农业机械学报

作者：王禹，王玲，吕东晓，温昌凯，王书茂

单位：中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,中国农业大学,

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

基金：国家重点研发计划项目(2016YFD0700102)

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342N·m，下限阈值为100N·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。

来源：2021年第3期

《农业机械学报》期刊编辑部

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