Management of the technical condition of agricultural machinery using digital technologies
- Autores: Dorokhov A.S.1, Kataev Y.V.1, Kostomakhin M.N.1, Petrishchev N.A.1, Pestryakov E.V.1, Sayapin A.S.1
-
Afiliações:
- Federal Scientific Agricultural Engineering Center of the All-Russian Mechanization Institute
- Edição: Nº 5 (2024)
- Páginas: 51-56
- Seção: Mechanization, electrification, automation and digitalization
- URL: https://journal-vniispk.ru/2500-2627/article/view/274693
- DOI: https://doi.org/10.31857/S2500262724050102
- EDN: https://elibrary.ru/SINBGB
- ID: 274693
Citar
Resumo
The studies were conducted to substantiate the development of devices and software for managing the technical condition of agricultural machinery using elements of artificial intelligence. The use of artificial intelligence makes it possible to implement a strategy for predictive maintenance and repair of C3 equipment – an integrated approach that allows you to determine the condition of a machine in operation and estimate when maintenance should be carried out. To do this, it is necessary to develop electronic diagnostic devices and sensors that can be combined into a single intelligent information complex that allows you to quickly collect and process large amounts of data on the parameters of the technical condition of agricultural machinery through the use of artificial intelligence. The object of the study is the hydromechanical gearbox of the Kirovets tractor for agricultural and industrial purposes. In 2022–2024, developed data collection devices, software and methods for assessing the technical condition of machines using artificial intelligence and neural network algorithms, and also described the manufactured digital diagnostic devices. Using the example of analyzing the operating parameters of the hydromechanical gearbox of the Kirovets tractor, the introduced concept of technical condition is specified, which consists in calculating the Yn parameter using a neural network, characterizing the nominal, permissible, limiting or emergency technical condition, and establishing recommendations to the owner on the type of possible work and service. Thanks to monitoring and analyzing the operating parameters of the gearbox using AI and continuous updating of the technical condition, technical maintenance and repair are carried out in a timely manner, which ensures technical condition management and increased reliability of agricultural machinery, minimizes failures and related equipment downtime.
Texto integral

Sobre autores
A. Dorokhov
Federal Scientific Agricultural Engineering Center of the All-Russian Mechanization Institute
Autor responsável pela correspondência
Email: dorokhov.vim@yandex.ru
доктор технических наук, академик РАН
Rússia, MoscowYu. Kataev
Federal Scientific Agricultural Engineering Center of the All-Russian Mechanization Institute
Email: dorokhov.vim@yandex.ru
кандидат технических наук
Rússia, MoscowM. Kostomakhin
Federal Scientific Agricultural Engineering Center of the All-Russian Mechanization Institute
Email: dorokhov.vim@yandex.ru
кандидат технических наук
Rússia, MoscowN. Petrishchev
Federal Scientific Agricultural Engineering Center of the All-Russian Mechanization Institute
Email: dorokhov.vim@yandex.ru
кандидат технических наук
Rússia, MoscowE. Pestryakov
Federal Scientific Agricultural Engineering Center of the All-Russian Mechanization Institute
Email: dorokhov.vim@yandex.ru
Rússia, Moscow
A. Sayapin
Federal Scientific Agricultural Engineering Center of the All-Russian Mechanization Institute
Email: dorokhov.vim@yandex.ru
Rússia, Moscow
Bibliografia
- Результаты научных исследований агроинженерных научных организаций по развитию цифровых систем в сельском хозяйстве / Ю. Ф. Лачуга, А. Ю. Измайлов, Я. П. Лобачевский и др. // Техника и оборудование для села. 2022. № 3 (297). С. 2–9. doi: 10.33267/2072-9642-2022-3-2-9.
- Совершенствование мониторинга системы «Человек-машина-среда» и правил эксплуатации для повышения эксплуатационной надежности тракторов / Н. А. Петрищев, М. Н. Костомахин, А. С. Саяпин и др. // Технический сервис машин. 2020. № 3 (140). С. 12–20. doi: 10.22314/2618-8287-2020-58-3-12-20.
- Ерохин М. Н., Дорохов А. С., Катаев Ю. В. Интеллектуальная система диагностирования параметров технического состояния сельскохозяйственной техники // Агроинженерия. 2021. № 2 (102). С. 45–50. doi: 10.26897/2687-1149-2021-2-45-50.
- Черноиванов В. И., Денисов В. А., Соломашкин А. А. Способ определения остаточного ресурса деталей машин // Технический сервис машин. 2020. № 1 (138). С. 50–57. doi: 10.22314/2618-8287-2020-58-1-50-57.
- Метод дистанционного контроля функциональных показателей сельскохозяйственной техники / В. Е. Таркивский, Н. В. Трубицын, Е. С. Воронин и др. // Техника и оборудование для села. 2018. № 12. С. 22–25.
- Федоренко В. Ф., Таркивский В. Е. Цифровые беспроводные технологии для оценки показателей сельскохозяйственной техники // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2020. Т. 14. № 1. С. 10–15. doi: 10.22314/2073-7599-2020-14-1-10-15.
- Application of Deep Learning in Fault Diagnosis of Rotating Machinery / W. Jiang, C. Wang, J. Zou, et al. // Processes. 2021. Vol. 9. No. 919. URL: https://www.mdpi.com/2227–9717/9/6/919 (дата обращения: 11.06.2024). doi: 10.3390/pr9060919.
- Стратегия машинно-технологической модернизации сельского хозяйства России до 2030 года (прогноз) / З. А. Годжаев, В. Г. Шевцов, А. В. Лавров и др. // Технический сервис машин. 2019. № 4 (137). С. 220–229.
- Лобачевский Я. П., Дорохов А. С. Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2021. Т. 15. № 4. С. 6–10. doi: 10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10.
- Пастухов А. Г., Тимашов Е. П. Диагностирование опорных узлов трансмиссии на основе изучения термонагруженности // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. Т. 17. № 2. С. 61–68. doi: 10.22314/2073-7599-2023-17-2-61-68.
- Online monitoring of the technical condition of energy saturated agricultural equipment using neural networks / Y. Kataev, I. Tishaninov, E. Gradov, et al. // E3S Web of Conferences. 2023. No. 402. 03026. URL: https://www.e3sconferences.org/articles/e3sconf/abs/2023/39/e3sconf_transsiberia2023_03026/e3sconf_transsiberia2023_03026.html (дата обращения: 11.06.2024). doi: 10.1051/e3sconf/202340203026.
- Shao S., Wang P., Yan R. Generative adversarial networks for data augmentation in machine fault diagnosis. Computers in Industry. 2019. No. 106. P. 85–93. doi: 10.1016/j.compind.2019.01.001.
- Костомахин М. Н. Пестряков Е. В. Программный комплекс для дистанционного контроля узлов и агрегатов // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2022. Т. 16. № 4. С. 19–25. doi: 10.22314/2073-7599-2022-16-4-19-25.
- Научно-технические достижения агроинженерных научных организаций в условиях цифровой трансформации сельского хозяйства / Я. П. Лобачевский, Ю. Ф. Лачуга, А. Ю. Измайлов и др. // Техника и оборудование для села. 2023. № 3 (309). С. 2–12. doi: 10.33267/2072-9642-2023-3-2-11.
Arquivos suplementares
