轮式拖拉机的发动机常见故障智能监测研究

作     者：袁苗达 Yuan Miaoda

作者机构：重庆工业职业技术学院重庆421120 

基　　金：全国机械职业教育“十二五”规划专项(JXHZW20140106) 

出 版 物：《农机化研究》 (Journal of Agricultural Mechanization Research)

年 卷 期：2022年第44卷第11期

页      码：248-252页

摘      要：为进一步优化我国农用拖拉机的结构布局与工作效率,创新性地融入大数据分析与智能传感技术,针对其发动机常见故障进行智能识别与监测研究。通过明确轮式拖拉机发动机的结构组成与工作原理,将数据深度挖掘与常见故障数据库有效结合,建立发动机故障监测模型,进行软件功能设计与硬件配置优化后形成完整的故障监测系统,并展开发动机常见故障智能监测试验。试验结果表明:经智能优化后的拖拉机发动机故障监测系统运行稳定可靠,平均故障识别时间可缩短至3.25s,故障识别准确率达到94.29%,相对提升了9.79%;发动机工作效率可提高至92.30%,有效降低了拖拉机整机停机率,验证了该智能设计应用的合理可行性,可为类似农机装备改善优化提供较好的优化思路。

主 题 词：轮式拖拉机 发动机 故障数据库 监测模型 故障识别准确率 

学科分类：082803[082803] 08[工学] 0828[工学-建筑类] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-188X.2022.11.043

馆 藏 号：203108079...