Informationen und Diagnosetools für Agrarmaschinen

Die Fragen zur Bewertung der Verbesserung der Effizienz von landwirtschaftlichen Hausmaschinen gemäß den Kriterien der Anpassungsfähigkeit an Wartung und Diagnose sowie zur Entwicklung von Maßnahmen zu deren Verbesserung sind relevant, da sie einen signifikanten Einfluss auf die Zuverlässigkeit und die Gesamtkosten des Eigentums sowie die Ressourcensparung während des Betriebs haben. Die Kosten für Wartung und Reparatur sowie Verluste durch Stillstand der Geräte hängen vom Anpassungsgrad der Geräte an Wartung und Diagnose ab. (Forschungsziel) Das Forschungsziel besteht darin, die Entwicklung zusätzlicher Informations- und Diagnosetools zur Verbesserung der Effizienz von Agrarmaschinen zu begründen. (Materialien und Methoden) Eine Analyse und Beschreibung der entwickelten Werkzeuge zur Diagnose von Agrarmaschinen wurde durchgeführt. Wir haben ähnliche Steuer- und Diagnosetechniken unbekannter Hersteller für Agrarmaschinen untersucht. Wir haben die charakteristischen Merkmale unserer eigenen Entwicklungen beleuchtet und den Bedarf, spezifische Parameter zu diagnostizieren, reflektiert. Die Möglichkeiten der Analyse der erhaltenen Informationen unter Verwendung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz wurden beschrieben. (Ergebnisse und Diskussion) Es wurde in spezieller Ingenieursoftware entwickelt, und die ersten Prototypen dieser technischen Mittel wurden montiert. Es erfolgte eine 3D-Modellierung dieser Geräte. Wir führten Tests durch, die die Möglichkeit der Entwicklung solcher digitalen Diagnosetechniken für Agrarmaschinen bewiesen und deren Wirksamkeit basierend auf den erhaltenen Daten begründeten. Es wurde eine Modernisierung einer Reihe von Systemen vorgeschlagen. (Fazit) Die Ergebnisse der Arbeit von Informations- und Diagnosetechniken wurden analysiert. Wir haben Materialien zu modernen Methoden der Diagnosestellung von Geräten gesammelt. Wir haben die weitere Entwicklung der Arbeitsrichtung für eine bessere Diagnose von Komponenten und Baugruppen von Agrarmaschinen bestimmt. Eine der vorgeschlagenen Richtungen ist die Arbeit an der Anpassung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Diagnose von Agrarmaschinen.