Моделирование знаний предметной области поиска причин неисправностей в системах зернокомбайна Torum
Автор: Димитров В.П., Борисова Л.В., Хубиян К.Л.
Журнал: Вестник аграрной науки Дона @don-agrarian-science
Рубрика: Технологии, машины и оборудование для агропромышленного комплекса
Статья в выпуске: 3 (71), 2025 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются вопросы методического обеспечения процесса поиска причин неисправностей в агрегатах и системах зерноуборочного комбайна на основе методологии инженерии знаний. В качестве иллюстрации применения предлагаемого подхода рассмотрена основная гидросистема современного роторного зерноуборочного комбайна TORUM. Моделью знаний для рассматриваемой предметной области выбраны продукционные правила. Решена многокритериальная задача нахождения оптимальной последовательности элементарных проверок состояния исследуемой подсистемы. Анализ весомости предлагаемых 5 критериев выполнен на основе метода анализа иерархий. Результатом анализа является рациональная последовательность проверок в виде логической модели процесса поиска неисправности, которая визуализирована в виде дерева решений. На основе математического описание алгоритма диагностирования составлена система продукционных правил, которая представляет собой базу знаний информационной системы. Представлен фрагмент базы знаний. Объектом исследования является основная гидросистема современного роторного зерноуборочного комбайна. Предметом исследований является процедура поиска причины неисправности на основе внешнего признака. Результатом работы является методика определения оптимальной последовательности проверок при поиске причины неисправности и создание базы знаний в виде системы продукционных правил. Область применения результатов распространяется на все предприятия АПК, эксплуатирующие зерноуборочные комбайны. Создание базы знаний интеллектуальной информационной системы на основе разработанного методического подхода для поиска причин неисправностей позволяет формализовать экспертные знания, снизить информационную нагрузку на оператора, а также компенсировать недостаточный уровень профессиональной компетентности персонала, обслуживающего технику (особенно актуально при вводе новых видов машин в эксплуатацию), и, как следствие, снизить временные затраты на диагностику, поиск причин и устранение неисправностей агрегатов и систем зернокомбайна и повысить его сменную производительность.
Зерноуборочный комбайн, поиск неисправностей, гидросистема, логическая модель, продукционные правила, база знаний
Короткий адрес: https://sciup.org/140315927
IDR: 140315927 | УДК: 631.4:007 | DOI: 10.55618/20756704_2025_18_3_32-44
Knowledge modeling of the subject area of cause search for faults in the hydraulic systems of the Torum grain harvester
The issues of methodological support for searching the causes of malfunctions in the aggregates and systems of a grainharvesting combine are considered within the framework of knowledge engineering methodology. To illustrate the application of the proposed approach, the main hydraulic system of a modern rotor grainharvesting combine TORUM is examined. Production rules have been chosen to study the knowledge model for the studied subject area. A multicriteria optimization task was solved to find the optimal sequence of elementary checks of the state of the studied subsystem. The analysis of significance of the proposed five criteria was performed using the analytic hierarchy process. The result of the analysis is a rational sequence of checks, presented in the form of a logical model of the faultfinding process, visualized as a decision tree. Based on the mathematical description of the diagnostic algorithm, a system of production rules was developed, which represents the knowledge base of the information system. A fragment of the knowledge base is presented. The object of study is the main hydraulic system of a modern rotor grainharvester. The object of study is the main hydraulic system of a modern rotor grainharvesting combine. The subject of study is the procedure for locating the cause of a malfunction based on an external symptom. The result of the work is a method for determining the optimal sequence of checks when searching for the cause of a malfunction and the creation of a knowledge base in the form of a system of production rules. The scope of application of the results extends to all agroindustrial enterprises operating grain harvesters. The creation of a knowledge base for an intelligent information system based on the developed methodological approach for diagnosing malfunctions makes it possible to formalize expert knowledge, reduce the information load on the operator, and compensate for the insufficient level of professional competence of personnel servicing equipment (especially relevant when new types of machines are put into operation) and, consequently, to reduce the time required for diagnostics, locating causes, and eliminating malfunctions of the grain harvester’s aggregates and systems, thereby increasing its shiftwork performance.
