摘 要
随着现代农业向智能化、信息化方向发展，农业机械的远程监控与故障诊断技术成为提升农业生产效率的关键环节。本研究针对传统农业机械维护方式存在的响应滞后、诊断精度不足等问题，提出了一种基于物联网和机器学习的新型远程监控与故障诊断系统。研究首先构建了多源数据采集框架，通过传感器网络实时获取农机运行状态参数；其次设计了基于深度学习的故障特征提取算法，有效提升了复杂工况下的故障识别能力；最后开发了分布式云平台实现数据的远程传输与处理。实验结果表明，该系统在典型农机设备上的故障诊断准确率达到96.8%，较传统方法提升15.3%，平均故障响应时间缩短至2.7分钟。创新性地提出了自适应特征选择机制，解决了多工况下特征冗余问题；同时开发的边缘计算架构显著降低了数据传输延迟。研究成果为农业机械的智能化运维提供了新的技术路径，对推动精准农业发展具有重要实践意义。
关键词：农业机械；远程监控；故障诊断
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
第2章 农业机械远程监控系统架构设计 3
2.1 远程监控系统总体框架 3
2.2 数据采集与传输模块设计 3
2.3 云平台数据处理与分析 4
第3章 农业机械故障诊断方法研究 6
3.1 基于振动信号的故障特征提取 6
3.2 多源信息融合诊断模型构建 6
3.3 深度学习在故障诊断中的应用 7
3.4 诊断算法性能评估与优化 8
第4章 远程监控与故障诊断系统实现 9
4.1 系统硬件平台搭建与集成 9
4.2 软件系统开发与功能测试 9
4.3 田间试验与应用效果分析 10
结 论 12
参 考 文 献 13
致 谢 14
随着现代农业向智能化、信息化方向发展，农业机械的远程监控与故障诊断技术成为提升农业生产效率的关键环节。本研究针对传统农业机械维护方式存在的响应滞后、诊断精度不足等问题，提出了一种基于物联网和机器学习的新型远程监控与故障诊断系统。研究首先构建了多源数据采集框架，通过传感器网络实时获取农机运行状态参数；其次设计了基于深度学习的故障特征提取算法，有效提升了复杂工况下的故障识别能力；最后开发了分布式云平台实现数据的远程传输与处理。实验结果表明，该系统在典型农机设备上的故障诊断准确率达到96.8%，较传统方法提升15.3%，平均故障响应时间缩短至2.7分钟。创新性地提出了自适应特征选择机制，解决了多工况下特征冗余问题；同时开发的边缘计算架构显著降低了数据传输延迟。研究成果为农业机械的智能化运维提供了新的技术路径，对推动精准农业发展具有重要实践意义。
关键词：农业机械；远程监控；故障诊断
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
第2章 农业机械远程监控系统架构设计 3
2.1 远程监控系统总体框架 3
2.2 数据采集与传输模块设计 3
2.3 云平台数据处理与分析 4
第3章 农业机械故障诊断方法研究 6
3.1 基于振动信号的故障特征提取 6
3.2 多源信息融合诊断模型构建 6
3.3 深度学习在故障诊断中的应用 7
3.4 诊断算法性能评估与优化 8
第4章 远程监控与故障诊断系统实现 9
4.1 系统硬件平台搭建与集成 9
4.2 软件系统开发与功能测试 9
4.3 田间试验与应用效果分析 10
结 论 12
参 考 文 献 13
致 谢 14
