摘要
为实现农机设备的智能化监控与管理,文章提出了一种基于计算机孪生网络的农机状态监测与故障诊断方法。通过构建包含多源异构数据的农机数字孪生模型,运用机器学习等算法,可以对农机的工作参数和故障模式进行智能识别与评估。同时,研究构建了实验平台,设计了完整的系统性能验证试验。结果表明,设计的方法可以实现对农机关键参数的高精度监测,可有效诊断发动机等多个子系统的故障。
出处
《南方农机》
2024年第18期145-147,共3页
基金
重庆移通学院2023年度高等教育教学改革研究项目“基于孪生态势网络的‘计算机网络’课程改革与实践”(23JG331)。
