杨俊凯，徐云杰

(湖州师范学院 工学院，浙江 湖州 313000)



故障现象矢量距离判别方法在收割机故障诊断中的应用*

杨俊凯，徐云杰

(湖州师范学院 工学院，浙江 湖州 313000)

为了更快诊断收割机故障，实施故障预警，提升故障排除速度，应用基于故障现象的矢量距离判别方法，解决收割机因随机影响因素过多导致诊断困难的问题。通过研究收割机故障现象空间发现，每一种故障现象的出现均服从0～1分布，每种故障对应的故障现象矢量会自然形成以各自故障现象矢量期望为聚点的聚类，用系统聚类分析对原始故障现象进行分类，再用距离判别法对新加入故障现象确定其类别归属并将结果反馈到数据库，实现系统实时诊断经验的自学习。利用蒙特卡洛方法进行编程，证明了这种诊断方法实时性好、算法简单和诊断准确率高。

收割机故障；故障现象矢量；距离判别；故障诊断

0 引言

堵塞故障是收割机最常见的故障，因此国内外在这方面研究较多。国外的堵塞故障诊断与报警系统的研究已非常成熟，并广泛装备到联合收割机上[1-2]。例如 John Deere、凯斯、纽荷兰、CLASS 等品牌收割机都装备高性能的故障诊断监控系统。国内这方面还未达到成熟阶段，陈进、汪凤珠等人[3-5]在堵塞故障诊断上都取得了一定的成果。中国农业大学、中国农业机械化科学研究院等在故障诊断等方面也做了研究[6]。堵塞故障诊断的目的是控制收割机性能参数的调整或预警。与堵塞故障诊断不同，收割机机械部件一旦发生磨损、变形、碎裂等故障，只能进行人工更换，机械部件故障诊断的目的是找到故障点或提前预警，目前针对收割机机械部件的故障诊断研究还较少。……