农业机械发动机故障诊断与智能预警系统设计

一、引言

随着农业现代化进程加快，农业机械在农业生产中的地位愈发关键。发动机作为农业机械的核心，其运行状况直接影响机械性能与可靠性。然而，农业作业环境复杂多变，发动机故障频发，不仅耽误生产进度，还增加维修成本。传统依靠人工经验的故障诊断方式，存在效率低、准确性差等问题，难以满足现代农业对机械高效、可靠运行的需求。因此，研发高效、准确的农业机械发动机故障诊断与智能预警系统意义重大。

二、系统总体架构设计

2.1 系统功能需求分析

本系统致力于实现对农业机械发动机运行状态的实时监测、故障诊断与智能预警，具体功能如下： ① 数据采集：实时获取发动机转速、温度、压力、振动等运行状态参数。 ② 数据传输：将采集的数据可靠传输至数据处理中心。 ③ 数据处理与分析：对数据进行清洗、预处理，运用算法提取故障特征。 ④ 故障诊断：依据故障特征，采用合适算法判断发动机是否故障，并确定故障类型和位置。 ⑤ 智能预警：在发动机出现潜在故障时，提前发出预警信息，提醒操作人员采取措施。 ⑥ 用户界面：提供友好人机交互界面，方便操作人员查看运行状态、诊断结果和预警信息[1]。

2.2 系统架构设计

为满足上述功能，系统采用分层架构，包含数据采集层、数据传输层、数据处理与分析层、故障诊断与预警层和用户界面层。 ① 数据采集层：由各类传感器构成，负责采集发动机运行参数。考虑到农业作业环境特殊，选用高精度、高可靠性且抗干扰能力强的传感器，如振动、温度、压力传感器等。 ② 数据传输层：运用无线通信技术，将采集数据传输至数据处理中心。为保证数据传输的实时性和可靠性，采用低功耗广域网技术（如NB-IoT），其覆盖范围广、功耗低、连接数多，适用于农业机械在偏远地区的通信 [2]。 ③ 数据处理与分析层：对传输来的数据进行清洗、去噪、归一化等预处理，去除异常值和噪声干扰，统一数据尺度。然后运用数据挖掘算法，提取与发动机故障相关的特征参数。 ④ 故障诊断与预警层：作为系统核心层，采用机器学习算法（如支持向量机、随机森林）构建故障诊断模型，通过学习大量历史故障数据，准确识别故障类型和位置。同时，基于时间序列分析等算法构建故障预警模型，预测潜在故障。 ⑤ 用户界面层：以 Web 页面或移动应用程序呈现，为用户提供直观便捷的操作界面，可实时查看运行状态、诊断结果和预警信息，还能进行参数设置和历史数据查询。

三、系统关键技术实现

3.1 数据采集与传输

① 传感器选型与布局：依据发动机结构和工作原理，合理选择传感器类型和安装位置。在发动机关键部位安装振动传感器监测机械振动；在冷却、润滑和燃油系统安装温度和压力传感器，监测系统温度和压力变化，确保全面准确采集运行状态信息。 ② 数据传输协议：采用MQTT 协议进行数据传输。该协议轻量级，具有低带宽、低功耗、可靠性高的特点，适合农业机械资源受限的环境。传输过程中对数据加密，保障数据安全完整。

3.2 数据处理与分析

1. 数据预处理

① 数据清洗：设定数据阈值和一致性检查规则，剔除温度等传感器数据中超出正常范围的数据。 ② 数据去噪：运用滤波算法（如卡尔曼滤波、小波滤波）去除数据噪声。以振动信号为例，通过小波滤波提取真实特征。③ 数据归一化：使用最小 - 最大归一化或 Z- 分数归一化等方法，将不同类型和量级的数据统一到相同数值范围。

2. 特征提取与选择

① 特征提取：从预处理数据中提取反映发动机运行和故障特征的参数，包括时域特征（均值、方差等）、频域特征（主频、幅值谱等）和时频域特征（通过小波变换等提取）。②特征选择：运用信息增益、互信息等算法，筛选出对故障诊断最具代表性和区分度的特征，减少数据冗余，提升模型训练效率和诊断准确性。

3.3 故障诊断算法

① 支持向量机（SVM）：SVM 是常用二分类模型，在发动机故障诊断中，将正常和故障状态视为不同类别，通过寻找最优分类超平面进行分类。为提升分类性能，采用核函数将低维数据映射到高维空间，经实验对比，选用径向基核函数。 ② 随机森林（RF）：随机森林基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并综合预测结果进行故障诊断。在构建过程中，对训练数据抽样生成子数据集训练决策树，节点处随机选择部分特征分裂，

最后融合决策树预测结果。

3.4 故障预警模型

① 时间序列分析：将发动机运行状态参数随时间的变化看作时间序列，通过建立自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等，预测未来参数值，超出正常范围则发出预警。 ② 神经网络预测模型：采用长短期记忆网络（LSTM）构建故障预警模型。LSTM 能处理时间序列数据长期依赖关系，通过输入历史运行状态数据，输出未来故障状态，不断调整模型权重和偏置，实现对潜在故障的准确预测。

四、系统测试与验证

4.1 测试数据采集

为全面且真实地验证系统性能，测试数据采集工作在多种实际作业场景下展开。选取不同品牌、不同型号的拖拉机、联合收割机等农业机械，涵盖了大、中、小不同功率等级的发动机。在发动机运行过程中，分别模拟正常作业、轻负载、重负载等工况，同时通过人为设置故障的方式，制造活塞磨损、气门密封不严、燃油喷射系统故障等常见故障类型。在发动机关键部位，如曲轴、连杆、气缸盖、冷却系统、润滑系统和燃油系统等，精准安装各类传感器，持续采集发动机的转速、温度、压力、振动等运行状态参数 [3]。经过长时间、多工况的采集，共获得 500 组有效数据，其中正常状态数据 200 组，故障状态数据 300 组，这些数据为后续的系统测试提供了丰富且可靠的样本。

4.2 故障诊断准确率测试

为确保故障诊断算法的可靠性，将采集到的 500 组数据按照 70% 作为训练集、 .30% 作为测试集的比例进行划分。利用训练集中的350 组数据，对支持向量机（SVM）和随机森林（RF）故障诊断模型分别进行反复训练，不断调整模型参数，使其尽可能学习到各类故障特征。训练完成后，使用测试集中的 150 组数据对模型进行测试，通过将模型诊断结果与实际故障情况进行逐一比对，统计正确诊断的数量。最终测试结果显示，SVM模型故障诊断准确率达到 92% ， RF 模型故障诊断准确率达到 95% ，这充分表明所采用的故障诊断算法能够较为准确地识别发动机的故障类型和位置。

4.3 故障预警及时性测试

为检验故障预警模型在实际应用中的有效性，模拟发动机潜在故障的渐进发展过程。在测试过程中，通过逐步改变发动机的运行条件，如缓慢降低燃油质量、逐渐减少润滑油量等，促使发动机性能逐渐下降，向故障状态发展。同时，实时监测故障预警模型对发动机运行状态参数的分析结果，观察模型发出预警信号的时间节点。经过多次测试，结果表明，基于时间序列分析和长短期记忆网络（LSTM）构建的故障预警模型，能够在发动机出现潜在故障前 3-5 个工作周期及时发出预警信息，为操作人员预留了充足的时间采取检查、维修等预防性措施，有效避免了故障的发生，保障了农业机械的正常运行。

五、结论

本文设计的农业机械发动机故障诊断与智能预警系统，通过实时采集、传输、处理和分析运行状态参数，实现了准确故障诊断和早期预警。系统运用多传感器数据融合、机器学习等先进技术，经测试验证性能良好，可提升农业机械可靠性和运行效率，降低维修成本和停机时间，应用前景广阔。未来可进一步研究更先进的诊断和预警算法，加强系统与农业生产管理系统集成，实现农业机械智能化管理与维护。

参考文献：

[1]徐华 . 农业机械发动机性能优化及节能技术研究 [J]. 南方农机 ，2025，56（10）：55-57+74.

[2]翟国强 ， 刘凤霞 . 农业机械用发动机后处理故障研究与分析 [J]. 农业机械 ，2024，（07）：86-89.

[3]宋广进 ， 李果 . 农业机械设备发动机噪声组成与控制方法分析 [J].河北农机 ，2023，（09）：4-6.