Прогнозирование отказов в двигателях сельскохозяйственной техники с применением цифровых технологий

Авторы

  • Юрий Владимирович Катаев Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ
  • Михаил Геннадьевич Загоруйко Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ
  • Игорь Александрович Тишанинов Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ
  • Евгений Анатольевич Градов Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

DOI:

https://doi.org/10.28983/asj.y2022i2pp79-82

Ключевые слова:

сельскохозяйственная техника, двигатель внутреннего сгорания, цифровые технологии, диагностирование, прогнозирование, нейронная сеть

Аннотация

В работе представлена информация о причинах возникновения отказов в двигателях сельскохозяйственной техники, дается краткий обзор о способах определения неисправностей с использованием цифровых технологий, внедряемых в процесс диагностирования, и способах их устранения. Проанализировано внедрение прогнозирования как отдельного этапа в процесс диагностирования сельскохозяйственной техники с применением технологий машинного обучения в виде нейронных сетей. В результатах исследования отражено, что нейронная сеть, анализируя огромное количество получаемых данных при удаленном диагностировании, способна точнее прогнозировать отказы в двигателях сельскохозяйственной техники.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. М., 2015. 496 c.

Дидманидзе О.Н., Дорохов А.С., Катаев Ю.В. Тенденции развития цифровых технологий диагностирования технического состояния тракторов // Техника и оборудование для села. 2020. № 11(281). С. 39-43.

Дидманидзе О.Н., Митягин Г.Е., Измайлов А.Ю. Технологические процессы диагностирования и технического обслуживания двигателей транспортных и транспортно-технологических машин. М., 2015. 109 с.

Дорохов А.С. Совершенствование входного контроля качества сельскохозяйственной техники на дилерских предприятиях // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ. 2009. № 2(33). С. 73-75.

Дорохов А. С. Бесконтактный контроль качества запасных частей сельскохозяйственной техники // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ. 2010. № 2(41). С. 73-75.

Дорохов А.С. Влияние размеров в поле допуска на ресурс изделий // Грузовик. 2013. № 8. С. 34–37.

Ерохин М.Н., Дорохов А.С., Катаев Ю.В. Интеллектуальная система диагностирования параметров технического состояния сельскохозяйственной техники // Агроинженерия. 2021. № 2(102). С. 45–50.

Измайлов А. Ю., Дидманидзе О. Н., Митягин Г. Е. Современные проблемы и направления технической эксплуатации транспортных и транспортно-технологических машин. М., 2015. 109 с.

Измайлов А. Ю., Хорошенков В. К., Лужнова Е. С. Управление сельскохозяйственными мобильными агрегатами с использованием навигационной системы ГЛОНАСС/GPS // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2015. № 3. С. 15–20.

Кадурин А., Николенко С., Архангельская Е. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб., 2018. 480 с.

Лянденбурский В.В., Тарасов А.А., Федосков А.В. и др. Анализ неисправностей топливных систем дизельных автомобилей // Мир транспорта и технологических машин. 2011. № 3. С. 3-11.

Яхъяева, Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. М., 2012. 316 c.

Загрузки

Опубликован

2022-02-28

Выпуск

Раздел

Агроинженерия

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

1 2 > >>