DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.03.014
作 者：关似玉（三河市职业技术教育中心（三河开放大学），河北 廊坊 065200）
摘 要：【目的】为解决农业机械在复杂农田作业条件下易发生突发性与隐蔽性故障、传统诊断效率低、维修依赖经验等问题，提出一种融合多源数据采集、智能诊断与精准修复的集成化技术体系，旨在提升故障处理的准确性与修复作业的规范性，从而提高设备运行稳定性与作业连续性。【方法】在动力、液压及电控等关键系统布设多类型传感器采集高频工况数据，结合特征建模和支持向量机-深度神经网络混合算法实现故障类型与位置的精准识别，并基于诊断结果生成针对性修复策略，加载标准化工艺模板并引入质量控制机制，形成闭环修复流程。【结果】在联合收割机试验验证中，系统故障诊断准确率超过93%，修复时间控制在40 min以内，修复后振动RMS降低幅度与液压压力波动减小幅度均超过55%，油温恢复率为85%左右。【结论】该体系可有效提升农业机械的故障处理效率与作业稳定性，为农业装备智能化运维提供可推广的方案。
关键词：农业机械；智能诊断；精准修复；特征建模
引文信息：[1]关似玉.农业机械智能故障诊断与精准修复策略研究[J].南方农机，2026，57(3)：49-52.
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