Проект направлен на создание системы мониторинга и прогнозирования состояния специализированного насосного оборудования, используемого в системах орошения. В таких системах используются сложные и дорогостоящие насосы, поэтому для обеспечения своевременного и качественного полива сельскохозяйственных культур необходима их бесперебойная работа. Прототип системы мониторинга был разработан с использованием датчиков температуры и вибрации, которые были подключены к контроллеру Raspberry Pi 4. Предиктивный анализ, извлечение признаков и предварительная обработка данных выполнялись на языке Python в среде Anaconda. Исследование показало, что совместный анализ параметров температуры и вибрации позволяет быстро обнаруживать такие проблемы, как разрегулировка и износ подшипников. Регрессионные модели показали возможность заблаговременного прогнозирования отказов оборудования, а декомпозиция сигналов датчиков позволила выявить долгосрочные тенденции и периодические колебания. Данный метод позволяет повысить надежность полива сельскохозяйственных культур, существенно сократить время простоя и оптимизировать графики технического обслуживания

пороговое значение; метод пересечения гистограммы; дистанционное зондирование; наводнение; логическая сумма, Raspberry Pi 4, регрессионные модели, Python, Anaconda