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    大數(shù)據(jù)技術提升農(nóng)業(yè)機械的效率與可靠性探討

    2024-04-01 20:57:50
    南方農(nóng)機 2024年5期
    關鍵詞:機械效率故障

    謝 宇

    (山西應用科技學院,山西 太原 030062)

    國家發(fā)展,農(nóng)業(yè)為基。推動農(nóng)業(yè)高質量發(fā)展始終是我國的基本方略,而農(nóng)業(yè)機械作為農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要支撐,推動農(nóng)機化的快速發(fā)展就顯得十分重要。隨著大數(shù)據(jù)技術的不斷發(fā)展,其快速、高效、自動化等特點為農(nóng)業(yè)機械發(fā)展注入了新動能,推動了農(nóng)業(yè)機械的快速發(fā)展。進一步研究大數(shù)據(jù)技術在提升農(nóng)業(yè)機械效率和可靠性等方面的應用,能夠為農(nóng)業(yè)機械更充分、更深入應用大數(shù)據(jù)技術提供支撐,有利于農(nóng)業(yè)機械的智慧化發(fā)展。

    1 大數(shù)據(jù)技術應用于農(nóng)業(yè)機械中的作用

    1.1 顯著提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率

    一是提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。農(nóng)業(yè)機械的作用在于減少人力投入、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。高效可靠的農(nóng)業(yè)機械可以在較短的時間內完成更多的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)任務,如耕種、播種、施肥、噴灑農(nóng)藥等。生產(chǎn)者可以借助機械完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的重復性工作,提高生產(chǎn)效率,進而增加農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量。這對于滿足不斷增長的人口對食品的需求、保障國家糧食安全至關重要。二是減輕農(nóng)民勞動強度[1]。農(nóng)業(yè)勞動力是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要組成部分,然而傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)勞動過程中存在很多繁重、重復且危險的工作,如長時間的手工操作、重物搬運等,給農(nóng)民帶來了很大的勞動強度,加重了身體損耗,而高效可靠的農(nóng)業(yè)機械能夠執(zhí)行冗長且重復的操作,減輕了農(nóng)民的體力勞動負擔,提高了工作效率,同時也降低了工作風險和勞動損害。

    1.2 增強農(nóng)產(chǎn)品的競爭力

    一是大幅提高農(nóng)作物品質。隨著科技的不斷進步,農(nóng)業(yè)機械的功能和性能不斷提高,可以實現(xiàn)更高效的農(nóng)作物播種、種植、管理和收獲等工作。以農(nóng)業(yè)機械化的播種為例,相比傳統(tǒng)手工播種,農(nóng)業(yè)機械化可以大幅提高播種的效率,并且可以保證作物的均勻性和一致性,減少了播種過程中的誤差,同樣的,農(nóng)業(yè)機械化收獲也可以大幅提高收獲的速度和效率,保證作物品質的同時最小化損失[2]。二是增加農(nóng)產(chǎn)品的市場競爭力。隨著人們生活水平和對食品質量要求的不斷提高,市場對于高品質、高效率的農(nóng)產(chǎn)品的需求也持續(xù)增長。通過提升農(nóng)業(yè)機械的效率和可靠性,可以有效提高農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)效率和品質,滿足市場對于優(yōu)質農(nóng)產(chǎn)品的需求。

    1.3 節(jié)約資源和保護環(huán)境

    一是有助于節(jié)約能源。隨著世界人口的不斷增長,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對能源需求也在不斷增加。如果農(nóng)業(yè)機械的效率低下,將導致能源浪費和不必要的能源消耗。相反,如果農(nóng)業(yè)機械能夠提高效率,合理利用能源,將幫助農(nóng)民節(jié)約能源成本,減少對有限資源的依賴。二是減少化學物質的使用。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,常常使用大量的化學農(nóng)藥和化肥來保護農(nóng)作物免受病蟲害的侵害,但這些化學物質的使用不僅會對環(huán)境造成污染,還可能對人類健康產(chǎn)生潛在威脅,而現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械的技術進步,如精確噴灑和施肥等機械化作業(yè)的應用,能夠準確、精細地控制化學物質的使用,減少使用量并降低環(huán)境污染風險[3]。三是降低環(huán)境污染。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,農(nóng)民常常采用傳統(tǒng)的人力或畜力耕作方式,這種方式不僅效率低下,還會導致大量土壤侵蝕、水源污染等環(huán)境問題。而現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械的應用可以減少土壤侵蝕,保護水源,降低環(huán)境污染,比如高效的耕作機械能夠使耕作操作更加精細化,減少水土流失;精確噴灌系統(tǒng)可以減少水資源的浪費,防止化學物質因雨水沖刷流入水源,降低水域污染的風險。

    2 大數(shù)據(jù)技術提升農(nóng)業(yè)機械效率的方式

    2.1 預測性維護

    預測性維護是一種基于大數(shù)據(jù)技術的方法,可以大大提升農(nóng)業(yè)機械的效率。通過大數(shù)據(jù)技術的應用,可以實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)機械的預測性維護,即在故障發(fā)生前,通過對機械運行數(shù)據(jù)的分析和監(jiān)測,提前預知潛在故障,采取相應的措施,以避免機械故障和停工。首先,預測性維護需要收集和分析機械的運行數(shù)據(jù)[4]?,F(xiàn)代農(nóng)業(yè)機械普遍配備了傳感器和監(jiān)測設備,可以實時采集到關于溫度、壓力、振動等方面的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以通過云計算平臺實時上傳,形成大數(shù)據(jù)集。利用大數(shù)據(jù)技術的分析算法,可以對這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢和異常。其次,通過分析機械運行數(shù)據(jù),可以建立起故障預測模型。通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,可以找出故障發(fā)生的時間、頻率和原因等特征?;谶@些特征,可以采用機器學習算法,訓練出一個故障預測模型。這個模型可以根據(jù)當前機械的運行數(shù)據(jù),預測出潛在的故障發(fā)生概率和故障發(fā)生的時間點。預測性維護團隊可以根據(jù)這些預測結果,提前制定維修計劃,并采取相應的維修措施。最后,預測性維護還可以結合遠程監(jiān)控和遠程維修技術。基于大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術,農(nóng)業(yè)機械可以與維修團隊保持實時的連接和通信。一旦故障預測模型發(fā)現(xiàn)了潛在的故障,預測性維護團隊可以通過遠程監(jiān)控系統(tǒng)實時監(jiān)測機械的運行狀況,并在需要時遠程進行調整和維修。

    2.2 自動化操作

    隨著信息技術的迅速發(fā)展,傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術的應用逐漸為農(nóng)業(yè)機械實現(xiàn)自動化操作創(chuàng)造了條件。首先,數(shù)據(jù)收集與分析是實現(xiàn)自動化操作的基礎,通過傳感器獲取農(nóng)作物的生長數(shù)據(jù)、土壤濕度、氣候數(shù)據(jù)等,將這些數(shù)據(jù)實時上傳到云端進行分析,從而提供決策依據(jù)。大數(shù)據(jù)分析可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù),預測作物的生長趨勢,判斷病蟲害的發(fā)生概率,為農(nóng)民提供科學的決策建議。其次,決策支持是大數(shù)據(jù)技術提升農(nóng)業(yè)機械效率的關鍵環(huán)節(jié)[5]。通過對大量數(shù)據(jù)進行建模和分析,可以幫助農(nóng)民在作物種植、肥料施用、病蟲害防治等方面作出決策,比如根據(jù)土壤養(yǎng)分含量和作物需求量,智能化的決策支持系統(tǒng)可以給出最佳的施肥量和施肥時間,實現(xiàn)精準施肥,提高肥料利用率。最后,大數(shù)據(jù)技術還可以應用于農(nóng)業(yè)機械的機器人化。機器人可以根據(jù)農(nóng)作物的生長需求,自動完成播種、澆水、收割等作業(yè)。通過與傳感器和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的連接,機器人能夠實時獲取信息和反饋,實現(xiàn)高效、準確的作業(yè)。機器人的應用可以大大減輕人工勞動強度,提高作業(yè)效率。

    2.3 智能化調度

    首先,智能調度可以通過分析大數(shù)據(jù)來預測農(nóng)作物生長和生產(chǎn)的需求情況。利用大數(shù)據(jù)技術可以收集和分析農(nóng)作物的生長情況、環(huán)境因素、天氣數(shù)據(jù)等信息,從而預測出不同農(nóng)作物在不同時間和地點的需求量?;谶@些數(shù)據(jù),農(nóng)業(yè)機械的使用可以靈活調度,以適應不同地區(qū)和不同時間段的需求變化,提高生產(chǎn)效率。其次,智能調度可以根據(jù)農(nóng)田的特點和農(nóng)機的使用狀態(tài)進行優(yōu)化調度。通過分析農(nóng)田的土壤類型、水分狀況、肥料使用情況等信息,可以制定出最佳的農(nóng)機作業(yè)路徑和作業(yè)時間,以最大限度地減少資源浪費和成本消耗。同時,通過監(jiān)測農(nóng)機的使用狀態(tài),及時進行維護和保養(yǎng),避免機器故障和損壞,提高農(nóng)業(yè)機械的使用壽命和效率[6]。最后,智能調度還可以通過分析農(nóng)機和農(nóng)戶之間的運輸路徑和安排,提高物流效率并減少成本。通過收集和分析農(nóng)機運輸路徑、交通狀況并農(nóng)戶的需求等數(shù)據(jù),可以實現(xiàn)農(nóng)機的快速配送和合理調度,提高運輸效率并減少運輸成本。

    3 大數(shù)據(jù)技術提升農(nóng)業(yè)機械可靠性的方式

    3.1 故障診斷與預警

    首先,大數(shù)據(jù)技術可以通過監(jiān)測和收集農(nóng)業(yè)機械運行數(shù)據(jù),分析其運行狀態(tài),通過判斷是否存在異常,實現(xiàn)故障的早期預警。通過將大量的農(nóng)業(yè)機械運行數(shù)據(jù)進行整合和分析,可以發(fā)現(xiàn)機械運行中的規(guī)律和趨勢,從而提前預防潛在的故障,保障機械的正常運行。其次,大數(shù)據(jù)技術在農(nóng)業(yè)機械故障診斷上的應用也是十分重要的。通過分析農(nóng)業(yè)機械運行所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),可以識別出不同故障的特征模式,構建故障診斷模型。這樣一來,當農(nóng)業(yè)機械出現(xiàn)故障時,通過與模型的比對,可以快速準確地定位故障原因,為維修提供準確可靠的依據(jù),縮短維修時間,提高維修效率[7]。最后,大數(shù)據(jù)技術還可以通過建立農(nóng)業(yè)機械故障數(shù)據(jù)庫,將農(nóng)業(yè)機械的故障信息進行歸納分類,形成故障知識庫,為維修人員提供查詢和參考,提高維修人員解決故障的能力和效率。在歸納和分析故障信息的過程中,也可以發(fā)現(xiàn)機械設計和制造方面的問題,進而改進和優(yōu)化農(nóng)業(yè)機械的可靠性。

    3.2 基于故障原因升級系統(tǒng)

    首先,大數(shù)據(jù)技術能夠通過收集、存儲和處理大量的農(nóng)業(yè)機械運行數(shù)據(jù),幫助農(nóng)民和技術人員更精確地分析故障原因。通過對農(nóng)業(yè)機械的工作狀態(tài)、運行參數(shù)以及環(huán)境條件等多方面數(shù)據(jù)進行分析,可以發(fā)現(xiàn)潛在的故障風險,提前進行預判,比如通過分析傳感器數(shù)據(jù),可以監(jiān)測機械零部件的工作狀況,識別早期磨損或故障跡象,也可以結合其他機械性能數(shù)據(jù)和操作歷史記錄,找出故障發(fā)生的規(guī)律和原因。其次,通過大數(shù)據(jù)技術的應用,農(nóng)業(yè)機械可以進行改造升級,以提升其可靠性和效率[8]。數(shù)據(jù)分析可以提供有關機械運行狀況和故障情況的深入了解,有助于農(nóng)民和技術人員判斷哪些部件或系統(tǒng)存在潛在問題?;谶@些分析結果,可以對農(nóng)業(yè)機械進行改造升級,替換老化部件、加強結構強度、改善工作流程等,比如通過大數(shù)據(jù)分析,可以發(fā)現(xiàn)某種場景下機械故障率較高,針對這一情況可以進行改進,以提高機械的可靠性。

    3.3 風險評估與管理

    首先,風險評估是通過收集農(nóng)業(yè)機械運行過程中的大量數(shù)據(jù),并進行分析和處理,找出潛在的風險點和故障模式,通過監(jiān)控傳感器收集到的數(shù)據(jù),可以對機械的工作狀態(tài)、振動情況、溫度變化等進行實時監(jiān)測。通過對這些數(shù)據(jù)進行分析,可以發(fā)現(xiàn)機械運行過程中的異常情況和潛在問題,并及時采取措施進行修復或預防性維護,從而減少機械故障的發(fā)生,提高可靠性。其次,風險管理是指對已經(jīng)發(fā)生的風險進行分析和應對,確保機械的可靠性和穩(wěn)定性。通過大數(shù)據(jù)技術,將機械運行時產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進行匯總和分析,形成風險管理數(shù)據(jù)庫[9]。根據(jù)機械故障的類型、頻率、原因,可以建立起相應的風險管理模型,得出各種風險的概率和嚴重程度。最后,大數(shù)據(jù)技術還可以與人工智能相結合,進行風險評估與管理[10]。通過建立模型和算法,自動識別和分析機械運行時的各種異常情況和故障類型,提供快速、精準的故障診斷和處理方案。同時在風險管理過程中,可以利用機器學習算法,通過對歷史故障數(shù)據(jù)的分析,進行預測性維護,提前預警機械故障的發(fā)生,從而避免機械故障帶來的損失和影響。

    4 結語

    綜上所述,大數(shù)據(jù)技術在農(nóng)業(yè)機械發(fā)展與革新中發(fā)揮了重要作用,但也存在諸多問題和挑戰(zhàn),這需要研究人員繼續(xù)深入探討和實踐,盡可能解決問題并應對挑戰(zhàn),使得農(nóng)業(yè)機械達到更好的運轉狀態(tài),為農(nóng)業(yè)發(fā)展作出更大貢獻。

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