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作者：匡伟祥;
单位：郴州职业技术学院现代装备制造学院;
摘要：拖拉机是农业生产的重要工具，发动机是其核心部件，如发动机出现故障，将会直接影响农业生产效率和产量。为此，提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学，首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题，引入小波阈值去噪的方法；其次，基于卷积神经网络模型，引入一种注意力机制，提高故障诊断准确率，并通过对拖拉机传感器数据进行分析，可以帮助诊断和预测发动机故障；最后，通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率，还能够节约维修成本和提高机器的利用率，具有较高的应用价值。
关键词：拖拉机;;发动机故障诊断;;数据挖掘技术;;机器学习;;特征选择
基金资助：湖南省教育厅科学研究项目(21C0966,XJK20BZY019,ZJB2021004)
