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摘要
常规的农业机械设备故障诊断系统大多使用噪声诊断方法来对设备的运行情况进行定期诊断，但这种系统在故障诊断中存在误诊与漏诊的情况，严重影响了设备故障诊断的准确性。为解决这个问题，提出农业机械设备故障诊断系统设计。首先进行系统硬件设备和环境设计，选择合适的硬件设备，对其安装位置和布局、电路连接和电源供应进行合理设计。其次对系统软件进行设计，采集并预处理设备故障数据，获取与设备实际运行情况更加接近的数据。利用RNN神经网络结构，建立设备故障诊断模型，多维度诊断设备的运行状况。最后，设计故障诊断数据库，存储并管理得到的故障诊断数据，为下一次诊断及设备运维提供参考依据。根据测试结果可知，新的系统应用后，其故障诊断正确率均在99%以上，最高可达99.8%，系统诊断精度得到了显著提升。
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单位南宁科泰机械设备有限公司; 广西农业职业技术学院
