[发明专利]用于确定尾枪健康的预测性维护系统和方法

说明书

用于预测农业灌溉系统的需要维护的系统，该系统包括枢轴和安装在枢轴上的可移动尾枪。预测性维护系统包括控制器和一个或更多个传感器，一个或更多个传感器被配置为耦合到可移动尾枪并且被配置为与控制器电通信。一个或更多个传感器被配置为生成指示可移动尾枪相对于枢轴随时间的移动和/或定位的电信号。控制器被配置为接收电信号并基于电信号确定可移动尾枪或其一个或更多个部件是否需要维护。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2020年5月14日提交的美国临时专利申请第63/024,721号的权益，其全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本公开涉及灌溉系统，更具体地，涉及用于实现灌溉系统的预测性维护的结构和方法。

背景技术

诸如枢轴、横向移动系统、滴灌系统等的灌溉系统在40次使用中平均每年发生3次故障。这些故障发生在关键的生长阶段，并且在许多情况下，发生在田地的中间。

发明内容

为了限制与灌溉系统故障相关的延迟、增加的成本和其他问题，本公开详述了一种解决方案，该解决方案包括在正常操作期间对灌溉系统进行数字观测，并设置指示异常操作的参数。为了观察这些操作的异常，可以将传感器添加到灌溉系统，以提供数据供算法处理。这些算法可以基于逻辑或基于分析。在某些情况下，可以使用“现成(off theshelf)”的现有操作数据。在某些方面，其他数据源可以在系统外部，例如国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA)天气、地形图、土壤湿度等，或它们的组合。

根据一个方面，提供了灌溉系统的预测性维护系统。农业灌溉系统包括枢轴和安装在枢轴上的可移动尾枪。预测性维护系统包括至少一个传感器，所述至少一个传感器被配置为耦合到可移动尾枪、处理器和存储器。所述至少一个传感器被配置为生成指示所述可移动尾枪的异常操作的信号。存储器包括存储在其上的指令，所述指令在由所述处理器执行时使预测性维护系统接收感测到的信号，确定可移动尾枪的异常操作，以及基于确定的异常操作，通过机器学习模型预测所述可移动尾枪的维护需求。

在本公开的方面，所述指令在由所述处理器执行时还使所述预测性维护系统在显示器上显示可移动尾枪的所预测的维护要求。

在本公开的另一方面，传感器可包括编码器、压力传感器、流量计、磁力计、陀螺仪、加速度计、照相机、姿势传感器、麦克风、激光测距仪、簧片开关、磁开关和/或光开关。

在本公开的另一方面，异常操作的信号可以包括一段时间内相对于枢轴的移动和/或定位的指示。

在本公开的另一方面，异常操作的信号可以基于高于或低于预定阈值的尾枪转动频率。

在本公开的一个方面，传感器可以包括电流传感器、功率传感器、电压传感器或它们的组合。

在本公开的另一方面，指令在由所述处理器执行时，还使预测性维护系统将所预测的维护需求的指示传输到用户设备以用于显示，以及在用户设备的显示器上显示所预测的维护需求的指示。

在本公开的另一方面，机器学习模型可以基于深度学习网络、经典机器学习模型或它们的组合。

在本公开的另一方面，指令在由所述处理器执行时，还使预测性维护系统从气象站、田间土壤湿度传感器、地形和土壤图、温度传感器或国家海洋和大气管理局天气中的至少一个接收数据。

在本公开的一个方面，预测可以基于传感器感测的功率和/或占空比与预期功率和/或占空比的比较。