中圖分類號：S222.4 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5553（2025）08-0029-09

Abstract：Thedevelopmentof tllageandsoil preparationmachinery hasincreasinglyadvancedtoward inteligentsystems， withtheintellgentmeasurementandcontroloftillgedepthidentifiedasacoretechnologyinachievingfullautomation andsmart functionality.To support the development of smartagriculture in Chinaandimprove the technological sophisticationoftillagemachinery，thisstudyreviewed thecurrnt stateofintellgent measurementandcontrolapliations inthesector.Theresearch statusandcharacteristics of existing depth measurementandcontrol technologies were examinedseparately，focusing ontheirimplementation intilageoperations.Various sensor types used indepth measurement and control systemswere analyzedandcompared in termsof their strengths，limitations，andaplication scopes.The study highlightedseveralchallenges：low measurement acuracy whenusing single sensors，susceptibilityof multi-sesor fusionsystems toenvironmentaldisturbances，limited inteligenceincontrol algorithms，and pooradaptability ofexistingsystemstoreal-worldtillgeconditions.Basedontheseinsights，keyfutureresearch directionsof tilage machineryinteligent measurementandcontrol technologywereproposed，including thedevelopmentofadvanced intellgentcontrolalgorithmstailoredforfieldoperations，enhancementof multi-sensorfusiontechnologiestoperform reliably incomplexenvironments，andtheestablishmentof human-machinecolaborationstrategies toimproveoperational efficiency and adaptability in tillage machinery. Keywords：tillage machinery；tillage depth control;sensors；control algorithms

0 引言

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中，耕整地機械作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不可或缺的組成部分，其效率和質(zhì)量直接影響到農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。耕深是影響耕整地效果的關鍵因素之一[1]，合理的耕深能夠改善土壤結(jié)構(gòu)，提高土壤肥力，減少土壤侵蝕。因此，耕深的精準測控對于實現(xiàn)高效精準農(nóng)業(yè)具有重要意義。然而，由于受到地形地貌、土壤質(zhì)地、氣候條件等多種因素的影響，實際作業(yè)時耕深往往與理想值存在差異[2]。為提高耕整地機械的工作效率和準確性，國內(nèi)外相關領域研究人員開始關注耕深測控技術(shù)的研究。近年來隨著自主導航技術(shù)、信息傳感技術(shù)、機電液一體化技術(shù)的快速發(fā)展，耕地精準測控技術(shù)開始向精細化與智能化方向推進[3-5]。耕深測控技術(shù)主要包括耕深傳感器、耕深控制系統(tǒng)等方面，通過傳感器檢測作業(yè)時耕整地機械作業(yè)參數(shù)，實時反饋給智能控制系統(tǒng)，智能控制系統(tǒng)根據(jù)接收的數(shù)據(jù)，自動調(diào)整耕整地機械的工作參數(shù)，實現(xiàn)精確的耕作深度和整地質(zhì)量控制[6]。

為推動耕整地機械的進一步發(fā)展，提升耕整地機械智能化作業(yè)水平，本文對耕深智能測控技術(shù)在耕整地機械中的研究進展和應用進行綜述和分析。圍繞耕深測控技術(shù)展開，包括耕深測量技術(shù)和控制技術(shù)的研究進展、應用案例分析等方面；通過對相關研究的綜述和分析，提出耕整地機械智能測控技術(shù)的發(fā)展展望，為后續(xù)研究提供參考。

1耕深感知技術(shù)

準確測量耕作機械作業(yè)深度是實現(xiàn)深松作業(yè)的關鍵[7.8]。傳統(tǒng)測量耕深普遍采用手工測定方法，需要測量人員將深度尺插入測量點土壤中，然后拔出，讀取深度尺上的刻度，從而得到耕深的數(shù)值。該方法勞動強度大、效率低下。隨著傳感器技術(shù)與信息技術(shù)的飛速發(fā)展，基于傳感器技術(shù)與信息處理自動獲取耕整地機械作業(yè)耕深成為耕深測控技術(shù)研究領域的熱門，近年來國內(nèi)外已有大量學者將角度傳感器、超聲波傳感器、姿態(tài)傳感器、紅外傳感器及多傳感器信息融合方式等應用于耕整地機械的作業(yè)深度測量中。

1.1 角度傳感器

角度傳感器是一種用于測量物體相對于基準面的角度的設備，通常由陀螺儀、加速度計等組成。采用傾角傳感器測量耕深時，一般將角度傳感器固定安裝于耕整地機械三點懸掛系統(tǒng)中的提升臂、上拉桿或者下拉桿的表面，如圖1所示。然后分析作業(yè)深度變化與這些部件角度變化的關系，以此建立耕深測量模型。因此，根據(jù)傾角傳感器在獲取提升臂、上拉桿或者下拉桿的角度變化后可間接地計算出機具的實時耕深。

圖1角度傳感器安裝示意圖

Fig.1Diagramof the installationofangle sensor 1.下拉桿2.提升桿3.提升臂4.連桿機構(gòu)5.軸承 6.角度傳感器7.角度傳感器轉(zhuǎn)軸

謝斌[9]、李棟[10]等使用傳感器對耕整地機械的作業(yè)深度進行測量，通過分析懸掛的幾何關系，推導出提升臂角度變化與耕深的變化的數(shù)學模型，設計了基于角度變化的耕深測量方法；該方法簡單實用，能夠?qū)崟r測量耕深，但由于傾角傳感器依據(jù)“擺”慣性原理工作，在作業(yè)時機體強烈振動情況下測量數(shù)據(jù)變幅較大。Jia等[11設計了一種基于角度傳感器的耕作深度測量裝置并對其功能進行了測試；耕作深度測量裝置主要由支撐掌、角度傳感器、彈簧、軸組件、連接塊、調(diào)節(jié)阻尼器等組成，通過合理設計耕作深度測量裝置中支撐掌的幾何結(jié)構(gòu)并與角度傳感器相結(jié)合，將耕作深度信息轉(zhuǎn)化為電信號，得到耕作深度與電信號的線性關系；在實驗室測試中，進行了耕作深度測量裝置的標定和精度驗證試驗；使用耕作深度測量裝置的參考值與測量值的相關系數(shù)為0.9996，標準誤差為 0.08cm 。在田間試驗中，耕作深度測量裝置的精度也得到驗證，最大絕對誤差為 0.8cm 。

角度傳感器能夠?qū)崟r檢測耕整地機械作業(yè)過程中的角度變化，被廣泛應用于測量耕深，但其實際應用中依靠較為復雜的數(shù)學模型計算耕深；使用不同的農(nóng)機具需要重新計算幾何關系，且該方法進行實際測量時存在一定誤差。例如，王壤表面不平整的情況下，角度傳感器可能無法準確地測量耕深。此外，如果耕具磨損或損壞，也會影響角度傳感器的測量準確性。因此，在使用角度傳感器測量耕深時，需要定期檢查和校準傳感器，以確保測量結(jié)果的準確性。

1.2超聲波傳感器

超聲波傳感器通過發(fā)射超聲波脈沖并測量其往返時間，計算目標表面到傳感器的距離，利用聲波傳播速度，將距離轉(zhuǎn)換為深度，即耕深值。使用超聲波傳感器測量耕深時通常將超聲波傳感器安裝在機架的底部，通過微處理器控制單元或可編程控制器獲取傳感器的信號得到地面與機架之間的距離，并計算出當前耕深。高蕾等[1設計了一種基于STM32單片機與HC一SRO4超聲波測距模塊的棚室作業(yè)深度檢測系統(tǒng)；超聲波能夠準確地測量 6～100cm 的距離，誤差在±0.2cm 以內(nèi)，能夠較好地完成土壤深度的測量。苑嚴偉等[13提出一種基于超聲波測距傳感器的懸掛式深松機耕深在線檢測方法；該測量方法通過超聲波傳感器檢測深松機機架與地面距離得到耕深，已在部分區(qū)域得到推廣應用。張海輝等[14]設計了機械深松作業(yè)質(zhì)量檢測與評價系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。系統(tǒng)采用超聲波測距傳感器并結(jié)合GPS定位模塊，可直接獲得機具與地表之間的距離，能夠?qū)崟r測量作業(yè)面積和作業(yè)平均深度，實現(xiàn)作業(yè)統(tǒng)計與評價等功能，雖然測量精度高，但易受到地表雜草、秸稈的影響。Niu等[15]基于超聲波傳感技術(shù)設計了實時測量耕作深度的設備，該系統(tǒng)主要包括機械結(jié)構(gòu)、硬件結(jié)構(gòu)、軟件和數(shù)據(jù)處理技術(shù)。為提高測量精度，采用卡爾曼濾波法減少田間不平整表面、雜草和殘茬的影響。將該裝置安裝在深松機上，并進行田間試驗。試驗結(jié)果表明：在犁田、裸田和殘茬田的田間條件下，超聲波測量深度的精度與人工測量精度相當。

超聲波具有原理簡單易行、測量精度高、適用性高等特點，使用超聲波傳感器能夠更好地測量耕整地機械工作時的松土深度。但通過超聲波傳感器測量耕深也存在一些不足。例如，土壤濕度和密度的變化會影響超聲波的傳播速度，導致深度測量誤差。此外，地表不平坦、作物殘留物和雜草等障礙物也可能干擾超聲波信號的反射，使測量結(jié)果不準確。傳感器與土壤之間的氣隙和空氣的影響也可能導致誤差。未來可采用先進的信號處理算法來提高測量的穩(wěn)定性和準確性。

1.3 姿態(tài)傳感器

姿態(tài)傳感器是一種用于測量物體在空間中的姿態(tài)（如俯仰角、偏航角、翻滾角等）的設備，通常由陀螺儀、加速度計、磁力計等組成。姿態(tài)傳感器主要用于測量物體的空間運動狀態(tài)和動態(tài)變化，采用姿態(tài)傳感器測量耕深時，一般在三點懸掛系統(tǒng)中的后懸掛桿或者是深松機上安裝姿態(tài)傳感器，通過姿態(tài)傳感器的輸出數(shù)據(jù)實時計算耕深。尹彥鑫等[16提出一種基于深松機組姿態(tài)估測的耕深檢測方法及系統(tǒng)，通過分析牽引拖拉機以及懸掛式深松機在作業(yè)過程中的運動軌跡，建立拖拉機與深松機作業(yè)耕深檢測模型。該模型通過檢測安裝在拖拉機后懸掛桿和懸掛式深松機上的姿態(tài)傳感器輸出角度，實時計算深松機耕深。多組田間試驗結(jié)果顯示，該系統(tǒng)耕深檢測最大誤差為 1.18cm ，多組試驗數(shù)據(jù)的平均誤差小于 0.45cm ，均方根誤差小于 0.64cm ，表明該系統(tǒng)耕深檢測精度和穩(wěn)定性較高。

杜新武等17研究了一種基于旋耕機懸掛姿態(tài)的非線性耕深監(jiān)測系統(tǒng)（圖3），分析旋耕機耕深與懸掛姿態(tài)之間的數(shù)學關系式，建立三參數(shù)非線性耕深測量模型，并進行懸掛式旋耕機耕深監(jiān)測系統(tǒng)與人工測量的對比試驗。結(jié)果顯示，系統(tǒng)監(jiān)測值與人工測量值的最大誤差為 0.80cm ，平均誤差為 0.53cm ，均方根誤差為 0.55cm ，表明該監(jiān)測系統(tǒng)滿足旋耕的耕深測量要求，具有較高的穩(wěn)定性。Zhao等18采用2個MPU6050姿態(tài)傳感器，通過對平行四桿機構(gòu)旋轉(zhuǎn)角度和播種單體姿態(tài)角度的比較，獲得平行四桿機構(gòu)相對于播種單體的相對旋轉(zhuǎn)角度，通過轉(zhuǎn)換角度數(shù)據(jù)可得出播種深度變化，從而提高檢測精度和可靠性。

圖3耕深監(jiān)測系統(tǒng)總體方案

Fig.3Overall schemeof tillingdepthmeasurement system1.旋耕機2.慣性姿態(tài)傳感器I3.慣性姿態(tài)傳感器Ⅱ4.衛(wèi)星定位天線5.遠程通信天線6.主機7.拖拉機

姿態(tài)傳感器體積小巧，測量速度快、精度高，被廣泛應用于耕整地機械中。然而，使用慣性姿態(tài)傳感器測量耕深也存在一些限制。例如，傳感器的精度受周圍環(huán)境的影響較大，需要定期進行維護和校準才能確保其測量精度。

1.4 紅外傳感器

紅外傳感器是一種用于測量距離的設備，其原理是通過發(fā)射紅外光線照射物體，并接收反射光線，從而計算出物體的距離。Van等[19]發(fā)現(xiàn)土壤的含水率不會對紅外傳感器的測量產(chǎn)生影響，其整體的耕深測量精度可以控制在 5mm 以內(nèi)，在測試系統(tǒng)中紅外傳感器的測量速度可達到 35ms /次，因此可以快速準確地測量出農(nóng)機具的工作深度。紅外傳感器測量耕深具有精度高、測量速度快等優(yōu)點，但環(huán)境因素如陽光、天氣等會影響測量結(jié)果。

目前，耕深檢測裝置大多采用單一傳感器，易受環(huán)境影響。使用多傳感器融合技術(shù)能夠提高耕深檢測精度，減小環(huán)境對耕深檢測的影響，不同傳感器測量耕深的優(yōu)缺點如表1所示。王雷等20設計了一種自動化測量、省時省力、精度高的便攜式耕深深度測量裝置。裝置搭載于旋耕機后，通過磁致伸縮位移傳感器、超聲波傳感器、姿態(tài)傳感器和GPS模塊等傳感器采集數(shù)據(jù)，結(jié)合裝置數(shù)學模型，融合相關數(shù)據(jù)，有效獲得準確的耕深數(shù)據(jù)。蔣嘯虎等[21]設計了基于超聲波傳感器和紅外傳感器融合卡爾曼濾波算法的耕深檢測裝置，充分利用2種傳感器在不同環(huán)境下有效檢測數(shù)據(jù)融合，提高實時檢測耕深的準確性和穩(wěn)定性。Nielsen等[22]為提高播種過程中對播種深度的控制，結(jié)合coulter位置傳感器與超聲波土壤表面?zhèn)鞲衅鹘M成深度測量裝置，完成對播種深度的測量。同時，結(jié)合試驗驗證了深度測量裝置的精度。

表1不同傳感器優(yōu)缺點對比 Tab.1 Comparison of advantages and disadvantages of different sensors

多傳感器融合技術(shù)能夠提高旋耕機耕深測量的精度和穩(wěn)定性，但是傳感器精度、數(shù)據(jù)融合算法等容易受到環(huán)境因素的影響，設備成本也相對較高。未來需要在傳感器精度、數(shù)據(jù)融合算法等方面提高耕深檢測的準確性和穩(wěn)定性。

2 耕深控制技術(shù)

通過耕深感知技術(shù)實時獲取作業(yè)深度，計算出實際作業(yè)深度和耕深理想值的偏差后，需要調(diào)整當前的機具耕作深度，達到耕深保持一致的目的。耕深控制技術(shù)包括耕深調(diào)節(jié)方式和耕深控制算法，通過控制算法輸出相應的控制信號，調(diào)節(jié)對應的參數(shù)，實現(xiàn)耕深的精準控制。

2.1耕深調(diào)節(jié)方式

傳統(tǒng)的液壓控制懸掛依靠手動調(diào)節(jié)，操作強度大，并且無法保證運行準確度和工作效率。隨著電子技術(shù)和液壓技術(shù)的不斷發(fā)展，電液控制技術(shù)逐漸應用到耕整地機械的懸掛控制中。一些研究人員將力調(diào)節(jié)、位調(diào)節(jié)、力一位綜合調(diào)節(jié)、滑轉(zhuǎn)率調(diào)節(jié)等多種自動調(diào)節(jié)方式加入耕深控制中[23]，不同的調(diào)整方法有各自的優(yōu)點和適用范圍，不同耕深調(diào)節(jié)方式對比如表2所示。

表2不同耕深調(diào)節(jié)方式對比Tab.2Comparisonof differentadjustmentmethods

注：耕深均勻性是指在農(nóng)業(yè)操作中，對土壤進行耕作或翻耕時，衡量整個耕作區(qū)域內(nèi)犁溝底面與地表面之間高度差的指標[23]。

由表2可知，多參數(shù)的調(diào)節(jié)方式的作業(yè)效果更為理想。多參數(shù)法一般可結(jié)合多種影響因素，采用權(quán)重分配法可減少單參數(shù)平差的不利影響，有利于提高耕整地機械的作業(yè)效率和作業(yè)質(zhì)量。但支持多參數(shù)的控制系統(tǒng)也較為復雜，目前實際生產(chǎn)中仍以阻力或位置等單參數(shù)調(diào)整為主[27]。綜上所述，未來需要進一步研究和發(fā)展能夠綜合多種調(diào)節(jié)方式的控制策略，以提高耕整地機械的穩(wěn)定性和工作效率。

力調(diào)節(jié)具有一定的仿形功能，但不適用于淺耕；位調(diào)節(jié)在平坦地面上耕深均勻效果較好，但農(nóng)具不能仿形[24]；為更好地控制耕作深度，研究人員將力調(diào)節(jié)和位調(diào)節(jié)的特點綜合，提出力一位綜合調(diào)節(jié)27方式，并引入綜合度系數(shù)法調(diào)整2種調(diào)節(jié)方式參與調(diào)節(jié)的比例，該調(diào)節(jié)方式在土壤比阻變化的地塊和地面起伏不平的地塊都具有調(diào)節(jié)作用[25]。有研究人員通過滑轉(zhuǎn)率調(diào)節(jié)耕作深度；將輪速和車速計算所得的滑轉(zhuǎn)率值與設定值相比較偏差，調(diào)節(jié)耕深使滑轉(zhuǎn)率保持在一定范圍；但該方法受環(huán)境限制，遇到土質(zhì)不均勻的地塊時耕深波動較大。因此，有學者將位置控制和滑轉(zhuǎn)率控制結(jié)合，組成位置一滑轉(zhuǎn)率控制，通過調(diào)整兩者的作用比例降低耕深波動，提高牽引效率[26]

2.2耕深控制算法

為提高耕整地機械耕深控制的穩(wěn)定性和精度，有學者嘗試從控制算法人手，取得一定的成果?？刂扑惴ǖ膬?yōu)劣直接關系到耕深控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和精度。目前對于耕深穩(wěn)定性控制的方法主要有PID控制、模糊控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制等。

2.2.1 PID控制

PID（比例一積分一微分）控制算法是一種經(jīng)典的反饋控制算法，用于調(diào)節(jié)被控對象的過程變量使其接近設定值。其主要特點是具有良好的穩(wěn)定性和較強的抗干擾能力。PID控制算法的基本思想是，當被控對象的實際輸出與設定值有偏差時，通過控制信號進行調(diào)整，使實際輸出逐漸接近設定值，其原理如圖4所示。PID控制算法包括比例控制、積分控制和微分控制3個部分，其中，比例控制器加快系統(tǒng)的響應速度；積分控制器消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差；微分控制器改善系統(tǒng)的動態(tài)性能[28]。該算法具有原理簡單、易于實現(xiàn)、適用面廣、控制參數(shù)相互獨立、參數(shù)的選定比較簡單等優(yōu)點[29]，在控制領域已經(jīng)有廣泛的應用[30]。

圖4PID控制原理圖Fig. 4 PID control principle diagram

張超31建立農(nóng)具與懸掛的運動數(shù)學模型，求得控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)，采用PID控制算法調(diào)節(jié)機具的高度和位置；使用MATLAB軟件對其階躍響應特性進行仿真分析，仿真結(jié)果表明，提升狀態(tài)下，系統(tǒng)達到穩(wěn)定狀態(tài)需要 1～2s ，下降狀態(tài)下也需要 1～2s 。但該系統(tǒng)僅在位置調(diào)整下進行仿真驗證，缺乏現(xiàn)場試驗驗證，未考慮實際作業(yè)中機器的行進速度和車身振動對控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性造成的影響。李超軍32以旋耕機后懸掛部件為研究對象設計了機電液一體化耕深控制系統(tǒng)，用PID控制算法優(yōu)化控制效果；同時，在誤差信號處理中使用積分分離式PID控制算法的方法優(yōu)化控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)在 10cm 和 16cm 的預設耕深條件下作業(yè)時，耕深穩(wěn)定性變異系數(shù)分別為 6.05% 和3.54% ，達到旋耕作業(yè)規(guī)定的農(nóng)藝要求。李登等[33]研究一種基于積分分離式PID控制的耕深自動測量和調(diào)節(jié)的系統(tǒng)。采用雙傾角傳感器檢測耕深，消除田塊自身與絕對水平面傾角的誤差影響。通過在誤差信號的處理中使用積分分離式PID控制算法，提高系統(tǒng)的耕深控制精度。在Simulink中進行動態(tài)仿真研究，并與未加入PID控制算法時的仿真結(jié)果進行比較，發(fā)現(xiàn)幾乎消除了系統(tǒng)的耕深超調(diào)現(xiàn)象，同時將響應時間由4.0s左右縮短到1.4s左右。田間試驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠滿足旋耕作業(yè)農(nóng)藝要求。

綜上所述，傳統(tǒng)PID控制算法能夠輕易實現(xiàn)耕深控制的功能，但在耕深控制的應用中，仍存在一些局限性。農(nóng)田地塊的地形特性常常呈現(xiàn)出復雜的非線性特征，使得PID控制算法在應對這些情況時表現(xiàn)較為有限，難以提供足夠的精確性和穩(wěn)定性。雖然PID控制在耕整地機械耕深控制中有一定的應用前景，但其適應性、魯棒性以及穩(wěn)定性等方面仍有待進一步改進和完善。

2.2.2 模糊控制

模糊控制算法是一種基于模糊集合論、模糊邏輯推理及模糊語言等概念的智能控制方法，核心思想是將控制問題轉(zhuǎn)化為模糊控制規(guī)則的形式，從而實現(xiàn)自動化控制。使用模糊控制器控制耕深時，通過將測量得到的耕深值與設定的耕深目標值進行比較，計算出耕深偏差以及耕深偏差變化率，作為模糊控制器的2個輸入變量，再由模糊控制器輸出系統(tǒng)的控制信號，驅(qū)動工作部件作出反應，控制原理如圖5所示[34]。模糊控制不需依賴精確的數(shù)學模型即可實現(xiàn)復雜非線性系統(tǒng)的自動控制，解決傳統(tǒng)PID控制存在的問題[35]。

劉亮亮3搭建了系統(tǒng)AMESim仿真模型，通過動力學仿真研究2種不同工況下的系統(tǒng)性能。為解決系統(tǒng)效率利用率不高的問題，引入模糊控制算法，將旋耕機牽引阻力與耕深控制轉(zhuǎn)化為對液壓缸伸縮位移的模糊控制；構(gòu)建AMESim—Simulink旋耕機耕深模糊控制系統(tǒng)仿真模型，仿真結(jié)果顯示，該方法能夠有效提高系統(tǒng)的動作響應時間，降低超調(diào)量，減少系統(tǒng)振蕩，提高穩(wěn)定性，提高容積效率，降低油耗，提高作業(yè)效率。王培義[3提出變論域模糊PID控制在耕作深度控制中的應用?；贛ATLAB建立吃水位置混合控制的仿真模型，同時對PID控制器、模糊PID控制器和變論域模糊PID控制器的控制效果進行仿真比較。結(jié)果表明，PID控制的超調(diào)量為 19.2% ，系統(tǒng)響應時間為 1s 。模糊PID控制結(jié)果無超調(diào)，響應時間比PID控制縮短 0.1s 。變論域模糊PID控制無超調(diào)，響應時間比模糊PID控制縮短 0.44s 。Gao等[38]使用變論域模糊PID控制算法，通過電動液壓閥和液壓缸的傳遞函數(shù)對電液懸掛系統(tǒng)進行建模。根據(jù)耕作深度的誤差和耕作深度的錯誤率設計VUFPID控制器。仿真結(jié)果和現(xiàn)場試驗結(jié)果表明，所提出的控制器在耕作深度控制中具有良好的適應性和抗干擾性，現(xiàn)場試驗中，其控制器在設定深度為 10～20cm 時表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性。

模糊控制是一種模擬人的決策過程，對不確定因素具有良好的適應性和魯棒性，能夠有效地處理具有非線性、時變性和不確定性的問題，可以通過調(diào)整模糊規(guī)則來改變控制策略，提高系統(tǒng)的靈活性和適應性。但是，模糊控制的決策過程基于模糊規(guī)則，規(guī)則設計的合理性對控制效果有很大影響，控制效果受到傳感器精度、環(huán)境因素等因素的影響，需要通過大量的試驗和調(diào)試來優(yōu)化。未來，模糊控制可以結(jié)合機器學習和深度學習等方法，提高模糊控制的智能化程度和控制效果。

2.2.3滑模變結(jié)構(gòu)控制

滑模變結(jié)構(gòu)算法是一種經(jīng)典控制策略，無需知道系統(tǒng)的數(shù)學模型，只需要知道系統(tǒng)的一些特征，例如輸人和輸出的極限值，就可以設計出有效的控制器[39]；具有快速響應、對參數(shù)變化及擾動不靈敏、無需系統(tǒng)在線辨識、物理實現(xiàn)簡單等優(yōu)點，適用于耕整地機械在崎嶇不平的環(huán)境下作業(yè)[40]?；Ｗ兘Y(jié)構(gòu)控制耕深的控制結(jié)構(gòu)如圖6所示。

楊俊茹等41提出一種滑模變結(jié)構(gòu)控制器。通過建立拖拉機翻耕機組的動力學模型，提出一種基于拖拉機牽引特性的滑移率綜合控制策略。與模糊PID控制的比較表明，采用滑模變結(jié)構(gòu)控制算法后，拖拉機耕深穩(wěn)定性更好，波動幅度明顯減小，耕作質(zhì)量相對提高，且發(fā)動機輸出也更穩(wěn)定，驗證該方法的控制性能和優(yōu)越性。張碩等42提出以滑轉(zhuǎn)率控制為主要條件的力位綜合三參數(shù)調(diào)節(jié)方式采用抗干擾性較強的滑模變結(jié)構(gòu)的控制策略，驗證不同工況條件下的控制器性能和算法的優(yōu)越性。該方法與模糊PID控制算法相比，耕深、液壓缸位移和水平牽引力調(diào)節(jié)變化量分別減小27%.36%.42% 。該方法可以實現(xiàn)犁耕作業(yè)驅(qū)動輪滑轉(zhuǎn)的最佳控制。

滑模變結(jié)構(gòu)控制器可以對外部擾動做出相應響應，并對結(jié)構(gòu)及時進行調(diào)整來完善對被控對象的有效控制。但是抖振問題仍然沒有完全解決，滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的抖振一旦消除，則抗干擾能力也隨之消失，所以在滑模變結(jié)構(gòu)控制中抖振問題一定存在，只能在特定條件下將抖振減至一定范圍內(nèi)，同時，抖振問題也成為滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)應用的主要妨礙，未來需要開展更深入的研究，在提高耕深控制精度的同時，降低抖振問題對系統(tǒng)的影響。

3耕整地機械智能測控技術(shù)應用

目前，國內(nèi)外均有成熟的耕深監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)品，TruSet耕深監(jiān)控系統(tǒng)[43]可利用安裝在地輪與機架上的傳感器檢測耕深，并根據(jù)處方或設置的固定深度，通過液壓系統(tǒng)精準控制，人機界面可實時顯示工作狀態(tài)。

國外在電控液壓懸掛耕深控制系統(tǒng)的拖拉機研發(fā)成熟后，對其進行產(chǎn)品投放[44]。如圖7所示，德國的一種拖拉機懸掛電液控制系統(tǒng)，包括電磁換向控制閥、耕作深度調(diào)節(jié)控制器、傳感器、用于輸入和顯示耕深的控制面板。

圖7EHR電液犁深控制裝置結(jié)構(gòu)示意圖Fig.7 Structure diagram of EHR electro-hydraulic plowdepth control device

1.液壓提升油缸2.三點懸掛裝置3.位置傳感器4.控制器5.控制面板6.供油泵7.電磁換向控制閥8.力傳感器

國內(nèi)的張祺睿等45設計了一種農(nóng)機深松作業(yè)深度監(jiān)測系統(tǒng)，可實現(xiàn)農(nóng)機深松作業(yè)軌跡記錄、深松深度測定、田塊整體的深松作業(yè)質(zhì)量全貌獲取。夏俊芳等[46針對懸掛機構(gòu)和提升臂建立運動學模型，設計了耕深監(jiān)控系統(tǒng)。在Simulink仿真中，該控制系統(tǒng)表現(xiàn)出良好的工作性能，響應速度較快。田間試驗結(jié)果表明，該監(jiān)控系統(tǒng)進行旋耕作業(yè)時，在不同的工作環(huán)境下耕深穩(wěn)定性變異系數(shù)不超過 4.28% O

綜上，國內(nèi)外對拖拉機的電液懸掛系統(tǒng)、耕作深度調(diào)節(jié)方法、控制策略等方面的研究都在不斷深人。我國自開始研究液壓懸掛系統(tǒng)控制技術(shù)以來，已經(jīng)取得很多優(yōu)秀的成果，但是因為起步較晚，技術(shù)水平上和國外相比還有較大差距。國外的耕深測控系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)了商業(yè)化的產(chǎn)品，而我國對于耕整地機械耕深測控系統(tǒng)的研究大多數(shù)還停留于理論分析和試驗階段，今后的研究應逐步考慮將耕深測控技術(shù)應用于實際的作業(yè)環(huán)境中，進一步推動我國農(nóng)業(yè)機械智能化發(fā)展。

4存在問題

為提高耕整地機械的工作質(zhì)量，減輕農(nóng)民的勞動強度，國內(nèi)外相關學者進行大量的研究，并且在各個方面都取得較大的進展。但現(xiàn)有的研究仍存在一定的局限性，難以應用于真實耕整地場景中。

1）系統(tǒng)成本高。成本是限制耕整地機械自動化作業(yè)推廣的重要因素，高度集成化的耕深監(jiān)控系統(tǒng)集大量軟硬件及各類傳感器于一體。在現(xiàn)有的一些研究中，為獲得準確的數(shù)據(jù)，所采用的硬件設施較為昂貴，如高性能計算機、高精度激光傳感器等，極大地增加了控制系統(tǒng)的成本。

2）傳感器測量耕深準確度不高。耕整機械實際工作環(huán)境復雜，存在各種各樣的干擾因素，使得機械自動檢測以及控制時獲得的數(shù)據(jù)會由于各種干擾而變得不準確；因此，需要開發(fā)能夠適應各種地形干擾的傳感器，提高檢測數(shù)據(jù)的準確度。

3）控制系統(tǒng)對不同耕作速度的適應性差，大部分研究人員研究時未考慮到機械前進速度對控制系統(tǒng)的影響。例如麻澤武47的試驗結(jié)果顯示，旋耕機在高速擋作業(yè)時控制系統(tǒng)的效果不夠理想。

綜上所述，解決這些問題將有助于提高耕整地機械的自動化作業(yè)效率，降低系統(tǒng)成本，并確保在不同作業(yè)條件下獲得準確可靠的測量數(shù)據(jù)。這對實現(xiàn)高效、精準的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要的實際意義。

5展望

隨著現(xiàn)代智能控制理論的不斷發(fā)展和成熟，我國在耕整地耕深測控技術(shù)應用方面取得較多研究成果，但智能耕整地機械無人化作業(yè)與國外先進水平仍存在差距。耕整地機械自動化作業(yè)是未來的發(fā)展趨勢，在未來的研究中，需要著重關注4點。

1）探索更先進的智能控制算法?？刂葡到y(tǒng)的優(yōu)劣與控制算法密切相關。進行算法開發(fā)時應綜合考慮實際作業(yè)環(huán)境中的各種影響因素，對控制算法進行優(yōu)化，提高控制系統(tǒng)的魯棒性和精度。同時可以嘗試將多種算法進行組合，適應不同的作業(yè)需求。

2）研發(fā)更加先進的傳感器。未來的耕深監(jiān)控系統(tǒng)將更加注重多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)的融合。通過整合視覺、聲音等多源信息，系統(tǒng)能夠更全面、準確地感知環(huán)境，提高對不同農(nóng)田地塊的適應性。

3）增加遠程人機交互界面。操作者可通過人機交互界面對耕整地機械進行實時的監(jiān)控，實時獲取機器的工作狀態(tài)，能夠更好地控制機器作業(yè)。由此提高作業(yè)安全性，并且大大減輕勞動強度。

4）人機協(xié)同決策。未來的發(fā)展將更加強調(diào)人機協(xié)同決策。結(jié)合人工智能和農(nóng)業(yè)專業(yè)知識，實現(xiàn)更為智能的人機協(xié)同決策，使系統(tǒng)更貼近實際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求。

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