玉米收获机发动机服役状态趋势分析与预警

为提高服役状态下玉米收获机发动机运行的稳定性,以发动机运行数据为分析对象,计算发动机的一个稳定性运行趋势曲线,用以判断发动机是否处于稳定性状态。首先通过获取发动机ECU系统中的运行数据,对发动机正常运行下的数据进行归一化处理,然后基于遗传算法优化的BP神经网络建立预测模型。以发动机转速、农机速度、冷却液温度、系统电压4个参数作为输入对机油压力的数值进行预测,最终预测模型的决定系数达到0.88,证明预测模型拟合度较高,能准确地对发动机的机油压力做出预测。而发动机在正常运行的情况下,机油压力的预测偏差较小,以大量正常运行的机油压力预测值与实际运行值的残差结合实际运行值构建基准向量集合,再以20 000条正常的机油压力的运行预测值与实际运行值的残差结合实际运行值构建评估向量,利用马氏距离计算每个评估向量到基准向量集合的距离值,该距离值可代表发动机正常运行状态下的一个稳定性的指标值。结果表明:得到的20 000个指标值具有一定的聚集性,指标值的大小稳定在0~10之间,所以该指标值在时间序列的一个趋势曲线可以代表发动机服役状态下的一个稳定的趋势,用以判断发动机处于正常或异常状态。