Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. Випуск_11. Частина 2. - 2025
Permanent URI for this collectionhttps://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/16558
Browse
Item Класифікація типів сигналів та методів машинного навчання для інтелектуальної оцінки технічного стану мобільних машин підприємств агропромислового виробництва(ЦНТУ, 2025) Матвієнко, О. О.; Аулін, В. В.; Matviienko, О.; Aulin V.У статті подано критичний огляд сучасних досліджень щодо застосування методів машинного навчання (МН) для визначення технічного стану вузлів і механізмів мобільних машин агропромислового виробництва (ММАПВ) за різнотиповими діагностичними сигналами (вібраційними, акустичними, температурними, тисковими тощо). Показано обмеження порогових стратегій діагностики та обґрунтовано необхідність інтелектуальної системи технічного сервісу, що поєднує сенсорну базу й адаптивні алгоритми МН для онлайн-оцінювання стану, прогнозного обслуговування і мінімізації непередбачуваних простоїв. The article provides a critical review of current research on the use of machine learning (ML) methods for identifying the technical state of units and mechanisms of agro-industrial production machines for different types of diagnostic signals (vibration, acoustic, temperature, vice, etc.). The exchange of threshold diagnostic strategies is shown and the need for an intelligent technical service system is highlighted, which integrates a sensor base and adaptive MN algorithms for online assessment of the plant, predictive maintenance and minimization of untransferable downtime.