[发明专利]一种基于结构分析法的拖拉机电气故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于结构分析法的拖拉机电气故障诊断方法,包括以下步骤：S1：整理拖拉机典型电气故障检测的历史数据；S2：抽取典型的故障数据；S3：建立拖拉机故障模型；S4：根据建立的故障模型，绘制结构表征图，分析模型内部未知量与模型方程之间的关系，判断模型中所有故障的可检测性；S5：求解模型中的最小型超定方程集，并筛选出合适的测试集；S6：根据测试集，推导出序列残差；S7：根据综合系统特性、残差和诊断需求，选取诊断策略，完成检测系统的建立；解决了传统方法劳动强度大，自动化程度落后，检测效率低下，检测数据记录繁琐，难以对拖拉机电气故障进行精确，高效的检测、故障辨识和数据分析的问题。

技术领域

本发明涉及电气故障诊断领域，特别是一种基于结构分析法的拖拉机电气 故障诊断方法。

背景技术

拖拉机作为典型农机装备产品，电气设备在拖拉机上所占比重也越来越高， 所以对于拖拉机电气故障的下线检测技术的研究也日益重要，这对于提高拖拉 机的质量，确保拖拉机安全、可靠具有重要意义。然而目前的拖拉机下线检测 技术还停留在传统的人工检测阶段，依靠工人的经验进行判断，有直接观察法、 断路实验法、万用表检测法、短接实验法、搭铁试火法。这些传统方法劳动强 度大，自动化程度落后，检测效率低下，检测数据记录繁琐，难以对拖拉机电 气故障进行精确，高效的检测、故障辨识和数据分析。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于结构分析法的拖拉 机电气故障诊断方法，解决了传统方法劳动强度大，自动化程度落后，检测效 率低下，检测数据记录繁琐，难以对拖拉机电气故障进行精确，高效的检测、 故障辨识和数据分析的问题。

一种基于结构分析法的拖拉机电气故障诊断方法,包括以下步骤：

S1：整理拖拉机典型电气故障检测的历史数据；

S2：抽取典型的故障数据；

S3：建立拖拉机故障模型；

S5：根据建立的故障模型，绘制结构表征图，分析模型内部未知量与模型 方程之间的关系，判断模型中所有故障的可检测性；

S4：求解模型中的最小型超定方程集，并筛选出合适的测试集；

S5：根据测试集，推导出序列残差；

S6：根据综合系统特性、残差和诊断需求，选取诊断策略，完成检测系统 的建立；

S7：根据拖拉机下线检测值，求得故障特征参数并依次排列，得出故障向 量，从而定位到系统故障。

优选地，S1的拖拉机典型电气故障检测的历史数据包括拖拉机电器故障、 发动机故障和传动系统故障；拖拉机电器故障包括压降过大、电压过低和内阻 过大；发动机故障包括气缸或气门漏气、连杆弯曲或扭曲、曲轴故障；传动系 统故障包括变速器齿轮磨损和离合器轴承磨损。

优选地，蓄电池故障模型为：

E＝V+(R+f_R)i+u

y_v＝V+f_V

其中，f_R表示电池内阻故障参数，y_V表示电池输出电压传感器的测量值，f_V表示电池输出电压传感器的偏差值，E是电池电动势，V是工作电压，R是电阻 元件阻值，i是工作电流，u是极化电压，C是电容；

发动机故障模型为：

T_eng＝h_eng(a，w_eng)·f_k+h_gas(a)·f_gas