本發(fā)明涉及收獲機(jī)，具體涉及一種收獲機(jī)作業(yè)速度指令反饋系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、收獲機(jī)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中用于高效收割作物的核心設(shè)備，通過集成割臺(tái)、輸送帶、脫粒裝置等結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)作物切割、輸送、脫粒和儲(chǔ)存的一體化作業(yè)，廣泛應(yīng)用于小麥、水稻、玉米等作物，大幅提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低了人力依賴。
2、現(xiàn)有收獲機(jī)主要依賴機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)：驅(qū)動(dòng)輪驅(qū)動(dòng)整機(jī)移動(dòng)，撥禾輪將作物引導(dǎo)至割臺(tái)切割，切斷的作物經(jīng)輸送帶運(yùn)送至脫粒裝置完成脫粒，籽粒儲(chǔ)存后輸出，秸稈經(jīng)篩網(wǎng)分離排出；作業(yè)過程中，速度控制和部件協(xié)調(diào)多基于人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)節(jié)，例如通過手動(dòng)調(diào)整傳動(dòng)比或臨時(shí)改變行駛速度以適應(yīng)作物密度變化。
3、現(xiàn)有收獲機(jī)存在顯著缺陷：其一，喂入量監(jiān)測依賴傳統(tǒng)機(jī)械傳感器，易受部件磨損和測量誤差影響，數(shù)據(jù)滯后且誤差大；其二，缺乏智能化控制，無法根據(jù)作物密度實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)作業(yè)速度和部件轉(zhuǎn)速，導(dǎo)致堵塞、脫粒不徹底等問題頻發(fā)；其三，系統(tǒng)穩(wěn)定性差，單一傳感器故障即引發(fā)作業(yè)中斷，維修成本高昂；例如，當(dāng)輸送帶壓力傳感器失效時(shí)，系統(tǒng)無法自動(dòng)切換至備用監(jiān)測模式，造成喂入量失控，嚴(yán)重影響作業(yè)連續(xù)性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供一種收獲機(jī)作業(yè)速度指令反饋系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中喂入量監(jiān)測依賴傳統(tǒng)機(jī)械傳感器，易受部件磨損和測量誤差影響，數(shù)據(jù)滯后且誤差大的技術(shù)問題。
2、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題可以通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：
3、一種收獲機(jī)作業(yè)速度指令反饋系統(tǒng)，包括喂入量監(jiān)測模塊、控制器和轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模塊；所述喂入量監(jiān)測模塊采用多模態(tài)傳感融合技術(shù)，整合機(jī)械力學(xué)傳感器組和光學(xué)傳感器組，通過transformer架構(gòu)實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析；所述控制器內(nèi)置強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和pid控制策略，接收喂入量監(jiān)測模塊的數(shù)據(jù)并動(dòng)態(tài)生成目標(biāo)作業(yè)速度及各部件目標(biāo)轉(zhuǎn)速，其中強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法以收獲效率最大化、糧食損失最小化為優(yōu)化目標(biāo)，transformer模塊處理歷史作業(yè)數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)以優(yōu)化控制策略；所述轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模塊基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型與pid控制器協(xié)同工作，所述多智能體模型中每個(gè)智能體對(duì)應(yīng)撥禾輪、輸送帶或滾筒，通過transformer優(yōu)化智能體間通信，實(shí)現(xiàn)多部件轉(zhuǎn)速耦合關(guān)系的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。
4、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述喂入量監(jiān)測模塊的數(shù)據(jù)融合單元工作流程包括：當(dāng)傳統(tǒng)機(jī)械式傳感器數(shù)據(jù)誤差超過預(yù)設(shè)閾值時(shí)，自動(dòng)切換至光學(xué)傳感器數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取激光雷達(dá)點(diǎn)云特征，并利用transformer的自注意力機(jī)制融合時(shí)間序列扭矩?cái)?shù)據(jù)與空間點(diǎn)云數(shù)據(jù)，輸出喂入量預(yù)測值且誤差≤5％。
5、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述系統(tǒng)適用于小麥、水稻、玉米和大豆收獲場景，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整作業(yè)速度使糧食損失率降低5％-8％，并減少維修成本30％-40％。
6、一種收獲機(jī)作業(yè)速度控制方法，包括收獲機(jī)體；所述收獲機(jī)體的前端鉸接有割臺(tái)；所述割臺(tái)前上方安裝有撥禾輪；所述收獲機(jī)體底部兩側(cè)對(duì)稱安裝有驅(qū)動(dòng)輪；所述割臺(tái)后方設(shè)置有傳送帶；所述收獲機(jī)體的中部固接有脫粒裝置，脫粒裝置通過傳送帶與發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力輸出端聯(lián)動(dòng)，其出口與機(jī)體后部的儲(chǔ)存?zhèn)}銜接；實(shí)時(shí)采集傳統(tǒng)傳感器與光學(xué)傳感器的喂入量數(shù)據(jù)，通過transformer架構(gòu)融合多源數(shù)據(jù)并預(yù)測未來喂入量趨勢(shì)，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成目標(biāo)作業(yè)速度及各部件目標(biāo)轉(zhuǎn)速，通過pid控制器實(shí)現(xiàn)單部件閉環(huán)調(diào)節(jié)，同時(shí)通過多智能體模型協(xié)調(diào)驅(qū)動(dòng)輪、撥禾輪與傳送帶的轉(zhuǎn)速耦合關(guān)系，其中多智能體間通過transformer優(yōu)化通信邏輯，動(dòng)態(tài)響應(yīng)農(nóng)作物密度變化，確保驅(qū)動(dòng)輪行駛速度、撥禾輪旋轉(zhuǎn)速度與傳送帶輸送速度的匹配，避免作物堆積或脫粒不徹底。
7、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述多智能體模型的協(xié)同控制包括：每個(gè)智能體獨(dú)立控制一個(gè)傳動(dòng)部件，驅(qū)動(dòng)輪智能體根據(jù)行駛速度調(diào)整傳送帶轉(zhuǎn)速，撥禾輪智能體通過transformer接收全局作業(yè)狀態(tài)信息，實(shí)時(shí)優(yōu)化轉(zhuǎn)速與行駛速度的匹配關(guān)系，確保喂入量穩(wěn)定。
8、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述控制器內(nèi)置故障容錯(cuò)機(jī)制，當(dāng)傳統(tǒng)傳感器組中任一傳感器數(shù)據(jù)異常時(shí)，自動(dòng)切換至光學(xué)傳感器主導(dǎo)的監(jiān)測模式，并通過深度學(xué)習(xí)算法補(bǔ)償數(shù)據(jù)偏差，維持系統(tǒng)連續(xù)運(yùn)行。
9、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模塊的pid控制器參數(shù)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化，結(jié)合多智能體模型的歷史作業(yè)數(shù)據(jù)，自適應(yīng)調(diào)整比例、積分、微分系數(shù)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速控制精度±5r/min。
10、作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述transformer架構(gòu)采用多頭自注意力機(jī)制，頭數(shù)設(shè)置為8，輸入數(shù)據(jù)包括傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)、點(diǎn)云空間特征及歷史故障記錄，輸出為融合后的喂入量預(yù)測值及控制指令。
11、本發(fā)明的有益效果：通過多模態(tài)傳感融合與智能算法協(xié)同控制，顯著提升收獲機(jī)性能：喂入量監(jiān)測精度提高20％-30％，糧食損失率降低5％-8％，減少因堵塞和脫粒不徹底導(dǎo)致的糧食浪費(fèi)；系統(tǒng)內(nèi)置故障容錯(cuò)機(jī)制，當(dāng)傳統(tǒng)傳感器異常時(shí)自動(dòng)切換至光學(xué)監(jiān)測，維修成本減少30％-40％；強(qiáng)化學(xué)習(xí)與多智能體模型動(dòng)態(tài)優(yōu)化驅(qū)動(dòng)輪、撥禾輪及傳送帶的轉(zhuǎn)速耦合關(guān)系，作業(yè)速度控制精度達(dá)±0.5km/h，設(shè)備穩(wěn)定性提升40％-50％，同時(shí)延長關(guān)鍵部件使用壽命，推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化向高效、智能、低耗方向。
1.一種收獲機(jī)作業(yè)速度指令反饋系統(tǒng)，其特征在于包括喂入量監(jiān)測模塊、控制器和轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模塊；所述喂入量監(jiān)測模塊采用多模態(tài)傳感融合技術(shù)，整合機(jī)械力學(xué)傳感器組和光學(xué)傳感器組，通過transformer架構(gòu)實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析；所述控制器內(nèi)置強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和pid控制策略，接收喂入量監(jiān)測模塊的數(shù)據(jù)并動(dòng)態(tài)生成目標(biāo)作業(yè)速度及各部件目標(biāo)轉(zhuǎn)速，其中強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法以收獲效率最大化、糧食損失最小化為優(yōu)化目標(biāo)，transformer模塊處理歷史作業(yè)數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)以優(yōu)化控制策略；所述轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模塊基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型與pid控制器協(xié)同工作，所述多智能體模型中每個(gè)智能體對(duì)應(yīng)撥禾輪、輸送帶或滾筒，通過transformer優(yōu)化智能體間通信，實(shí)現(xiàn)多部件轉(zhuǎn)速耦合關(guān)系的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于所述喂入量監(jiān)測模塊的數(shù)據(jù)融合單元工作流程包括：當(dāng)傳統(tǒng)機(jī)械式傳感器數(shù)據(jù)誤差超過預(yù)設(shè)閾值時(shí)，自動(dòng)切換至光學(xué)傳感器數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取激光雷達(dá)點(diǎn)云特征，并利用transformer的自注意力機(jī)制融合時(shí)間序列扭矩?cái)?shù)據(jù)與空間點(diǎn)云數(shù)據(jù)，輸出喂入量預(yù)測值且誤差≤5％。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于所述系統(tǒng)適用于小麥、水稻、玉米和大豆收獲場景，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整作業(yè)速度使糧食損失率降低5％-8％，并減少維修成本30％-40％。
4.一種基于權(quán)利要求1-3任一所述系統(tǒng)的收獲機(jī)作業(yè)速度控制方法，其特征在于包括收獲機(jī)體(1)；所述收獲機(jī)體(1)的前端鉸接有割臺(tái)(4)；所述割臺(tái)(4)前上方安裝有撥禾輪(3)；所述收獲機(jī)體(1)底部兩側(cè)對(duì)稱安裝有驅(qū)動(dòng)輪(2)；所述割臺(tái)(4)后方設(shè)置有傳送帶(5)；所述收獲機(jī)體(1)的中部固接有脫粒裝置(6)，脫粒裝置(6)通過傳送帶與發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力輸出端聯(lián)動(dòng)，其出口與機(jī)體后部的儲(chǔ)存?zhèn)}銜接；實(shí)時(shí)采集傳統(tǒng)傳感器與光學(xué)傳感器的喂入量數(shù)據(jù)，通過transformer架構(gòu)融合多源數(shù)據(jù)并預(yù)測未來喂入量趨勢(shì)，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成目標(biāo)作業(yè)速度及各部件目標(biāo)轉(zhuǎn)速，通過pid控制器實(shí)現(xiàn)單部件閉環(huán)調(diào)節(jié)，同時(shí)通過多智能體模型協(xié)調(diào)驅(qū)動(dòng)輪、撥禾輪與傳送帶的轉(zhuǎn)速耦合關(guān)系，其中多智能體間通過transformer優(yōu)化通信邏輯，動(dòng)態(tài)響應(yīng)農(nóng)作物密度變化，確保驅(qū)動(dòng)輪行駛速度、撥禾輪旋轉(zhuǎn)速度與傳送帶輸送速度的匹配，避免作物堆積或脫粒不徹底。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的收獲機(jī)作業(yè)速度控制方法，其特征在于所述多智能體模型的協(xié)同控制包括：每個(gè)智能體獨(dú)立控制一個(gè)傳動(dòng)部件，驅(qū)動(dòng)輪智能體根據(jù)行駛速度調(diào)整傳送帶轉(zhuǎn)速，撥禾輪智能體通過transformer接收全局作業(yè)狀態(tài)信息，實(shí)時(shí)優(yōu)化轉(zhuǎn)速與行駛速度的匹配關(guān)系，確保喂入量穩(wěn)定。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于所述控制器內(nèi)置故障容錯(cuò)機(jī)制，當(dāng)傳統(tǒng)傳感器組中任一傳感器數(shù)據(jù)異常時(shí)，自動(dòng)切換至光學(xué)傳感器主導(dǎo)的監(jiān)測模式，并通過深度學(xué)習(xí)算法補(bǔ)償數(shù)據(jù)偏差，維持系統(tǒng)連續(xù)運(yùn)行。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于所述轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)模塊的pid控制器參數(shù)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化，結(jié)合多智能體模型的歷史作業(yè)數(shù)據(jù)，自適應(yīng)調(diào)整比例、積分、微分系數(shù)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速控制精度±5r/min。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于所述transformer架構(gòu)采用多頭自注意力機(jī)制，頭數(shù)設(shè)置為8，輸入數(shù)據(jù)包括傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)、點(diǎn)云空間特征及歷史故障記錄，輸出為融合后的喂入量預(yù)測值及控制指令。