油菜、花生、油葵和油茶是我国重要的油料作物,针对我国油料收获装备智能化、自动化水平低,难以满足生产需要,科技部2016年重点研发专项“智能化油料作物收获技术与装备研发”,针对四种油料作物:油菜、花生、油葵和油茶,研发满足其收获需求的新型收获装备。本文属于其子课题“油料作物收获装备智能化共性技术与系统”,主要负责研究收获装备的监控与诊断系统软件平台,实现收获装备整机参数实时采集与显示、关键部件控制以及故障诊断等功能。监控系统作为上位机软件部分,以组态操作界面为中心,整合了北斗导航系统、故障诊断专家系统、SQL数据库等功能模块;上位机与下位机之间通过以太网传输测量数据,通过RS232串口传输控制指令,遵守自定的通信协议。故障诊断系统以专家系统的形式实现,诊断核心采用CLIPS专家系统工具编写。CLIPS是一款轻量级的专家系统解决方案,它的基本推理结构是产生式规则系统,采用Rete算法作为内部推理机制。Rete算法是一种高效的模式匹配算法,适用于大规模的产生式系统,解决其运算效率低的问题。故障诊断专家系统的构建采用CLIPS、C语言、C#窗体应用程序、SQL Server数据库工具链:诊断核心用CLIPS编写,使用API嵌入C语言,再将C语言编译为动态链接库由C#窗体程序调用,C#连接SQL Server获取历史测量数据用于诊断。本文设计的系统在油菜联合收获设备经过安装测试和现场收获实验,实现了测量数据采集与显示、关键部件控制等预期功能,达到了油料收获装备自动监控与故障诊断的目的。