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基于大数据挖掘的农业机械故障预测与维修优化

2024-08-06 63 上传者：管理员

摘要：为实现农业机械故障预测与维修的精细化与智能化，解决数据采集不足、预测模型粗放和维修质量参差等问题，文章提出了基于大数据挖掘的策略：一是构建高效率且多源异构的数据自动采集系统，获取充分而优质的模型输入；二是开发支持联邦和增量学习的在线自适应预测模型框架，实现个性化和动态调整的精细预测；三是推进检测设备与平台的智能化和模块化建设，制定统一的标准化维修流程，实现预测效果向质量效益的高效转化。结果表明，这些技术路线的创新与规模化应用，极大地降低了农机运营成本，增强了农业生产的稳定性与可持续性。

关键词：
农业机械
大数据
故障预测
模块化
精细化
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随着农业机械化的快速发展，农机故障预测与维修优化已成为影响农业生产效率的关键环节。但是，传统方法存在数据不足、预测粗放、维修水平参差等问题[1]。近年来，大数据挖掘技术为农机故障预测与维修提供了新的思路。大数据采集可获得丰富的多源异构农机运行数据，智能算法可实现个性化、精细化的故障预测，而模块化和标准化则可优化维修系统。因此，应用大数据挖掘提高农机故障预测与维修水平，已成为当下研究热点。本文在分析现存问题基础上，提出构建自动化数据采集系统、开发支持在线学习的预测模型以及推广智能化维修系统等大数据驱动的农机故障预测与维修优化策略。

1、农业机械常见故障分类

农业机械故障类型繁多，可根据发生频率、维修难易程度等指标进行分类。影响当下农业生产的机械故障以发动机系统、传动系统、电气系统、运动执行系统和液压系统等子系统故障为主，如表1所示，约占故障总数的80%。这些系统由若干关键部件组成，如发动机的气缸体、连杆、曲轴、凸轮轴，变速箱的齿轮、轴承、离合器等，控制单元的传感器、执行器，以及油泵、马达、阀门块、软管等。工作过程中，由于长期疲劳或锈蚀、过载导致关键部件损伤，进而造成系统失效，如曲轴折断引发发动机熄火、轴承磨损导致异响异常、软管老化失效造成油液泄漏等。精确定位这些“关键少数”部件的故障模式[2]，实现个性化、准确的预测维修，被认为是减少农业机械突发故障的有效途径。

表1 农用机械常见故障分类

2、大数据挖掘技术定义及优势

大数据挖掘是从海量、高维、异构的数据中提取有价值信息的过程。以农机运营数据为例，其规模从传统数据库的GB、TB级别增长到现在的PB乃至EB级别，源类型多样，包括结构化数字信号以及无结构化的文本、图像等[3]。大数据时代背景下的挖掘技术，通过并行、分布式计算体系实现对这些“大数据”的高效存储、管理和分析。以MapReduce为代表的分布式计算模式，可在数千个处理节点上并行地对数据分块进行操作，显著提升数据吞吐能力。例如，利用500个节点的Hadoop集群，可在约1 h内完成对1 PB数据的扫描处理。此外，机器学习算法的进步为大数据挖掘提供了有力支撑。传统方法以人工特征工程为主，新方法通过深度神经网络自动学习数据的复杂模式，这减少了专业背景依赖，降低了获取模型的门槛。总体而言，大数据挖掘技术具有规模化、高效、智能、易用等优势。将其应用于农机故障监测场景，可实现对海量监测数据的深入挖掘，使预测维修更加精细化。

3、农业机械故障预测与维修技术现存问题分析

3.1 数据采集限制导致预测模型缺乏输入

农业机械在各种复杂的环境中运作，为了实现精细化的预测性维修，采集充足的信息面临诸多挑战。首先，传感器的覆盖范围有限。由于成本和精确确定部件故障模式的约束，目前的机载传感器主要集中于关键转动部件，如发动机曲轴和变速箱输出轴。这使得其他易损部件，如软管、线束和阀门块等，难以实时监测其工作状态。其次，现场数据采集与传输系统的建设滞后。尽管CAN总线、GPS等技术越来越普及，但系统集成和标准制定仍显不足，导致不同厂家和型号的农机设备之间互操作性差。现代通信技术如4G在农村的覆盖有限，这导致大部分农机使用数据仍然停留在用户端，而未能整合到后端云平台以建立统一的风险模型。最后，用户操作和环境数据严重缺失。预测模型的输入不仅包括机械信号，还需要考虑各种特征，如用户驾驶习惯、作业地形地貌、气候温湿度等。然而，获取这些数据的渠道非常有限。总体而言，为了从数据源头上解决输入数据的质量问题并提升预测效能，建立农机运营数据的共享机制已迫在眉睫。

3.2 预测模型缺乏个性化调整机制

当前，农机故障预测模型普遍采用离线训练模式，这意味着一旦模型最终确定，就很难适应个体机械的变化。具体来说，这种局限性表现在两个方面[4-5]：一方面，同机型间个体差异无法校准。即使出厂时关键部件的机械公差完全符合规定，但在长期使用过程中，由于磨损和其他因素，每个机械都会展现出独特的“个性”。这种“机器个性”与具体的使用环境、维护保养等密切相关。如果预测模型无法持续学习并适应这些差异，误报率可能会逐渐上升。另一方面，组件更换后态势判断失效。当发生严重故障，需要大面积更换部件时，原有的预测模型几乎无法适应新的部件状态。这意味着在更换部件后，预测模型需要重新建模，这不仅增加了用户端的运算和存储负担，还显著延长了系统的“磨合期”，降低了系统的可用性。总体来说，缺乏在线学习和调整机制是目前农机预测系统的一大短板，也是导致预测效果不稳定、难以实现精细化的一个重要原因。要解决这一问题，关键在于通过数据驱动的方法构建状态损伤评定模型，实现对个体、组件乃至部件层面的精确描述。这样，预测系统就能实时跟踪并模拟机械的实际工作状况，从而提高预测的准确性和可靠性。

3.3 维修技术更新不足，维修质量参差不齐

当前农机维修环节中，维修设备的自动化水平不高，维修质量又参差不齐是另一关键难题。具体体现为三个方面：一是检测设备老旧，精度难以保证。农村地区服务站使用的仪器设备大多购置于10年前，存在无法对高精度电子部件进行检测的困难，也无法生成数字化维修记录，设备间的数据互通互用性差[6]。二是维修技能的约束制约了质量。人工经验诊断在一定程度上依赖于技师个人，边际水平参差大，精确定位故障模式有一定难度。三是缺乏统一的维修质量监管标准。各地政策不尽相同，农机品牌和型号繁多，制定针对性强的考核机制面临难题。这些因素共同导致了维修环节的质量无法保证，也增加了客户的后顾之忧。要实现精细化的预测与修复，智能化的检测与控制是必不可少的条件。这需要各方围绕统一开放的数字平台，推进检测设备的模块化和检测项目的标准化，使维修环节可以精确对应预测模型的输出，形成对机械真实状态的闭环订正。

4、基于大数据挖掘的农业机械故障预测与维修优化策略

4.1 构建农机运行多源异构数据自动采集系统

为切实解决农机运行数据采集质量与效率的问题，应构建覆盖面广、采集自动化的多源异构数据云采集系统[7-8]。具体策略包括三个层面：一是丰富采集内容。通过对各关键部件的工作原理和易损方式的研究分析，扩大传感器的覆盖面，新增振动、磨损、温度、流量等多参数传感，使信号源数量和采集维度大幅增加，可签名更多故障模式。二是提升采集效率。开发整机信号采集单元，通过CAN/LIN总线采集机械信号，集成通用数据格式转换接口；同时使用5G等高速通信设备，确保边缘侧数据快速可靠传输至云平台，有效解决网络瓶颈问题。三是实现采集的智能化。通过轻量级联网代理程序，如数字孪生的部署，实现对底层设备及数据的实时监控和故障诊断。可以预设置数据采集规则模板，简化参数配置流程，降低农机和运维人员的使用门槛。总体而言，构建自动化的多源异构数据云采集体系，可持续提供高质量的数据源，是实现农机精细化预测与维修的基础。

4.2 开发支持在线学习和个性化调整的故障预测模型

针对农机预测模型无法适应机械个体差异和组件变更的问题，构建基于数字孪生和增量学习的在线自适应预测框架是可行的技术路线[9]。首先，采集机械的设计图纸数据集和历史维修数据集，通过变分自编码网络获得部件及系统的低维表示，并构建所谓的“数字孪生”模型。其次，融合卷积神经网络、循环神经网络等深度学习方法，建立连接拓扑结构与兴衰状态的评估模型，实现对农机的个体化健康评分。然后，训练混合精度化的联邦学习框架，即一个云端的预测模型与多个本地学习模型，通过不断在线采样，及时校正和订正各个农机模型的状态，解决个体差异过大的问题。最后，定义组件数量和结构变化的重大事件，在事件发生后对模型进行快速增量调整学习，通过采样确认的策略重新评估参数，实现对突发变化的快速适应。总之，构建持续自我完善的预测模型，可有效解决个性化和组件变更问题，是实现精细化预测的必由之路。

4.3 推广智能化和模块化的维修系统和标准化维修流程

维修环节的智能化和规范化建设，是保证预测效果转化为质量改善的重要一环。整体思路应包含三个层面。一是推进检测设备的智能化升级。应用数字化和模块化设计理念，研发可复用和可拓展的检测仪器和系统。例如研制通用的机械故障多传感检测系统，采集振动、磨耗、温升等机械故障的特征参数，通过热插拔方式快速安装，一套系统可实现对发动机、变速箱等多个关键部位的状态检测。同时，依托5G和移动边缘计算技术，构建分布式的检测计算框架，实现数据的融合分析[10]。二是打造统一开放的数字化维修平台和标准化过程。平台以分布区块链账本为基础，存储检测数据，保证数据透明和可追溯。流程上使用人工智能决策系统指导维修，该系统根据历史案例不断优化。如某型号联合收获机的变速箱噪声异常，系统即可定位轴承故障并生成标准维修流程，降低检修难度。三是建立统一的维修质量考核和反馈优化体系。依托数字化记录对每次维修进行评测，并反馈检测模型与流程的调整优化需求。同时，为了解决技师个人能力差异的问题，应采用积分激励等手段，鼓励技师主动提升自身技能和经验。

5、结语

农业机械作为保障粮食安全的重要基础，其故障预测与精准修复技术正处在快速发展阶段。目前，数据采集不足、预测模型个性化差及维修规范性有待提高等问题制约了维修水平的进一步提升。面向这一发展现状与诉求，利用大数据采集、智能算法和模块化平台设计等前沿技术手段，构建高效率的多源异构数据自动采集系统，开发可在线学习与调整的个性化预测模型，并推进检测与维修的智能化与规范化，是实现农业机械故障管理精细化与智能化的重要路径。未来研究需要加强上述系统与技术的规模化验证，并深入探索超参数的动态调节机制、检测维修的模式识别与质量控制体系建设等方向。最终建成精准、高效、易扩展的农机健康管理和运维服务体系，将大幅降低农业生产成本，增强可持续发展能力。

参考文献:

[1]刁逸帆.数据挖掘技术在旋转机械故障部位诊断中的研究与应用[D].合肥:合肥工业大学,2019.

[2]张学勇.智能化技术在农业机械工程自动化中的应用[J].南方农机,2023,54(5):71-73.

[3]吴潇.我国农业机械自动化及农业智能化应用的研究与思考:基于潍柴雷沃“北斗导航作业关键技术”[J].南方农机,2022,53(14):172-174.

[4]程海.山西农谷多维融合发展机制研究[D].太原:山西农业大学,2022.

[5]邵航.基于数据挖掘的城市食品质量安全知识发现与情报提取[D].武汉:武汉理工大学,2020.

[6]刘森,张书维,侯玉洁.3D打印技术专业“三教”改革探索[J].数码世界,2020(4):177.

[7]席艳.数字化设计技术在农业机械设计中的应用分析[J].南方农机,2022,53(24):79-81.

[8]赵夷平.基于关联数据的机构知识库资源聚合与知识发现研究[D].长春:吉林大学,2018.

[9]高轩.农业大数据应用现状及发展策略[J].现代农业科技,2024(1):189-192.

[10]安菲雨.农村金融数字化转型与农业发展的协同作用[J].智慧农业导刊,2024,4(5):125-128.

文章来源:王霞,黄志艳.基于大数据挖掘的农业机械故障预测与维修优化[J].南方农机,2024,55(15):69-71.