摘要
随着农业机械化水平的提升,农机设备的高效运行与维护变得至关重要。文章探讨了智能制造技术在农机设备故障预测与维修中的应用,以解决传统方法在预测精度、实时监控和智能化决策方面的局限性。提出了基于工业物联网、深度学习、数字孪生和云计算的综合技术方案,以实现农机设备的精准故障预警、实时状态监测和智能化维修决策制定。构建高精度故障预测模型,实现对农机设备健康状态的准确评估;利用工业物联网实现设备的实时全面监控,提高故障响应速度;通过云计算平台整合维修决策支持系统,提升决策的智能化水平。结果表明,这些技术的融合应用将显著提高农机设备的使用效率和可靠性,降低维护成本,推动农业装备的数字化和智能化发展。
基金
2021年度哈尔滨职业技术学院校内课题“机电类专业与中小微企业技术创新融合的研究与实践”(HZY2021JE006)
2021年度哈尔滨职业技术学院校内课题“基于真实生产环境的机电类专业智能制造课程教学的研究与实践”(HZY2021JE010)
2020年度哈尔滨职业技术学院校内课题“高职院校校企协同创新中心运行模式研究——以智能制造创新实训中心为例”(HZY2020JE009)。
