作品展示

党中央、国务院高度重视农机装备的研发与推广，连续三年将加强农机装备研发应用写入中央一号文件。然而，大型农机齿轮箱诊断领域仍面临数据采集难、诊断准确率低、智能化维护弱等行业痛点。本团队基于行业需求，提出以“设备-技术-系统”为核心的解决方案，研发了大型农机装备智能运维诊断系统。该系统包括油液在线监测设备、基于多源信息融合的故障诊断技术，以及大型农机装备数字化运维管理平台。通过对齿轮箱油液含水率、粘度、金属磨粒粒径分布及部件温度等多维数据的智能采集和分析，系统实现设备状态的实时监测与故障预测，显著提高诊断效率和精准度，助力农机装备运维向智能化、精准化发展，为农业现代化提供坚实支撑。

1. 油液在线监测设备：自主研发传感器及监测设备，降低油液使用成本30%，维修及更换成本减少30%。2. 智能故障诊断技术：融合人工智能识别与可靠性评估算法，诊断准确率达96.7%，单次诊断仅需1.1秒。3. 数字孪生与运维管理系统：基于性能退化模型，实现设备状态实时监控、故障预警与智能运维，人员需求减少50%，生产能力提升3 0%。整体方案有效降低运维成本，提升诊断效率与设备性能，为大型农机装备智能化运维提供高效解决方案。

大型农机装备智能运维诊断系统通过监测齿轮箱油液中的磨料颗粒浓度、黏度、含水率，精准判断齿轮箱健康状态。系统利用铁磁性和非铁磁性磨粒传感器检测磨损颗粒浓度，通过音叉振动频率变化监测油液黏度，并通过分类识别溶解水、游离水和乳化水检测油液含水率，实现油液及零件更换成本减少30%。基于多源信息融合的状态识别与故障诊断系统集成了油液含水率传感器、油液黏度传感器、金属磨粒传感器、温度传感器、数字声发射仪及红外热成像仪，对采集的多源异构信号进行深度融合处理。通过这一技术，系统将故障诊断准确率提升至96.7%，诊断时间缩短至1.6秒，为设备运行提供高效保障。依托深度学习与数字孪生技术的大型农机数字孪生与运维管理系统，通过多源载荷和状态信息采集，构建基于数据驱动的性能退化模型，并通过数据迭代优化，研发多设备协同感知与故障诊断系统。该系统实现设备状态实时监控、故障预警与智能运维管理，为大型农机装备高效运行提供技术支撑。

该项目具有重要的推广应用价值：1. 提升设备可靠性：通过实时监测油液状态和故障预警，减少突然停机，提高联合收割机运行稳定性。2. 降低运维成本：精准维护显著减少油液消耗和停机时间，降低维修成本，提高设备利用率。3. 优化作业效率：实时状态监控与优化运行提升作业效率，满足高强度农业生产需求。4. 环保节能：减少油液浪费和能耗，降低环境影响，符合绿色生产要求。该系统能有效提升农业机械的可靠性和经济性，对促进农业现代化和可持续发展具有重要意义。