По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 025.4.036, 631.15, 667.054 DOI:10.33920/sel-10-2411-01

Интеллектуализация сельскохозяйственной техники в эксплуатации

Лукина Д. В. канд. техн. наук, кафедра механизации, электрификации и автоматизации, ФГБОУ ЧГСХА, Чувашия, г. Чебоксары
Колосов С. П. вед. инженер-аналитик, ООО «СфераПро», г. Курск

В работе рассматривается подход к интеллектуализации сбора, обработки и управления данными информационных потоков в процессе технологического функционирования отдельных кластеров АПК отрасли с целью повышения эффективности применяемой сельскохозяйственной техники как на стадии полевой эксплуатации, так и в производственном процессе на стадии модернизации конструкционных узлов с учетом полученных рекомендаций и рационализаторских предложений по отказам, регламентным работам, а также развития требований к логистической поддержке применяемых комплексов при формировании единой конструкторско-технологической базы знаний, с требуемыми функциями менеджмента комплексной информационной системы и элементами СППР.

Литература:

1. Арипходжаев Н. Э., Маргарян С. А. Автоматизированная система оперативно-диспетчерского управления горно-транспортным комплексом угольного разреза «Восточный» АО «Евроазиатская энергетическая корпорация» // Автоматизация и IT в энергетике. — 2014. — Ч. 2. — № 3 (56). — С. 31–36.

2. Борозенец В. Н., Цисарь А. В. О разработке инфокоммуникационных технологий управления сельскохозяйственным производством / В. Н. Борозенец, А. В. Цысарь // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. — 2008. — № 2. — С. 15–20.

3. Буч Г., Якобсон А., Рамбо Д. UML: Классика CS. — 2-е изд. — СПб., 2005. — 756 с.

4. Герасимов В. С., Игнатов В. И., Соловьёв Р. Ю. Анализ состояния конкурентноспособности продукции отечественного сельхозмашиностроения на рынке АПК России / Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. — 2013. — № 11. — С. 38–50.

5. Джордж Ф. Л. Искусственный интеллект, стратегии и методы решения сложных проблем / Нью-Мексиковский университет. — 4-е изд. — М.; СПБ; Киев: Вильямс, 2005. — 863 с.

6. Дубейсковский В. И. Эффективное моделирование c CA ErWin Process Modeler. — 2е изд., испр. и дополн. — М.: Диалог-Мифи, 2009. — 384 с.

7. Колосов С. П. Повышение качества и функциональной прозрачности технологического процесса производства микроэлектронной продукции на базе решений Mentor Valor MSS // Автоматизация и IT в энергетике. — 2014. — № 3 (56). — С. 12–21.

8. Колосов С. П., Малышенко А. Ю. Системы оснащения групп технического сопровождения территориально удаленных объектов в интеграции с методами ИАД // Автоматизация и IT в энергетике. — 2013. — № 4 (14) . — С. 37–43.

9. Николаева Э. В. Управление АПК / УМКД специальность 080502.65. — Улан-Удэ: БГСХА им. В. Р. Филипова, 2010. — Ч. 1. — 103 с.

10. Телль Ж. Введение в распределенные алгоритмы. — М.: Издательство МЦНМО, 2009. — 616 с.

11. Фатрелл Р. Т., Шафер Д. Ф., Шафер Л. И. Управление программными проектами. Достижение оптимального качества при минимуме затрат / Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2003. — 1136 с.

12. Хорошевский В. Ф. Об одном методе семантической интерпретации паттернов данных на основе структурного подхода: препринт WP7/2012/08 / В. Ф. Хорошевский; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2012. — 28 c.

13. Костомахин М. Н. Датчики для системы мониторинга надежности тракторов / М. Н. Костомахин А.Н. Воронов // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. — М.: ИД ПАНОРАМА, 2016. — № 3. — С. 24–29.

14. Костомахин М. Н. Мониторинг состояния сельскохозяйственной техники с использованием систем спутниковой навигации / М.Н. Костомахин, А. Н. Воронов // Агротехника и энергообеспечение. — 2014. — Т. 1. — № 1. — С. 261–265.

15. Костомахин М.Н. Контроль параметров надежности сельскохозяйственной техники с использованием систем GPS/ГЛОНАСС / М.Н. Костомахин, А.Н. Воронов, Л.И. Ковалев, И.Л. Ковалев // Труды ГОСНИТИ. — М.: ГОСНИТИ, 2015. — Т. 118. — С. 26–30.

16. Дунаев А. В. Перспективы развития диагностики самоходных машин в АПК / А. В. Дунаев, М. Н. Костомахин, А.Н. Воронов // Интеллектуальные машинные технологии и техника для реализации Государственной программы развития сельского хозяйства: Сборник научных докладов Международной научно-технической конференции, Москва, 15–16 сентября 2015 г. — М.: Всероссийский научно-исследовательский институт механизации сельского хозяйства, 2015. — Ч. 2. — С. 73–75. EDN URJFFD.

17. Совин К. Г. Взаимодействие ДВС, КПП и ходовой части по средству обмена цифровыми данными в основном канале на примере трактора JOHN DEERE 7830 / К. Г. Совин, М.Н. Костомахин // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. — 2018. — № 10. — С. 57–66. EDN YNHUJF.

18. Дорохов А. С. Проект цифровой системы для диагностирования ресурсоопределяющих узлов коробок перемены передач с гидравлическим управлением мобильных энергетических средств / А. С. Дорохов, М. Н. Костомахин, Н. А. Петрищев и др. // Технический сервис машин. — 2019. — № 4 (137). — С. 83–95. EDN NQQDFS.

19. Петрищев Н. А. Совершенствование мониторинга системы «человек — машина — среда» и правил эксплуатации для повышения эксплуатационной надежности тракторов / Н. А. Петрищев, М. Н. Костомахин, А. С. Саяпин, И. Б. Ивлева // Технический сервис машин. — 2020. — № 3 (140). — С. 12–20. DOI 10.22314/26188287-2020-58-3-12-20. EDN XFGLUF.

20. Костомахин М. Н. Гармонизация государственных стандартов по техническому сервису на основе системы технического регулирования / М.Н. Костомахин, В.А. Шенкевич, Т.Н. Тенникова // Сельский механизатор. — 2013. — № 10. — С. 16–17. EDN RSQXJL.

Проведение различных работ современной с/х техники (ТС) должно обеспечивать высокоэффективную, надежную и комфортную работу во всей функциональной линейке полевых работ применяемой уборочной и другой техники в АПК. Результат работы АПК говорит и о достигнутом уровне эффективности менеджмента в каждом из составляющих направлений отрасли.

Обеспечение работоспособности как самой техники, так и всех бизнес-процессов функционирования по территориальным объектам на всей стадии жизненного цикла изделий (ЖЦИ) включает не только техподдержку ТС с целью обеспечения готовности выполнения работ, но и полный цикл информационного сбора и анализа данных по всем узлам комплексов.

Получение информации значений состояния важных узлов осуществляется с датчиков различных типов (тензо, пьезо и т. д.), параметры регистрируются, анализируются на предмет динамики процессов (деформации, износа и др.) в ходе испытаний и позднее — эксплуатации независимо от производителя: отечественного или зарубежного. Обработка данных в рамках системы диспетчеризации, информационных систем (ИС) и диагностического комплекса (ДК) и хранилищ данных (БД/БЗ) с формированием знаний реализуема с применением системы диспетчеризации и контроля эксплуатации техники.

Так как эксплуатация с/х ТС включает ремонтные, регламентные и другие работы как техподдержка всех систем, то весь комплекс технологии и мероприятий формирует объекты знаний. Аналогично и в производстве, где также происходит накопление технологических, конструкторских, эксплуатационных и других знаний, что подлежит структуризации и формированию в систему знаний при функционировании средств поддержки принятия решений (СППР) по событиям с целью сбора, анализа, хранения и применения знаний в процессе эксплуатации комплексов в АПК [9].

Немаловажную роль играет логистика как в рамках производства с/х техники, так и в процессе эксплуатации и поставки урожайной продукции. Контроль, позиционирование с/х техники осуществляются навигационными GPS-средствами достаточно длительное время, устанавливающимися на ТС, с предоставлением необходимой информации в кабине (рис. 1–2).

Для Цитирования:
Лукина Д. В., Колосов С. П., Интеллектуализация сельскохозяйственной техники в эксплуатации. Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2024;11.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: