CN109089527B - 一种智能收割机割台水平升降控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于收割机技术领域，公开了一种智能收割机割台水平升降控制系统及方法，智能收割机割台水平升降控制系统包括：动力模块、操作模块、主控模块、切割模块、割台高度调节模块、输送模块、清洗模块。本发明通过割台高度调节模块使得收割机根据田间地形变化实时自动地按照既定速度平稳调整高度，使割台与地面保持一定的距离，保证收割机的安全性以及收割的质量，弥补手动调节实时性差、调节精度低等缺陷；同时通过清洗模块可以更加快捷、方便的对割台刀片污泥进行冲洗，避免切割堵塞，造成割台故障。

Description

一种智能收割机割台水平升降控制系统及方法

技术领域

本发明属于收割机技术领域，尤其涉及一种智能收割机割台水平升降控制系统及方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

收割机它是一体化收割农作物的机械。一次性完成收割、脱粒，并将谷粒集中到储藏仓，然后在通过传送带将粮食输送到运输车上。也可用人工收割，将稻、麦等作物的禾秆铺放在田间，然后再用谷物收获机械进行捡拾脱粒。收获稻、麦等谷类作物子粒和秸秆的作物收获机械。包括收割机、割晒机、割捆机、谷物联合收割机和谷物脱粒机等。谷物收获机械是在各种收割、脱粒工具的基础上发展起来的。然而，传统割台需要驾驶人员通过视觉观察的方式依据地形以及收割作物的情况等因素不断操纵调整手柄对割台高度进行调节；人工手动调节存在其固有缺陷，调节的精度以及实时性等都有很大的不确定性，难以实现收割作业过程中割茬高度的一致性；同时切割时容易粘附泥土造成堵塞，人工清洗麻烦。

综上所述，现有技术存在的问题是：

传统割台需要驾驶人员通过视觉观察的方式依据地形以及收割作物的情况等因素不断操纵调整手柄对割台高度进行调节；人工手动调节存在其固有缺陷，调节的精度以及实时性等都有很大的不确定性，难以实现收割作业过程中割茬高度的一致性；

同时切割时容易粘附泥土造成堵塞，人工清洗麻烦,收割机的发动机辐射噪声较大，无法进行调节，传送带的速度同步要求无法满足生产工艺要求，割台高度需手动进行控制，工作效率较低。

现有技术在运行中，不能对机械运行部件进行有效的噪声去除，不能提高运行设备的使用性能。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能收割机割台水平升降控制系统及方法。

本发明是这样实现的，一种智能收割机割台水平升降控制方法，包括：

动力模块集成的发动机利用噪声去除设备进行噪声去除后为收割机提供动力；噪声去除中，需进行噪声的辐射声功率检测，当发动机处于稳定工作状态时，噪声去除设备的表面振动速度和辐射声功率有如下关系：

式中:W_rad为辐射声功率；ρ_0c为声辐射阻抗；S为噪声辐射表面积；为噪声去除设备噪声辐射表面法向振动速度的平方对高度及振动表面的平均值，通过模拟计算或者发动机表面振动试验测量得到；σ为辐射比；

取基准声功率W₀＝10～12W，则噪声去除设备A计权的声功率为:

式中:Lw为噪声辐射声功率级；ρ_0c、S通过计算得到；Δ为噪声去除设备A计权网络的衰减量；得到的辐射声功率信息传输给主控模块；主控模块对辐射声功率信息进行分析后，反馈给噪声去除设备，进行噪声去除工作；

操作模块利用按键及控制手柄进行割台切割操作；

切割模块通过切割动静刀片对农作物进行切割；

切割时，通过割台高度调节模块集成的控制系统调节割台切割高度；控制系统等效数学模型由一阶惯性环节和纯滞后环节构成：

式中：G(s)为系统被控对象的传递函数；K_C为系统增益常数；T₀为系统惯性高度常数；τ为系统滞后高度；s为单步采用高度；(s)为拉普拉斯变换算子；

控制系统进行调节割台切割高度中，进一步利用条件概率转移矩阵，确定高度的状态转移矩阵；

建立高度威胁等级与高度因素的离散动态贝叶斯网络模型；

离散动态贝叶斯网络模型是由观测节点和状态节点构成的有向无环图，高度类型、相对位置共同构成了离散状态节点，高度威胁等级为观测节点；

建立的观测证据表、条件转移概率表和状态转移概率表，结合所建立的离散动态贝叶斯网络模型，确定最终的威胁等级即为贝叶斯推理过程依据大量状态节点数据推理出观测节点最大可能取值的概率；

离散动态贝叶斯网络模型中各节点的状态集合用S’表示，各因子用下标区分：S’_DC＝{高，中，低}；

控制系统进行调节割台切割高度中，进一步包括：系统参数λ和观测序列Y，前向-后向算法推理出概率P(Y|λ)的过程如下：

前向算法，定义前向变量α_t(i)＝P(y₁,y₂,...,y_t,x_t＝i|λ)

初始化：α₁(i)＝π_ib_i(y₁),1≤i≤n

递归运算：

结果：

后向算法，定义后向变量β_t(i)＝P(y_t+1,y_t+2,...,y_T|x_t＝i,λ)

初始化：β_T(i)＝1,1≤i≤n

递归运算：

结果：

将前向算法、后向算法结合起来构成前向-后向算法：

最终，根据确立的观测证据表、条件转移概率表和状态转移概率表，结合前向-后向算法推理出高度威胁等级；

切割后，输送模块集成的传送带进行同步控制后，将切割的农作物通过传送带输送到脱粒装置；传送带的同步控制中，采用变频器分别控制安装的传送带电机；采用编码器分别检测传送带，传送带速度由给定信号控制，编码器检测传送带速度并反馈给主控模块；主控模块对于给定的传送带速度信号进行比较，经PID指令控制，进行数据处理，输出模拟信号作用于变频器，校正安装的传送带电机速度，将传送带速度偏差消除；

通过清洗模块对切割刀片泥土进行清洗。

进一步，主控模块对辐射声功率信息进行分析中，对于每一路声音信号，按照下述公式对所述声音信号中的每一帧声音信号进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声谱N(w,n)：

其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；

按照下述公式对每一帧声音信号的短时傅里叶变换进行二值化处理得到二值谱Xb(w,n)：

Tb为预设第一阈值；

将其中一路声音信号对应的Ka个二值谱与另一路声音信号对应的Kb个二值谱进行两两间的相干性匹配得到所述第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配度最高的一组二值谱对应的匹配位置和匹配度，Ka、Kb均为正整数。

进一步，对于每一路声音信号，按照下述公式计算所述声音信号中的每一帧声音信号的功率谱P(w,n)：

P(w，n)＝α_pP(w，n-1)+(1-α_p)|X(w，n)|²

其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；

αp为预设系数且0＜αp＜1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；

进一步，按照下述公式计算每一帧声音信号的功率谱的谱间相关性DP(w,n)：

DP(w,n)＝|P(w+1,n)-P(w,n)|

按照下述公式对所述谱间相关性DP(w,n)进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声功率谱的谱间相关性NDP(w,n)：

其中，βu、βd为预设系数且0＜βd＜βu＜1。

进一步，割台高度调节方法包括：

(1)利用超声波传感器实时采集割台当前距离地面高度信息，并将所述高度信息发送至控制主板；

(2)所述控制主板根据所述高度信息，并利用设定的割台动作计算函数计算出割台的动作数据，并输出相对应的电流信号；

(3)割台动作执行机构接收所述控制主板发送的电流信号从而控制割台升降；所述割台动作执行机构包括与所述控制主板电连接的电液比例换向阀、用于驱动割台升降动作的液压缸和用于反馈所述电液比例换向阀的阀芯开口大小的阀芯开口量位移传感；

所述步骤(2)具体包括：

所述控制主板根据所述高度信息，并利用设定的割台动作计算函数计算出当前割台调节速度值V；

根据所述液压缸的缸径以及割台结构参数计算出所述电液比例换向阀所需流量值，即对应的所述电液比例换向阀的阀芯开口量r(t)；

将阀芯开口量r(t)与所述阀芯开口量位移传感器测量值比较得出差值e(t)，将3个连续采样周期的差值e(k-2)、e(k-1)、e(k)进行PID计算后得到输出值u(t)；

根据所述电液比例换向阀的参数计算开口值u(t)所对应的电流大小，再根据所述控制主板参数逆向求得模拟电流接口参数。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述智能收割机割台水平升降控制方法的计算机程序。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述智能收割机割台水平升降控制方法的信息数据处理终端。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的智能收割机割台水平升降控制方法。

本发明的另一目的在于提供一种智能收割机割台水平升降控制系统包括：

动力模块，与主控模块连接，用于通过发动机为收割机提供动力；

操作模块，与主控模块连接，用于通过按键及控制手柄进行割台切割操作；

主控模块，与动力模块、操作模块、切割模块、割台高度调节模块、输送模块、清洗模块连接，用于控制各个模块正常工作；

切割模块，与主控模块连接，用于通过切割刀片对农作物进行切割；

割台高度调节模块，与主控模块连接，用于调节割台切割高度；

输送模块，与主控模块连接，用于将切割的农作物通过传送带输送到脱粒装置；

清洗模块，与主控模块连接，用于对切割刀片泥土进行清洗；

进一步，所述清洗模块包括储液模块、高压模块、吹风模块；

储液模块，用于存储收割机割台刀片清洗液；

高压模块，用于通过高压枪对收割机割台刀片泥土进行清洗；

吹风模块，用于通过鼓风机对清洗后收割机割台刀片进行吹风干燥本发明的优点及积极效果为：

本发明通过割台高度调节模块使得收割机根据田间地形变化实时自动地按照既定速度平稳调整高度，使割台与地面保持一定的距离，保证收割机的安全性以及收割的质量，弥补手动调节实时性差、调节精度低等缺陷；

同时通过清洗模块可以更加快捷、方便的对割台刀片污泥进行冲洗，避免切割堵塞，造成割台故障，通过对发动机的调节减少了发动机的辐射噪声，满足了生产工艺要求，实现了对割台的自动控制，提高了工作效率。

本发明控制系统进行调节割台切割高度中，进一步利用专家知识或经验建立状态间的条件概率转移矩阵，确定高度片段间的状态转移矩阵；

建立高度威胁等级与高度因素的离散动态贝叶斯网络模型；

离散动态贝叶斯网络模型是由观测节点和状态节点构成的有向无环图，高度类型、相对位置共同构成了离散状态节点，高度威胁等级为观测节点；

建立的观测证据表、条件转移概率表和状态转移概率表，结合所建立的离散动态贝叶斯网络模型，确定最终的威胁等级即为贝叶斯推理过程依据大量状态节点数据推理出观测节点最大可能取值的概率；可获得准确的切割高度，控制精度高。

主控模块对辐射声功率信息进行分析中，对于每一路声音信号，按照下述公式对所述声音信号中的每一帧声音信号进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声谱N(w,n)：

其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；可进行噪声的准确分析，为设备的智能控制、设计提供依据。提高设备使用性能。

附图说明

图1是本发明实施例提供的智能收割机割台水平升降控制系统结构图。

图中：1、动力模块；2、操作模块；3、主控模块；4、切割模块；5、割台高度调节模块；6、输送模块；7、清洗模块。

图2是本发明实施例提供的割台高度调节模块调节方法流程图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明提供的智能收割机割台水平升降控制系统包括：动力模块1、操作模块2、主控模块3、切割模块4、割台高度调节模块5、输送模块6、清洗模块7。

动力模块1，与主控模块3连接，用于通过发动机为收割机提供动力；

操作模块2，与主控模块3连接，用于通过按键及控制手柄进行割台切割操作；

主控模块3，与动力模块1、操作模块2、切割模块4、割台高度调节模块5、输送模块6、清洗模块7连接，用于控制各个模块正常工作；

切割模块4，与主控模块3连接，用于通过切割刀片对农作物进行切割；

割台高度调节模块5，与主控模块3连接，用于调节割台切割高度；

输送模块6，与主控模块3连接，用于将切割的农作物通过传送带输送到脱粒装置；

清洗模块7，与主控模块3连接，用于对切割刀片泥土进行清洗。

本发明提供的清洗模块7包括储液模块、高压模块、吹风模块；

储液模块，用于存储收割机割台刀片清洗液；

高压模块，用于通过高压枪对收割机割台刀片泥土进行清洗；

吹风模块，用于通过鼓风机对清洗后收割机割台刀片进行吹风干燥。

如图2，本发明实施例提供的割台高度调节模块5调节方法如下：

S101:利用超声波传感器实时采集割台当前距离地面高度信息，并将所述高度信息发送至控制主板；

S102:所述控制主板根据所述高度信息，并利用设定的割台动作计算函数计算出割台的动作数据，并输出相对应的电流信号；

S103:割台动作执行机构接收所述控制主板发送的电流信号从而控制割台升降。

本发明提供的割台动作执行机构包括与所述控制主板电连接的电液比例换向阀、用于驱动割台升降动作的液压缸和用于反馈所述电液比例换向阀的阀芯开口大小的阀芯开口量位移传感器，则所述步骤(2)具体包括如下步骤：

所述控制主板根据所述高度信息，并利用设定的割台动作计算函数计算出当前割台调节速度值V；

根据所述液压缸的缸径以及割台结构参数计算出所述电液比例换向阀所需流量值，即对应的所述电液比例换向阀的阀芯开口量r(t)；

将阀芯开口量r(t)与所述阀芯开口量位移传感器测量值比较得出差值e(t)，将3个连续采样周期的差值e(k-2)、e(k-1)、e(k)进行PID计算后得到输出值u(t)；

根据所述电液比例换向阀的参数计算开口值u(t)所对应的电流大小，再根据所述控制主板参数逆向求得模拟电流接口参数。

本发明工作时，通过动力模块1为收割机提供动力；通过操作模块2利用通过按键及控制手柄进行割台切割操作；主控模块3控制切割模块4通过切割刀片对农作物进行切割；切割时，通过割台高度调节模块5调节割台切割高度；切割后，通过输送模块6将切割的农作物通过传送带输送到脱粒装置；最后，通过清洗模块7对切割刀片泥土进行清洗。

下面结合具体分析对本发明作进一步描述。

本发明实施例提供的智能收割机割台水平升降控制方法，包括：

动力模块集成的发动机利用噪声去除设备进行噪声去除后为收割机提供动力；噪声去除中，需进行噪声的辐射声功率检测，当发动机处于稳定工作状态时，噪声去除设备的表面振动速度和辐射声功率有如下关系：

式中:W_rad为辐射声功率；ρ_0c为声辐射阻抗；S为噪声辐射表面积；为噪声去除设备噪声辐射表面法向振动速度的平方对高度及振动表面的平均值，通过模拟计算或者发动机表面振动试验测量得到；σ为辐射比；

取基准声功率W₀＝10～12W，则噪声去除设备A计权的声功率为:

式中:Lw为噪声辐射声功率级；ρ_0c、S通过计算得到；Δ为噪声去除设备A计权网络的衰减量；得到的辐射声功率信息传输给主控模块；主控模块对辐射声功率信息进行分析后，反馈给噪声去除设备，进行噪声去除工作；

操作模块利用按键及控制手柄进行割台切割操作；

切割模块通过切割动静刀片对农作物进行切割；

切割时，通过割台高度调节模块集成的控制系统调节割台切割高度；控制系统等效数学模型由一阶惯性环节和纯滞后环节构成：

式中：G(s)为系统被控对象的传递函数；K_C为系统增益常数；T₀为系统惯性高度常数；τ为系统滞后高度；s为单步采用高度；(s)为拉普拉斯变换算子；

控制系统进行调节割台切割高度中，进一步利用条件概率转移矩阵，确定高度的状态转移矩阵；

建立高度威胁等级与高度因素的离散动态贝叶斯网络模型；

离散动态贝叶斯网络模型是由观测节点和状态节点构成的有向无环图，高度类型、相对位置共同构成了离散状态节点，高度威胁等级为观测节点；

建立的观测证据表、条件转移概率表和状态转移概率表，结合所建立的离散动态贝叶斯网络模型，确定最终的威胁等级即为贝叶斯推理过程依据大量状态节点数据推理出观测节点最大可能取值的概率；

离散动态贝叶斯网络模型中各节点的状态集合用S’表示，各因子用下标区分：S’_DC＝{高，中，低}；

控制系统进行调节割台切割高度中，进一步包括：系统参数λ和观测序列Y，前向-后向算法推理出概率P(Y|λ)的过程如下：

前向算法，定义前向变量α_t(i)＝P(y₁,y₂,...,y_t,x_t＝i|λ)

初始化：α₁(i)＝π_ib_i(y₁),1≤i≤n

递归运算：

结果：

后向算法，定义后向变量β_t(i)＝P(y_t+1,y_t+2,...,y_T|x_t＝i,λ)

初始化：β_T(i)＝1,1≤i≤n

递归运算：

结果：

将前向算法、后向算法结合起来构成前向-后向算法：

最终，根据确立的观测证据表、条件转移概率表和状态转移概率表，结合前向-后向算法推理出高度威胁等级；

切割后，输送模块集成的传送带进行同步控制后，将切割的农作物通过传送带输送到脱粒装置；传送带的同步控制中，采用变频器分别控制安装的传送带电机；采用编码器分别检测传送带，传送带速度由给定信号控制，编码器检测传送带速度并反馈给主控模块；主控模块对于给定的传送带速度信号进行比较，经PID指令控制，进行数据处理，输出模拟信号作用于变频器，校正安装的传送带电机速度，将传送带速度偏差消除；

通过清洗模块对切割刀片泥土进行清洗。

进一步，主控模块对辐射声功率信息进行分析中，对于每一路声音信号，按照下述公式对所述声音信号中的每一帧声音信号进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声谱N(w,n)：

其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；

按照下述公式对每一帧声音信号的短时傅里叶变换进行二值化处理得到二值谱Xb(w,n)：

Tb为预设第一阈值；

将其中一路声音信号对应的Ka个二值谱与另一路声音信号对应的Kb个二值谱进行两两间的相干性匹配得到所述第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配度最高的一组二值谱对应的匹配位置和匹配度，Ka、Kb均为正整数。

对于每一路声音信号，按照下述公式计算所述声音信号中的每一帧声音信号的功率谱P(w,n)：

P(w，n)＝α_pP(w，n-1)+(1-α_p)|X(w，n)|²

其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；

αp为预设系数且0＜αp＜1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；

按照下述公式计算每一帧声音信号的功率谱的谱间相关性DP(w,n)：

DP(w,n)＝|P(w+1,n)-P(w,n)|

按照下述公式对所述谱间相关性DP(w,n)进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声功率谱的谱间相关性NDP(w,n)：

其中，βu、βd为预设系数且0＜βd＜βu＜1。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (6)

1.一种智能收割机割台水平升降控制方法，其特征在于，所述智能收割机割台水平升降控制方法基于智能收割机割台水平升降控制系统实施，所述基于智能收割机割台水平升降控制系统包括：

动力模块，与主控模块连接，通过发动机为收割机提供动力；

操作模块，与主控模块连接，通过按键及控制手柄进行割台切割操作；

主控模块，与动力模块、操作模块、切割模块、割台高度调节模块、输送模块、清洗模块连接，用于控制各个模块正常工作；

切割模块，与主控模块连接，通过切割刀片对农作物进行切割；

割台高度调节模块，与主控模块连接，用于调节割台切割高度；

输送模块，与主控模块连接，用于将切割的农作物通过传送带输送到脱粒装置；

清洗模块，与主控模块连接，用于对切割刀片泥土进行清洗；

清洗模块包括储液模块、高压模块、吹风模块；

储液模块，用于存储收割机割台刀片清洗液；

高压模块，用于通过高压枪对收割机割台刀片泥土进行清洗；

吹风模块，用于通过鼓风机对清洗后收割机割台刀片进行吹风干燥；

所述清洗模块包括储液模块、高压模块、吹风模块；

储液模块，用于存储收割机割台刀片清洗液；

高压模块，用于通过高压枪对收割机割台刀片泥土进行清洗；

吹风模块，用于通过鼓风机对清洗后收割机割台刀片进行吹风干燥；

所述基于智能收割机割台水平升降控制方法包括：

动力模块集成的发动机利用噪声去除设备进行噪声去除后为收割机提供动力；噪声去除中，需进行噪声的辐射声功率检测，当发动机处于稳定工作状态时，噪声去除设备的表面振动速度和辐射声功率有如下关系：

式中: Wrad为辐射声功率; ρ0c为声辐射阻抗; S 为噪声辐射表面积; />为噪声去除设备噪声辐射表面法向振动速度的平方对高度及振动表面的平均值，通过模拟计算或者发动机表面振动试验测量得到; σ 为辐射比；

取基准声功率W0 = 10~12W，则噪声去除设备A 计权的声功率为:

式中:Lw为噪声辐射声功率级; ρ0 c、S通过计算得到; Δ 为噪声去除设备A计权网络的衰减量;得到的辐射声功率信息传输给主控模块；主控模块对辐射声功率信息进行分析后，反馈给噪声去除设备，进行噪声去除工作；

操作模块利用按键及控制手柄进行割台切割操作；

切割模块通过切割动静刀片对农作物进行切割；

切割时，通过割台高度调节模块集成的控制系统调节割台切割高度；控制系统等效数学模型由一阶惯性环节和纯滞后环节构成：式中：G(s)为系统被控对象的传递函数；KC 为系统增益常数； T0为系统惯性高度常数；τ为系统滞后高度；s为拉普拉斯变换算子;

控制系统进行调节割台切割高度中，进一步利用条件概率转移矩阵，确定高度的状态转移矩阵；

建立高度威胁等级与高度因素的离散动态贝叶斯网络模型；

离散动态贝叶斯网络模型是由观测节点和状态节点构成的有向无环图，高度类型、相对位置共同构成了离散状态节点，高度威胁等级为观测节点；

建立的观测证据表、条件转移概率表和状态转移概率表，结合所建立的离散动态贝叶斯网络模型，确定最终的威胁等级即为贝叶斯推理过程依据大量状态节点数据推理出观测节点最大可能取值的概率；

离散动态贝叶斯网络模型中各节点的状态集合用S’表示，各因子用下标区分：S’DC={高，中，低}；

控制系统进行调节割台切割高度中，进一步包括：系统参数和观测序列/>，前向-后向算法推理出概率/>的过程如下：

前向算法，定义前向变量，

初始化：，

递归运算：，

结果：，

后向算法，定义后向变量，

初始化：，

递归运算：，

结果：，

将前向算法、后向算法结合起来构成前向-后向算法：

，

最终，根据确立的观测利用建立的观测证据表、条件转移概率表和状态转移概率表，运用隐马尔科夫推理算法计算出最终的高度威胁等级；

切割后，输送模块将切割的农作物传送脱粒装置；倾斜输送装置同步控制中，采用变频器控制倾斜输送装置驱动电机；采用编码器检测倾斜输送装置驱动电机转速，编码器将检测的倾斜输送装置速度信号并反馈给主控模块；主控模块对于设定的倾斜输送装置驱动电机速度信号进行比较，经PID 指令控制，进行数据处理，输出模拟信号作用于变频器，校正安装的倾斜输送装置驱动电机速度，将倾斜输送装置速度偏差消除；

通过清洗模块对切割刀片泥土进行清洗；

主控模块对辐射声功率信息进行分析中，对于每一路声音信号，按照下述公式对所述声音信号中的每一帧声音信号进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声谱N(w,n)：

；

其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1; w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；

按照下述公式对每一帧声音信号的短时傅里叶变换进行二值化处理得到二值谱Xb(w,n)：

；

Tb为预设第一阈值；

将其中一路声音信号对应的Ka个二值谱与另一路声音信号对应的Kb个二值谱进行两两间的相干性匹配得到第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配度最高的一组二值谱对应的匹配位置和匹配度，Ka、Kb均为正整数。

2.如权利要求1所述智能收割机割台水平升降控制方法，其特征在于，

对于每一路声音信号，按照下述公式计算所述声音信号中的每一帧声音信号的功率谱P(w,n)：

；

其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；

αp为预设系数且0＜αp＜1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号。

3.如权利要求1所述智能收割机割台水平升降控制方法，其特征在于，

按照下述公式计算每一帧声音信号的功率谱的谱间相关性DP(w,n)：

DP(w,n)＝|P(w+1,n)-P(w,n)|

按照下述公式对所述谱间相关性DP(w,n)进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声功率谱的谱间相关性NDP(w,n)：

；

其中，βu、βd为预设系数且0＜βd＜βu＜1；

割台高度调节方法包括：

（1）利用超声波传感器实时采集割台当前距离地面高度信息，并将所述高度信息发送至控制主板；

（2）所述控制主板根据所述高度信息，并利用设定的割台动作计算函数计算出割台的动作数据，并输出相对应的电流信号；

（3）割台动作执行机构接收所述控制主板发送的电流信号从而控制割台升降；所述割台动作执行机构包括与所述控制主板电连接的电液比例换向阀、用于驱动割台升降动作的液压缸和用于反馈所述电液比例换向阀的阀芯开口大小的阀芯开口量位移传感；

所述步骤（2）具体包括：

所述控制主板根据所述高度信息，并利用设定的割台动作计算函数计算出当前割台调节速度值V；

根据所述液压缸的缸径以及割台结构参数计算出所述电液比例换向阀所需流量值，即对应的所述电液比例换向阀的阀芯开口量r(t)；

将阀芯开口量r( t )与所述阀芯开口量位移传感器测量值比较得出差值e( t )，将3个连续采样周期的差值e(k-2)、e(k-1)、e(k)进行PID计算后得到输出值u(t)；

根据所述电液比例换向阀的参数计算开口值u( t)所对应的电流大小，再根据所述控制主板参数逆向求得模拟电流接口参数。

4.一种实现权利要求1~3任意一项所述智能收割机割台水平升降控制方法的计算机程序。

5.一种实现权利要求1~3任意一项所述智能收割机割台水平升降控制方法的信息数据处理终端。

6.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-3任意一项所述的智能收割机割台水平升降控制方法。