Оценка потенциала информативности бортовых систем контроля сельскохозяйственных машин

Современные сельскохозяйственные машины представляют сложные технические системы, оснащенные электронными устройствами для управления рабочими процессами и контроля технического состояния. Как правило, все электронные устройства объединяются в единую сеть, управляемую микропроцессором и программным обеспечением, в целом это бортовая система контроля (БСК). В процессе эксплуатации такие системы позволяют оператору сельскохозяйственной машины (СМ) получать информацию о функционировании узлов и агрегатов СМ, а также об их работоспособности [1–4].

В последние годы все больше внимания уделяется развитию удаленного диагностирования и мониторингу технического состояния как на основе БСК, так и с использованием внешних телеметрических систем [5–10]. Эта информация – важное звено в системе технического обслуживания и ремонта (ТОиР), позволяющая устанавливать причины отказов, прогнозировать изменение технического состояния и планировать операции ТОиР [11; 12]. Очевидно, чем больше информации, тем лучше контроль, правильнее организовано ремонтно-обслуживающее воздействие, выше надежность машин [13].

Использования БСК для задач диагностирования в период планового технического обслуживания и ремонта или при возникновении отказа зачастую вполне достаточно. Однако из-за значительных промежутков времени между плановыми операциями ТОиР невозможно получить достаточно информации для прогнозирования отказов и организации ремонтно-обслуживающего воздействия [14; 15]. Многими учеными отмечена перспективность организации удаленного диагностирования и мониторинга технического состояния с использованием штатной диагностической сети БСК [9; 16–18]. Ведущие отечественные и зарубежные производители сельскохозяйственных машин (Ростсельмаш, John Deere, CLAAS и др.) уже предлагают фирменные системы удаленного автоматизированного контроля. В настоящее время эти системы в значительной степени служат интересам дилеров, обеспечивая контроль

V estnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

AGROENGINEERING

использования машин в гарантийный период. Помимо этого, встречаются примеры расширения штатной диагностической сети за счет дополнительных датчиков, позволяющих осуществлять контроль отдельных элементов машин [8; 10; 17].

Принято считать, что к показателям эффективности диагностических систем относятся: продолжительность диагностирования, достоверность диагностирования и прогнозирования технического состояния; полнота, глубина поиска отказа и т.д. [19]. Однако остается до конца не исследованным вопрос о том, на сколько те или иные системы встроенного контроля обеспечивают охват критически важных элементов машин, влияющих на надежность и технико-экономические показатели работы.

Цель исследования – разработка методики оценки потенциала информативности бортовых систем контроля, позволяющей определить на основе количества диагностической информации степень контроля электронными системами элементов машин, отказы которых наиболее часто проявляются при эксплуатации.

Материалы и методы исследования

В теории текста информативность трактуется как новое знание, имеющееся в тексте. Здесь же отмечается, что прагматический подход в оценке информативности позволяет оценить отношение содержания текста к тому знанию, которым обладает наблюдатель [20].

Ряд авторов считают, что процесс определения технического состояния соответствует гносеологическому подходу к познанию, то есть информация о состоянии объекта тем точнее, чем дольше и по большему числу параметров исследуется объект [21]. При этом максимально возможный уровень информации ( I n ) всегда будет ниже максимально достижимого уровня информации (I f ) на величину л, которая обусловлена ограниченностью методов и средств получения информации. Предполагается, что у любой системы контроля есть три предела информативности: информация об исправности ( ^д_н) , информация о работоспособности ( ^и/р) и информация о функционировании ( Ар/Ф . Информация ( ^ДЛ , ( ^Лн/рЬ ( ^р/ф)

представляет разницу между ее максимально достижимым и максимально возможным уровнем [22]. Тогда знание об объекте контроля ( I OK ) можно представить в виде (1):

J —        ^Тщах * д+/   ~         \*^л\ах j д +

70К        "k=0 1к“иОК        "k=0 ‘кП1

«-’“ими                   «-*тпии            , где Tmax – максимально допустимое время контроля;

∆t – период времени;

i k – информация, полученная за период времени ∆t;

n – число периодов контроля.

Применительно к задачам исследования можно предположить, в свою очередь, что информативность БСК, исходя из своего назначения и технических характеристик, может иметь три предела информативности: информация для прогнозирования технического состояния ( Дп) , информация для определения причин отказа ( л») , информация о функционировании ( ДФ . Во всех случаях информация будет представлять разницу между ее минимально необходимым уровнем и максимально возможным уровнем для осуществления точного прогнозирования изменения технического состояния, достоверного определения места отказа, получения объективной информации о функционировании.

Можно предположить, что контроль с помощью БСК будет тем эффективнее, чем дольше по времени и с меньшим интервалом будет контролироваться как можно

V estnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

AGROENGINEERING

большее количество элементов машин. Для СМ, где установлена БСК, можно предположить, что время контроля равняется времени функционирования машин, а интервалы контроля оптимальны для достоверной оценки состояния.

В таком случае с учетом пределов информативности ( дл , ( ^п/d)' ( ^Дп/Ф ^ информативность БСК ( I БСК ) можно представить в виде выражения (2):

где n – число контролируемых элементов;

N max – максимально доступное количество контролируемых элементов машин для получения полного знания об объекте контроля;

i j – информация, полученная от j-го объекта контроля за период времени At .

Очевидно, что если БСК позволяет достоверно определять место отказа, то ее информативность выше БСК, позволяющей установить только правильность функционирования машины. В свою очередь, информативность БСК с информацией для прогнозирования изменения технического состояния выше уровня информативности БСК, позволяющей определять место отказа и правильность функционирования.

Разницу между уровнем информации для точного прогнозирования изменения технического состояния, достоверного определения места отказа и объективной информации о функционировании можно эффективности БСК (3,4):

представить через коэффициенты

При контроле технического состояния время ограничено моментом появления отказа. Поэтому целесообразно предположить, что время наблюдения t ограничено максимально доступным временем для контроля Tmax. Коэффициент эффективности БСК должен учитывать, что за время Tmax необходимо получить полную информацию для точного прогнозирования изменения технического состояния, достоверного определения места отказа, объективной информации о функционировании в сравнении с максимально возможным уровнем ^03 (5).

^f 4: d ф (^io) ¹ ^П D Ф (^00) , (5)

На практике сложилось так, что элементарная встроенная система бортового контроля обеспечивает представление информации о правильности функционирования, более сложная дополнительно позволяет определять место отказа (с подключением внешних диагностических устройств) и еще более сложная позволяет в реальном режиме времени удаленно получать данные для расчета динамики деградации элементов машин и прогноза времени отказа (системы мониторинга). В таком случае коэффициент эффективности БСК (Kэф) будет представлять информативность прогнозирования изменения технического состояния ( ^п ), информативность достоверного определения места отказа ( А? ) и информативность определения правильности функционирования (^ф ) относительно максимально достижимого уровня информативности (при контроле всех элементов машин (Nmax) (6):

V estnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)                                                             AGROENGINEERING

/^п,о,ф (^max)                               (6)

где I п,о,ф – информация для прогнозирования отказа, поиска места отказа, о правильности функционирования;

N – количество контролируемых БСК элементов машин;

N max – максимально достижимое количество элементов машин для контроля с помощью БСК.

Таким образом, информативность БСК можно представить как предел уровня информации для точного прогнозирования изменения технического состояния, достоверного определения места отказа и объективной информации о функционировании с учетом конструктивного типа БСК, предусматривающего масштаб контролируемых элементов машин для получения полного знания об объекте контроля. В свою очередь коэффициент эффективности БСК представляет информативность прогнозирования изменения технического состояния, информативность достоверного определения места отказа, информативность определения правильности функционирования относительно максимально достижимого уровня информативности.

Результаты и их обсуждение

Из теории информации известно, что информация – это снятая неопределенность наших знаний о чем-то. Мерой неопределенности является информационная энтропия, в ее основу положена логарифмическая мера информации [23]. Здесь получение информации рассматривается как выбор одного сообщения из конечного, наперёд заданного множества из N равновероятных сообщений, а количество информации I , содержащееся в выбранном сообщении, определяется как двоичный логарифм N (мера Хартли) (7):

I = log 2 (N)                                      (7)

То есть информация о функционировании (Iф) может содержать два сообщения: объект контроля исправен или объект неисправен. В этом случае энтропия контроля технического состояния будет равна 1 (I = log2 (2)). Когда объект неисправен, информация о месте отказа (Iо) и информация о числе возможных прогнозных состояний (IП) несет в себе гораздо больше сообщений и распадается на множество N.

Несмотря на то, что число неисправных состояний СМ и ее элементов может быть огромным, а число возможных прогнозируемых состояний стремится к бесконечности, на практике используют статистический подход. В этом случае энтропия объекта контроля всегда ограничена числом вариантов отказов, выявленных в процессе эксплуатации СМ на протяжении их жизненного цикла (периода эксплуатации).

Если, с учетом сказанного, коэффициент эффективности БСК представить через информационную энтропию, получится следующее выражение (8):

K ^og2{N}/

^        / ^Зг^тахУ                      (8)

где N max – максимальное количество отказов элементов машин, выявленных в процессе эксплуатации.

Недостаток этой формулы в том, что она учитывает только равновероятные события. Очевидно, что в процессе эксплуатации вероятность возникновения тех или иных отказов будет существенно различаться. Преодолеть это ограничение возможно, использовав формулу Шеннона.

V estnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

AGROENGINEERING

Ценность современных БСК заключается в возможности получения большого количества данных непрерывно в реальном времени. Это открывает возможность для обработки данных методами машинного обучения и построения на их основе прогнозных моделей деградации элементов машин (прогнозирование отказов) [24]. В таком случае, с использованием формулы Шеннона, количество информации (I БКС ), получаемой от бортовой системы контроля, будет рассчитываться по формуле (9):

H= ^бск ^— 2^оЛ1°8 (ЛУбск ^— Е^оЛ^ё (Л) (9)

где P i – вероятность i-го отказа, при условии, что27=0^1 — ^^Q^i — 1.

Таким образом, методика оценки потенциала информативности БСК предполагает использование значений количества информации и коэффициента эффективности БСК. Количество информации (I) позволяет оценить, насколько та или иная БСК снимает неопределенность при контроле элемента машины с учетом вероятности возникновения его отказа. Коэффициент эффективности (К эф ) позволяет оценить, насколько та или иная БСК охватывает контролем элементы машин относительно всех критических элементов машин, выявленных статистикой отказов на протяжении жизненного цикла СМ или заданного периода эксплуатации.

С целью формирования статистической базы для расчета потенциала информативности БСК и коэффициента эффективности БСК осуществлялся сбор данных об отказах 13 зерноуборочных комбайнов «Акрос-550», «Акрос-585», «Акрос-595 PLUS» с наработкой от 150 до 2200 мото-часов в период осенних полевых работ 2023 г. Выявлено 68 статистически значимых отказов, в отношении которых рассчитана вероятность их проявления в исследуемом интервале времени.

Анализ возможностей БСК зерноуборочных комбайнов с учетом их комплектации показал: можно проконтролировать правильность функционирования и установить причину отказа как на основе встроенных инструментов контроля, так и с подключением внешних диагностических устройств и систем удаленного мониторинга.

Используя формулу (9), возможно для каждой модели зерноуборочного комбайна посчитать информативность БСК (I БСК ), а с помощью формулы (8) – коэффициент эффективности БСК (K эф ) (таблица).

Потенциал информативности и эффективности бортовых систем контроля

Марка / Параметры	Выявленные БСК отказы, шт.	Информативность БСК, I БСК	Коэффициент эффективности БСК, К эф
«Акрос-550»	14	1,905	0,456
«Акрос-585»	15	1,995	0,478
«Акрос-595 PLUS»	16	2,194	0,525

Из 27 видов отказов с помощью БСК можно установить для комбайнов «Акрос-550» 14 отказов, для комбайнов «Акрос-585» – 15 отказов, для комбайнов «Акрос-595 PLUS» – 16. С учетом вероятности возникновения выявленных отказов рассчитаны информативность БСК (I БСК ) и коэффициент эффективности (К эф ) . Количество информации от БСК и весомость выявленных отказов для «Акрос-595 PLUS» оказались выше, чем для других моделей, за счет того что данная модель и ее комплектация имели дополнительно установленные датчики.

Выводы

Таким образом, можно заключить, что использование постулатов теории информации для оценки влияния БСК на надежность сельскохозяйственных машин

V estnik of Omsk SAU, 2025, no. 3 (59)

AGROENGINEERING

позволяет предложить методику оценки потенциала информативности: информационной эффективности БСК для прогнозирования изменения технического состояния, достоверного определения места отказа и определения правильности функционирования СМ. В конечном итоге это обеспечивает возможность прогнозировать отказы, оперативно устранять последствия отказов в период полевых работ и своевременно планировать операции ТОиР.

В процессе наблюдения за эксплуатацией 13 зерноуборочных комбайнов «Акрос-550», «Акрос-585», «Акрос-595 PLUS» с наработкой от 150 до 2200 мото-часов выявлено 27 значимых отказов. Из них с помощью БСК установлено для комбайнов «Акрос-550» 14 отказов, для комбайнов «Акрос-585» – 15, для комбайнов «Акрос-595 PLUS» – 16. Применение методики оценки потенциала информативности БСК позволило установить: для комбайнов «Акрос-550» информативность БСК (I БСК ) составляет 1,905, коэффициент эффективности БСК (К эф ) 0,456; для комбайнов «Акрос-585» информативность БСК (I БСК ) – 1,995, коэффициент эффективности БСК (К эф ) 0,478, для комбайнов «Акрос-595 PLUS» информативность БСК (I БСК ) – 2,194, коэффициент эффективности БСК (К эф ) 0,525.

Предложенная методика позволяет сравнивать БСК отдельных моделей и марок сельскохозяйственных машин с точки зрения возможности контроля критически важных элементов машин. Данные о потенциале информативности БСК, при наличии сведений о стоимости устранения тех или иных отказов, позволяют оценить влияние цифровых опций на экономические показатели эксплуатации СМ, эффективность организации ТОиР и в целом на себестоимость производства.

Перспективными направлениями использования методики оценки потенциала информативности БСК является возможность оценить влияние на надежность СМ дополнительно установленных датчиков для контроля элементов машин и систем телеметрии, передающих дистанционно данные с БСК.