Статті

DOI: https://doi.org/10.31713/vs320265

Анотація

У статті досліджено можливості застосування методів машинного навчання для діагностування технічного стану тракторів і сільськогосподарських машин. Обґрунтовано актуальність переходу від традиційного контролю окремих діагностичних параметрів до комплексного аналізу багатовимірних даних, отриманих від бортових сенсорних та інформаційних систем. Запропоновано математичну модель формування інтегрального діагностичного показника технічного стану, яка враховує нормовані відхилення контрольованих параметрів від еталонних значень, нелінійний характер їх впливу, парні взаємодії між діагностичними ознаками та динаміку їх зміни в часі. Для приведення результуючого показника до нормованого діапазону використано логістичне перетворення, що забезпечує можливість оцінювання ймовірності погіршення технічного стану машини. Побудовано графічні залежності, що відображають вплив окремих параметрів та їх взаємодії на інтегральний показник, а також його зміну в часі для справного, передвідмовного і несправного станів. Розглянуто можливість використання алгоритмів машинного навчання для класифікації стану за комплексом діагностичних ознак. Запропонований підхід створює передумови для раннього виявлення несправностей, прогнозування погіршення технічного стану та переходу до технічного обслуговування машин за їх фактичним і прогнозованим станом. Це сприяє підвищенню надійності експлуатації машин.

Біографії авторів