文献类型： 中文期刊
作者： 李建刚 1 ; 潘永惠 2 ; 李松 2 ; 付亚萍 3 ;
作者机构： 1.江阴先导自动化系统有限公司
2.江苏联合职业技术学院江阴分院
3.黑龙江省农业科学院 大豆研究所
关键词： 小麦播种机;电气系统;PLC故障诊断;卷积神经网络优化
期刊名称： 农机化研究
ISSN： 1003-188X
年卷期： 2025 年 47 卷 012 期
页码： 241-249
收录情况： 北大核心
摘要： 小麦播种机电气系统通过传感器和控制器实时监测土壤条件、气象变化和作物生长状况,实现农田精细管理和作业,电气系统的正常运行对保障农田作业的效率和产量至关重要.为了提高小麦播种机电气系统的可靠性和故障诊断效率,基于PLC技术,结合卷积神经网络(CNN),建立了一种高效的电气系统故障诊断模型.该模型基于PLC传感器数据作为输入,CNN通过学习数据中的模式和特征,自动提取和分析传感器数据中的关键特征,高度准确地识别不同故障模式,通过使用大量历史故障数据和正常运行数据对模型进行训练与验证.测试结果表明:基于PLC的CNN模型在故障预测中的MSE仅为 0.061 5、RMSE为 0.207 8、MAPE为 0.005 1,相较传统BP 神经网络模型(MSE为 0.590 0、RMSE为0.803 7、MAPE为 0.025 6)在预测精度方面有显著提升;但是 CNN 模型的预测耗时较长(187.82 s),相比 BP 模型(160.71 s)增加 17%,仍在可接受范围内.因此,采用基于CNN的故障诊断模型,可以对小麦播种机电气系统进行迅速而准确的故障检测,不仅能够预防潜在故障导致的生产中断,还有望提高作业效率、减少资源浪费.
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