《Sensors》：A Review of Fault Diagnosis and Intelligent Operations and Maintenance for Agricultural Machinery: Fault Mechanisms, Key Technologies, and Practical Recommendations
农业机械在变载荷、冲击、粉尘以及不断变化的土壤-作物交互作用下运行，故障可通过能量、物质、信息与控制路径传播。本定性综述综合了195篇研究文献，涵盖故障形成、可信诊断、预测与主动风险控制、维护与恢复以及基于案例的证据评估。实证发现与综述推导的建议、作者的概念性要求以及适用标准或法律的强制性规定分别报告。文献最一致支持受控故障识别、选定的单机田间监测和局部作业补偿。跨机器与跨季节迁移、校准后的预测、安全授权、修复后验证以及机群规模部署的证据较弱。在此基础上，本综述建议采用针对任务剖面（mission profile）的故障边界、可追溯的诊断输出、明确的不确定性与弃权机制，以及与剩余工作和资源相关联的风险决策。本综述还提出诊断护照（diagnostic passport）、风险演化轨迹（risk evolution trajectory）、修复有效性标签（repair-effectiveness label）、案例证据矩阵（case-evidence matrix）和闭环修复工作流（closed-loop repair workflow）作为综述层面的组织性构建。纳入的研究均未连续跟踪同一台机器或机群完成诊断、预测、授权、维护、验收和反馈的全过程；因此，本框架在理论上连接了有证据支持的各个阶段，而非声称端到端验证。
1. 引言
1.1 背景与问题陈述
农业机械是连接动力供给、任务执行与农艺结果的复杂机电系统。拖拉机、联合收割机、播种机、喷雾机及无人平台暴露于变速变载、冲击和恶劣环境之中，且跨区域作业、农忙季节高强度使用、频繁更换农具并与变化的作业对象交互。故障效应可通过动力、物质、信息和控制的路径传播，降低输出能力和作业质量，同时增加能耗、安全风险及农时延误损失。由于播种、植保和收获的农时窗口狭窄，短暂停机也可能造成漏作业、收获延迟和产量损失。因此，农业机械可靠性不仅是机械设计问题，还取决于状态评估、风险判断和组织执行。
传统维护主要依赖操作者经验、定期检查和故障后拆解。这些做法对结构简单、工况稳定的设备仍然有效，但难以满足大型化、智能化和电动化机器的需求。机械、液压、电气、控制和农具系统相互耦合，相同症状可能源于不同的上游原因，单一阈值无法可靠区分正常载荷变化与物理损伤。实际故障发生频率低、发展周期长且强依赖于具体情境；台架试验、人为引入故障和随机切片样本不能完全代表田间自然退化过程。许多研究仅报告检测精度，而未联合考虑故障真实性、工况泛化能力、概率校准、作业质量、安全响应和修复后恢复。诊断、预测与维修之间缺乏可审计证据的有效连接。
因此，文献支持从以事后维修为主向基于状态和风险信息的农业机械运维转变。在本综述中，智能化指在可追溯工作流中交叉核验故障机理、状态证据、预测不确定性、人员授权、资源可用性和任务目标，而非仅指算法复杂度。由此形成的闭环是一个横跨物理系统、信息系统和维修组织的组织性提案。
1.2 综述目标、研究问题与组织框架
本综述既不提出新的诊断算法，也不对个别模型进行排名，而是回答五个问题：载荷与损伤过程如何在农业机械中产生和传播故障？当前异常如何实现足够可信的诊断？未来风险如何在不确定性下表达？故障后应如何进行安全维修与恢复？该链条的哪些环节已有案例支持？因此，本综述依次考察故障机理与分类、当前状态诊断、健康预测与主动控制、故障后维修决策与恢复，以及现有案例证据的成熟度。
主要贡献在于建立了一个统一的分析框架，通过明确的证据与责任接口连接故障诊断、预测、维护决策、维修工程和农业作业质量评估，而非声称提出新诊断算法。框架引入五个综述层面的构建：诊断护照用于当前状态证据的可审计交付；风险演化轨迹用于连接时变健康、暴露、后果与行动；修复有效性标签用于保存经验证的修复后结果；案例证据矩阵用于区分观测与作者重构及缺失环节；闭环修复工作流用于引导证据经过隔离、恢复或更换、资源执行、验收和反馈。这些构建借鉴了PHM、预测性和基于状态的维护、数字孪生与数字主线、自愈以及维护决策研究，但针对农业任务剖面、农具、农时窗口、作业质量和人工授权进行了适配与重组。除非另有说明，它们仍是概念性提案，尚未在同一台机器上联合验证。
1.3 核心概念与术语
为保持全文状态语义一致，正常状态、退化、故障和失效被视为连续但非均匀间隔的状态。机器在指定任务剖面下满足动力、作业质量、能耗和安全要求时为正常。退化指物理或性能变量偏离健康基线，但所需功能和安全约束仍满足。故障是组件、接口或控制功能中已确认的异常，已降低功能或显著增加失效风险。失效指机器无法执行所需功能、满足最低安全要求或达到所需作业质量。故障不一定要求立即停机，退化在未修正工况前不应被归类为故障。
状态监测连续或事件触发地观测运行条件。故障检测判断当前状态是否异常。故障诊断识别当前故障的类型、位置、原因和严重程度，并报告支持证据和置信度。健康评估描述当前健康水平和退化阶段；故障预测估计未来健康轨迹、失效概率、剩余作业能力或剩余使用寿命。在第6节中，进入维修过程并非仅由故障发生定义，而是当当前状态诊断触发安全隔离、功能恢复或人工干预，或当未来风险无法再通过主动措施控制时。
本综述涵盖拖拉机、联合收割机、播种机、植保装备、电动化部件、农业机器人和无人航空器及其动力、传动、行走、液压、电气、电子、控制、通信和工作系统。诊断护照是当前诊断的证据交付记录；风险演化轨迹是健康、暴露、后果、不确定性和候选行动的时间索引记录；修复有效性标签记录恢复是真实、暂时、失败、误导向还是修复诱发及其验证条件；案例证据矩阵记录工作流各阶段是观测、推断还是缺失；闭环修复工作流规定证据如何被审查、授权、执行、验证和反馈。这些是为农业机械综合而成的理论性组织工具，而非既定标准或端到端田间验证的证明。
1.4 现有综述的局限与增量贡献
现有综述通常按子系统、传感器、算法族或维护技术组织。PHM、预测性和基于状态的维护解释状态评估与干预时机；数字孪生和数字主线强调生命周期状态连续性；自愈强调局部自动恢复；维护决策框架优化行动与资源。这些范围互补，但通常未在一条可追溯链中连接农业任务边界、机器-农具身份、弃权、人工授权、修复后作业质量验收和证据成熟度。因此，本综述的增量贡献是透明的农业综合及一组接口，而非声称底层PHM、预测、数字或维护原则源于此处。
2. 文献检索策略与综述方法
本文是定性综述，而非系统综述或范围综述。PRISMA-ScR仅作为报告参考以提高文献识别、筛选、数据提取和证据映射的透明度，不改变文章的方法学分类。本综述旨在整合并批判性解读跨越故障机理、诊断、预测、维护和修复后验证的异质性证据，而非估计合并干预效应。由于纳入研究在设备架构、故障定义、分析单位、验证设计和报告结果方面差异显著，未进行荟萃分析或正式的合并偏倚风险综合。尽管如此，仍采用了预定义检索与筛选程序、独立筛选、标准化提取字段和可审计证据台账以提高可重复性。
2.1 文献来源与范围
文献来源为Web of Science核心合集、中国知网（CNKI）和Google Scholar。Web of Science提供农业工程、机械工程、可靠性、自动化和智能制造领域的英文期刊研究；CNKI补充故障机理、状态监测、诊断、维修和田间应用的中文研究；Google Scholar用于识别其他数据库索引不充分的多学科研究，并支持前向和后向引文检索。记录通过Zotero Connector导出或保存至Zotero。检索日志在去重前记录数据库名称、检索日期、查询和来源级计数；随后按DOI、标题、作者、出版年份和文章内容检查重复候选。
检索覆盖2016年6月至2026年6月，于2026年7月8日完成。合格出版物类型主要为原始期刊论文和综述。其他重要出版物在提供足够完整的机械结构、故障数据、田间试验、维修程序或监管约束技术信息时予以考虑。会议摘要、新闻报道、宣传材料、专利说明书、重复出版物以及仅呈现研究概念而无实质技术内容的记录被排除在最终综合之外。
无地域限制，但每篇出版物须至少涉及农业机械故障管理路径的一个阶段：故障机理、当前状态诊断、风险预测、预防控制或故障后维修。跨行业证据仅在直接农业证据不足且满足五项可迁移性标准中至少一项时保留：物理失效机理相似性；信号与传感布置可比性；载荷与运行工况重叠；诊断、预测或维护任务的等价性；决策、安全或恢复结果的可比性。此类出版物被标记为跨领域方法学证据，其报告的性能或经济效益不直接外推至农业机械。
2.2 检索词
为平衡检索覆盖面和主题相关性，关键词分为四组：设备、故障现象、技术任务和运维活动。设备词包括农业机械、拖拉机、联合收割机、播种机、排种器、喷雾机、植保无人机、农业机器人和自主农业车辆。故障相关词包括磨损、疲劳、腐蚀、裂纹、泄漏以及涉及齿轮、轴承、液压、电机、传感器、执行器、控制系统或通信的故障。技术任务词包括状态监测、异常检测、故障定位、故障诊断、严重程度估计、健康评估、故障预测、预警、剩余使用寿命和不确定性量化。运维活动词包括预防性维护、维护决策、安全隔离、维修、更换、再制造、备件调度、维修验收和数字孪生。
使用一个综合查询和四个任务特定查询覆盖故障机理、当前状态诊断、预测与预警以及维修与恢复，而不将所有术语强制放入一个表达式。完整的Web of Science和CNKI检索字符串、检索字段、日期和来源计数见补充材料S1；检索覆盖2016年6月至2026年6月，于2026年7月8日完成。
CNKI在主题（SU）字段中使用五组查询，覆盖综合检索、故障机理、当前状态诊断、预测与预警以及维护与恢复。每组将农业机械或设备术语与相应的故障、检测、预测、维护和维修术语组合。完整可复现字符串、检索日期和来源计数见补充材料S1。检索覆盖2016年6月至2026年6月，于2026年7月8日运行，共1635条记录导入Zotero。
Google Scholar于2026年7月8日使用补充材料S1中列出的简短中英文短语组合进行检索。平台显示估计约18508条结果，但此显示估计仅作为背景记录。停止点为第100页，实际通过Zotero Connector审查并保存2000条记录；仅这些记录进入识别和去重。由于合并库中未保留来源标签，无法重建数据库特定下游计数。
2.3 补充文献识别
综合查询可能遗漏局限于特定部件、操作或维修过程的研究。因此，对第3至第8节涵盖的技术领域进行了补充检索。故障机理新增术语包括轴承接触疲劳、齿轮磨损、腐蚀磨损、液压污染、润滑失效、多故障耦合和级联传播。当前状态诊断新增术语包括多源传感、传感器布置、数据质量、阶次跟踪、时频分析、知识图谱、域适应和物理引导学习。预测与预警新增术语包括健康指标、退化阶段、概率预测、预测区间、剩余使用寿命、小样本和跨工况迁移。维修与恢复新增术语包括安全隔离、故障验证、堆焊修复、激光熔覆、增材修复、备件调度、远程维修、恢复验收和维修反馈。
还对播种、植保和自主设备进行了对象特定补充检索。播种设备检索使用漏播和重播、排种性能、补偿播种和作业质量相关术语。植保设备检索使用喷雾流量、雾滴质量、泵故障、软测量和异常施药量相关术语。农业机器人和无人机检索使用感知与定位失效、执行器异常、通信中断、容错控制、降级运行、人工接管和安全停机相关术语。这些检索旨在捕获未使用广义术语“农业机械故障诊断”的单个农具研究。
对合格综述和代表性研究，还检查了参考文献列表和引证出版物。通过引文追踪识别的出版物记录为补充来源，并适用与数据库记录相同的纳入和排除标准。当追踪出版物与纳入研究使用相同数据和设备并得出相同结论时，仅保留技术信息更完整或具有独立验证的版本，防止重复证据被重复计数。
2.4 文献筛选
研究选择包括记录识别、去重、标题和摘要筛选、全文资格评估和最终纳入。检索产生16732条Web of Science记录、1635条CNKI记录和2000条实际保存至Zotero的Google Scholar记录。因此，20367条记录进入参考文献管理数据库；Google Scholar显示的18508条结果未计入此总数。
通过自动匹配和人工验证标题、作者、出版年份、DOI和文章内容，共移除2815条重复记录，剩余17552条记录进入标题和摘要筛选。评估记录与农业机械或可迁移机械设备的关联性、是否存在明确故障或退化现象及其与诊断、预测、维护或维修的关系。排除16833条主题无关记录后，719篇出版物进入全文资格评估。
全文评估研究对象的类型、故障生成过程、数据来源、技术任务、验证条件和结论范围。排除128篇技术信息不足、39篇全文不可用、32篇重复研究结果和325篇不满足核心研究任务的出版物。524篇全文排除后，最终定性综合纳入195篇出版物。
数值审计为20367?2815=17552条记录筛选；17552?16833=719篇全文评估；719?524=195篇纳入。Google Scholar显示估计18508条单独报告，不用于任何计算。
第一和第二作者独立筛选标题和摘要，并独立依据预定义资格标准评估全文。每位审稿人在筛选日志中记录纳入或排除决定及适用理由。分歧由两位审稿人讨论；未解决案例由第五作者裁决，共识决定保留在最终日志中。
补充材料S1–S4包含数据库特定查询、检索日期、来源计数、筛选和排除日志、最终纳入出版物列表、标准化提取字段、研究级证据台账和证据分布摘要。这些材料保留了审计综述过程所需的纳入和排除决定。
2.5 证据组织与定性综合
第三和第四作者使用标准化字段独立提取数据：出版年份、设备类型、部件或子系统、故障现象和形成过程、数据来源、运行条件、采样单位、训练-测试划分、技术任务、输出、评估指标、田间验证、预测范围、干预、维修结果和研究局限性。方法学质量字段额外记录故障真实性、样本独立性、泄漏风险、外部验证、不确定性报告、干预状态和修复后随访。提取分歧通过讨论解决，未解决事项提交第五作者；保留原始单位和统计定义。
第三和第四作者独立将所有195篇纳入出版物分配至四个证据级别之一。第1级包括仿真、受控实验室或台架证据、人为引入故障、固定运行条件和公开基准数据。第2级包括单机或单点田间或在役证据，无独立机器或延长运行验证。第3级包括跨独立机器、地块、地点、区域、公司或季节的证据。第4级包括端到端运行证据，其中定义的诊断、维护或翻新方法在真实运行或维护环境中应用，随后进行实际检查、维修、更换或其他干预，并通过干预后性能、维修时间、成本、可用性或运行结果验证。跨域状态作为独立可迁移性标签保留。
研究级证据台账报告所有195篇出版物的设备或领域、主要阶段、验证环境、故障真实性、独立机器信息、干预、随访、证据级别和分类置信度。全文审查后，141篇分类为第1级，41篇为第2级，9篇为第3级，4篇为第4级。证据级别和方法学质量被视为独立维度：研究可能具有成熟的田间验证但报告不完整，或具有严谨的实验室方法但仅具第1级外部有效性。
进行定性综合而非合并效应量分析。此选择与文章定性综述的定位一致：所选研究在设备架构、故障类型、采样单位、数据划分、运行条件、失效定义和评估指标方面差异显著，因此合并平均精度或剩余使用寿命误差将具有误导性。综合首先识别跨研究支持的发现，然后检查可归因于设备、运行条件和验证设计的差异，最后明确支持证据的强度和限制。
对于故障诊断研究，综述强调故障真实性、样本独立性、跨运行条件验证、概率校准和在证据不足时弃权的能力。预测研究额外评估预测起点、未来范围、失效阈值、预警提前时间和区间覆盖率。预防和维修研究评估行动触发依据、人员授权、资源约束、恢复验收和有效性维持时长。无预测范围的故障分类不被视为剩余使用寿命的证据，无记录干预和恢复验证的诊断案例不被视为完整闭环修复工作流的证据。这些方法为后续章节比较故障机理、检测与诊断、预测与预警以及维修与恢复提供了共同基础。
195篇纳入出版物的年度分布见第3图。该图由参考文献列表中的出版年份编制，包括2026年出版物。
后文引用的官方法规和条例作为规范性背景来源而非实证研究。它们不作为研究出版物筛选，并排除在195篇证据台账以及第2表和第3表的证据分布计数之外。
2.6 跨行业证据准入、迁移边界与分布
跨行业证据使用第2表中的明确标准筛选。规则刻意不对称：相似性可证明考察方法的合理性，但每个不匹配都缩小允许的结论。未通过机理或任务要求的研究即使报告高性能也被排除在框架支持之外。通过的研究仅用于方法学架构、表示、验证设计、不确定性处理或决策接口设计，直至农业验证可用。
195篇纳入出版物被分配至一个互斥的主要框架环节以防止重复计数。第3表区分故障机理、当前状态诊断、预测、风险控制、维护与维修、修复后验证和说明性案例映射。预测和风险控制行细分了先前合并的类别；修复后验证与维护和恢复分离。直接农业和跨行业方法学总数分别为97和98，行总数保持195。
3. 农业机械常见故障模式与形成机理
3.1 任务剖面下的系统功能与失效边界
农业机械的系统边界应涵盖能量和物质输入、动力传输、机动性和结构支撑、任务执行以及对作业输出的约束。正常状态、退化、故障和失效必须相对于任务剖面定义。退化指性能指标偏离健康基线但规定功能仍可实现。故障指异常部件或接口已损害功能或增加失效风险。失效指动力、安全或作业质量边界被突破。因此，持续运行不意味着无故障，低能耗也不保证作业质量可接受。机器状态由整体架构、所挂接农具和外部环境共同塑造。拖拉机犁耕时，土壤阻力通过犁和三点悬挂传递至拖拉机；悬挂接口因此既是动力和载荷传递的关键路径，也是测量作业载荷的信息丰富位置。第4图展示了代表性拖拉机犁耕试验及三点悬挂上的传感器布置。
任务剖面确定相关基线和限制。运输强调速度、稳定性和制动；轻负荷田间作业强调作业连续性和能耗；重负荷犁耕强调牵引输出和结构能力；牵引冲击同时增加峰值和循环载荷。土壤阻力、坡度、地表不平度和变化的外部条件施加额外载荷暴露。Li和Yuan报告，复杂道路上长时间满负荷或超负荷运行增加重型拖拉机结构失效风险。在其由九个不利路面组成的720秒载荷历史中，三个关键位置以串联方式决定系统可靠性，使系统可靠性低于任何单个位置。忽略载荷通道间相关性低估结构可靠性，而忽略预应力则高估。
Yang等人将拖拉机犁耕分为入土、加速、匀速、减速和出土阶段。尽管减速仅持续1.5秒，但其等效载荷幅值最大，为3.016759 kN。该发现表明可靠性取决于载荷幅值、发生和顺序；本综述因此建议保留分段载荷结构，而非仅用均值表示循环。
失效标准可组织为三个边界层：性能、作业质量和安全。性能层确定动力、能耗和可用性是否保持在任务允许范围内。作业质量层确定牵引或农具输出是否满足规定任务要求。安全层确定稳定性、保护或控制条件是否可能导致伤害。Fargnoli和Lombardi综合79项研究后报告，农业死亡率约为行业平均的三倍，翻车是农民死亡的首要原因，意大利约有80万台拖拉机在1996年前投入使用。机器保持运行因此不能凌驾于安全约束之上。
三个边界并非同心：性能退化可能先于作业质量失效，且动力输出正常时作业质量也可能不可接受。本综述建议使性能和作业质量限制适应任务剖面。安全限制则由适用的风险评估、机械安全要求和法律义务约束，不能因任务时间紧迫而放宽。
3.2 磨损、疲劳、腐蚀与损伤演化
损伤应区分为起始条件、机理、物理状态、部件故障模式、症状和后果。振动或温升等症状本身不能确立唯一原因。第5图将证据组织为外部任务载荷、结构传递、内部接触条件、累积损伤和功能后果；Hart等人进一步表明载荷路径、润滑、对中和污染共同塑造这一进程。
轴承接触疲劳源于滚动体和滚道之间的重复接触应力。夹杂物、表面缺陷、偏心载荷和过大预紧集中应力；相交裂纹随后产生点蚀和剥落。脱落颗粒划伤滚道并减小有效接触面积，强化裂纹-剥落-磨粒磨损循环。润滑不足促进微点蚀、粘着和摩擦生热；瞬态过载改变表面几何和间隙；腐蚀坑产生新裂纹源。Xu等人将48.94%的轴承失效归因于装配、使用或维护不当，另有19.15%归因于多种原因，表明磨损和疲劳很少孤立发生。
土壤接触部件暴露于磨料磨损、冲击、粘附和腐蚀，材料特性和颗粒形状影响损伤速率。Wang等人报告，与关键耐磨件相关的失效超过农业机械失效的50%，而国产联合收割机常见无故障运行仅20–30小时，旋耕机约80小时。这些来源特定数据说明环境暴露的重要性，不应视为通用使用寿命限制。
大型主轴承研究同样表明设计、运行和维护条件共同塑造损伤路径。Hart等人报告风力涡轮机主轴承20年内失效可能达30%。结构载荷产生内部接触载荷，而润滑、间隙、对中、夹杂物和污染控制损伤；微点蚀可能发展为剥落，其颗粒进一步加速磨粒磨损。早期粗糙表面接触和微裂纹可能不明显；中期点蚀、剥落和间隙增长可能与振动、噪声或发热同时出现；晚期裂纹、塑性变形或抱死导致明确失效。由于相似症状可能源于不平衡、松动或冲击，且低速高载轴承可能无明显振动即失效，症状必须谨慎解读。
损伤阶段间的转换因此应保留不确定性，并在两个轴上描述：物理损伤严重程度和功能后果。相同损伤在非关键部件可能仅造成局部退化，但在承载轴承、制动器或关键工作刃口可能造成严重后果。这种两轴描述为第4节提供故障实体和严重程度标签，而不预设传感器位置或诊断算法。
3.3 动力、传动、行走和液压子系统常见故障
农业机械动力和任务执行可视为一条能量链：发动机产生、传动传递、行走支撑和液压驱动。中断、衰减、波动、泄漏和传递错误提供通用故障词汇。Xiao等人在拖拉机柴油机上监测五种条件下的八个变量；报告范围描述该数据集而非推荐运行限制。转速、温度和进气压力变化因此应结合下游传动和液压载荷解读。
传动和行走系统故障源于过载、冲击、润滑损失、污染、间隙变化和对中不良。Hosseinpour-Zarnaq、Omid和Biabani-Aghdam在600、1350和2000 r/min下测试拖拉机齿轮箱故障，发现啮合损伤时冲击更强且旋转不均匀。齿轮、轴、轴承、轮胎、履带和连接件效应应通过扭矩传递、牵引稳定性、滑转、偏航和农具响应定位，而非仅靠振动。
液压故障同样表现为流量或压力中断、衰减、波动、泄漏、卡滞、气蚀或冲击。Gupta等人报告10 μm过滤器、β10约75%、60 L/min额定流量和200 bar压力；堵塞后旁通使污染物到达泵、阀和传动元件。诊断应比较泵和阀的进出口状态、执行器响应和下游载荷。在整个动力总成中，发动机输出、传动需求和液压载荷之间的不匹配被视为接口故障。
液压子系统将发动机或传动的机械能转换为压力和流量，并使用泵、阀、缸、马达和管路驱动工作农具。Dai等人将液压故障分类为停滞、冲击、气蚀、卡滞、内泄漏、外泄漏或复合故障；报告原因包括流体污染、密封退化、泵阀磨损、吸油不足和温度变化。泵磨损衰减流量，阀卡滞扰乱压力调节，气蚀造成局部冲击和压力脉动，执行器泄漏减少有效输出力。在农业机械车载液压系统中，Gupta等人报告过滤器额定值10 μm、过滤效率β10约75%、额定流量60 L/min和工作压力200 bar。他们估计每分钟约一百万个大于1 μm的颗粒可能进入系统；过滤器堵塞打开旁通阀后，污染物随流体进入泵、阀和传动部件并加速摩擦学损伤。此类症状必须结合泵阀进出口条件、执行器响应和下游载荷共同解读。
这些子系统共享过载、润滑不足、间隙变化、污染和热效应等原因，并可能通过接口耦合。发动机输出不足使齿轮箱处于低速高载状态；传动损失降低液压泵转速；泵泄漏或执行器卡滞提高发动机载荷，降低转速并升高温度。动力源、传动和液压载荷之间的不匹配因此应分类为接口故障。故障词汇应识别能量流异常、部件模式、起始条件、症状和下游后果，以便后续章节一致地定义测量变量和诊断目标。
3.4 电气、电子、控制、通信和工作系统常见故障
电气和电子故障沿传感-通信-控制-执行-反馈链组织。有用的区分在于信息异常、控制偏差、异常物理响应和作业质量损失，因为同一电子缺陷最终可能改变播种深度、施药量、农具运动或车辆轨迹。
传感器证据涵盖压力、温度、位置、惯性、视觉和作物状态测量。Zou等人将农业物联网传感器故障与老化、供电、安装、环境和操作者因素关联，并分类为恒定输出、偏置、漂移、噪声、突变、断开和缺失数据。陈旧或失同步值应与真实工况变化分开记录，因为它们可能扭曲载荷、姿态和任务状态估计。
电动化动力总成增加储能、变换器、电机、绝缘、连接器和能量管理故障。Scolaro等人和Chen等人将绕组、退磁、偏心、轴承、逆变器和热故障与电流、反电动势、转矩和转速变化关联；相冗余可能暂时维持功能。控制器复位、模式或参数错误、延迟和指令-响应不一致进一步在自主系统中传播，而失效的电机、阀、离合器、转向、播种、施肥和喷雾机构阻止指令运动或流量。第6图总结这些故障类别；诊断对象仍是受影响的接口和任务后果。
控制层包括嵌入式控制器、任务逻辑、参数表和执行接口。硬件故障包括处理器复位、输入输出通道失效和功率模块保护激活；软件和逻辑故障包括错误模式切换、错误参数调用、限制执行失败和指令方向反转。Etezadi和Eshkabilov在自主全地形农业车辆综述中将控制器、传感器、执行器和通信设备视为四个相互依赖的元素，并指出复杂地形和天气增加状态估计和快速决策的不确定性。延迟的控制周期、陈旧数据或指令与执行器响应不一致可产生振荡、超调、延迟动作和路径偏差。通信中断使控制器缺乏更新信息，而延迟允许过时状态继续影响决策。现有证据支持涉及断开、延迟和失同步的架构故障，但不足以确立总线拥塞或网络攻击的机理；这些机理超出本节范围。
执行层包括电机、比例阀和液压阀、离合器、转向机构以及播种、施肥和喷雾机构。烧毁的执行器线圈、过热的驱动器、卡滞的阀芯、堵塞的机构、松动的连杆和失效的反馈元件阻止指令转换为规定的位移、速度或流量。传播链可表达为信息异常产生控制偏差，随后是异常物理响应，最终是作业质量损失或安全风险。例如，位置数据漂移可能使播种机持续偏离目标深度；扭曲的流量反馈可能产生空间不均匀的施肥；转向执行器延迟可能导致自主车辆偏离计划路径。故障本体因此应记录故障层、受影响接口、时间一致性、物理响应和任务后果，为后续使用的诊断对象和标签提供共同边界。
3.5 多故障耦合、级联传播与后果分类
农业机械故障可表示为任务相关图，节点为部件，边为能量、物质、信息或控制依赖。农具、物质和任务变化改变图结构，因此应区分正常依赖、故障状态、时间顺序和触发条件；同时异常本身不确立级联。
传播分析区分共因、统计关联、功能依赖和真实级联。级联需要起始事件、传播介质、触发器和时间顺序。Meango和Ouali表明多部件故障可能共享原因或通过退化交互，而Xia等人和Lin等人建模机械、电气和信息耦合及路径相关可靠性。这些研究支持追踪发动机-齿轮箱-行走、污染-液压执行器和传感器-控制器-执行器路径，而非从共现推断传播。
典型能量链是发动机燃烧或供油异常引起的扭矩衰减。齿轮箱切换至低速高载状态后发生啮合冲击。冲击扩大轴承间隙，最终导致行走牵引波动。液压链可从油液污染或泵磨损开始，通过流量衰减和压力脉动发展为阀卡滞和执行器延迟，最终导致农具作业深度或施药量偏差。信息链可从传感器漂移、连接丢失或时间失同步开始，被控制器误判形成指令偏差，进而转化为执行器响应不一致和作业轨迹偏差。Xia等人将复杂机电系统传播总结为机械、电气和信息三种耦合类型，并据此预测部件间失效概率。Lin等人基于传播路径变化和节点有效性评估系统可靠性，强调系统后果取决于故障扩展而非单个部件状态。
耦合故障可能放大或抑制症状：润滑损失可提高磨损和温度，而冷却损失可加速电气退化。后果应分别评估安全、作业质量、停机时间和维修可达性。振动、温度、压力和转速仍是症状；关键性取决于传播路径、后果和可检测性，总结于第4表。
系统后果应沿四个维度评估：安全、作业质量、停机时间和维修可达性，而非视为四个连续严重级别。安全关注转向、制动、承载和紧急控制能力；作业质量关注播种深度、施药量、覆盖率和路径精度；停机时间关注任务中断和农时窗口损失；维修可达性反映故障隐蔽性、隔离难度和资源需求。关键节点可从传播可能性、后果严重性和检测难度联合识别。若保留可观测性作为输入，必须使用其倒数，使易观测故障不获得更高风险评分。第4表按本体级别、代表性对象、故障状态、形成条件、可观测证据和任务后果整合前述故障实体、传播关系和任务失效边界。
3.6 其他故障类型
其他故障包括松动或变形的车架和连接件、密封或润滑冷却异常、辅助或保护装置失效，以及装配或维护不当引起的次生故障。尽管对象多样，其形成通常可通过载荷、磨损、污染、热或控制路径追溯。记录因此应区分起始条件、物理损伤或异常状态、部件或接口失效、可观测症状和任务后果，然后评估性能、作业质量和安全边界。
第4表中的本体和边界定义及第3.6节为后续章节定义诊断任务、配置传感器位置和解读证据提供了一致基础。
4. 农业机械故障检测、定位、识别与可信诊断
4.1 诊断任务、传感器布置与多源数据采集
数据采集应从任务反向设计。异常检测、定位、类型识别和严重程度估计需要不同的变量、覆盖范围、带宽、同步和标签。传感器布置因此应将每个故障映射至敏感变量、来源、位置、采样、同步和数据字段，并在动力总成、液压、控制和农具系统中提供上下游和反证覆盖。
传感器布置可映射为“故障-敏感变量-传感器来源-安装位置-采样与同步-数据字段”。动力总成故障需要上下游位置的速度、扭矩、温度和压力相关测量；液压故障需要泵阀处压力、流量、油温和驱动的同步测量；电子控制故障需要传感器读数、指令、执行器反馈和控制器日志；农具故障还需要农具位置、轨迹和工作物质状态。目标不是最大化测量数量，而是为每个故障假设获得支持证据、上下游比较和合理反证。
车载信号、控制器日志、环境、遥感、无人机信息和维护记录提供互补证据。Barrile等人使用卫星、无人机、导航、自主车辆和地理信息表征作物情境，而Rijanto等人通过CAN获取四个拖拉机温度通道，本地存储、远程上传，并在100 ms更新间隔下报告无传输错误。情境数据解释田间和任务变化，但不替代部件证据；采集记录应保留通道、控制器、时间、通信、存储、报警和模式变化信息。
Rijanto等人开发了甘蔗收获拖拉机嵌入式监测系统，将机械视为包含拖拉机、电液执行器和多个电子控制单元的机电系统。原型通过控制器局域网获取四个温度数据通道，写入安全数字存储卡并同时上传至物联网服务器。在100 ms更新间隔下无传输错误。该示例表明田间采集不仅应保留测量值，还应保留通道标识符、源控制器、时间戳、通信状态和存储位置，使同一数据可在控制器局域网、本地文件和远程平台间追溯。事件日志应同样记录报警、模式变化、指令变化和通信中断，使连续物理测量与离散控制事件对齐。
多源记录应共享资产身份和时间基准。Zhang等人将农业数字孪生与物理设备、传感、模型和虚拟表示关联。本综述因此建议紧凑数据契约，涵盖机器、部件、农具、任务、条件、维护版本、时间、单位、采样、来源、标签依据和质量标志。低频基线可由事件触发的高频窗口补充，触发、同步和回退行为在第5表中规定。
现有采集研究支持低频基线监测与事件触发高频采样策略。基线数据描述长期运行条件；载荷变化、报警或指令-响应不一致触发更快采样并保留事件前后数据。实施应规定触发变量和阈值、捕获窗口、时钟同步和回退行为。由此产生的数据契约应记录诊断对象、变量、传感器位置、时间基准、设备身份、运行条件标签、质量标志和可追溯性。第5表将这些要求映射至不同诊断任务。
4.2 数据质量控制、预处理与表示
诊断可信度始于完整性、同步、噪声、漂移、离群值以及训练和测试单元之间的独立性。Lei等人将诊断描述为从采集和特征构建到健康状态识别的证据链。预处理应针对已记录的缺陷或信号机理：滤波、重采样、对齐和插补标志仅在冲击峰值、调制和观测来源保持完整时有用。
Lei等人将智能故障诊断描述为连接数据采集、工程特征提取和选择、健康状态识别以及后续端到端和迁移学习转变的连续证据链。预处理因此应响应特定数据缺陷和信号生成机理，而非遵循固定流程。强随机噪声可能证明滤波合理；采样不均匀或源频率不一致需要重采样和时间对齐。对于缺失数据段，应保留缺失位置和插补标志，使估计不被误认为观测。去噪还必须检查冲击峰值和故障调制的衰减；更平滑的信号可能包含更少的诊断证据。
变速移动故障频率并可能展宽固定频谱。Liu、Cui和Wang综述了阶次跟踪、循环相关、广义解调和频率-频率分析；转速可靠时阶次表示有用，而快速或不确定的转速变化有利于时频分析。Tang、Yuan和Zhu综述了傅里叶、小波、S变换、循环谱和增强输入。第7图说明二维映射，其长度、重叠、归一化和阶次应保留时间和物理关系。
表示应平衡可分离性、运行条件鲁棒性、物理意义和部署成本。验证应按机器、田间、任务或季节分离。从健康响应和载荷变量估计的残差可能有用，但完整性、同步、信噪比、漂移、离群值和复合评分权重需要目标机器校准而非通用阈值。
4.3 基于机理、专家知识和知识图谱的故障推理
知识驱动诊断定义对象、语义、因果约束和推理边界。机器、农具、任务、部件、故障、症状和原因可通过结构、因果、表现和排除关系链接。专家和机理规则约束
