辽宁北票市智能农机故障诊断与预测体系的构建OA

针对辽宁省北票市智能农业机械运行环境复杂、维护依赖人工经验的问题,该文构建了面向本地区应用的智能农机故障诊断与预测技术体系。依托数字农业示范工程,采集拖拉机和联合收割机的电流、振动、温度等运行数据,提取时域与频域特征,采用支持向量机(SVM)进行状态识别,利用长短期记忆网络(LSTM)进行健康趋势预测。结果表明,该体系能够对控制与传感异常、电气运行异常及机械结构退化等典型故障的平均诊断准确率达92.7%,预警准确率为80.5%,平均比人工巡检提前2.3小时发现异常,事后检修比例由78%降至41%。研究验证了多源感知与数据驱动方法在北票市智能农机运维中的有效性,为同类地区提供可复制的技术参考。