温室电动拖拉机旋耕参数观测器

无高精传感器精准观测

该观测器利用遗传算法优化的神经网络结合强跟踪无迹卡尔曼滤波，在不依赖高精度传感器的条件下，实现了对温室电动拖拉机旋耕作业参数的精准观测，为实际作业提供了可靠的数据支持。

Yang, Hangxu · Liu, Dongmei · 周俊 · Sun, Chenyang

Journal of Engineering Science and Technology Review 2024

参数信息

纵向车速观测平均绝对误差

0.017 m/s

刀辊转速预测平均绝对误差

8.941 rpm

耕深预测平均绝对误差

0.029 m

技术优势

不用买高精度传感器

利用现有的电机驱动器和拉绳传感器数据，通过算法融合即可准确估计旋耕参数，省去额外硬件成本。

观测更准确

纵向车速观测MAE低至0.017 m/s，比传统方法精度提高10%，耕深观测MAE为0.029 m。

转速预测误差小

刀辊转速预测MAE为8.941 rpm，相对传统采集方法提升了46.8%，能更可靠地反映实际作业状态。

应用场景

• 电动拖拉机作业监测：用现有传感器数据实时监测作业状态，省去高精度传感器采购与安装成本。
• 农业机械状态观测：为拖拉机等农机提供准确状态估计，提升作业质量评估的可靠性。
• 旋耕作业参数估计：无需额外设备即可获取旋耕深度、转速等关键参数，便于精准调控作业。