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小麦播种机电气系统的PLC故障诊断与卷积神经网络优化
被引量：
1
1
作者
李建刚
潘永惠
+1 位作者
李松
付亚萍
《农机化研究》
北大核心
2025年第12期241-249,共9页
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,...
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0.0615、RMSE为0.2078、MAPE为0.0051,相较传统BP神经网络模型(MSE为0.5900、RMSE为0.8037、MAPE为0.0256)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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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
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职称材料
题名
小麦播种机电气系统的PLC故障诊断与卷积神经网络优化
被引量：
1
1
作者
李建刚
潘永惠
李松
付亚萍
机构
江阴先导自动化系统有限公司
江苏省
江阴
中等专业学校
江苏联合职业技术学院
江阴
分院
黑龙江省农业科学院大豆研究所
出处
《农机化研究》
北大核心
2025年第12期241-249,共9页
基金
江苏省职业教育匠心智造数控技术“双师型”名师工作室(江苏省教育厅苏教师函[2022]31号)
第五期江苏省职业教育教学改革研究课题重点自筹课题(ZCZ4)
无锡市科学技术协会2024年度软科学课题项目(KX-24-C078)。
文摘
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0.0615、RMSE为0.2078、MAPE为0.0051,相较传统BP神经网络模型(MSE为0.5900、RMSE为0.8037、MAPE为0.0256)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。
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
Keywords
wheat seeder
electrical system
PLC fault diagnosis
convolutional neural network optimization
分类号
S225.73 [农业科学—农业机械化工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小麦播种机电气系统的PLC故障诊断与卷积神经网络优化
李建刚
潘永惠
李松
付亚萍
《农机化研究》
北大核心
2025
1
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