基于BPNN与DS理论的联合收割机监控系统设计

陈 进，徐 凯，王学磊，丁 松

(江苏大学 机械工程学院，江苏 镇江 212013)



基于BPNN与DS理论的联合收割机监控系统设计

陈 进，徐 凯，王学磊，丁 松

(江苏大学 机械工程学院，江苏 镇江 212013)

为了实时掌握收割机工作状态，提高堵塞故障预警和预处理的能力，设计了一种联合收割机智能监控系统。该系统以单片机为主控制器，触摸屏为人机交互系统，运用基于BPNN(BP神经网络)与DS理论的堵塞故障诊断算法分析收割机工作状态，依据诊断结果自动控制收割机前进速度，实现优化联合收割机工作状态，降低堵塞故障发生率的目的。试验表明，系统操作方便、运行稳定，改善收割机操控环境，使得堵塞故障预警时间达到3 s以上，降低了堵塞故障发生率。

联合收割机；BP神经网络；DS理论；故障诊断；自动控制；故障预警

国外联合收割机已普遍实现高度智能化，并朝着全自动化的方向发展。但是国产联合收割机机械自动化及智能监控系统的研究仍处于初期阶段，在故障诊断预警系统与故障预处理系统相融合的领域研究不足[1-3]。联合收割机堵塞故障的发生往往是由量变导致质变的结果，现有研究成果一般是在故障发生后进行报警，提醒驾驶员采取紧急措施。故障已经发生，对收获质量和车况已经形成影响。

为此本文提出一种智能化监控系统，利用基于BPNN与DS理论相结合堵塞故障诊断算法，对联合收割机关键部件转速信息进行分析，判断其是否存在发生堵塞故障的趋势，实现故障的预警。通过智能控制联合收割机前进速度，调节谷物喂入量，实现优化联合收割机工作状态的目的。人机交互系统实时显示车辆工作状态，对故障做出预警和报警。

1 系统的总体结构设计

系统由信号采集调理模块、C8051F020单片机、人机交互系统、前进速度调节模块和电源模块组成，其组成框图如图1所示。系统主要实现收割机工作状态在触摸屏的显示、堵塞故障诊断、故障报警以及前进速度自动控制的功能。

图1 监控系统组成框图

2 系统的硬件设计

根据系统总体结构进行了系统硬件设计，其硬件接线如图2所示。系统采用多路霍尔转速传感器分别检测割台搅龙、输送槽、脱粒滚筒、输粮搅龙转速以及前进速度。由于传感器输出矩形脉冲信号在传输过程中受到噪声干扰经常发生波形畸变，所以将信号输入单片机之前需对信号进行整型滤波处理[4]。利用光电耦合器TLP521-4和TLP521-1对各传感器输出信号进行光电隔离后经过74HC14N型施密特触发器对传感器信号滤波整型，得到边沿陡峭的矩形波信号。采用三菱GT1695M-XTBA型触摸屏[5]作为人机交互系统通过串口与单片机进行通信，实时向用户提供联合收割机的工作状态数据。

图2 各模块硬件电路接线图

3 监控系统软件设计

监控系统的软件设计分为故障诊断算法设计、单片机部分软件设计以及人机交互系统软件设计。

3.1 故障诊断算法的设计

基于BPNN与DS理论相结合的的堵塞故障诊断算法模型[6-8]如图3所示。

图3 堵塞故障诊断模型

将联合收割机工况划分为5类，分别为正常、不确定、微堵、堵塞、严重堵塞，这5类工况作为DS证据理论的辨识框架，通过BP神经网络[8]分析四路转速信号，并对辨识框架内各个命题的基本概率赋值，最终利用Dempster合成规则融合不同时刻的信息得到诊断结果。

(1)数据归一化。设由传感器获得4路转速信号为p1=[x1x2x3x4x5]，4路监测点额定转速c=[c1c2c3c4c5]。归一化公式为

x=p(i)/c(i)

(1)

矩阵x作为BP网络的输入矩阵；

(2)BP网络初步诊断。利用训练好的BP网络对输入矩阵x进行数据处理。BP网络的输入输出关如式(2)所示

(2)

f(x)=2*(1+e-2x)-1-1

(3)

g(x)=x

(4)

其中，w1和w2、b1和b2为BP网络训练得到的权值和阈值矩阵；f、g分别为隐含层与输出层神经元激励函数，如式(3)和式(4)所示。网络输出为正常、不确定、微堵、堵塞、严重堵塞的基本概率赋值函数；

(3)Dempster融合[9]。将采集的每一组转速信息作为一条证据，将当前时刻得到的证据与前两条证据构成Dempster融合对象。利用Dempster合成公式在时域上对3条证据进行融合，融合规则如下：设第i、i+1、i+2时刻证据对应的焦元元素为mi、mi+1、mi+2，融合结果赋值给mi+2。Dempster合成式如式(5)和式(6)所示，其中K为证据的冲突系数

(5)

(6)

(4)故障诊断规则。如图4所示，对Dempster融合结果经过归一化、比较大小之后判断最大的概率分配是否>0.7，如果“是”，则诊断结果为该焦元元素对应的命题；如果“否”，则判断“正常”或者“微堵”是否获得最大的概率分配，如果“是”，则诊断结果为“不确定”，此时收割机工作状态处于“正常”与“微堵”之间过渡状态，此时系统3个LED灯闪烁，并伴有蜂鸣器报警；如果“否”，则将“堵塞”、“严重堵塞”中较大者赋值给诊断结果。

3.2 人机交互系统设计

人机交互系统的显示界面，主要包括开机界面、联合收割机额定转速设置界面、联合收割机实时状态监控界面以及故障诊断报告界面。

图4 堵塞故障诊断规则流程

触摸屏软件设计[10]需要将显示界面变量的设置与单片机程序相连。界面设计涉及输入/输出区域组态、指示灯组态、功能键组态、控制键组态及文本显示等各种格式，依据实际控制功能的差异设计不同的画面；变量的设置将触摸屏的组态功能与单片机相应的I/O口及寄存器之间建立联系，实现触摸屏敏感元件对单片机软件参数的输入、单片机程序变量值向触摸屏的输出。

3.3 单片机部分的软件设计

系统主流程如图5所示，系统开机后首先进行单片机和触摸屏的初始化，单片机调用与触摸屏通讯子程序，通过触摸屏设定单片机内部软元件初始值，即作业稻田所允许的最大前进速度以及脱粒滚筒、输粮搅龙、输送槽和割台搅龙的额定转速。

信号采集子程序对四路转速以及前进速度每隔0.5 s采集一次。调用联合收割机实时状态监控显示子程序，将四路转速和前进速度输出至触摸屏显示。单片机调用故障诊断算法，通过诊断规则判断联合收割机工作状态并生成故障诊断报告输出至触摸屏诊断报告显示界面，通过报警子程序控制LED、蜂鸣器以及触摸屏指示灯。

自动控制模式下，单片机调用前进速度自动控制子程序，如图6所示，根据车辆不同工作状态调用相应的步进电机控制方法。当收割机处于“正常”工作状态时，控制步进电机正转，提高前进速度；当收割机处于“不确定”时，停止向步进电机发送脉冲，保持前进速度；当收割机处于“微堵”、“堵塞”和“严重堵塞”时，分别控制步进电机低速、中速、高速反转，实现降低前进速度和迅速停车。通过设定定时器初始值，改变脉冲频率实现步进电机转速的控制。

图6 前进速度自动控制子程序

4 试验与分析

2015年11月中旬以丹阳沃得公司锐龙履带式联合收割机为试验样机在华晟农场进行了系统验证性试验，如图7所示。

图7 监控系统田间试验

启动监控系统，设置额定转速(割台搅龙145 r/min、输送槽450 r/min、 脱粒滚筒920 r/min 、输粮搅龙550 r/min)和前进速度(1.8 m/s)，将各转动部件逐步提高至设定的额定转速，将前进速度其从0 m/s提高至0.9 m/s并维持此速度。此时由于负载增加，各部件转速稍有降低，但依旧保持正常工作状态。

通过触摸屏“自动”控制按键启动前进速度自动控制系统，前进速度开始增加，达到1.6 m/s时，LED开始闪烁，蜂鸣器报警，触摸屏故障诊断报告界面显示收割机工作状态“正常”与“微堵”过渡状态，此时前进速度不再增加，保持在1.6 m/s，四路转速不再降低。第47′24″出现较复杂堵塞情形，系统开始报警，诊断为“微堵”，持续3 s，前进速度将至0.7 m/s，第47′28″时，4路转速提高至额定值附近，系统监测收割机状态为“正常”，前进速度开始提高，重新回到1.6 m/s。

手动控制前进速度时，通过低速作业控制收割机在“正常”状态下作业，“正常”工况下作业如遇堵塞故障通常为不可逆故障，必须立即停车检查。通过多次堵塞故障验证，收割机工作状态“不确定”和“微堵”时间达到3 s以上，可作为堵塞故障的预警时间。

5 结束语

(1)系统能够实时采集、显示联合收割机工作状态并对堵塞故障及时报警，改善了收割机操控环境；(2)基于BPNN与DS 理论相结合的堵塞故障诊断算法使堵塞故障的预警时间达到3 s以上，为采取堵塞故障预处理措施提供充足时间，有较高的实用价值；(3)系统依据堵塞故障诊断结果，采取不同控制方法，自动控制前进速度，实现对收割机工作状态的动态调整，降低堵塞故障发生率。

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Monitoring System of Combine Harvester Based onBPNN and DS Theory

CHEN Jin，XU Kai，WANG Xuelei，DING Song

(School of Mechanical Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China)

To grasp the harvester working state timely and improve the early warning and pretreatment ability of jam fault, this paper designed a set of combine harvester intelligent monitoring system. This system takes the MCU as the main controller, touch screen as man-machine interactive system, using based on BPNN (BP neural network) and DS theory of jam fault diagnosis algorithm to analyze harvester working state, according to the diagnosis to control harvester forward speed automaticlly and realize the optimization of the combined harvester working condition and reduce blockage fault occurrence rate. The test shows that the system has the advantages of easy operation, stable operation, improving the harvester control environment,making jam fault warning time reach more than 3 seconds and reducing the blockage failure rate.

combine harvester；BP neural network；DS theory；fault diagnosis；automaticl control；fault early warning

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.12.042

2016- 03- 07

国家高技术研究发展计划(863计划)基金资助项目(2012AA10A502)；江苏省科技支撑计划基金资助项目(BE2012312)；江苏省科技成果转化基金资助项目(BA2014.62)

陈进(1959-)，女，博士，教授，博士生导师。研究方向：智能化农业装备和机器系统监测与控制。

TP277.3；S225.31

A

1007-7820(2016)12-152-04