基于多傳感器信息融合的農用柴油機故障診斷技術

摘" 要：隨著農業機械化水平的不斷提升，農用柴油機在水稻生產中的應用日益廣泛，其運行的穩定性直接關系到水稻生產的效率。然而，柴油機在高強度作業中容易發生各種機械故障，給農田作業帶來潛在風險。多傳感器信息融合技術結合集成學習算法，提供準確的故障診斷方法，通過綜合分析多維度傳感器數據，實時監測柴油機的運行狀態，提取故障特征，可以顯著提高故障檢測的準確性。本文探討了多傳感器信息融合在農用柴油機故障診斷中的應用，提出結合傳統信號處理與現代機器學習的混合智能故障診斷策略，通過對不同模型的集成應用，可以實現柴油機故障的精準識別，有效保障水稻生產的高效性，為提高農業經濟效益提供強有力的技術支持。

關鍵詞：多傳感器；信息融合；柴油機；機械故障

中圖分類號：S23"""""""""""""""""""""""""""""""" 文獻標志碼：A文章編號：1673－6737（２０24）05－００91－０3

收稿日期：2024-01-28

作者簡介：周志巍（1984—），男，本科，講師，研究方向為智能網聯和車身。

"隨著農業機械化進程的加快，農用柴油機在水稻生產中扮演著越來越重要的角色。作為稻田作業的核心動力，柴油機的效能與穩定性對水稻的種植、灌溉及收割等關鍵環節具有決定性影響。但在高強度與長時間的運作下，柴油機易發生各類機械故障，這不僅會中斷農田作業，還會造成不小的經濟損失。鑒于此，研發高效的故障診斷技術，以便及時發現并應對柴油機的潛在故障，對水稻生產的穩定性至關重要。多傳感器信息融合技術的出現，恰好為解決這一問題提供了有力工具。該技術能融合多種傳感器的數據，并借助先進的機器學習算法，達成對柴油機故障的實時監測與精確診斷，顯著提升故障檢測的精確度。

1" 農用柴油機在水稻生產中的關鍵作用

農用柴油機對于水稻生產的重要性不言而喻，其不僅能為農田作業提供關鍵的動力支撐，更是提升水稻種植效率與產量的核心要素。[1]借助柴油機強大的動力，農民得以迅速且高質量地完成土地翻耕與整地，為水稻種植創造出理想的土壤環境。同時，由柴油機帶動的播種設備能精準、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。在水稻生長周期中，柴油機還肩負著驅動灌溉系統的重任，為水稻提供源源不斷的水分供給。在干旱時節或水源緊缺時，柴油機驅動的泵水設備能迅速從各種水源中抽水，確保稻田得到及時灌溉，維系水稻的健康成長。在收割時節，配備柴油機的收割機則顯著減輕農民的勞作負擔，不僅能大幅提升收割速度，還能減少稻谷的遺失，進一步保障收成。

2" 多傳感器信息融合在農用柴油機故障診斷中的應用

2.1" 傳感器數據的預處理與標準化

多傳感器信息融合技術應用于農用柴油機故障診斷，可顯著提升故障檢測的精準度，進而確保水稻生產的高效。此技術的實施依賴于傳感器數據的預處理與標準化。傳感器所捕獲的數據，涵蓋溫度、壓力、振動及噪聲等多元化參數，由于傳感器類型的差異，需經過預處理與標準化以確保數據的可比性及融合分析的準確性。數據預處理涵蓋數據清洗、噪聲消除及異常值識別等步驟。[2]傳感器所采集的原始數據可能夾雜噪聲，導致錯誤讀數，需借助濾波算法進行提純。同時，數據清洗還包括對異常值的剔除，以保障數據的真實與可靠。

數據的標準化則是為消除不同類型與量綱數據間的差異，實現數據的統一比較與綜合分析。通過歸一化處理，可將溫度數據轉換為0至1的標準化范圍，與其他類型數據如壓力、振動等進行無縫對接。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健性。通過綜合溫度振動數據，系統可及時識別柴油機在高負荷長時間運行下的過熱導致的異常振動情況，從而實現預防性維護，確保在關鍵農作業階段柴油機穩定運行，以保障水稻生產的順暢進行。

2.2" 數據融合的故障特征增強技術

通過深度融合多個傳感器的數據，可以顯著提升故障檢測的精確性，確保水稻生產的穩定進行。在田間耕作時，若柴油機出現異常振動，可能暗示內部部件的磨損。然而，僅憑單一傳感器的數據，往往難以精準判定故障根源。通過數據融合，將振動、噪聲、溫度及壓力等多維度數據進行綜合分析，進而揭示出更多潛在的故障模式。這不僅可以提升故障檢測的精準度，還可以提高診斷的可靠性。在繁忙的水稻收割季，柴油機承受著巨大的工作負荷，故障風險也隨之上升。[3]借助數據融合技術，實時監控柴油機的各項運行參數，構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，提前進行預警與維護。另外，結合人工智能算法，數據融合技術的效能將得到進一步提升。通過海量的歷史數據，模型將持續學習與進化，不斷提高故障診斷的準確性。在水稻生產的播種、灌溉、收割等各環節中，都能確保農機設備的穩定運行，為農民提供堅實的技術后盾，進而提升水稻的產量，降低生產成本。

2.3" 融合算法在故障診斷中的實施

融合算法在農用柴油機故障診斷中的實施，對確保水稻生產流程的順暢進行至關重要。該算法通過整合多源傳感器數據，深入剖析柴油機的運行狀態，進而精準識別潛在故障，以降低設備故障對水稻生產的不良影響。在實施過程中，融合算法先通過數據采集模塊匯聚多元傳感器信息。經過精細的預處理與標準化，數據被送入算法核心。融合算法通過綜合分析多傳感器數據，實時監測柴油機狀態。在水稻生產實踐中，優化后的融合算法可以大幅提升柴油機故障診斷的效率，有效減少設備故障導致的作業中斷。

3" 基于多傳感器信息融合的農用柴油機故障診斷策略

3.1" 基于深度學習的故障診斷

在多傳感器信息融合的農用柴油機故障診斷策略中，深度學習技術，尤其是卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM），展現出卓越效能，能夠更精確地識別柴油機故障，從而確保水稻生產的連貫與高效。CNN以其出色的特征提取能力在故障診斷中大放異彩。[4]通過卷積層、池化層以及全連接層的精妙組合，CNN可自動捕捉和學習輸入數據的關鍵特征。在柴油機故障診斷中巧妙地將溫度、振動、噪聲等傳感器的時序數據轉化為二維圖像，并利用多通道輸入，CNN便能通過卷積操作敏銳地識別出數據中的異常模式。在種植水稻時，將柴油機的振動數據轉化為頻譜圖后，CNN可精準地識別出其中的異常模式，從而迅速判定故障類型。

RNN及進階版LSTM在處理時序數據領域具有得天獨厚的優勢。RNN的循環結構使其能夠銘記輸入數據的時序信息，非常適合解析傳感器的時序數據。然而，標準RNN面臨梯度消失的難題，難以洞悉長時間序列中的深層關聯。LSTM則通過引入記憶單元，精妙地解決難題，從而能夠敏銳地捕捉長時間序列中的關鍵信息。在農用柴油機故障診斷領域，LSTM能夠深入學習傳感器數據的時間序列演變，精準識別潛在的故障信號。在水稻種植中應用時，通過LSTM對柴油機運行中的溫度進行處理，可以敏銳地捕捉到溫度逐漸攀升趨勢，進而提前發出柴油機可能故障的預警。

在水稻生產場景中，深度學習技術賦能的故障診斷策略可以大幅提升故障檢測的精準度。通過CNN精細提取多傳感器數據的特征，融合LSTM對時序數據的深入剖析，構建出強大的故障診斷模型。以水稻播種階段為例，柴油機需持續穩定運行，一旦傳感器捕獲到異常振動，CNN將迅速提煉這些關鍵特征。同時，LSTM深入分析異常數據的時序變化，從而綜合判定柴油機是否潛藏故障，并即刻觸發警報，確保生產安全。

3.2" 基于集成學習的故障診斷

集成學習在農用柴油機故障診斷中展現出卓越的效能，通過融合多個模型之優勢，可以顯著提升故障檢測的準確性。隨機森林與梯度提升樹作為集成學習之典范，在故障診斷領域應用甚廣。Stacking與Blending技術更使模型性能如虎添翼，通過綜合多方預測，實現診斷精度的飛躍。以隨機森林為例，其運用多個決策樹的集體智慧，通過投票機制降低過擬合風險，提高模型泛化能力。在農用柴油機故障診斷中，隨機森林能輕松駕馭多傳感器海量數據，每棵決策樹在訓練時僅選取數據，這種隨機性賦予了模型強大的魯棒性。

梯度提升樹采用逐步構建新決策樹的方式，不斷修正模型的偏差，實現模型的迭代優化。每棵新樹都基于前一棵樹的殘差進行針對性訓練，因此在處理繁復數據時展現出卓越的預測精度。[5]在柴油機故障診斷領域，梯度提升樹可對多維傳感器數據進行深入剖析，精準捕捉數據中的微小異常。一旦柴油機的壓力傳感器數據出現不易察覺的異常，梯度提升樹便能通過逐步優化診斷模型，提升對這些異常的敏銳度，及時發出故障預警，從而確保水稻生產不受影響。

Stacking與Blending能夠融合多個模型的預測成果，從而顯著提升故障診斷的效能。Stacking技術會采納多個基模型的預測結果，將其作為全新特征，用以訓練更為高階的模型，進而集結各基模型之所長。在柴油機故障診斷的場景中，可選用隨機森林與梯度提升樹作為基石，萃取預測精華，隨后運用神經網絡等高層模型進行綜合研判。這既可以大幅提升故障診斷的精準度，也可以穩固其診斷性能，確保在各種復雜工況下均能交出滿意的診斷答卷。Blending技術常采用訓練集的部分數據作為驗證集，以此來產出基模型的預測結果，并據此訓練高層模型。此法更為簡潔，實施起來也更為便捷。在水稻生產環節中，Blending技術能夠利用不同時段的數據進行訓練與驗證，從而使故障診斷模型擁有更強的適應力與穩定性。

混合智能故障診斷方法融合經典信號處理手段與現代機器學習算法，打造出了高效精準的故障診斷方案。該方法通過整合多樣化模型，對農用柴油機故障進行更為深入和全面的分析與診斷，從而有力保障水稻生產的順暢進行。傳統信號處理技術在其中扮演關鍵角色，傅里葉變換能將振動信號由時域轉至頻域，精準識別出對應特定故障模式的特征頻率。小波變換則在時頻域內“施展拳腳”，能敏銳捕捉故障信號的瞬時變動，對非平穩信號的處理尤為得力。在柴油機運行過程中，振動與噪聲信號常展現出復雜的時變特征，此時運用小波變換便可精確鎖定故障發生的時間點及頻率特性。

立足于傳統信號處理技術之上，現代機器學習算法為故障診斷注入更強勁的智能化動力。例如，支持向量機（SVM）、決策樹及神經網絡等先進算法，能夠深度挖掘海量傳感器數據中蘊藏的故障特征模式與規律。舉例來說，SVM可以精妙地構建高維空間分類超平面，從而清晰區分設備的正常運行與故障狀態；決策樹則通過層層剖析特征，準確鎖定引發故障的核心要素；而神經網絡，尤其是深度學習模型的運用，能夠駕馭復雜的非線性關系，從浩如煙海的數據中提煉出高維特征，實現故障的精準辨識。

多模型融合的診斷方式，通過巧妙組合各類模型，可以顯著提升故障診斷的穩健性。將傳統信號處理手法與機器學習算法相融合，能夠構筑雙階段的診斷框架。在第一階段，運用信號處理技術，精準萃取柴油機運行中的關鍵特征信號；而在第二階段，將特征數據輸入機器學習模型，以進行故障的分類與識別。通過小波變換所提取的瞬時頻率特征，可作為神經網絡的輸入，進而訓練出深度學習模型，實現對錯綜復雜故障模式的精確辨識。在實際運用中，融合多模型的診斷方式，能大幅提高故障診斷的準確性。[6]

4" 結語

多傳感器信息融合技術在農用柴油機故障診斷中大放異彩，該技術綜合溫度、壓力、振動及噪聲等多維度傳感器數據，并依托現代深度學習與集成學習算法，實現對柴油機故障的即時監測與精確診斷。大幅提升故障檢測的準確度，更能對潛在機械故障進行預警，從而確保水稻生產的持續與高效。未來，我們將致力于進一步優化融合算法，提高模型的自適應性與實時反應能力，以達到更佳的故障診斷效果。隨著傳感器技術及人工智能算法的持續進步，多傳感器信息融合技術在農用柴油機故障診斷領域的應用將更加廣闊，助力農業機械化水平的全面提升，推動農業生產智能化與現代化，為農民創造更高的經濟效益與生產效率。

參考文獻

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[2] 趙澤明，趙連星，崔敏.單體泵與高壓共軌對農用柴油機燃油消耗率影響的對比分析[J].小型內燃機與車輛技術，2023，52（6）：11-13.

[3] 孟浩東，趙景波，王勇，等.農用柴油機齒輪室蓋結構動態特性分析與改進[J].中國農機化學報，2023，44（11）：87-92.

[4] 李志丹，田波，李青，等.農用柴油機DPF載體結構優化研究[J].拖拉機與農用運輸車，2023，50（3）：60-63.

[5] 張海翠.農用柴油機綠色再制造技術的應用分析[J].南方農機，2023，54（2）：134-136.

[6] 賈佳，呂建新，辜良愉.基于SVM的多傳感器信息融合技術在農用柴油機故障診斷中的應用研究[J].中國農機化學報，2013，34（2）：221-224.