<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Vestnik of Omsk SAU</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Vestnik of Omsk SAU</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>ВЕСТНИК ОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2222-0364</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">132153</article-id>
   <article-id pub-id-type="edn">DNZOBZ</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>АГРОИНЖЕНЕРИЯ</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>AGROENGINEERING</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>АГРОИНЖЕНЕРИЯ</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">DEVELOPMENT OF A SYSTEM FOR MONITORING THE TECHNICAL CONDITION OF COMBINE HARVESTER BELT DRIVES USING VIBRATION DIAGNOSTICS</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ РЕМЕННЫХ ПЕРЕДАЧ КОМБАЙНОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ВИБРАЦИОННОЙ ДИАГНОСТИКИ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>ШИМОХИН</surname>
       <given-names>А В</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>SHIMOKHIN</surname>
       <given-names>A V</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Omsk State Agrarian University named after P.A. Stolypin</institution>
     <country>ru</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2024-12-25T00:35:14+03:00">
    <day>25</day>
    <month>12</month>
    <year>2024</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2024-12-25T00:35:14+03:00">
    <day>25</day>
    <month>12</month>
    <year>2024</year>
   </pub-date>
   <volume>56</volume>
   <issue>4</issue>
   <fpage>246</fpage>
   <lpage>256</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2024-12-06T00:35:14+03:00">
     <day>06</day>
     <month>12</month>
     <year>2024</year>
    </date>
    <date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-12-15T00:35:14+03:00">
     <day>15</day>
     <month>12</month>
     <year>2024</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://vestnik.omgau.ru/en/nauka/article/132153/view">https://vestnik.omgau.ru/en/nauka/article/132153/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Представлен анализ состава машинно-тракторного парка предприятий по моделям и возрасту. Рассмотрены современные системы мониторинга работы комбайнов - АГРОТРОНИК. Определены параметры, контролирущиеся данной системой. Предложена система обработки данных параметров на основе применения нейронной сети. Представлена структурная схема системы мониторинга. Для повышения ее эффективности предлагается использовать анализ данных, поступающих от вибрации вращающихся и сопрягаемых узлов. Определены диапазоны частот вибрации, на которых проявляются дефекты ременных передач в комбайне. Анализ частот вибрации показал: в основном дефекты данных передач комбайна Acros-530 определены в диапазоне частот от 1 до 42 Гц. Так, износы ведущих шкивов - в основном проявляются на частотах вибрации от 8 до 52 Гц, износы ведомых шкивов - на частотах вибрации от 2 до 27 Гц, дефекты ремня на частотах вибрации - от 1 до 22 Гц. Наибольшее количество дефектов ременных передач комбайна Acros-530 проявляется вибрацией в диапазоне частоты от 2 до 22 Гц. Также проведенный анализ позволил построить диагностическую карту по частотам вибрации, которую можно использовать для диагностирования технического состояния ременных и цепных передач комбайна Acros-530 с использование нейронной сети. За счет свойства нейронных сетей классифицировать определенный дефект и анализа, изображения спектрограмм вибрации становится возможным применение системы мониторинга при отсутствии эксперта по анализу результатов диагностирования.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>This article presents an analysis of the composition of the machine and tractor fleet of enterprises by model and age. Modern systems for monitoring the operation of combines - AGROTRONIK - are considered. The parameters that are controlled by this system are determined. A system for processing these parameters based on the use of a neural network is proposed. A block diagram of the monitoring system. It is noted that in order to increase the efficiency of the system, it is proposed to use the analysis of data received from vibration of rotating and mating units. Vibration frequency ranges have been determined for defects in belt drives in a combine harvester. The analysis of vibration frequencies as signs of defects has shown that mainly defects in these transmissions of the Acros -530 combine are determined in the frequency range from 1 to 42 Hz. Thus, wear of the driving pulleys mainly appears at vibration frequencies from 8 to 52 Hz, wear of the driven pulleys at vibration frequencies from 2 to 27 Hz, and belt defects at vibration frequencies from 1 to 22 Hz. The largest number of defects in belt drives of the Akros combine are manifested by vibration in the frequency range from 2 to 22 Hz. The analysis made it possible to construct a diagnostic map based on vibration frequencies. Which can be used to diagnose the technical condition of belt and chain drives of the Acros-530 combine using a neural network. The use of such a system creates the opportunity to use a technical condition monitoring system, due to their ability to classify a specific defect by analyzing the image of vibration spectrograms, in the absence of a diagnostic expert.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>технический сервис</kwd>
    <kwd>нейронные сети</kwd>
    <kwd>ременные передачи</kwd>
    <kwd>вибрационная диагностика</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>technical service</kwd>
    <kwd>neural networks</kwd>
    <kwd>belt drives</kwd>
    <kwd>vibration diagnostics</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Редреев Г.В., Болтовский С.Н. Использование диагностической информации для повышения эффективности эксплуатации зерноуборочных комбайнов // Вестник Омского государственного аграрного университета. 2018. № 4(32). С. 85-92. EDN: PLQSRW</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Redreev G.V., Boltovskiy S.N. Ispol'zovanie diagnosticheskoy informacii dlya povysheniya effektivnosti ekspluatacii zernouborochnyh kombaynov // Vestnik Omskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2018. № 4(32). S. 85-92. EDN: PLQSRW</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Особенности подготовки техники к длительному хранению в Омской области / Е.Ю. Мирошник, Д.Н. Виноградов, Я.Д. Высоцкий [и др.] // Роль научно-исследовательской работы обучающихся в развитии АПК: сб. IV Всерос. (нац.) науч.-практ. конф., Омск, 28 февраля 2023 года. Омск: Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина, 2023. С. 205-208. EDN: VESXLY</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Osobennosti podgotovki tehniki k dlitel'nomu hraneniyu v Omskoy oblasti / E.Yu. Miroshnik, D.N. Vinogradov, Ya.D. Vysockiy [i dr.] // Rol' nauchno-issledovatel'skoy raboty obuchayuschihsya v razvitii APK: sb. IV Vseros. (nac.) nauch.-prakt. konf., Omsk, 28 fevralya 2023 goda. Omsk: Omskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet imeni P.A. Stolypina, 2023. S. 205-208. EDN: VESXLY</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Герике П.Б., Герике Б.Л. Моделирование деградации фактического состояния подшипников на основе использования единого диагностического критерия // Горная промышленность. 2023. № S2. С. 32-36. DOI: 10.30686/1609-9192-2023-S2-32-36 EDN: ICAWAX</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Gerike P.B., Gerike B.L. Modelirovanie degradacii fakticheskogo sostoyaniya podshipnikov na osnove ispol'zovaniya edinogo diagnosticheskogo kriteriya // Gornaya promyshlennost'. 2023. № S2. S. 32-36. DOI: 10.30686/1609-9192-2023-S2-32-36 EDN: ICAWAX</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Шимохин А.В. Совершенствование организации ремонтной службы предприятий машиностроения // Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. 2017. № 1(53). С. 190-197. EDN: VZSPNL</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shimohin A.V. Sovershenstvovanie organizacii remontnoy sluzhby predpriyatiy mashinostroeniya // Vestnik Sibirskoy gosudarstvennoy avtomobil'no-dorozhnoy akademii. 2017. № 1(53). S. 190-197. EDN: VZSPNL</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Шамаль М.А. Диагностика технического состояния электрических машин главных приводов мощных экскаваторов на основе нейронных сетей // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. 2005. № 2. С. 44-46. EDN: JUUAQJ</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shamal' M.A. Diagnostika tehnicheskogo sostoyaniya elektricheskih mashin glavnyh privodov moschnyh ekskavatorov na osnove neyronnyh setey // Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy. Gornyy zhurnal. 2005. № 2. S. 44-46. EDN: JUUAQJ</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лукьянов А.В., Каимов Е.В. Повышение надежности вспомогательных машин электровозов на основе использования данных вибродиагностики // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2023. № 2(78). С. 115-126. DOI: 10.26731/1813-9108.2023.2(78).115-126 EDN: NHGATF</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Luk'yanov A.V., Kaimov E.V. Povyshenie nadezhnosti vspomogatel'nyh mashin elektrovozov na osnove ispol'zovaniya dannyh vibrodiagnostiki // Sovremennye tehnologii. Sistemnyy analiz. Modelirovanie. 2023. № 2(78). S. 115-126. DOI: 10.26731/1813-9108.2023.2(78).115-126 EDN: NHGATF</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Дергачев К.А. Вибродиагностика промышленного оборудования при помощи искусcтвенного интеллекта // Динамика взаимоотношений различных областей науки в современных условиях: сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф., Новосибирск, 29 мая 2018 года. Ч. 1. Новосибирск: ОМЕГА САЙНС, 2018. С. 19-21. EDN: XNPVSH</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Dergachev K.A. Vibrodiagnostika promyshlennogo oborudovaniya pri pomoschi iskusctvennogo intellekta // Dinamika vzaimootnosheniy razlichnyh oblastey nauki v sovremennyh usloviyah: sb. st. Mezhdunar. nauch.-prakt. konf., Novosibirsk, 29 maya 2018 goda. Ch. 1. Novosibirsk: OMEGA SAYNS, 2018. S. 19-21. EDN: XNPVSH</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Шимохин А.В. Методика определения оптимальных сроков ремонта транспорта с использованием технологии нейронных сетей // Вестник Омского государственного аграрного университета. 2023. № 2(50). С. 153-160. EDN: YYOPXG</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shimohin A.V. Metodika opredeleniya optimal'nyh srokov remonta transporta s ispol'zovaniem tehnologii neyronnyh setey // Vestnik Omskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2023. № 2(50). S. 153-160. EDN: YYOPXG</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Помогаев В.М., Редреев Г.В. Информационное обеспечение в системе технического обслуживания и ремонта мобильных машин в сельском хозяйстве // Вестник ОмГАУ. 2022. № 2(46). С. 145-152. EDN: IPRTCH</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Pomogaev V.M., Redreev G.V. Informacionnoe obespechenie v sisteme tehnicheskogo obsluzhivaniya i remonta mobil'nyh mashin v sel'skom hozyaystve // Vestnik OmGAU. 2022. № 2(46). S. 145-152. EDN: IPRTCH</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Каракулов И.В. Классификация технического состояния водонасосного оборудования при помощи сверточных нейронных сетей // Прикладная математика и вопросы управления. 2022. № 2. С. 37-53. DOI: 10.15593/2499-9873/2022.2.02 EDN: LIOBNY</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Karakulov I.V. Klassifikaciya tehnicheskogo sostoyaniya vodonasosnogo oborudovaniya pri pomoschi svertochnyh neyronnyh setey // Prikladnaya matematika i voprosy upravleniya. 2022. № 2. S. 37-53. DOI: 10.15593/2499-9873/2022.2.02 EDN: LIOBNY</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Рогачев А.Ф., Коротков А.А., Дьякова Н.В. Прогнозирование урожайности зерновых культур с применением искусственных нейронных сетей // Использование инновационных технологий для решения проблем АПК в современных условиях: сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 65-летию образования Волгоградской государственной сельскохозяйственной академии. Волгоград. 2009. С. 254-259. EDN: XDAQCF</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Rogachev A.F., Korotkov A.A., D'yakova N.V. Prognozirovanie urozhaynosti zernovyh kul'tur s primeneniem iskusstvennyh neyronnyh setey // Ispol'zovanie innovacionnyh tehnologiy dlya resheniya problem APK v sovremennyh usloviyah: sb. materialov Mezhdunar. nauch.-prakt. konf., posvyasch. 65-letiyu obrazovaniya Volgogradskoy gosudarstvennoy sel'skohozyaystvennoy akademii. Volgograd. 2009. S. 254-259. EDN: XDAQCF</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
