Информативность контроля и выбор стратегии технического обслуживания и ремонта самоходных сельскохозяйственных машин

Обоснована теоретическая связь между выбором стратегии технического обслуживания и ремонта самоходных сельскохозяйственных машин и информативностью системы контроля технического состояния. Переход от регламентного обслуживания к обслуживанию по фактическому состоянию зависит от способности контроля снижать неопределенность состояния объекта, своевременно выявлять развитие дефекта и формировать информационную основу для выбора рационального способа технического воздействия. Информативность рассмотрена как интегральное свойство системы контроля, объединяющее диагностическое покрытие, полноту наблюдаемости, достоверность распознавания и применимость информации в системе технического обслуживания и ремонта. В качестве расчетного показателя введен критерий W, равный отношению средней наработки на аварийный отказ при использовании контроля к средней наработке базовой системы без развитого аппаратно-программного диагностирования. Вероятностная модель учитывает предотвратимость отказа P_n и вероятность его выявления P_b. Для внезапных отказов получена зависимость W = 1 / (1 − P_nP_b). Для процессов изнашивания, усталости и старения рост W ограничен параметром формы распределения Вейбулла. Обоснована роль бортового и внешнего аналитического уровней контроля, совместное действие которых охарактеризовано показателем W_total. Сценарный расчет показал W_total = 6,10, что подтверждает чувствительность критерия к росту предотвратимости и выявляемости отказов. Полученные зависимости позволяют выбирать стратегию технического обслуживания и ремонта по уровню диагностической информации: при отсутствии устойчивого признака сохраняются регламентное обслуживание и диагностирование при номерных операциях или отказах; при наличии параметрических и трендовых признаков обоснован переход к обслуживанию по фактическому состоянию с непрерывным контролем отдельных приоритетных объектов контроля и планированием предупредительных воздействий.

1. Dorokhov A.S., Kataev Yu.V., Kostomakhin M.N., Petrishchev N.A., Pestryakov E.V., Sayapin A.S. Management of the technical condition of agricultural machinery using digital technologies // Russian Agricultural Sciences. 2024. Vol. 50. N 6. P. 786–791. DOI: 10.3103/S1068367425700107.

2. Ерохин М.Н., Дорохов А.С., Катаев Ю.В. Интеллектуальная система диагностирования параметров технического состояния сельскохозяйственной техники // Агроинженерия. 2021. № 2. С. 45–50. DOI: 10.26897/2687-1149-2021-2-45-50.

3. Лачуга Ю.Ф., Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Шогенов Ю.Х. Результаты научных исследований агроинженерных научных организаций по развитию цифровых систем в сельском хозяйстве // Техника и оборудование для села. 2022. № 3 (297). С. 2–9. DOI: 10.33267/2072-9642-2022-3-2-9.

4. Помогаев В.М. Мониторинг технического состояния сельскохозяйственных машин и качества выполнения технологических операций // Вестник Омского ГАУ. 2023. № 2 (50). С. 143–152.

5. Саяпин А.С., Петрищев Н.А., Пестряков Е.В. Совершенствование управления техническим состоянием машин за счет использования цифровых средств мониторинга // Технический сервис машин. 2023. Т. 61. № 4 (153). С. 10–17. DOI: 10.22314/2618-8287-2023-61- 4-10-17.

6. Костомахин М.Н., Катаев Ю.В., Петрищев Н.А., Саяпин А.С., Молибоженко К.К. К вопросу использования счетчиков индикаторов и технологий нейронных сетей для контроля технического состояния энергонасыщенных тракторов, находящихся в лизинге // Агроинженерия. 2021. № 6 (106). С. 4–10. DOI: 10.26897/2687-1149-2021-6-4-10.

7. Голубев И.Г., Быков В.В., Голубев М.И., Апатенко А.С., Севрюгина Н.С. Перспективные направления цифровизации в сфере технического обслуживания и ремонта сельскохозяйственной техники // Технический сервис машин. 2023. Т. 61. № 4 (153). С. 18–25. DOI: 10.22314/2618-8287-2023-61-4-18-25.

8. Катаев Ю.В., Тишанинов И.А. Применение цифровых технологий при диагностировании двигателей энергонасыщенной сельскохозяйственной техники // Агроинженерия. 2023. Т. 25. № 4. С. 52–59. DOI: 10.26897/2687-1149-2023-4-52-59.

9. Тишанинов И.А., Баулин Н.К. Цифровой метод технического диагностирования сельскохозяйственной техники // Информационные технологии, системы и приборы в АПК. АГРОИНФО-2021. Материалы 8-й Международной научно-практической конференции. Новосибирск–Краснообск. 2021. С. 225–228. DOI: 10.26898/agroinfo-2021-225-228.

10. Chereshko A.A. Soft Sensors Based on Digital Models // Automation and Remote Control. 2023. Vol. 84. N 7. P. 891–899. DOI: 10.25728/arcRAS.2023.93.50.001.

11. Игнатов В.И., Герасимов В.С., Мишина З.Н., Андреева Д.В. Исследование состояния инженерной службы АПК и использование новых технологий // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2021. № 1. С. 3–10. DOI: 10.33920/sel-10-2101-01.

12. Zhang C., Song J., Yin X., Cai J., Liang Y., Lu J. Digital twin-based approaches for agricultural machinery damage prediction and maintenance: A review // Journal of Computational Design and Engineering. 2025. Vol. 12. N 10. P. 87–117. DOI: 10.1093/jcde/qwaf097.

13. Черноиванов В.И., Денисов В.А., Катаев Ю.В., Соломашкин А.А. Новая стратегия технического обслуживания и ремонта машин // Техника и оборудование для села. 2021. № 9 (291). С. 33–36. DOI: 10.33267/2072-9642-2021-9-33-36.