水稻秸秆还田大型旋耕机耕作阻力感知与深度智能控制

1. 耕作阻力感知系统设计与实现

1.1 阻力传感单元选型与布局设计

针对水稻秸秆还田环境（泥水飞溅、秸秆缠绕、剧烈振动）的特殊性，传感单元的选型首要考虑高可靠性、强环境适应性和抗干扰能力。在关键受力部位（如刀轴轴承座、传动轴、悬挂提升臂、机架关键梁）部署高精度应变式扭矩传感器、三维力传感器和压力传感器。刀轴扭矩传感器直接反映切削秸秆和土壤的核心阻力；悬挂提升臂力传感器间接反映整机工作阻力；机架应变片监测整体结构受力状态。布局设计基于有限元受力分析和田间预试验，确定传感器的最优安装位置、数量和方向，确保能全面、准确地捕捉主要阻力分量及其动态变化，同时避免传感器因秸秆缠绕、泥浆堵塞或剧烈冲击而损坏。

1.2 多源信号采集与传输系统构建

构建了基于嵌入式工控平台的多通道、高速同步数据采集系统。系统核心包括高精度信号调理模块（负责传感器信号的放大、滤波、隔离）和多通道同步数据采集卡。针对田间恶劣环境（强电磁干扰、持续振动、高湿度），设计了严密的防护措施（如 IP67 防护等级外壳、抗振安装支架、信号屏蔽线缆）。数据传输采用工业级 CAN 总线结合无线数传模块（如4G/5G 或 LoRa）的混合方案，确保在复杂田间环境下数据的实时、可靠、低延迟传输至车载主控单元或远程监控平台。系统同时集成 GPS/IMU 模块获取机具位置、姿态、速度信息，为阻力分析与控制提供时空基准。

1.3 耕作阻力信号预处理与特征提取

原始采集的阻力信号包含大量由机具振动、发动机干扰、地面不平度等引入的噪声。采用基于小波变换、自适应滤波等算法进行信号去噪和基线校正。针对水稻秸秆还田阻力特性（如周期性刀齿入土冲击、秸秆缠绕引起的突变阻力），提取能有效表征耕作状态的关键时域特征（如均值阻力、峰值阻力、阻力波动方差、上升 / 下降斜率）和频域特征（如主频、功率谱密度）。结合实时获取的机具速度、刀辊转速、预设深度以及环境感知数据（如土壤湿度、秸秆覆盖率初步估计），对提取的特征进行工况关联分析与标定，为后续动态建模提供高质量、高信息量的输入数据。

2. 耕作深度- 阻力动态建模与智能预测

2.1 旋耕机- 土壤- 秸秆系统动力学分析

深入分析大型旋耕机在水稻秸秆还田条件下的工作机理。建立考虑刀辊- 土壤- 秸秆相互作用的简化物理模型，研究关键操作参数（耕作深度、前进速度、刀辊转速）对总阻力的影响规律。重点剖析秸秆覆盖量、含水率、分布均匀性以及土壤类型（粘性、砂性）、坚实度、含水率等环境因素对阻力的显著影响。通过大量田间试验，量化不同工况下深度变化对阻力的敏感性，揭示深度 - 阻力关系的强非线性、耦合性和滞后性，为数据驱动建模奠定物理基础并提供先验知识约束。

2.2 基于深度学习的耕作阻力动态预测模型

鉴于系统的高度复杂性和传统物理 / 经验模型的局限性，采用深度学习技术构建端到端的耕作阻力动态预测模型。模型输入融合多源信息：实时感知的阻力特征（时域、频域）、关键操作参数（当前深度、速度、转速）、目标设定深度、以及环境感知信息（土壤湿度、秸秆覆盖量估计值）。模型架构选用具有强大时序建模能力的LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元），或结合 CNN（卷积神经网络）提取空间特征的 CNN-LSTM混合网络。利用大规模、多工况的田间实测数据集（包含不同深度、速度、秸秆覆盖、土壤条件下的阻力数据）对模型进行训练、交叉验证和超参数优化，目标是实现对未来若干时间步内耕作阻力的高精度、实时预测。

2.3 模型仿真与性能评估

在离线环境下，利用独立的测试数据集对训练好的深度学习预测模型进行全面的仿真验证。评估指标包括预测精度（如均方根误差 RMSE、平均绝对误差 MAE、决定系数 R²）、实时性（单步预测耗时）和鲁棒性（对噪声、数据缺失的容忍度）。重点测试模型在不同典型水稻秸秆还田工况（如高湿粘重土壤 + 高秸秆覆盖、砂壤土 + 中低覆盖）下的预测表现。通过对比预测阻力曲线与实际测量阻力曲线，分析模型捕捉阻力动态变化（如峰值、波动趋势）的能力。同时评估模型的泛化性能，即对未参与训练的新土壤类型或极端秸秆覆盖条件的适应能力，确保模型在实际应用中的可靠性和普适性。

3. 耕作深度智能控制策略与系统集成

3.1 基于阻力感知的深度自适应控制策略

控制策略的核心目标是利用实时感知和预测的耕作阻力信息，动态调整耕作深度执行机构，在复杂多变的秸秆还田工况下维持预设的目标深度，同时平抑阻力波动、优化能耗。提出一种融合模型预测控制（MPC）与规则库的混合智能控制策略。MPC 控制器以第二部分建立的深度学习阻力预测模型为核心，结合旋耕机动力学模型，在每一个控制周期内，根据当前状态（实际深度、速度、阻力特征、预测阻力）和未来若干步的预测阻力，滚动优化求解最优的深度调节量（如液压油缸位移指令），使预测的系统输出（深度偏差、阻力波动）在约束条件下（如深度调节范围、油缸速度限制）达到最优（如最小化深度偏差和阻力方差）。同时，嵌入基于专家经验和大量试验数据的规则库，用于处理极端工况（如突遇大石块或高密度秸秆堆导致的阻力剧增），触发保护性动作（如短暂提升深度），增强系统的鲁棒性和安全性。该策略能有效应对深度 - 阻力关系的非线性和滞后性，实现深度随阻力变化的平滑、自适应调节。

3.2 智能控制系统硬件集成与执行机构设计

将智能控制算法部署于车载嵌入式实时工控平台（如高性能 ARM 或X86 工控机）。该平台接收来自阻力感知系统的多源传感器信号、GPS/IMU信息以及操作员设定的目标深度指令。控制算法实时运算后，输出深度调节控制信号（如 PWM 或模拟电压信号）驱动执行机构。执行机构采用高响应速度的电液比例阀控制液压油缸，油缸直接驱动旋耕机主机的仿形机构或升降机构，实现耕作深度的快速、精确调节。针对水田泥泞、潮湿、多尘的环境，对电液比例阀、液压油缸及连接管路进行严格的密封和防护设计（如 IP67/IP69K 防护等级）。同时，优化液压回路设计，确保在负载突变（如阻力剧增）时系统的响应速度和稳定性。系统集成 CAN 总线或EtherCAT 总线，实现控制器、传感器、执行机构之间的高速、可靠通信。

参考文献

[1] 李志伟， 张明华， 王磊 . 基于深度学习的农业机械作业阻力预测模型 [J]. 农业工程学报，2022, 38(10): 30-38.

[2] 国家市场监督管理总局 . GB/T 24675.6-2021 保护性耕作机械 秸秆还田机[S]. 北京： 中国标准出版社， 2021.