CN101595786A - 联合收割机脱粒滚筒堵塞故障预警及报警方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于防止联合收割机脱粒滚筒堵塞的预警和报警方法。该方法采用两个霍尔传感器，一个安装在输出动力轴皮带轮上，另一个安装在脱粒滚筒动力输入皮带轮上，通过同步测量两个轮上方波瞬时脉冲周期，提取瞬时脉冲周期一阶差分、二阶差分、相对速比、滑差率、差分累积和作为堵塞故障征兆特征量，将特征量按对堵塞故障识别贡献大小赋予优先级和权重，结合堵塞故障征兆特征标准模式库和判决规则，做出正常运行、堵塞预警和报警三级决策，通过声、光途径提示操作手能及时采取正确措施。本发明可以自动适应收割机前进速度及喂入量变化，能有效防止联合收割机堵塞故障发生，以提高联合收割机智能化水平和收割效率，并减小由于堵塞造成的损失。

Description

联合收割机脱粒滚筒堵塞故障预警及报警方法

技术领域：

本发明涉及一种联合收割机脱粒滚筒堵塞故障预警及报警方法，适用于联合收割机在田间收割作业时，由于喂入负荷变化及机械故障等引起的堵塞故障诊断、故障预警和报警。该方法可稍加改动，应用于联合收割机其它部位的堵塞故障预警和报警。

背景技术：

随着农业机械化程度的提高，对农业机械设备信息化要求也在不断提高。根据我国使用联合收割机的作业特点，急需发展状态监测与故障诊断系统。首先，社会化服务体系(跨区作业)已成为联合收割机收割作业的一种主要形式之一，这客观上延长了单台联合收割机的单季作业时间，因此原来针对固定区域作业所制订的可靠工作时间已不适用于社会化服务体系所需的跨区作业。跨区作业要求有更高的可靠性，要求使联合收割机突发故障的处理和维修时间尽量减少，确保有效作业。其次，使用者素质要求联合收割机具备更高的辅助决策功能，及时避免严重故障发生，以提高联合收割机的单季收割效率。第三，联合收割机是技术集成度较高的复杂农业机械，同时也是质量投诉率最高的农业机械。根据中国消费者协会、农业部和国家质量技术监督局近十年对联合收割机的质量跟踪调查，联合收割机是投诉质量问题最多的农业机械，约占总农业机械投诉的1/3。其中，脱粒和输送装置堵塞是引起机械故障的主要原因之一。国外在联合收割机产品上已普遍采用传感器监测主要工作部件的故障并对故障报警，但从联合收割机使用的需求出发，仅有故障报警是不够的，更需要的是故障发生前的提前预警。联合收割机在收割作业时，报警发生堵塞后，排除堵塞一般都很费时费力，严重时会导致停机维修，直接影响收获季节抢农时，也直接影响机手的经济收入。因此，机手迫切盼望联合收割机的监测系统具有故障预警和报警双功能。

特别是对于大谷草比与湿脱湿分离作业场合，堵塞故障更易发生，对堵塞故障预警与报警装置的需求也更为迫切。瞄准世界现代化收获机械未来发展趋势，立足收获机械发展现状，通过自主创新，研究和开发具有国际先进水平的堵塞预警和报警方法，对于缩小我国与发达国家的差距，提升我国收割机械自主创新能力、行业整体素质，促进农业结构调整与农民增收，为农业现代化提供技术和装备支撑。

针对联合收割机故障，国内外的技术水平尚限于简单报警，缺乏相关故障诊断技术、方法和理论的系统研究和开发。根据资料(和卫星，张立功，张际先，联合收割机故障预警器(P)，实用新型专利，申请号：97203354.8，公开号：CN2325968，颁证日：1999.04.15，主分类号：A01D73/00)，目前堵塞报警采取的主要方法是转速监测，当转速超出额定范围时，发出报警信号，这种方法的特点是简单，但误报和漏报概率较大，报告结果不可靠，且对转速主动变化适应能力差，使其应用受到限制。另一类方法是采用测扭矩的方法，这种方法从原理上讲比仅测转速报警可靠性高，但扭矩传感器布置难度大，一般需要专门的预留空间，且成本较高，不适宜在联合收割机上推广。

综上所述，一种良好的故障诊断方法应符合下面几点基本要求：(1)预警功能，即能在堵塞故障发生前提前告知操作手，使其提前采取措施，防止堵塞事故发生，进而避免引起更大的机械故障；(2)方便安装和使用，成本低；(3)能主动适应转速、前进速度变化，自动调整特征参数；(4)能综合更多的信息，提高诊断可靠性。

发明内容：

本发明的目的在于针对现有技术的不足及现有技术的空白，提供一种基于双霍尔传感器、多种信息融合的联合收割机脱粒滚筒堵塞预警和报警新方法。该方法实现简便，实用化成本较低，能主动适应转速和前进速度变化，故障诊断可靠性高，可较好地解决目前联合收割机堵塞故障诊断工作，具有实用化前景。

为了实现这一目的，本发明对试验室和田间收割作业中采集的大量样本进行了分析和研究，在此基础上，提出了以瞬时脉冲方波周期采样点数作为初始值序列，在初始值序列上提取一阶差分、二阶差分、相对速比、滑差率和差分累积和特征参量，通过对这些特征参量进行融合，依据给出的决策规则，可实时实现收割机正常运行、堵塞预警和报警三级决策。

本发明包括如下具体步骤：

检测信号获取方法和过程，主要包括：

1)传感器布设：使用两个相同型号的霍尔传感器，一个布置在收割机动力输出轴皮带轮上，另一个布置在脱粒滚筒动力输入皮带轮上，输出轮上按直径方向均匀安装2个磁钢，输入轮上以45°夹角均匀安装8个磁钢；

2)信号检测：传感器及信号处理与分析电路开机加电，同步检测信号，两传感器输出方波信号经整形后，以相同的采样频率f_s经A/D转换后，记录在存储介质上供分析处理时使用；堵塞故障特征参量选择、提取方法及过程，主要包括：

3)对记录的脉冲方波信号，以一个瞬时脉冲周期为单元，以一个瞬时脉冲周期中采集的数据点数作为初始值，将两个传感器测试到的脉冲方波信号转换成两个初始值序列；

4)从两个初始值序列中分别提取一阶差分、二阶差分、相对速比、滑差率及差分累积和作为堵塞故障判断特征参量；

标准模式库建立方法及过程，主要包括：

5)在收割机田间收割过程中，分别对正常收割过程、收割时加速过程、收割时减速过程、正常停机过程及堵塞过程按步骤3)、4)提取特征参量，经过统计和分析，作为训练样本建立标准模式库；

堵塞故障预警及报警方法及过程，主要包括：

6)将堵塞预警与报警方法运用于实际收割过程中时，按步骤1)和2)获取实际信号，按步骤3)和4)实时获取各个特征参量；

7)实时将各个特征参量与标准模式库中特征参量进行匹配，赋予滑差率作为堵塞故障预警和报警最高优先级，其余4个特征参量具有相同的堵塞故障预警和报警优先级别，但这4个特征参量在做出预警和报警时的权重不同；

8)根据决策规则，将收割过程分为正常运行、堵塞预警和报警三种状态，以声、光形式告知操作手，以便做出正确的操作。

所述步骤1)中传感器为两个相同型号的霍尔传感器，且动力输出轮上均匀布置2个磁钢，即N₁＝2，脱粒滚筒动力输入轮上均匀布置8个磁钢，即N₂＝8，与单磁钢法相比，此种布置方法可以有效提高参数测量准确性和精度，同时可减小做出堵塞故障预警和报警的时间，提高了系统工作可靠性。

所述步骤3)中初始值的确定以一个瞬时脉冲周期为单元，以数据点数为初始值，特征参量的提取是在初始值序列上进行的，该序列在收割机工作过程中是一个变化的量，其中，动力输出轴上对应的序列记为{x_i，i＝1，2，…，N}，脱粒滚筒上对应的序列记为{y_i，i＝1，2，…，N}。所述步骤4)中各个特征参量采用以下方法得到：

(1)一阶差分ΔD按下式计算：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{xi}}=x_{i+1}-x_i\\ \mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{yi}}=y_{i+1}-y_i\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N-1$

(2)二阶差分Δ²D按下式计算：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{xi}}=\mathrm{\Δ}{D}_{x(i+1)}-\mathrm{\Δ}{D}_{x\left(i\right)}\\ {\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{yi}}=\mathrm{\Δ}{D}_{y(i+1)}-\mathrm{\Δ}{D}_{y\left(i\right)}\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N-2$

(3)相对速比R按下式计算：

$\left\{\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{xi}}=\frac{x_i}{x_{\mathrm{ref}}}\\ R_{\mathrm{yi}}=\frac{y_i}{y_{\mathrm{ref}}}\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N$

其中，x_ref和y_ref分别表示短时序列稳定值，分别通过连续三次x_i和连续三次y_i保持不变的值给出，x_ref和y_ref动态地表示了转速的相对稳定状态，能自动适应收割机加、减油门过程及输入负荷变化过程；

(4)滑差率S按下式计算：

$S_i=\frac{N_2{x}_i}{N_1{y}_i},i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N$

(5)差分累积分和∑I按下式计算：

$\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{xM}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{xj}}$

$\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{yM}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{yj}}$

其中，M为累积数据个数；

所述步骤5)中，各标准特征参量按步骤4)中公式计算，通过统计平均得到，其分布范围为±3σ，设某一特征为C

C＝

±3σ

其中，

为该特征参量样本均值，σ为标准方差。

所述步骤7)中滑差率赋予最高优先级，一旦超出±3σ，就发出预警信号，其余4个特征参量分别赋予不同权重w_j，j＝1，2，3，4，且

$\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{w}_j=1$

权重大小按以下排序，

$w_{\mathrm{\ΔD}}\≥w_R\≥w_{\mathrm{\ΣI}}>w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}.$

所述步骤8)中决策规则为

预警规则：

if S_i＞S_C+3σ_s or S_i＜S_C-3σ_s

or

$E_{1l}\≤\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(w_{\mathrm{\ΔD}}\frac{\mathrm{\ΔD}}{\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{ref}}}+w_R\frac{R}{R_{\mathrm{ref}}}+w_{\mathrm{\ΣI}}\frac{\mathrm{\ΣI}}{\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{ref}}}+w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}\frac{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}{{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{ref}}})\≤E_{1h}$

其中，E_1l，E_1h分别为标准模式库中预警门限下限和上限；下角标为ref表示标准模式库中对应参量的预警上限；

报警规则：

if S_i＞S_C+3σ_s or S_i＜S_C-3σ_s

or

$\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(w_{\mathrm{\ΔD}}\frac{\mathrm{\ΔD}}{\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{ref}}}+w_R\frac{R}{R_{\mathrm{ref}}}+w_{\mathrm{\ΣI}}\frac{\mathrm{\ΣI}}{\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{ref}}}+w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}\frac{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}{{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{ref}}})\≥E_2$

其中，E₂为标准模式库中报警门限下限；

其余为工作正常情况。

本发明方法采用两个霍尔传感器，一个安装在输出动力轴皮带轮上，另一个安装在脱粒滚筒动力输入皮带轮上，通过同步测量两个轮上方波瞬时脉冲周期，提取瞬时脉冲周期一阶差分、二阶差分、相对速比、滑差率、差分累积和作为堵塞故障征兆特征量，将特征量按对堵塞故障识别贡献大小赋予优先级和权重，结合堵塞故障征兆特征标准模式库和判决规则，做出正常运行、堵塞预警和报警三级决策，通过声、光途径告知操作手，使操作手能及时采取正确措施。本发明可以自动适应收割机前进速度及喂入量变化，能有效防止联合收割机堵塞故障发生，以提高联合收割机智能化水平和收割效率，并减小由于堵塞造成的损失。该方法稍加改进，也可用于联合收割机其它部位的堵塞预警和报警。

附图说明：

图1为本发明流程框图

图2为实施例传感器布设示意图

其中，1-脱粒滚筒动力输入轮，2-输出动力轴轮，3-磁钢；4-传感器。

图3为实施例电路原理框图

表1为实施例部分特征参量取值范围列表

具体实施方式：

以下结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步描述。

参照图1的流程框图

1)传感器布设

如图2，传感器采用两个霍尔转速传感器，或霍尔开关，将其中一个传感器4布置在收割机动力输出轴轮2上，由于动力输出轴转速较高(相对于收割机上其它转轴)且其皮带轮直径较小(相对于收割机上其它皮带轮)，采用双磁钢3，此时，输出轴转动一周会产生两个脉冲方波信号；将另一个霍尔传感器4布置在脱粒滚筒动力输入轮1上，由于该轮直径较大且转速较慢，采用均匀安装8个磁钢3的方法，此时，脱粒滚筒每转动一周，会产生8个脉冲方波。发明中采用多磁钢方法的主要目的是，相比于传统的单磁钢法，可以提高转速测量精度，同时，由于诊断特征参量为一个方波周期上的瞬时值，故可减小做出决策时间，特别适用于预警需要。

2)信号检测

当收割机在田间进行收割作业时，整个测试及诊断系统加电，开始同步记录两传感器上的脉冲方波信号。采用同步的目的是为了在后面计算滑差率特征参量的需要，正常作业情况下，两轮传动比是不变的，即滑差率不变，当皮带出现打滑时，滑差率也发生变化，用于预警和报警决策。由于特征参量的提取是以一个瞬时脉冲周期中采集的数据点数为基础的，所以要求对输出方波进行整形处理，以便提高测量和决策准确度。两传感器输出的方波信号经A/D转换后进行记录，采用相同的采样频率f_s。

3)初始值序列的建立

虽然利用两个霍尔传感器可以测出两个转轴的转速，但转速的得到方法有多种，有瞬时转速及平均转速，且瞬时转速与平均转速在计算时的时间段选取主观性较大，得到的转速值有较大的差异，不够准确，不适用于堵塞故障的预警，这也是为什么转速报警装置得不到广泛使用的一个主要原因。为此，本发明中采用一个瞬时脉冲方波周期作为数据单元，以一个数据单元中数据点数作为初始值，建立起两个初始值序列，输出动力轴上的初始值序列记为{x_i}，脱粒滚筒轴上的初始值序列记为{y_i}。

4)特征参量的选择与提取

特征参量的选择是实现堵塞预警和报警的关键一步，通过对实验室和田间收割试验数据的分析与研究，选择了5个特征参量，以供诊断决策使用，分别是：

(1)一阶差分ΔD

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{xi}}=x_{i+1}-x_i\\ \mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{yi}}=y_{i+1}-y_i\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N-1---\left(1\right)$

其中，下角标x和y分别代表动力输出轴和脱粒滚筒对应的特征参量(以下同)。N为初始值序列长度。

一阶差分可反映转轴转速连续变化过程，同时反映变化方向及大小。

(2)二阶差分

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{xi}}=\mathrm{\Δ}{D}_{x(i+1)}-\mathrm{\Δ}{D}_{x\left(i\right)}\\ {\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{yi}}=\mathrm{\Δ}{D}_{y(i+1)}-\mathrm{\Δ}{D}_{y\left(i\right)}\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N-2---\left(2\right)$

二阶差分反映转速梯度连续变化过程，同时反映变化方向及大小。

(3)相对速比R

$\left\{\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{xi}}=\frac{x_i}{x_{\mathrm{ref}}}\\ R_{\mathrm{yi}}=\frac{y_i}{y_{\mathrm{ref}}}\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N---\left(3\right)$

其中，x_ref和y_ref分别为短时序列稳定值，分别通过连续三次x_i和连续三次y_i保持不变的值给出，x_ref和y_ref动态地表示了转速的相对稳定状态，能自动适应收割机加、减油门过程及输入负荷变化过程。

相对速比可反映动态转速的相对变化过程，同时反映变化的大小。

(4)滑差率S

$S_i=\frac{N_2{x}_i}{N_1{y}_i},i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N---\left(4\right)$

其中，N₁为动力输出轴轮上磁钢数；N₂为脱粒滚筒轮上磁钢数目。

滑差率反映两传动轮上传动比连续变化过程。正常情况下，滑差率为定值，当出现堵塞前兆或堵塞故障时，如果皮带打滑，可通过滑差率反映出来；如果皮带不打滑，可用其它特征参量进行判断。

(5)差分累积分和ΣI

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{xM}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{xj}}\\ \mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{yM}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{yj}}\end{array}\right.---\left(5\right)$

其中，M为累积数据个数。

该差分累积和为一阶差分累积和。可反映一个特定时间段内，转速是连续增加、不变或连续减小，并且可以反映出这种连续变化的趋势及大小。

5)标准模式库的建立

在收割机田间收割过程中，分别对正常收割过程、收割时加速过程、收割时减速过程、正常停机过程及堵塞过程按步骤3)、4)提取特征参量，经过统计和分析，作为训练样本建立标准模式库。标准模式库中对各特征参量提取了平均值和方差

6)决策规则建立

决策分为三级，分别是正常运行、堵塞故障预警及堵塞故障报警。

决策规则为

预警规则：

if S_i＞S_C+3σ_s or S_i＜S_C-3σ_s

or

$E_{1l}\≤\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(w_{\mathrm{\ΔD}}\frac{\mathrm{\ΔD}}{\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{ref}}}+w_R\frac{R}{R_{\mathrm{ref}}}+w_{\mathrm{\ΣI}}\frac{\mathrm{\ΣI}}{\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{ref}}}+w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}\frac{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}{{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{ref}}})\≤E_{1h}---\left(6\right)$

其中，E_1l，E_1h分别为标准模式库中预警门限下限和上限；S_i为实际收割时得到的滑差率；S_C为平均滑差率；σ_s为滑差率方差；w_ΔD为一阶差分分配的决策权重；w_R为相对速比分配的决策权重；w_∑I为差分累积和分配的决策权重；

为二阶差分分配的决策权重；下角标为ref表示标准模式库中对应参量的预警上限。权重选取要符合以下规则，

$\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{w}_j=1---\left(7\right)$

$w_{\mathrm{\ΔD}}\≥w_R\≥w_{\mathrm{\ΣI}}>w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}---\left(8\right)$

报警规则：

if S_i＞S_C+3σ_s or S_i＜S_C-3σ_s

or

$\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(w_{\mathrm{\ΔD}}\frac{\mathrm{\ΔD}}{\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{ref}}}+w_R\frac{R}{R_{\mathrm{ref}}}+w_{\mathrm{\ΣI}}\frac{\mathrm{\ΣI}}{\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{ref}}}+w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}\frac{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}{{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{ref}}})\≥E_2---\left(9\right)$

其中，E₂为标准模式库中报警门限下限。

其余为工作正常情况。

实施例

本发明在“碧浪”4LZ-2.0型联合收割机上进行了实施，田间收割作业于2008年10月25日在江苏镇江进行，收割作物为水稻。传感器布设如图2所示，检测电路原理如图3所示，两传感器采样频率为1KHz，x_ref和y_ref通过连续3次x_i和连续3次y_i保持不变的值给出，累积数据个数M为5，N₁＝2，N₂＝8，权重分配为 $\{w_{\mathrm{\ΔD}},w_R,w_{\mathrm{\ΣI}},w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}\}=\left\{\mathrm{0.3,0.3,0.3,0.1}\right\},$ 按步骤5)建立了标准模式库，E_1l＝0.5，E_1h＝1，E₂＝1，正常运行滑差率S＝0.2495(方差为0)，其余各个特征参量参考取值范围如表1所示。通过对记录的检验样本数据进行分析，可实现脱粒滚筒堵塞预警与报警功能。

表1

Claims (6)

1、一种联合收割机脱粒滚筒堵塞故障预警和报警方法，包括如下具体步骤：

1)传感器布设：使用两个相同型号的霍尔传感器，一个布置在收割机动力输出轴皮带轮上，另一个布置在脱粒滚筒动力输入皮带轮上，输出轮上按直径方向均匀安装2个磁钢，输入轮上以45°夹角均匀安装8个磁钢；

2)信号检测：传感器及信号处理与分析电路开机加电，同步检测信号，两传感器输出方波信号经整形后，以相同的采样频率f_s经A/D转换后，记录在存储介质上供分析处理时使用；

3)对记录的脉冲方波信号，以一个瞬时脉冲周期为单元，以一个瞬时脉冲周期中采集的数据点数作为初始值，将两个传感器测试到的脉冲方波信号转换成两个初始值序列；

4)从两个初始值序列中分别提取一阶差分、二阶差分、相对速比、滑差率及差分累积和作为堵塞故障征兆特征参量；

5)在收割机田间收割过程中，分别对正常收割过程、收割时加速过程、收割时减速过程、正常停机过程及堵塞过程按步骤3)、4)提取特征参量，经过统计和分析，作为训练样本建立标准模式库；

6)将堵塞预警与报警方法运用于实际收割过程中时，按步骤1)和2)获取实际信号，按步骤3)和4)实时获取各个特征参量；

7)实时将各个特征参量与标准模式库中特征参量进行匹配，赋予滑差率作为堵塞故障预警和报警最高优先级，其余4个特征参量具有相同的堵塞故障预警和报警优先级别，但这4个特征参量在做出预警和报警时的权重不同；

8)根据决策规则，将收割过程分为正常运行、堵塞预警和报警三种状态，以声、光形式告知操作手，以便做出正确的操作。

2、根据权利要求1所述的收割机脱粒滚筒堵塞预警和报警方法，其特征是，所述步骤3)中初始值的确定以一个瞬时脉冲周期为单元，以数据点数为初始值，特征参量的提取是在初始值序列上进行的，该序列在收割机工作过程中是一个变化的量，其中，动力输出轴上对应的序列记为{x_i，i＝1，2，…，N}，脱粒滚筒上对应的序列记为{y_i，i＝1，2，…，N}。

3、根据权利要求2所述的收割机脱粒滚筒堵塞预警和报警方法，其特征是，所述步骤4)中各个特征参量采用以下方法得到：

(1)一阶差分ΔD按下式计算：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{xi}}=x_{i+1}-x_i\\ \mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{yi}}=y_{i+1}-y_i\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N-1$

(2)二阶差分Δ²D按下式计算：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{xi}}={\mathrm{\ΔD}}_{x(i+1)}-\mathrm{\Δ}{D}_{x\left(i\right)}\\ {\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{yi}}=\mathrm{\Δ}{D}_{y(i+1)}-\mathrm{\Δ}{D}_{y\left(i\right)}\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N-2$

(3)相对速比R按下式计算：

$\left\{\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{xi}}=\frac{x_i}{x_{\mathrm{ref}}}\\ R_{\mathrm{yi}}=\frac{y_i}{y_{\mathrm{ref}}}\end{array}\right.,i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N$

其中，x_ref和y_ref分别表示短时序列稳定值，分别通过连续三次x_i和连续三次y_i保持不变的值给出，x_ref和y_ref动态地表示了转速的相对稳定状态，能自动适应收割机加、减油门过程及输入负荷变化过程；

(4)滑差率S按下式计算：

$S_i=\frac{N_2{x}_i}{N_1{y}_i},i=\mathrm{1,2},\·\·\·,N$

其中，N₁为动力输出轴轮上磁钢数；N₂为脱粒滚筒轮上磁钢数目；

(5)差分累积分和∑I按下式计算：

$\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{xM}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{D}_{\mathrm{xj}}$

$\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{yM}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΔD}}_{\mathrm{yj}}$

其中，M为累积数据个数；

4、根据权利要求3所述的收割机脱粒滚筒堵塞预警和报警方法，其特征是，所述步骤5)中，各标准特征参量按步骤4)中公式计算，通过统计平均得到，其分布范围为±3σ，设某一特征为C

C＝

±3σ

其中，

为该特征参量样本均值，σ为标准方差。

5、根据权利要求4所述的收割机脱粒滚筒堵塞预警和报警方法，其特征是，所述步骤7)中滑差率赋予最高优先级，一旦超出±3σ，就发出预警信号，其余4个特征参量分别赋予不同权重w_j，j＝1，2，3，4，且

$\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{w}_j=1$

权重大小按以下排序，

$w_{\mathrm{\ΔD}}\≥w_R\≥w_{\mathrm{\ΣI}}>w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}.$

6、根据权利要求5所述的收割机脱粒滚筒堵塞预警和报警方法，其特征是，所述步骤8)中决策规则为

预警规则：

if S_i＞S_C+3σ_s or S_i＜S_C-3σ_s

or

$E_{1l}\≤\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(w_{\mathrm{\ΔD}}\frac{\mathrm{\ΔD}}{{\mathrm{\ΔD}}_{\mathrm{ref}}}+w_R\frac{R}{R_{\mathrm{ref}}}+w_{\mathrm{\ΣI}}\frac{\mathrm{\ΣI}}{\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{ref}}}+w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}\frac{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}{{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{ref}}})\≤E_{1h}$

其中，E_1l，E_1h分别为标准模式库中预警门限下限和上限；下角标为ref表示标准模式库中对应参量的预警上限；

报警规则：

if S_i＞S_C+3σ_s or S_i＜S_C-3σ_s

or

$\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(w_{\mathrm{\ΔD}}\frac{\mathrm{\ΔD}}{{\mathrm{\ΔD}}_{\mathrm{ref}}}+w_R\frac{R}{R_{\mathrm{ref}}}+w_{\mathrm{\ΣI}}\frac{\mathrm{\ΣI}}{\mathrm{\Σ}{I}_{\mathrm{ref}}}+w_{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}\frac{{\mathrm{\Δ}}^{2}D}{{\mathrm{\Δ}}^2{D}_{\mathrm{ref}}})\≥E_2$

其中，E₂为标准模式库中报警门限下限；

其余为工作正常情况。

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