驾驶数据驱动的履带收割机速度调控方法与装置

本发明涉及车辆前进速度控制领域，针对履带式联合收割机在复杂田间条件下作业性能的提升问题，提出了一种创新的基于驾驶数据的前进速度控制方法及装置。传统的前进速度自动控制方法依赖单一指标和现代控制理论，对于田间环境变化的适应性较差，而驾驶员的经验调整方式并不精确。本发明旨在解决这一问题。 首先，方法的核心在于利用驾驶数据实时获取和分析与收割机前进速度相关的作业状态参数，如割台高度、沉陷深度、滚筒轴径向位移以及穗头像素占比等特征值（x_h(k), x_d(k), x_s(k), x_p(k)），这些数据通过综合灰色关联度和模糊推理算法进行处理，得到前进速度关联的作业状态数据y。这种数据融合方法能更全面地反映收割机的实际工作状态。 隐马尔科夫模型在此基础上构建前进速度预测调控模型，该模型能根据当前的作业状态数据，预测下一阶段所需的前进速度控制模式。这样，通过设计的前进速度控制系统，可以根据预测的模式自动调整履带式联合收割机的行驶速度，确保其在各种工况下保持稳定高效的作业性能。 相比于传统方法，本发明的优势在于能够实时适应复杂的田间环境，减少人为因素对作业性能的影响，提高收割效率，并且有助于优化作业流程，降低能耗，从而显著提升履带式联合收割机的整体作业能力。此外，通过将驾驶数据纳入控制策略，也为未来农机智能化的发展奠定了基础。 总结来说，本发明是一种革新性的农业机械控制技术，通过集成驾驶数据、数据分析和智能预测，实现了履带式联合收割机前进速度的精准控制，对于提升农业生产效率和作业质量具有重要意义。