Predictive Maintenance for Agricultural Vehicles: Impact of GIS Data on LSTM-Based RUL Prediction

Антон Шихмат; Верес Верес

Прогнозне Обслуговування Сільськогосподарської Техніки: Вплив Геопросторових Даних на Передбачення Залишкового Ресурсу з Використанням LSTM

Автор(и)

Антон Шихмат кафедра комп'ютеризованих систем автоматики, Національний університет “Львівська політехніка” https://orcid.org/0000-0003-1732-7408
Верес Верес кафедра комп'ютеризованих систем автоматики, Національний університет “Львівська політехніка” https://orcid.org/0000-0002-2312-2575

Ключові слова:

Сільськогосподарська техніка, ГІС, IoT, LSTM, Прогнозне обслуговування, RUL

Анотація

У даному дослідженні представлено модель прогнозного обслуговування сільськогосподарської техніки, яка використовує телеметрію, історію обслуговування та геопросторові дані (погода, рельєф) у двошаровій нейронній мережі LSTM для оцінки залишкового ресурсу (RUL). Результати показують, що врахування геопросторових даних покращує прогнозування RUL для двигуна та трансмісії. Отримані висновки підкреслюють важливість врахування навколишнього середовища для підвищення ефективності прогнозного обслуговування