基于FDR阈值自动选取的拖拉机PTO转矩载荷谱外推

摘要：

针对时域外推过程中常用的阈值选取计算复杂、精度低等问题,基于错误发现率(False discovery rate,FDR)提出了一种阈值自动选取方法,并基于该方法进行了拖拉机动力输出轴(Power take-off,PTO)转矩载荷谱外推研究.首先,利用开发的拖拉机PTO转矩无线监测系统采集拖拉机作业工况下的载荷数据,并进行数据预处理;将顺序拟合检验与多重检验相结合,采用FDR自动阈值选取法选取了最优阈值,确定了时域外推数据的上限阈值为342 N·m,下限阈值为100 N·m;基于极大似然估计对超阈值数据进行了广义帕累托分布(Generalized Pareto distribution,GPD)尺度参数和形状参数的拟合,建立了 PTO转矩载荷的超阈值模型,并与传统图像法的拟合结果进行了比较,结果表明,两种方法的拟合结果与载荷样本的决定系数均大于0.995;从拟合优度来看,对于上限阈值,自动阈值选取法的拟合优度比图像法的拟合优度降低8.7％,而对于下限阈值,自动阈值选取法比图像法降低31.21％.利用时域外推方法对PTO转矩载荷数据进行外推,对外推1倍后的载荷时间历程与原载荷时间历程进行对比分析;当时域外推因子为131、PTO转矩累积频次达到106次时,得到了 PTO转矩载荷谱;基于统计学特征与雨流计数分析对外推载荷谱进行了验证,结果表明,外推后的载荷谱与样本载荷谱分布规律一致,能够在保留载荷特征的前提下实现均值、幅值的双向外推.

关键词：拖拉机、动力输出轴、载荷谱、时域外推、广义帕累托分布、错误发现率

所属期刊栏目：52

分类号：S232.3;O212.1(农业机械化)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFD0700102

在线出版日期：2021-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：364-372