К ВОПРОСУ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЧЕТЧИКОВ ИНДИКАТОРОВ И ТЕХНОЛОГИЙ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭНЕРГОНАСЫЩЕННЫХ ТРАКТОРОВ, НАХОДЯЩИХСЯ В ЛИЗИНГЕ

Для снижения рисков и стоимости владения техникой для лизингодателя, особенно в послегарантийный период, необходимы разработка и внедрение новой и автоматизированной системы для сервисного сопровождения техники. В статье представлены анализ и возможности использования счетчиков-индикаторов и технологий нейронных сетей для on-line-контроля технического состояния энергонасыщенных тракторов. Представлен пример использования калькулятора нейросетей, который позволяет выявить неисправности в трансмиссии, а также повысить контролепригодность и объективность оценки текущего технического состояния тракторов, находящихся в лизинге. Счётчики-индикаторы являются встроенными средствами экспресс-диагностирования, и их использование позволяет свести к минимуму подготовительные операции по определению технического состояния, осуществить визуализацию и подсчёт параметров для контроля технического состояния отдельных узлов и агрегатов, повысить эксплуатационную надёжность техники, находящейся в лизинге. Использование технологии нейронных сетей при техническом диагностировании техники позволит обобщить опыт диагностов и сервисных служб (экспертов) для локализации неисправности и дать возможность специалистам с малым опытом работы проводить оценку технического состояния и определять объём необходимой работы для устранения неисправностей, тем самым снизить время и стоимость ремонта.

1. Дорохов А.С., Петрищев Н.А., Макаркин И.М. и др. Резервы повышения производительности надежности МТП в АПК // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2018. № 11. С. 34-39.

2. Викторова Е.В. Применение нечетких нейронных сетей для технической диагностики дорожных машин // Вестник ХНАДУ 2012. Вып. 56. С. 98-102.

3. Кадурин А., Николенко С., Архангельская Е. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб.: Питер, 2018. 480 с.

4. Кацуба Ю.Н., Власова И.В. Применение искусственных нейронных сетей для диагностирования изделий // Международный научно-исследовательский журнал. 2015. № 3 (34). Ч. 1. С. 68-70. URL: https://research-journal. org/technical/primenenie-iskusstvennyx-nejronnyx-setej-dlya-di-agnostirovaniya-izdelij/(дата обращения: 28.04.2021).

5. Ерохин М.Н., Дорохов А.С., Катаев Ю.В. Интеллектуальная система диагностирования параметров технического состояния сельскохозяйственной техники // Агроинженерия. 2021. № 2 (102). С. 45-50. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2021-2-45-50

6. Дорохов А.С. Бесюнтактньш контроль качества запасных частей сельскохозяйственной техники // Вестник ФГОУ ВПО «МГАУ имени В.П. Горячкина». 2010. № 2 (41). С. 73-75.

7. Дидманидзе О.Н., Дорохов А.С., Катаев Ю.В. Тенденции развития цифровых технологий диагностирования технического состояния тракторов // Техника и оборудование для села. 2020. № 11 (281). С. 39-43.

8. Измайлов А.Ю., Хорошенков В.К., Лужнова Е.С. Управление сельскохозяйственными мобильными агрегатами с использованием навигационной системы ГЛО-НАСС/GPS // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2015. № 3. С. 15-20.

9. Семейкин В.А., Дорохов А.С. Теоретические предпосылки организации процесса входного контроля качества машиностроительной продукции // Вестник ФГОУ ВПО «МГАУ имени В.П. Горячкина». 2007. № 2 (22). С. 92-94.