Оптимизация диагностирования узлов и агрегатов тракторов Кировец К-742М с помощью программы ЭВМ на языке программирования Python

Необходимость эффективного технического обслуживания и своевременного ремонта тракторов обусловливает важность разработки программ ЭВМ для диагностики и выявления неисправностей основных узлов и агрегатов. Работа проведена с целью разработки ПО на языке программирования Python, позволяющей проводить диагностику узлов и агрегатов тракторов Кировец К-742М для их своевременного технического обслуживания, повышения эффективности эксплуатации и снижения времени простоя. При разработке программы для диагностики узлов и агрегатов тракторов применили метод экспертных оценок, который интегрировали в интерфейс программы, созданный с использованием библиотеки Tkinter. Приняли допущения о применении программы на тракторах, оборудованных CAN-шинами, и совместимости протоколов обмена диагностическими данными, об осуществлении диагностики персоналом, имеющим опыт работы с программой, и возможном варьировании условий эксплуатации техники. Алгоритм работы программы учитывает информацию о тракторе (модель, год выпуска, пробег и т.д.) и получение рекомендаций по диагностике с использованием метода экспертных оценок. Апробацию разработанного ПО провели в компании ООО «Экспедешен Компани», в которой для диагностики узлов и агрегатов тракторов модели Кировец К-742М используют программное обеспечение Case IH Service Advisor. В результате сравнения полученных данных подтвердили гипотезу об эффективности разработанного ПО: скорость диагностирования программы ЭВМ Phyton на 5% выше и точнее по сравнению с иностранным ПО; программа позволяет своевременно выявлять неисправности и предоставляет четкие рекомендации по их устранению, что позволяет снизить время простоя техники и повысить ее надежность. Дальнейшее расширение программы, добавление узлов, симптомов и рекомендаций и регулярная диагностика тракторов позволят повысить надежность их эксплуатации на 30%, предотвратить серьезные поломки и поддерживать технику в исправном состоянии.

1. Российская Федерация. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей»: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024683359 / Д.А. Москвичев, А.С. Гузалов, А.В. Евграфов, Д.А. Филимонов. № 2024682911; заявл. 02.10.2024; опубл. 14.10.2024. EDN: AKVBAS

2. Москвичев Д.А., Хакимов Р.Т. Особенности разработки компьютерной программы для систем управления тракторами сельскохозяйственного назначения на основе искусственного интеллекта // АгроЭкоИнженерия. 2024. № 4 (121). С. 29-37. EDN: OAPAPS

3. Митягин Г.Е., Москвичев Д.А., Пильщиков В.Л. Разработка программного обеспечения для организации технического обслуживания и ремонта автомобилей на автотранспортном предприятии // Международный технический журнал. 2024. № 5(93). С. 7-15. EDN: JNLSJN

4. Ахтаров Д.Н., Шорохов П.Н. Современные системы бортовой диагностики тракторов и автомобилей // Устойчивое научно-техническое развитие агропромышленного комплекса РФ: Материалы Всероссийской студенческой научно-практической конференции, г. Екатеринбург, 30 октября 2023 г. Екатеринбург: Уральский государственный аграрный университет, 2023. С. 371-374. EDN: AFVOUG

5. Квашин В.П., Кузьмин Д.Е., Тухбатулин И.Р. и др. Некоторые пути поддержания тракторов и автомобилей в работоспособном состоянии // Роль научно-исследовательской работы обучающихся в развитии АПК: Сборник материалов III Всероссийской (национальной) научно-практической конференции, г. Омск, 10 февраля 2022 г. Омск: Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина, 2022. С. 287-290. EDN: BRVLTX

6. Колесников Н.П., Золототрубов В.В., Второв В.С. Диагностика тракторов John Deere с помощью программного комплекса Service Advisor на примере проверки относительной компрессии // Тенденции развития технических средств и технологий в АПК: Материалы Международной научно-практической конференции, г. Воронеж, 31 января 2025 г. Воронеж: Воронежский государственный аграрный университет им. Императора Петра I, 2025. С. 23-27. EDN: INDJYD

7. Союнов А.С., Демчук Е.В., Прокопов С.П. и др. Разработка прототипа прибора для экосистемы мониторинга и диагностики тракторов и самоходных сельскохозяйственных машин // Электронный научно-методический журнал Омского ГАУ. 2025. № 1 (40). EDN: TNUFKI

8. Тарасенко В.Е., Ролич О.Ч., Якубович О.А., Козлов А.В. Алгоритмы обработки сигналов при комплексном диагностировании автотракторных двигателей многоканальной интегрированной системой // Труды НАМИ. 2021. № 1 (284). С. 6-15. https://doi.org/10.51187/0135-3152-2021-1-6-15

9. Табаков П.А., Агафонов А.В., Табаков В.П. и др. Уровень ремонтопригодности трактора МТЗ // The Scientific Heritage. 2021. № 68-1 (68). С. 58-62. EDN: RHWWTV

10. Хабардин В.Н. Определение технико-экономических показателей технического обслуживания машин при их односезонном использовании // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2022. № 3 (95). С. 183-187. https://doi.org/10.37670/2073-0853-2021-91-5-183-187

11. Инсафуддинов С.З., Веледов М.И., Абдразаков Ф.Г. Метод и технология непрерывной предиктивной диагностики автотракторных и комбайновых двигателей // Агротехника и энергообеспечение. 2024. № 4 (45). С. 93-101. EDN: PTRSJB

12. Кузнецова Э.В., Успенский И.А., Юхин И.А. и др. Совершенствование диагностирования тракторов агропромышленного комплекса // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П.А. Костычева. 2025. Т. 17, № 1. С. 135-142. EDN: EMAAYO

13. Vinogradov O.V., Moskvichev D.A., Didmanidze O.N., Parlyuk E.P. Methods of analyzing the structure of the modular car park and the intensity of its operation. Indo American Journal of Pharmaceutical Sciences. 2019;6(3):5289-5292. https://doi.org/10.5281/zenodo.2592821

14. Kumar S., Pranav P.K., Pal A. Effect of hitch distance on haulage performance for 2WD tractors: A theoretical analysis. Spanish Journal of Agricultural Research. 2020;18(2): e0203. EDN: XSQAIR

15. Selivanov N.I., Kuznetsov A.V., Averjanov V.V. et al. Wheeled tractors adaptation to zonal tillage technologies. JOP Conference Series: Metrological Support of Innovative Technologies, Krasnoyarsk, 04 марта 2020 года / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. Vol. 1515. Krasnoyarsk, Russia: Institute of Physics and IOP Publishing Limited, 2020. P. 42066. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1515/4/042066