張鵬宇

(河南職業(yè)技術學院，鄭州 450000 )

0 引言

農(nóng)用挖掘機是用來進行農(nóng)田水利基礎建設及小型土方作業(yè)的挖掘機械。部分農(nóng)用挖掘機是將挖掘裝置安裝在拖拉機上，以拖拉機為平臺和動力來源，其它的則具備專用動力、行走裝置和結構部件，屬于專用挖掘機組[1]。農(nóng)用挖掘機根據(jù)行走裝置可以分為輪式和履帶式，根據(jù)鏟斗可以分為反斗和正斗。無論哪種類型，鏟斗容量、標定功率和整機質(zhì)量都是3個重要的性能參數(shù)。農(nóng)用挖掘機的靈活性強，適應性好，購買和使用成本較低，成為農(nóng)業(yè)和農(nóng)村建設不可或缺的機械。

近年來，我國農(nóng)村發(fā)展加速，農(nóng)業(yè)結構調(diào)整日益深化，工程作業(yè)和設施建設全面開展。同時，農(nóng)村的人口大量轉(zhuǎn)移，造成了勞動力嚴重短缺的局面，也推動了農(nóng)用挖掘機的需求增加。我國的農(nóng)用挖掘機廠主要集中在天津和河北地區(qū)，目前已經(jīng)形成生產(chǎn)規(guī)模的超過50家，每年的銷售量達到了30萬臺。但是，我國缺乏農(nóng)用挖掘機的行業(yè)技術標準，相關的安全使用規(guī)范也沒有完善，導致各企業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)用挖掘機質(zhì)量和技術水平參差不齊，作業(yè)效率和售后保障與工程挖掘機差距較大。農(nóng)用挖掘機的生產(chǎn)廠家較多，各自的型號差異很大，技術參數(shù)的匹配雜亂。另外，由于經(jīng)濟效益有限，企業(yè)的技術研發(fā)人員和投入都較少，產(chǎn)品發(fā)展的后勁不足[2]。因此，加強行業(yè)整合，制定和規(guī)范相應的技術標準并加大研發(fā)投入，是改善農(nóng)用挖掘機當前所面臨困局的有效措施。

工作裝置是農(nóng)用挖掘機性能的重要決定因素，人們對工作裝置的研究主要集中在虛擬仿真和力學分析上。樊建榮等對農(nóng)用挖掘機鏟斗的動力學進行聯(lián)合仿真，得到動力參數(shù)曲線，可為優(yōu)化設計和自動控制提供依據(jù)[3]。秦貞沛等建立了工作裝置的虛擬樣機，增強了建模能力并進行了運動學分析[4]。鄭東京等建立了工作裝置的三維模型和虛擬樣機，通過動力學分析得到了鉸接點受力的變化曲線[5]。李浩等在對典型工況分析的基礎上建立工作裝置的三維模型，并進行靜力學的強度和應變分析，有助于無損檢測和設計改良[6]。這些研究有助于改善農(nóng)用挖掘機的結構設計，若要全面提升性能水平，還需要引入各種新型的技術方法。

農(nóng)用挖掘機的三維建模和虛擬仿真過程中涉及到大量數(shù)據(jù)信息的處理，常規(guī)的分析方法難以實現(xiàn)，利用大數(shù)據(jù)技術則可以獲得良好的效果。大數(shù)據(jù)是指在一定時間內(nèi)無法通過普通軟件來捕獲和管理的數(shù)據(jù)集合，其特點體現(xiàn)在規(guī)模性、多樣性和高速性上。大數(shù)據(jù)的規(guī)模非常龐大，能夠達到PB甚至EB的級別。大數(shù)據(jù)的類型多樣，包括結構化、半結構化和非結構化的數(shù)據(jù)形式。高速性是指數(shù)據(jù)處理速度快，可以實現(xiàn)對龐大數(shù)據(jù)量的實時分析。

大數(shù)據(jù)自誕生起便引起了人們的關注，開始僅為商業(yè)和金融服務，隨后應用范圍迅速擴展到地球空間信息學[7]、物流服務[8]、經(jīng)濟發(fā)展狀況[9]和智能電網(wǎng)[10]等領域。作為一種新型信息技術，大數(shù)據(jù)不僅促進了社會變革，還推動了科學研究層次的深入，具有極大的發(fā)展空間和應用潛力。

大數(shù)據(jù)的應用價值取決于對數(shù)據(jù)中所隱含信息規(guī)律的挖掘能力，關聯(lián)規(guī)則算法可以從大量信息中找出頻繁項集和關聯(lián)知識，是大數(shù)據(jù)挖掘的主要方法[11]。關聯(lián)規(guī)則研究的核心在于提高規(guī)則挖掘效率的同時，盡可能地減少計算量，并加快算法的運行速度。大數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則挖掘流程包括原始數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、模式建立和信息提取，已經(jīng)應用在電商、醫(yī)療、市場營銷和金融等領域[12-13]。在具體算法上，張忠林等提出了一種關聯(lián)規(guī)則并行分層挖掘算法，建立的模型證明其具有高效性[14]。周輝宇針對交通擁堵的問題，從大數(shù)據(jù)角度建立模型，利用時間序列規(guī)則挖掘其中的規(guī)律，研究結果可以為交通擁堵治理提供參考[15]。

目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)開始與農(nóng)業(yè)機械結合，各種農(nóng)機的應用和服務大數(shù)據(jù)平臺也逐步建成，開啟了農(nóng)業(yè)機械發(fā)展的新局面。本文將大數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則算法應用在農(nóng)用挖掘機上，對工作裝置作業(yè)過程中各部件應力和運動的關聯(lián)規(guī)則進行挖掘，以便為工作裝置的優(yōu)化設計和挖掘機自動控制提供依據(jù)。

1 機械設備和模型

1.1 機械設備

本研究采用的機械設備為XN977-2L型輪式農(nóng)用挖掘機，整車質(zhì)量7 000kg，發(fā)動機功率51kW。鏟斗容量0.3m2，最大挖掘半徑6 000mm，挖掘高度5 919mm，挖掘深度3 400mm。挖掘機的工作裝置為反鏟斗式，各部位的應力通過濟南博納的BN-SM200型應力應變檢測系統(tǒng)進行測量。同時，還在工作裝置的多個部位安裝光學檢測標識，用于檢測各個部件在作業(yè)過程中的位移和變形情況。

1.2 工作裝置模型

挖掘機工作裝置的主要構件為動臂、斗桿、鏟斗、動臂油缸、斗桿油缸和鏟斗油缸，還有附屬結構搖臂、連桿和銷軸等。工作裝置的三維模型通過Pro/E軟件建立，以實際尺寸為依據(jù)，根據(jù)分析要求進行旋轉(zhuǎn)和拉伸成為CAD實體模型，如圖1所示。為了簡化分析過程，將各驅(qū)動油缸、搖臂和連桿通過布爾運算合并為一個部件，并且不考慮銷軸的摩擦力。

Pro/E軟件建立的CAD模型導入ADAMS軟件中，設置各部件的質(zhì)量和屬性，然后修改顏色以便區(qū)分。各部件之間的鉸接點用空心圓表示，共有11個。其中，8個為旋轉(zhuǎn)副，約束部件的5個自由度，另外3個為點線副。應力的測量點包括鏟斗齒尖、鏟斗底部、動臂油缸鉸接點、斗桿油缸鉸接點及斗桿與動臂連接銷軸等位置，光學檢測標識則安裝在11個鉸接點上。檢測系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)信息組成工作裝置作業(yè)的大數(shù)據(jù)，并形成應力云圖、位移云圖和變形云圖，用于后續(xù)的關聯(lián)規(guī)則挖掘。

圖1 挖掘機工作裝置的實體模型

2 大數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則挖掘

關聯(lián)規(guī)則的挖掘是對工作裝置運行的大數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)其中的關聯(lián)并揭示各部件之間的應力、位移和變形規(guī)律。首先找出所有的頻繁項集(即反復出現(xiàn)的工作裝置各部件的應力、位移和變形數(shù)據(jù))，其出現(xiàn)的頻率大于預設的最小支持度計數(shù)；然后尋找應力、位移和變形數(shù)據(jù)在相同部件上或不同部件之間的強關聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須同時達到最小支持度和置信度的要求。尋找強關聯(lián)規(guī)則是通過劃分方法來實現(xiàn)的，即對工作裝置的大數(shù)據(jù)進行兩次掃描：第1次掃描把大數(shù)據(jù)劃分為多個相互之間沒有重疊的部分，各部分的最小支持度計數(shù)為大數(shù)據(jù)的閾值與該部分事件數(shù)的乘積；第2次掃描則估算各個關聯(lián)規(guī)則的支持度，獲得大數(shù)據(jù)頻繁項集之間的關聯(lián)。

根據(jù)農(nóng)用挖掘機大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式和結構特點，采用并行分層算法進行關聯(lián)規(guī)則的挖掘。在預處理階段，將整個大數(shù)據(jù)按照部件和參數(shù)類型分割成24個相互之間不重疊的區(qū)域，各區(qū)域的數(shù)據(jù)規(guī)模大致相當。區(qū)域之間沒有重疊，可以保證所有事件數(shù)據(jù)的重要性相同，被挖掘的概率一樣。因此，重復挖掘出現(xiàn)的頻率很低，提高了挖掘的效率和可靠性。作為工作裝置整體的一部分，各個部件的數(shù)據(jù)集合，以及應力、位移和變形的數(shù)據(jù)集合之間都存在緊密的聯(lián)系，表現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分區(qū)中的并行部分，也是關聯(lián)規(guī)則出現(xiàn)頻率最高的區(qū)域。經(jīng)過預處理，再并行挖掘各區(qū)域的頻繁項集，以局部頻繁項集作為候選項集，評估支持度和置信度，從而確定全局的頻繁項集，流程如圖2所示。每個區(qū)域都可以作為一個局部的大數(shù)據(jù)庫，并能進一步分為更小的區(qū)域，體現(xiàn)出分層挖掘的特性。

圖2 并行分層挖掘算法的流程

3 仿真分析

挖掘機工作裝置的仿真采用ADAMS軟件，靜力學仿真用于分析應力和變形。采集不同狀態(tài)下動臂、斗桿和鏟斗的位置信息，以及關鍵部位的應力大小，部分受力數(shù)值通過計算獲得，同時考慮重力加速度和邊界條件。

動力學仿真主要分析工作裝置的位移和所受的外力，形成不同作業(yè)環(huán)節(jié)中的大數(shù)據(jù)。挖掘過程中所受的土壤推力和摩擦阻力忽略不計，工作裝置的受力主要集中在鏟斗上，并依次向斗桿和動臂傳遞。外力的類型包括切向挖掘阻力、法向挖掘阻力和物料的重力：挖掘阻力為鏟斗齒尖中心處所受的集中力，法向挖掘阻力的方向與齒尖運動軌跡垂直。ADAMS軟件用STEP階躍函數(shù)來模擬挖掘阻力的變化過程，在挖掘的初期逐漸上升到最大值，然后迅速減小。在挖掘阻力變化的同時，物料重力從零逐漸增加到最大值。物料重力的方向始終豎直向下，可以模擬為單個質(zhì)點作用在鏟斗的中心，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)較為簡單。

4 結果分析

以對土壤的作業(yè)為例，通過應力、位移和變形的大數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)，正常工作時工作裝置的斗桿油缸銷軸、斗桿和動臂連接處的應力最大。此外，動臂油缸的銷軸和斗桿的內(nèi)側(cè)部分也有較大的應力。鏟斗底部在水平方向上具有最大的位移和變形，在沿著斗桿向動臂傳遞的過程中逐漸較弱。當斗桿油缸的兩個絞接點與斗桿動臂絞接點共同組成直角三角形時，挖掘的阻力值最大。動臂車架和動臂油缸兩個絞接點的受力變化規(guī)律相似，而斗桿動臂和斗桿油缸兩個絞接點的受力變化則沒有出現(xiàn)一致的規(guī)律。

5 結論

以XN977-2L型輪式農(nóng)用挖掘機為平臺，利用Pro/E軟件建立工作裝置的CAD模型并導入ADAMS軟件中，采集應力、位移和變形的大數(shù)據(jù)。通過并行分層算法進行大數(shù)據(jù)的關聯(lián)規(guī)則挖掘，并且應用到ADAMS軟件的仿真分析上。最后，根據(jù)挖掘工作裝置在實際作業(yè)中的大數(shù)據(jù)信息，獲得了各部件的應力、位移和變形的關聯(lián)規(guī)則，可以為工作裝置的優(yōu)化設計和農(nóng)用挖掘機自動控制提供依據(jù)。