一种基于嵌入式的收割机割台集成控制系统的制作方法

本发明属于收割机技术领域，尤其涉及一种基于嵌入式的收割机割台集成控制系统。

背景技术

收割机它是一体化收割农作物的机械。一次性完成收割、输送、脱粒、清选，并将谷粒集中到粮箱，然后在通过卸粮搅龙将粮食输送到运输车上。也可用人工收割，将稻、麦等作物的禾秆铺放在田间，然后再用谷物收获机械进行捡拾脱粒。收获稻、麦等谷类作物子粒和秸秆的作物收获机械。包括收割机、割晒机、割捆机、谷物联合收割机和谷物脱粒机等。谷物收获机械是在各种收割、脱粒工具的基础上发展起来的；然而，现有收割机无法准确测量收割机对农作物的喂入量，不利于对收割机量的准确掌握；同时不能对农作物成份含量进行测量，需要在实验室完成，费时、费力和浪费。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有收割机无法准确测量收割机对农作物的喂入量，不利于对收割机量的准确掌握；同时不能对农作物成份含量进行测量，需要在实验室完成，费时、费力和浪费。

现有技术中不能做提高节能减排；阴雨天、雾天等回波干扰下，收割机割台集成控制系统不能得到精准定位；不能对鼓风机进行温度补偿，使得鼓风机易外界温度的影响。

现有技术中，监测发动机功率数据信息有很多方法，而现有特征提取技术中，都是在已有单目标优化技术的基础上，将最小化特征子集的规模作为另一个优化目标，但是特征子集的规模是一个离散目标，通常求得的解集中每个特征规模下只能对应一个解，这使得规模相同但具体特征不同的其它特征子集无法被发现。而这些特征子集维数也对于信号特征提取也是有用的。此外，多目标特征选择算法最终得到的是一系列的折中解，需要从中选取性能优良的解，但目前可用的无监督方法还较少。主要的难度在于：所设计的特征子集评价函数和搜索策略未能考虑特征子集的冗余性和相关性；评价准则也未考虑特征子集的维数的选取对分类有效性的影响；多目标优化算法的pareto解集中无监督的方式提取特征维数与特征子集的重要度排序仍未解决。造成发动机功率数据监测误差率高，不能有效保证发动机使用寿命。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于嵌入式的收割机割台集成控制系统。

本发明是这样实现的，一种基于嵌入式的收割机割台集成控制方法，包括：

通过功率监测模块监测发动机功率数据信息；

利用相关度和冗余度的概念定义一组最小化的目标函数，用以评价发动机功率数据信号特征子集的质量；其中相关度倾向保留所有与数据结构关联紧密的特征，而冗余度则会排除与已选特征相关度高的特征；二者作为微粒群算法的适应度函数；

相关度目标采用熵度量指标，如下：

sij＝exp(-adij),

其中，n是发动机功率数据信号数据样本的个数；a是权重系数，dij是样本i和样本j在x所表示的特征子集下的欧式距离；da表示所有样本在全空间下欧式距离的平均值。sij的取值必须归一化到[0，1]；当选择的特征子集合理时，样本i和样本j若属于同类，则sij的取值很小，反之越大；从而f1(x)选取最小值；

冗余度目标则利用相关系数，当相关系数绝对值越小，特征子集所包含的冗余越小；目标函数如下：

其中，nx表示发动机功率数据信号特征子集的个数；d是总的特征个数；xj和xk分别表示x中第j个和第k个元素的取值；bij表示第i个样本在第j个特征上的取值，baj表示所有样本在第j个特征上的均值；在特征子集规模确定时，冗余度小的特征子集对应的目标函数f2(x)越小；

通过喂入量监测模块测量收割机农作物喂入量数据信息；喂入量监测模块测量的信号模型表示为：

r(t)＝x1(t)+x2(t)+…+xn(t)+v(t)

其中，xi(t)为时频重叠信号的各个信号分量，各分量信号独立不相关，n为时频重叠信号分量的个数，θki表示对各个信号分量载波相位的调制，fci为载波频率，aki为第i个信号在k时刻的幅度，tsi为码元长度；

通过谷物成份监测模块测量农作物成份含量数据信息；

主控模块根据定位模块获取收割机的位置数据信息；

通过鼓风模块利用鼓风机对收割农作物杂物进行吹风去除；

通过数据存储模块存储监测的数据信息；

通过显示模块显示监测的数据信息。

进一步，功率监测模块监测发动机功率数据信息中，进一步包括：

采用pid闭环控制，pid的参数根据不同的波型进行相应调整；

δn＝n0-n

式中：δn为实际转速与期望转速差值；

kp1、ti1、td1、kp2、ti2、td2为p、i、d参数调整的两组设定值；k为期望转速值。

进一步，在pid控制的基础上引入负载预测优化转速控制；利用辅助液压马达在动力传递环节中较高的动态响应系数，对扭矩变化进行快速补偿，避免发动机转速突变状况产生，同时，结合pid控制方法产生的斜盘倾角信号，获得最终的辅助液压马达斜盘倾角信号，公式为

式中：β为辅助液压马达最终的排量信号；

β1为负载预测后获得的排量信号；

β2为pid控制获得的排量信号；

定位模块获取收割机的位置数据信息中，建立回干扰下收割机割台集成控制系统的gps定位模型，具体包括：

步骤一：建立gps定位系统状态转移矩阵：

利用下式表示雨天回波干扰下的车辆gps定位系统状态方程和观测方程：

式中，为k时刻的n维状态向量；

z(k)为k时刻的m维观测向量；

w(k-1)为系统k-1时刻的噪声；

v(k)为系统k时刻的m维观测噪声；

φ(k，k-1)为k-1到k时刻的系统一步转移矩阵；

h(k)+为k时刻的观测矩阵；

γ(k-1)为系统噪声矩阵，表述为k-1时刻到k时刻受噪声影响的系统状态；

选取车辆gps定位系统的状态变量，利用下式进行表示为：

式中，x、y、z为3个坐标轴方向上的位置、速度、加速度分量，εx、εy、εz为阴雨天、雾天等天气下的回波信号干扰形成的各种误差在3个坐标轴方向造成的总位置误差，可用一阶马尔可夫过程等效，

分别代表马尔可夫过程的相关时间常数，υx、υy、υz则代表系统的高斯白噪声；

采用分散卡尔曼滤波技术依次的对3个轴向的状态变量进行处理，利用下式表示处理后以x轴向为例的系统状态变量

依据上述方法可以获取x轴向上自适应扩展卡尔曼滤波方程，利用下式表述为

式中，φ1x(k)代表卡尔曼滤波增益，

代表k-1时刻的系统离散状态；

利用下式表述阴雨天、雾天等天气下回波干扰下的车辆gps定位系统状态转移矩阵

式中，τ代表与车辆加速度相关时间常数；

步骤二：收割机割台gps定位建模的实现：

通过对阴雨天、雾天天气下回波干扰下的车辆gps定位的性能及误差分析，获取的x轴向上自适应扩展卡尔曼滤波方程为基础，建立车辆gps定位系统的位置观测矩阵，利用下式表示为

式中，δpe、δpn、δph分别对应东向、北向、南向的3个切平面位置误差，代表3个位置方向的加速度计零偏差，δve，δvn，δvh则分别表示为3个方向上的陀螺常值误差；

利用下式对各个位置方向的残差量进行预处理，获取ek代表的协方差值和代表的残差量平均值：

式中，n代表残差观测值的数量。

获取收割机割台gps定位系统的权值矩阵，则利用下式消除阴雨天、雾天天气下回波干扰下的收割机割台定位的异常数据，建立由μk和μp代表的车辆gps定位系统的权值矩阵；

建立阴雨天、雾天天气下回波干扰下的收割机割台gps定位优化模型：

式中，μp(k/k-1)为系统全部状态的全局最优估计，

为系统观测量与状态变量的关系；

鼓风模块，嵌入式的收割机割台集成控制系统由鼓风机温度补偿优化建模对环境变化进行补偿；

由相似定律，风机进气状态变化时，相似条件满足d1＝d2、n1＝n2、ρ1≠ρ2，其中d为叶轮直径，m；n为转速，r/min；q为容积流量，m³/h；p为风机全压，pa；ρ为空气密度，kg/m³；相似三定律为

设在不考虑进气湿度的情况下，若标准进气状态的鼓风机全压为p，空气密度为ρ0；非标准状态下的空气密度为ρs，鼓风机全压为ps，则全压关系有

鼓风机的进气状态就是当地的大气状态，根据理想气体状态方程

p＝ρrt有

式中pk，ρs，ts是风机在使用条件下的当地大气压、空气密度和温度；得

根据相似理论将使用条件(pk，ts)下的风机全压p变换为标准进气状态(p0，t0)下的风机全压ps；ks称为鼓风机的风压修正系数，在实际大气状态下，大气相对湿度影响风机鼓风量，风量修正系数ks'为

φ—大气相对湿度，％；

ph—气温ts时饱和蒸汽压，pa；

某地气压变化不大，上述风压修正系数ks和风量修正系数ks'在实际应用中为固定值。

本发明的另一目的在于提供一种计算机程序，所述计算机程序运行所述的基于嵌入式的收割机割台集成控制方法。

本发明的另一目的在于提供一种终端，所述终端至少搭载实现所述基于嵌入式的收割机割台集成控制方法的控制器。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于嵌入式的收割机割台集成控制方法。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于嵌入式的收割机割台集成控制方法的基于嵌入式的收割机割台集成控制系统，所述基于嵌入式的收割机割台集成控制系统包括：

功率监测模块，与主控模块连接，用于监测发动机功率数据信息；

喂入量监测模块，与主控模块连接，用于测量收割机农作物喂入量数据信息；

谷物成份监测模块，与主控模块连接，用于测量农作物成份含量数据信息；

主控模块，与功率监测模块、喂入量监测模块、谷物成份监测模块、定位模块、鼓风模块、数据存储模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作；

定位模块，与主控模块连接，用于通过gps定位器获取收割机的位置数据信息；

鼓风模块，与主控模块连接，用于通过鼓风机对收割农作物杂物进行吹风去除；

数据存储模块，与主控模块连接，用于存储监测的数据信息；

显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示监测的数据信息。

本发明的另一目的在于提供一种基于嵌入式的收割机，所述基于嵌入式的收割机至少搭载所述的基于嵌入式的收割机割台集成控制系统。

本发明的另一目的在于提供一种信息处理终端，所述信息处理终端至少集成权利要求8所述的基于嵌入式的收割机割台集成控制系统。

本发明的优点及积极效果为：

本发明通过喂入量监测模块实时监测割台搅龙动力轴的圆周速度和功率、谷物籽粒流量以及排草口茎秆流量，采用多传感器信息融合算法，推算出当前联合收割机的喂入量。车载监测控制器可以有效的给驾驶员以直观的信息，使驾驶员对实时喂入量大小精确了解；同时通过谷物成份监测模块采用近红外光谱传感器，对采样样品不需预处理并实现无损检测，具有分析速度快、信噪比高等优点。先在实验室内完成预测模型的，解决了现有常规方法只能在实验室完成，费时、费力和浪费的问题，结合联合收割机可以实时检测收获作物的蛋白质和含水率等信息；以及将近红外光谱传感器谷物安装在联合收割机的出粮搅龙或出粮口处，可以和现有的测产等地理信息位置系统对接形成蛋白质和含水率的处方信息图，免去了中间环节，提高了地理信息位置系统中的谷物蛋白质和含水率信息的准确度和实时性。

本发明选定转速后，维持目标转速的稳定，有利于发动机高效燃油消耗，提高节能减排效果；实现阴雨天、雾天等回波干扰下，收割机割台集成控制系统得到精准定位；实现鼓风机的温度补偿，使得鼓风机避免外界温度的影响。

本发明用于无监督的多目标雷达辐射源信号特征选择问题。既保留了多目标粒子群优化算法的快速收敛性,又使解集具备较好的多样性。随后,使用kut与zdt系列测试函数,将算法与mopso、spea2、pesa2算法进行对比测试。在时间复杂度o(n²+nr)的情况下，以igd指标作为评价各算法性能，mopso收敛精度提高了8％，同时本发明可以快速收敛于真实pareto前沿,所提出的算法是可行和有效的。实验表明，在snr从4db每隔2db变化到20db，选取不同参数的bpsk、lfm和nlfm七种信号，经过多目标特征选择后所选取的特征子集与最优特征维数为3，运用fcm进行的平均聚类准确性为98％。

本发明的粒子群算法多目标特征选择所提取的重要特征子集在snr＝5db以上表现出良好的可聚类性,信号之间明显可分,边界清晰无交叠,可以简化分选器的设计,提高分选识别率,有利于工程应用。最后采用传统的fcm聚类算法对信号特征子集(选取最重要的前5个)进行独立多次测试，本发明提出的算法的具有较高98.25％的分选识别率。

通过喂入量监测模块测量收割机农作物喂入量数据信息；喂入量监测模块测量的信号模型表示为：

r(t)＝x1(t)+x2(t)+…+xn(t)+v(t)

可获得收割机农作物喂入量数据，为设备正常运行提供了条件。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于嵌入式的收割机割台集成控制系统结构框图。

图中：1、功率监测模块；2、喂入量监测模块；3、谷物成份监测模块；4、主控模块；5、定位模块；6、鼓风模块；7、数据存储模块；8、显示模块。

图2本发明实施例提供的定位模块定位方法流程图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

本发明未公开的方法，可采用现有技术进行。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明提供的基于嵌入式的收割机割台集成控制系统包括：功率监测模块1、喂入量监测模块2、谷物成份监测模块3、主控模块4、定位模块5、鼓风模块6、数据存储模块7、显示模块8。

功率监测模块1，与主控模块4连接，用于监测发动机功率数据信息；

喂入量监测模块2，与主控模块4连接，用于测量收割机农作物喂入量数据信息；

谷物成份监测模块3，与主控模块4连接，用于测量农作物成份含量数据信息；

主控模块4，与功率监测模块1、喂入量监测模块2、谷物成份监测模块3、定位模块5、鼓风模块6、数据存储模块7、显示模块8连接，用于控制各个模块正常工作；

定位模块5，与主控模块4连接，用于通过gps定位器获取收割机的位置数据信息；

鼓风模块6，与主控模块4连接，用于通过鼓风机对收割农作物杂物进行吹风去除；

数据存储模块7，与主控模块4连接，用于存储监测的数据信息；

显示模块8，与主控模块4连接，用于通过显示器显示监测的数据信息。

本发明工作时，通过功率监测模块1监测发动机功率数据信息；通过喂入量监测模块2测量收割机农作物喂入量数据信息；通过谷物成份监测模块3测量农作物成份含量数据信息；主控模块4根据定位模块5获取收割机的位置数据信息；通过鼓风模块6利用鼓风机对收割农作物杂物进行吹风去除；通过数据存储模块7存储监测的数据信息；通过显示模块8显示监测的数据信息。

下面结合具体分析对本发明作进一步描述。

本发明实施例提供的基于嵌入式的收割机割台集成控制方法，包括：

通过功率监测模块监测发动机功率数据信息；

利用相关度和冗余度的概念定义一组最小化的目标函数，用以评价发动机功率数据信号特征子集的质量；其中相关度倾向保留所有与数据结构关联紧密的特征，而冗余度则会排除与已选特征相关度高的特征；二者作为微粒群算法的适应度函数；

相关度目标采用熵度量指标，如下：

sij＝exp(-adij),

其中，n是发动机功率数据信号数据样本的个数；a是权重系数，dij是样本i和样本j在x所表示的特征子集下的欧式距离；da表示所有样本在全空间下欧式距离的平均值。sij的取值必须归一化到[0，1]；当选择的特征子集合理时，样本i和样本j若属于同类，则sij的取值很小，反之越大；从而f1(x)选取最小值；

冗余度目标则利用相关系数，当相关系数绝对值越小，特征子集所包含的冗余越小；目标函数如下：

其中，nx表示发动机功率数据信号特征子集的个数；d是总的特征个数；xj和xk分别表示x中第j个和第k个元素的取值；bij表示第i个样本在第j个特征上的取值，baj表示所有样本在第j个特征上的均值；在特征子集规模确定时，冗余度小的特征子集对应的目标函数f2(x)越小；

通过喂入量监测模块测量收割机农作物喂入量数据信息；喂入量监测模块测量的信号模型表示为：

r(t)＝x1(t)+x2(t)+…+xn(t)+v(t)

其中，xi(t)为时频重叠信号的各个信号分量，各分量信号独立不相关，n为时频重叠信号分量的个数，θki表示对各个信号分量载波相位的调制，fci为载波频率，aki为第i个信号在k时刻的幅度，tsi为码元长度；

通过谷物成份监测模块测量农作物成份含量数据信息；

主控模块根据定位模块获取收割机的位置数据信息；

通过鼓风模块利用鼓风机对收割农作物杂物进行吹风去除；

通过数据存储模块存储监测的数据信息；

通过显示模块显示监测的数据信息。

功率监测模块监测发动机功率数据信息中，进一步包括：

采用pid闭环控制，pid的参数根据不同的波型进行相应调整；

δn＝n0-n

式中：δn为实际转速与期望转速差值；

kp1、ti1、td1、kp2、ti2、td2为p、i、d参数调整的两组设定值；k为期望转速值。

在pid控制的基础上引入负载预测优化转速控制；利用辅助液压马达在动力传递环节中较高的动态响应系数，对扭矩变化进行快速补偿，避免发动机转速突变状况产生，同时，结合pid控制方法产生的斜盘倾角信号，获得最终的辅助液压马达斜盘倾角信号，公式为

式中：β为辅助液压马达最终的排量信号；

β1为负载预测后获得的排量信号；

β2为pid控制获得的排量信号；

如图2，定位模块获取收割机的位置数据信息中，建立回干扰下收割机割台集成控制系统的gps定位模型，具体包括：

s101：建立gps定位系统状态转移矩阵；

s102：收割机割台gps定位建模的实现。

步骤s101中：建立gps定位系统状态转移矩阵：

利用下式表示雨天回波干扰下的车辆gps定位系统状态方程和观测方程：

式中，为k时刻的n维状态向量；

z(k)为k时刻的m维观测向量；

w(k-1)为系统k-1时刻的噪声；

v(k)为系统k时刻的m维观测噪声；

φ(k，k-1)为k-1到k时刻的系统一步转移矩阵；

h(k)+为k时刻的观测矩阵；

γ(k-1)为系统噪声矩阵，表述为k-1时刻到k时刻受噪声影响的系统状态；

选取车辆gps定位系统的状态变量，利用下式进行表示为：

式中，x、y、z为3个坐标轴方向上的位置、速度、加速度分量，

εx、εy、εz为阴雨天、雾天等天气下的回波信号干扰形成的各种误差在3个坐标轴方向造成的总位置误差，可用一阶马尔可夫过程等效，

分别代表马尔可夫过程的相关时间常数，υx、υy、υz则代表系统的高斯白噪声；

采用分散卡尔曼滤波技术依次的对3个轴向的状态变量进行处理，利用下式表示处理后以x轴向为例的系统状态变量

依据上述方法可以获取x轴向上自适应扩展卡尔曼滤波方程，利用下式表述为

式中，φ1x(k)代表卡尔曼滤波增益，

代表k-1时刻的系统离散状态；

利用下式表述阴雨天、雾天等天气下回波干扰下的车辆gps定位系统状态转移矩阵

式中，τ代表与车辆加速度相关时间常数；

步骤s102中：收割机割台gps定位建模的实现：

通过对阴雨天、雾天天气下回波干扰下的车辆gps定位的性能及误差分析，获取的x轴向上自适应扩展卡尔曼滤波方程为基础，建立车辆gps定位系统的位置观测矩阵，利用下式表示为

式中，δpe、δpn、δph分别对应东向、北向、南向的3个切平面位置误差，代表3个位置方向的加速度计零偏差，δve，δvn，δvh则分别表示为3个方向上的陀螺常值误差；

利用下式对各个位置方向的残差量进行预处理，获取ek代表的协方差值和代表的残差量平均值：

式中，n代表残差观测值的数量。

获取收割机割台gps定位系统的权值矩阵，则利用下式消除阴雨天、雾天天气下回波干扰下的收割机割台定位的异常数据，建立由μk和μp代表的车辆gps定位系统的权值矩阵；

建立阴雨天、雾天天气下回波干扰下的收割机割台gps定位优化模型：

式中，μp(k/k-1)为系统全部状态的全局最优估计，

为系统观测量与状态变量的关系；

本发明实施例提供的鼓风模块，嵌入式的收割机割台集成控制系统由鼓风机温度补偿优化建模对环境变化进行补偿；

由相似定律，风机进气状态变化时，相似条件满足d1＝d2、n1＝n2、ρ1≠ρ2，其中d为叶轮直径，m；n为转速，r/min；q为容积流量，m³/h；p为风机全压，pa；ρ为空气密度，kg/m³；相似三定律为

设在不考虑进气湿度的情况下，若标准进气状态的鼓风机全压为p，空气密度为ρ0；非标准状态下的空气密度为ρs，鼓风机全压为ps，则全压关系有

鼓风机的进气状态就是当地的大气状态，根据理想气体状态方程p＝ρrt有

式中pk，ρs，ts是风机在使用条件下的当地大气压、空气密度和温度；得

根据相似理论将使用条件(pk，ts)下的风机全压p变换为标准进气状态(p0，t0)下的风机全压ps；ks称为鼓风机的风压修正系数，在实际大气状态下，大气相对湿度影响风机鼓风量，风量修正系数ks'为

φ—大气相对湿度，％；

ph—气温ts时饱和蒸汽压，pa；

某地气压变化不大，上述风压修正系数ks和风量修正系数ks'在实际应用中为固定值。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。