ON USING INDICATOR COUNTERS AND NEURAL NETWORK TECHNOLOGIES TO MONITOR THE TECHNICAL CONDITION OF ENERGY-SATURATED TRACTORS UNDER THE LEASE

Reducing the risks and the equipment ownership costs for the lessor, especially in the post-warranty period, requires developing and implementing a new automated system for equipment maintenance. The article presents an analysis and offers possibilities of using indicator counters and neural network technologies to monitor the technical condition of energy-rich tractors online. The authors give an example of using a neural network calculator to identify malfunctions in the transmission line and increase the controllability and objectivity of assessing the current technical condition of tractors under the lease. Counters-indicators are built-in express diagnostic tools. Their use helps minimize preparatory operations to determine the technical condition, visualize and analyze parameters for monitoring the technical condition of individual components and units, and increase the operational reliability of equipment under the lease. The use of neural network technology in the technical diagnostics of equipment will generalize the experience of diagnosticians and service experts for fault localization and enable specialists with little experience to assess the technical condition and determine the amount of work needed to eliminate malfunctions, thereby reducing the time and cost of repairs.

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.