驗時，割茬高度為8 cm左右，割幅寬度為2 m。試驗儀器包括LDS-1G 1H型水分測定儀（測量誤差≤0.5%，水分測量范圍3%～35%）；卷尺（量程0～100 m）以及車載數(shù)據(jù)采集和故障診斷系統(tǒng)。

3.1.2 試驗指標(biāo)和方法

根據(jù)GB/T 8097-2008《收獲機(jī)械聯(lián)合收割機(jī)試驗方法》[30]，考察所設(shè)計的SDAE-BP模型性能，選取故障識別準(zhǔn)確率作為試驗指標(biāo)。

式中accuracy為SDAE-BP模型故障識別準(zhǔn)確率，%；為模型診斷正確的樣本個數(shù)；total為模型累計診斷的樣本個數(shù)。

3.1.3 試驗方案

根據(jù)聯(lián)合收割機(jī)傳動路線圖以及聯(lián)合收割機(jī)故障發(fā)生條件，確定導(dǎo)致聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障的主要因素為作業(yè)速度過快、發(fā)動機(jī)油門過小、稻谷濕度較大、稻谷大面積倒伏以及收割機(jī)自身機(jī)械故障。因此，選取作業(yè)速度、發(fā)動機(jī)油門、輸送鏈耙傳動帶張緊輪以及逐稿器張緊輪彈簧作為試驗因素。根據(jù)前期研究，雷沃RG50型聯(lián)合收割機(jī)田間試驗較優(yōu)的作業(yè)速度為4±0.5 km/h。由于自然發(fā)生故障不可預(yù)知和出現(xiàn)次數(shù)較少，試驗時人為設(shè)置故障發(fā)生的條件，使聯(lián)合收割機(jī)出現(xiàn)特定的故障現(xiàn)象，如喂入攪龍、輸送鏈耙、脫粒滾筒堵塞故障以及逐稿器帶輪皮帶打滑故障等，故障設(shè)置如表1所示。每種試驗重復(fù)5次，單次收割作業(yè)長度為50 m，故障模擬試驗場景如圖4所示。通過上述試驗獲得不同故障發(fā)生時聯(lián)合收割機(jī)相應(yīng)部件的轉(zhuǎn)速信息。

表1 故障設(shè)置

1.逐稿器帶輪 2.雜余攪龍帶輪 3.逐稿器張緊輪 4.籽粒攪龍帶輪 5.變速帶輪6.輸送鏈耙張緊輪7.輸送鏈耙張緊輪調(diào)節(jié)彈簧 8.脫粒滾筒

3.1.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于試驗中系統(tǒng)存在干擾，采集到的原始轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)存在0值、異常值和缺失值，因此有必要對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[31]。如果一個樣本中所有屬性都為0，則刪除該樣本；對于超過對應(yīng)部件最高轉(zhuǎn)速的異常值，通過線性插值進(jìn)行替換；對于缺失值通過樣條插值法進(jìn)行填補(bǔ)。依據(jù)雷沃RG50的正常工作參數(shù)范圍，設(shè)置逐稿器頻率為7.6～8.0 Hz、雜余攪龍轉(zhuǎn)速為1 200～1 400 r/min、籽粒攪龍轉(zhuǎn)速為900～1 000 r/min、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 400～1 550 r/min、輸送鏈耙轉(zhuǎn)速為500～610 r/min、脫離滾筒轉(zhuǎn)速為700～820 r/min、喂入攪龍轉(zhuǎn)速為520～650 r/min以及割刀頻率為4.5～5.4 Hz。根據(jù)每個故障的具體發(fā)生時間，將采集到的數(shù)據(jù)分為7類故障樣本。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，共獲得2 400個數(shù)據(jù)樣本，包括1 540個聯(lián)合收割機(jī)工作正常數(shù)據(jù)樣本、96個喂入攪龍嚴(yán)重堵塞數(shù)據(jù)樣本、100個脫粒滾筒輕微堵塞數(shù)據(jù)樣本、94個輸送鏈耙嚴(yán)重堵塞數(shù)據(jù)樣本、290個逐稿器皮帶打滑數(shù)據(jù)樣本、160個喂入攪龍輕微堵塞和108個輸送鏈耙輕微堵的數(shù)據(jù)樣本以及42個脫粒滾筒嚴(yán)重堵塞數(shù)據(jù)樣本。對數(shù)據(jù)樣本建立對應(yīng)的狀態(tài)標(biāo)簽，如表2所示。

表2 聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障標(biāo)簽

3.2 模型訓(xùn)練與測試

3.2.1 SDAE-BP模型訓(xùn)練

將試驗得到的2 400個數(shù)據(jù)樣本劃分為包含2 000個數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練集和包含400個數(shù)據(jù)樣本的測試集。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化能夠提升模型的收斂速度、運行速度以及模型的精度，在模型訓(xùn)練之前首先通過式（7）對數(shù)據(jù)集進(jìn)行0～1歸一化處理，使其值落在[0,1]區(qū)間內(nèi)。

本文SDAE-BP模型包括1個輸入層，3個隱藏層和1個一層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類層。SDAE深度網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)置如表3所示。

表3 SDAE深度網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)置

該SDAE模型具有3個自編碼網(wǎng)絡(luò)，對于每個自編碼網(wǎng)絡(luò)均使用Sigmoid作為激活函數(shù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層激活函數(shù)為ReLU。使用隨機(jī)梯度下降算法優(yōu)化SDAE模型中的所有參數(shù)。數(shù)據(jù)批次大小為200。SDAE模型引入4個超參數(shù)，分別是初始噪聲分布中心0,為0.05；終止噪聲分布中心μ，為0.15；噪聲分布中心變化步長Δ，為0.05；迭代次數(shù)，為12 000。最終訓(xùn)練得到的SDAE-BP模型如圖5所示。

注：S為聯(lián)合收割機(jī)的實際轉(zhuǎn)速，r·min-1；M為傳感器測得的轉(zhuǎn)速，r·min-1；X*為歸一化后的數(shù)據(jù)；f為經(jīng)SDAE-BP模型診斷的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障類型。

3.2.2 結(jié)果與分析

SDAE-BP模型的故障識別準(zhǔn)確率和不同噪聲分布中心下的重構(gòu)誤差曲線變化如圖6所示。由圖6a可以看出，在訓(xùn)練步數(shù)達(dá)到3000之后趨于穩(wěn)定，模型總準(zhǔn)確率為99.3%，但是在訓(xùn)練過程中，模型收斂速度較為緩慢。如圖6b所示，噪聲分布中心為0.05時，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差為16.53r/min左右；噪聲分布中心為0.1時，重構(gòu)誤差為23.94r/min左右；噪聲分布中心為0.15時，重構(gòu)誤差為39.35r/min左右。即隨著噪聲分布中心距離原點越遠(yuǎn)，噪聲強(qiáng)度越大，SDAE的重構(gòu)損失誤差也越大。

圖6 SDAE-BP模型故障識別準(zhǔn)確率和重構(gòu)誤差曲線圖

SDAE-BP模型在2018試驗數(shù)據(jù)測試集的測試結(jié)果如表4所示。其中2個喂入攪龍輕微堵塞樣本被錯誤識別為喂入攪龍嚴(yán)重堵塞，1個喂入攪龍嚴(yán)重堵塞被錯誤識別為喂入攪龍輕微堵塞。出現(xiàn)識別錯誤的原因是由于輕微堵塞和重度堵塞是一個漸變過程，存在過渡階段，從而出現(xiàn)無法準(zhǔn)確判斷出聯(lián)合收割機(jī)故障狀態(tài)的情況。

表4 SDAE-BP模型對2018年測試集數(shù)據(jù)的故障識別結(jié)果

4 模型有效性檢驗

將本文SDAE-BP模型和與該模型具有相同隱藏層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及單一噪聲分布中心的SDAE進(jìn)行比較，3種不同模型對測試集中不同聯(lián)合收割機(jī)故障狀態(tài)識別準(zhǔn)確率如表5所示。由表4和表5可知，在具有相同隱藏層數(shù)的條件下，SDAE-BP模型的故障識別準(zhǔn)確率比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SDAE模型分別提高了4.5和1.5個百分點。因此，SDAE-BP模型比單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更優(yōu)的性能。對于喂入攪龍嚴(yán)重堵塞故障，SDAE-BP模型的準(zhǔn)確率為93.75%，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率為43.7%，兩者之間差距較大的原因是SDAE-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)到聯(lián)合收割機(jī)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)集的全局粗粒化特征和局部細(xì)粒化特征，而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)集的深層次特征。但是2種模型對喂入攪龍輕微堵塞、喂入攪龍嚴(yán)重堵塞和輸送鏈耙輕微堵塞這3種故障的識別準(zhǔn)確率都有所降低，原因可能是在輕微堵塞向嚴(yán)重堵塞的發(fā)展過程中，過渡數(shù)據(jù)之間無明顯差別，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率有所降低。

為進(jìn)一步檢驗?zāi)Ｐ偷挠行裕?019年11月在武漢市黃陂區(qū)進(jìn)行聯(lián)合收割機(jī)水稻收獲作業(yè)的相關(guān)試驗。試驗機(jī)型為雷沃RG50，水稻品種為R1377。試驗田水稻平均株高為75 cm、籽粒含水率為23.7%、長勢均勻且無倒伏，在收割試驗時，割茬高度為8 cm左右，割幅寬度為2 m。試驗儀器包括LDS-1G 1H型水分測定儀（測量誤差≤0.5%，水分測量范圍3%～35%）；卷尺（量程0～100 m）；車載數(shù)據(jù)采集及故障診斷系統(tǒng)。試驗方法及內(nèi)容同2018年。試驗獲得不同故障發(fā)生時聯(lián)合收割機(jī)相應(yīng)部件的轉(zhuǎn)速信息，使用2018年的SDAE-BP模型對2019年試驗的2 547個樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，結(jié)果如表6所示。

表5 不同模型對聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障的診斷結(jié)果

表6 SDAE-BP模型對2019年數(shù)據(jù)集的故障識別結(jié)果

由表6可知，模型對2019年逐稿器皮帶打滑試驗數(shù)據(jù)的故障診斷準(zhǔn)確率為92.92%，準(zhǔn)確率明顯降低。這是因為聯(lián)合收割機(jī)在2019年的性能狀態(tài)較2018年出現(xiàn)差別，另外還有2018年的測試數(shù)據(jù)集樣本量較少且存在數(shù)據(jù)不均衡現(xiàn)象，導(dǎo)致模型的魯棒性不高。

將本文所提的故障診斷模型用2019年的試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行重新訓(xùn)練，得到2019年SDAE-BP模型，并用其對2018年和2019年試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，結(jié)果如表7所示，更新后的模型對2018年試驗數(shù)據(jù)的故障識別準(zhǔn)確率為99.25%，對2019年試驗數(shù)據(jù)的故障識別準(zhǔn)確率為98.74%，更新后的模型在2019試驗數(shù)據(jù)集上的故障識別準(zhǔn)確率提高了6.52個百分點。

表7 更新后的SDAE-BP模型對2018－2019年數(shù)據(jù)集的故障識別結(jié)果

由表7可知，使用2019年數(shù)據(jù)訓(xùn)練更新的SDAE-BP模型，對2019年數(shù)據(jù)集的故障識別準(zhǔn)確率有了大幅提升，且在2018年測試數(shù)據(jù)集上也有良好表現(xiàn)。由此可知，如果能及時對SDAE-BP模型進(jìn)行有效更新，模型將會獲得更高的準(zhǔn)確率和更好的魯棒性。

5 結(jié) 論

本文提出了一種改進(jìn)的SDAE與BP網(wǎng)絡(luò)融合的聯(lián)合收割機(jī)故障診斷模型，并通過聯(lián)合收割機(jī)故障診斷試驗驗證了模型的有效性與魯棒性。主要結(jié)論如下：

1）SDAE-BP深度網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的深層次特征，實現(xiàn)聯(lián)合收割機(jī)在不同工作狀態(tài)下運動學(xué)參數(shù)特征地自動提取，為聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障診斷提供了一種新的技術(shù)手段。

2）SDAE-BP模型在訓(xùn)練過程中引入不同分布中心的高斯噪聲，提高了模型學(xué)習(xí)特征的能力，使其具有更好的類內(nèi)聚集性和類間區(qū)分度較高的深層次特征，模型具有更強(qiáng)的魯棒性。

3）與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SDAE模型相比，SDAE-BP模型的平均故障識別準(zhǔn)確率分別提高了4.5和1.5個百分點，識別精度更高。

4）更新后的SDAE-BP模型較原模型的故障識別準(zhǔn)確率提高了6.52個百分點，因此適時更新SDAE-BP模型對保持模型較高的故障診斷準(zhǔn)確率具有重要意義，后續(xù)可進(jìn)一步研究模型的更新策略和方法。

[1]高志朋，徐立章，李耀明，等. 履帶式稻麥聯(lián)合收獲機(jī)田間收獲工況下振動測試與分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2017，33(20)：48-55.

Gao Zhipeng, Xu Lizhang, Li Yaoming, et al. Vibration measure and analysis of crawler-type rice and wheat combine harvester in field harvesting condition[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2017, 33(20): 48-55. (in Chinese with English abstract)

[2]Schmoldt D L. Precision agriculture and information technology[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2001, 30(1/2/3): 5-7.

[3]Eric Wong, Yu Qi. BP neural network-based effective fault localization[J]. International Journal of Software Engineering & Knowledge Engineering, 2009, 19(4): 573-597.

[4]盧臘. 聯(lián)合收割機(jī)田間作業(yè)狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)研究[D]. 重慶：重慶理工大學(xué)，2018.

Lu La. Study on on-Line Monitoring System of Combine Harvester[D]. Chongqing: Chongqing University of Technology, 2018. (in Chinese with English abstract)

[5]Chen Jin, Huang Zhigen. Research of multi-signal detectingmethod and the auto-alarm system on combine harvester[C]// International Conference on Iaea. 2008.

[6]Craessaerts G, Baerdemaeker J D, Saeys W. Faultdiagnostic systems for agricultural machinery[J]. Biosystems Engineering, 2010, 106(1): 26-36.

[7]易立單. 聯(lián)合收割機(jī)堵塞故障監(jiān)測系統(tǒng)研究[D]. 鎮(zhèn)江：江蘇大學(xué)，2010.

Yi Lidan. Study on Monitoring System of Combine Harvester Clogging Fault[D]. Zhenjiang: Jiangsu University, 2010. (in Chinese with English abstract)

[8]陳進(jìn)，龔麗霞，李耀明. 基于FNN的聯(lián)合收割機(jī)故障診斷系統(tǒng)研究[J]. 中國測試，2014，40(5)：77-79.

Chen Jin, Gong Lixia, Li Yaoming. Research of fault diagnosis system on combine-harvester based on FNN algorithm[J]. China Measurement Test, 2014, 40(5): 77-79. (in Chinese with English abstract)

[9]Gong L X, Chen J, Tang C M, et al. Research of multi-input predictive fault diagnosis control system on combine harvester[J]. Advanced Materials Research, 2014, 971-973: 1296-1299.

[10]陳思. 聯(lián)合收割機(jī)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)視及故障監(jiān)測系統(tǒng)的研究[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學(xué)，2016.

Chen Si. Research on Remote Video Monitoring and Fault Monitoring System of Combine Harvester[D]. Zhenjiang: Jiangsu University, 2016. (in Chinese with English abstract)

[11]Wang Suzhen, Wu Chongyou, Lu Baochun, et al. Fault diagnosis of threshing cylinder basedon PCA andwavelet neural network[J]. Journal of Computer Applications, 2016,36(S1):99-102. (in Chinese with English abstract)

[12]張猛，耿愛軍，張智龍，等. 谷物收獲機(jī)智能監(jiān)測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報，2018，39(9)：89-94.

Zhang Meng, Geng Aijun, Zhang Zhilong, et al. Research status and development trend of intelligent monitoring system for grain harvester[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2018, 39(9): 89-94. (in Chinese with English abstract)

[13]江國乾. 基于排序模式分析與深度學(xué)習(xí)的風(fēng)電設(shè)備故障診斷方法研究[D]. 秦皇島：燕山大學(xué)，2017.

Jiang Guoqian, Research on Fault Diagnosis Methods for Wind Turbines Based on Ordinal Pattern Analysis and Deep Learning[D]. Qinhuangdao: Yanshan University, 2017. (in Chinese with English abstract)

[14]Chandra B, Sharma R K. Adaptive noise schedule for denoising autoencoder[C]// International Conference on Neural Information Processing. Springer, 2014: 535-542.

[15]Huan Huo, Liu Xiufeng, Zheng Deyuan, et al. Collaborative filtering fusing label features based on SDAE[J]. 2017(7): 223-236.

[16]胡志新. 基于深度學(xué)習(xí)的化工故障診斷方法研究[D]. 杭州：電子科技大學(xué)，2018.

Hu Zhixin. Research on Fault Diagnosis Method of Chemical Industry Based on Deep Learning[D]. Hangzhou: Dianzi University, 2018. (in Chinese with English abstract)

[17]徐凱. 基于BPNN與DS理論的聯(lián)合收割機(jī)堵塞故障診斷與報警系統(tǒng)[D]. 鎮(zhèn)江：江蘇大學(xué)，2016.

Xu Kai. Blockage Fault Diagnosis and Alarm System for Combine Harvester Based on BPNN and DS Theory[D]. Zhenjiang: Jiangsu University, 2016. (in Chinese with English abstract)

[18]Minje Kim, Paris Smaragdis. Adaptive denoising autoencoders: A fine-tuning scheme to learn from test mixtures[C]// International Conference on Latent Variable Analysis and Signal Separation. Springer International Publishing, 2015.

[19]Chen Lu, Wang Zhenya, Qin Weili. Fault diagnosis of rotary machinery components using a stacked denoising autoencoder-based health state identification[J]. Signal Processing, 2016, 130(C): 377-388.

[20]Cunha, Palacios, Rodrigo, et al. Stator fault analysis of three-phase induction motors using information measures and artificial neural networks[J]. Electric Power Systems Research, 2017(143): 347-356.

[21]Vincent P, Larochelle H, Lajoie I, et al. Stacked denoising autoencoders: Learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion[J]. Journal of Machine Learning Research, 2010, 11(12): 3371-3408.

[22]Vincent P, Larochelle H, Bengio Y, et al. Extracting and composing robust features with denoising autoencoders[C]// Proceedings of the 25th international conference on Machine learning. ACM, 2008: 1096-1103.

[23]Pascal Vincent, Hugo Larochelle, Isabelle Lajoie. Stacked denoising autoencoders: Learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion[J]. Journal of Machine Learning Research, 2010, 11(12): 3371-3408.

[24]Bengio Y, Lamblin P, Dan P, et al. Greedy layer-wise training of deep networks[C]//International Conference on Neural Information Processing Systems, 2007: 153-160.

[25]Jiang G, He H, Xie P, et al. Stacked multilevel-denoising autoencoders: A new representation learning approach for wind turbine gearbox fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2017, 66(9):2391-2402.

[26]Hinton G E. Reducing the dimensionality of data with neural networks[J]. Science, 2006, 313(5786): 504-507.

[27]趙光權(quán)，劉小勇，姜澤東，等. 基于深度學(xué)習(xí)的軸承健康因子無監(jiān)督構(gòu)建方法[J]. 儀器儀表學(xué)報，2018(6)：82-88.

Zhao Guangquan, Liu Xiaoyong, Jiang Zedong, et al. An unsupervised construction method for bearing health factors based on deep learning[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2018(6): 82-88. (in Chinese with English abstract)

[28]Sohaib Muhammad，Kim Cheol-Hong，Kim Jong-Myon. A hybrid feature model and deep-learning-based bearing fault diagnosis[J]. Sensors, 2017, 17(12):2876.

[29]Sun J, Yan C, Wen J. Intelligent bearing fault diagnosis method combining compressed data acquisition and deep learning[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2017, 67(99):185-195.

[30]收獲機(jī)械聯(lián)合收割機(jī)試驗方法：GB/T 8097-2008[S]. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2009.

[31]陳進(jìn)，季園園，李耀明. 基于PLC和觸摸屏的聯(lián)合收割機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J]. 儀表技術(shù)與傳感器，2014(7)：78-81.

Chen Jin, Ji Yuanyuan, Li Yaoming. Monitoring system of combine harvester based on PLC and touch-screen[J]. Instrument Technique and Sensor, 2014(7): 78-81. (in Chinese with English abstract)

Operation faults monitoring of combine harvester based on SDAE-BP

Xi Chenbo,Yang Guangyou※, Liu Lang, Liu Jing, Chen Xuehai, Ma Zhiyan

(1. Institute of Agricultural Machinery, Hubei University of Technology, Wuhan, 430068, China;2.Hubei Engineering Research Center for Intellectualization of Agricultural Equipment, Wuhan, 430068, China)

In order to solve the problem of deep feature extraction of nonlinear feature signal of operation faults of combineharvester and improve the diagnosis accuracy of fault recognition, a method based on Stack Denoising Auto Encoder -Back Propagation neural network(SDAE-BP) model was proposed in this study. Lovol RG50 combine harvester was used as the test prototype, according to the analysis of the working procedure and failure mechanism of each component of combine harvester, NJK-5002C speed sensor was used to collect the rotation speed signal of feeding auger , impurity auger , grain beat auger, fan, threshing cylinder and conveyor chain harrow, and the frequency signal of sickles and straw walker, and the collected data sets were used as the input of the monitoring system. The monitoring system was consist of IPC-610L embedded industrial computer, USB-4711 data acquisition module, EYOYO interactive display screen and LTE-1101J sound and light alarm device. The SDAE model was used to extract the deep feature of the input signal, the extracted deep feature was sent to the BP neural network and then the operation status of combine harvester was classified. During the training process, the first step was to train the DAEs (Denoising Auto Encoder) under different gaussian noises distribution center respectively, after all the DAEs was trained, stacking the DAEs all together and fine-tuning the model’s parameters through the error back propagation algorithm. The noise center of DAE was far away from 0, which meaned that the original data was seriously damaged, the model could learn global coarse grained features, the noise center of DAE was close to 0, which indicateds that the damage degree of original data was low, and the model could learn local coarse grained features, in other words, training each DAE with different gaussian noise centers, the SDAE model would learn both global and local coarse grained characteristics which was of great significant to improve the model’s expressive ability of deep feature. The experiments were carried out in 2018 to verify the proposed method, and the results showed the diagnostic accuracy rate reached 99.00%, which improved by 1.50 and 4.50 percentage points respectively compared with SDAE and BP neural network. The DAE-BP model was updated with the test data of 2019, and tested with the data of 2018 and 2019. The results show that the fault identification accuracy rate of the updated model for the test data in 2018 was 99.25%, and that for the test data in 2019 was 98.74%,which increased by 6.52 percentage points than that of the unupdated model. The model established in this paper can accurately identify the fault type of combine harvester, and has good robustness, which has reference value for the fault monitoring and early warning of rotating machinery.

agricultural machinery; fault detection; experiments; combine harvester; Stack Denoising Auto Encoder-Back Propagation(SDAE-BP) model; deep layer characteristics; BP neural network

習(xí)晨博，楊光友，劉浪，等. 基于SDAE-BP的聯(lián)合收割機(jī)作業(yè)故障監(jiān)測[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2020，36(17)：46-53.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.006 http://www.tcsae.org

Xi Chenbo, Yang Guangyou, Liu Lang, et al. Operation faults monitoring of combine harvester based on SDAE-BP[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(17): 46-53. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.006 http://www.tcsae.org

2020-02-09

2020-08-10

國家重點研發(fā)項目（2017YFD0700600）；國家重點研發(fā)項目（2018YFB0105300）

習(xí)晨博，研究方向為農(nóng)業(yè)設(shè)備故障智能診斷研究。Email：xichenbo@126.com

楊光友，博士，教授，研究方向為農(nóng)業(yè)智能裝備研究。Email：pekka@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.17.006

S22; TP183

A

1002-6819(2020)-17-0046-08