随着农业机械化水平的不断提升，农业设备的智能维护需求也日益增加。然而，传统的维护方法存在维护不足或过度维护的问题，导致设备运行成本增加和故障频发。针对农业机械设备中的联合收割机和拖拉机，结合振动分析与神经网络技术，展开了故障诊断与预测性维护的研究。通过实时振动数据的采集与分析，提出了一种智能化的维护策略，以期降低维护成本、提高设备运行稳定性，并提高农业生产的整体效率。