CN109247122A - 一种联合收割机脱分装置多信息融合系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种联合收割机脱分装置多信息融合系统，包括嵌入式处理器、联合收割机脱分装置和传感器网络，传感器网络的一端与脱分装置连接，用于采集联合收割机脱分装置的运行参数；该联合收割机脱分装置多信息融合技术，将农业生产领域与物联网结合，采用无线传感器网络对联合收割机的运行参数进行采集，运用传感器自适应加权融合算法，可灵活、快速、实时地完成联合收割机的脱分装置负荷反馈自动控制装置的全部功能。

Description

一种联合收割机脱分装置多信息融合系统和方法

技术领域

本发明涉及农业机械领域，特别涉及一种联合收割机脱分装置脱分装置多信息融合系统及方法。

背景技术

联合收割机作为重要的农业生产装置广泛地应用于我国农业生产中，不仅大幅度降低了农民的劳动强度，而且有效地提高了生产效率，目前，联合收割机在田间作业时，只能由驾驶员凭感觉判别田间的状况，无法做到对联合收割机工作状态及时调整，易出现负荷过大引起滚筒堵塞等故障，致使收割机工作效率低，因此对联合收割机的脱分装置进行有效的控制势在必行。联合收割机脱分装置的作业负荷随喂入量、行驶速度、滚筒转速、滚筒转速等因素而随机变化，作业负荷的波动直接影响联合收割机的工作状态稳定性和收割效率。行驶速度过快会使脱粒滚筒因为喂入量过大而过载，使脱粒滚筒转速下降而损失量增加，甚至造成脱粒滚筒和输入口堵塞，从而产生故障；而行驶速度过慢，负荷偏低，作业效率低下，因此要求在联合收割机作业时对负荷进行调控。

目前，大部分联合收割机作业时，有两种控制方式：(1)依靠机手的个人经验，通过调整行驶速度改变喂入量来手动调节负荷。这种作业方式对机手驾驶水平要求高，劳动强度大，难以降低故障率，作业速度和作业效率低；(2)少量联合收割机主要是针对脱分装置滚筒单地用PID或模糊控制等进行单一控制，这种方法所采集依据的联合收割机的运行参数单一，得出的最佳运行参数结果实际控制效果不理想，而且若PID或模糊控制出现故障；可见上述控制方法都是单方面的对联合收割机的运行操作进行控制，没有考虑到联合收割机实际的运行状态，现有联合收割机上缺乏对负荷全面有效的自动控制装置。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供该联合收割机脱分装置多信息融合技术，将农业生产领域与物联网结合，采用无线传感器网络对联合收割机的运行参数进行采集，运用传感器自适应加权融合算法，可灵活、快速、实时地完成联合收割机的脱分装置负荷反馈自动控制装置的全部功能。

本发明一种联合收割机脱分装置多信息融合系统，包括嵌入式处理器、联合收割机脱分装置和传感器网络，其特征在于：

传感器网络的一端与脱分装置连接，用于采集联合收割机脱分装置的运行参数；

传感器网络的另一端与嵌入式处理器连接，传感器网络将采集的运行参数传输至嵌入式处理器，由所述嵌入式处理器对采集的联合收割机脱分装置的运行参数采用自适应加权融合算法控制联合收割机的运行。

作为本发明的进一步改进，所述运行参数为：脱分装置的负荷、脱分装置喂入量、脱分装置输出量、脱分装置滚筒转速和联合收割机行车速度。

作为本发明的更进一步的改进，所述传感器网络包括若干个Zigbee无线传感节点和汇聚节点，所述若干个Zigbee无线传感节点将采集的运行参数通过汇聚节点发送至嵌入式处理器，由所述嵌入式处理器采用自适应加权融合算法控制联合收割机的运行。所述自适应加权融合算法具体为：分布在脱分装置的多个传感器采集联合收割机的运行参数数据，对采集的运行参数进行加权融合，在保证总方差最小的条件下，利用自适应方法寻找对应的最优加权因子，使融合后的测量值为最优值，根据最优值控制联合收割机的与运行。

作为本发明的更进一步的改进，联合收割机脱分装置多信息融合系统还包括切换模块和手动控制器，所述切换模块一端与传感器网络连接，一端分别与手动控制器和嵌入式处理器连接，手动控制器与脱分装置连接，控制联合收割机的脱分装置的运行模式为手动模式，所述嵌入式处理器联合收割机的脱分装置的运行模式为自动模式，当传感器网络采集的运行参数满足预定策略时，切换模块将联合收割机的脱分装置的运行模式在手动模式和自动模式之间切换。所述预定策略为：若当前联合收割机脱分装置的运行模式为自动控制模式，当脱分装置喂入量增大到最大阈值，或脱分装置滚筒转速急剧下降到最低值，或脱分装置的负荷达到最大值时，切换模块命令联合收割机自动停止自动控制模式并采用手动模式控制联合收割机的脱分装置；否则继续采用自动控模式控制联合收割机的脱分装置；或若当前联合收割机脱分装置的运行模式为手动控制模式，当脱分装置喂入量小于最大阈值且脱分装置滚筒转速大于最低阈值以及脱分装置的负荷小于最大值的范围内保持的持续时间大于第一时间阈值，切换模块命令联合收割机由手动控制模式自动切换到自动控制模式。

本发明一种联合收割机脱分装置多信息融合方法，联合收割机脱分装置多信息融合方法，应用于联合收割机脱分装置多信息融合系统，包括嵌入式处理器、联合收割机脱分装置和传感器网络，所述传感器网络的一端与所述联合收割机脱分装置连接，传感器网络的另一端与嵌入式处理器连接；

其特征在于：

1)系统上电，传感器网络采集联合收割机脱分装置的运行参数，经过调理电路滤波，稳定后输入嵌入式处理器；

2)所述嵌入式处理器对采集的联合收割机脱分装置的运行参数采用自适应加权融合算法控制联合收割机的运行。

作为本发明一种联合收割机脱分装置多信息融合方法的进一步的改进，在联合收割机脱分装置多信息融合系统还包括切换模块和手动控制器时，所述切换模块一端与传感器网络连接，一端分别与手动控制器和嵌入式处理器连接，手动控制器与脱分装置连接，控制联合收割机的脱分装置的运行模式为手动模式，所述嵌入式处理器联合收割机的脱分装置的运行模式为自动模式，当传感器网络采集的运行参数满足预定策略时，将联合收割机的脱分装置的运行模式在手动模式和自动模式之间切换。

本发明的有益效果是，在联合收割机现有的液压无极变速器手动调速机构的基础上，增加了嵌入式处理器自动控制联合收割机的脱分装置，根据传感器网络采集的联合收割机的运行状态参数由传感系统采集联合收割机工作状态信号进入嵌入式处理器，由嵌入式处理器采用自适应算法对采集的联合收割机的运行参数进行融合处理并自适应调整，减少了联合收割机的故障次数。此外增加切换模块控制联合收割机脱分装置运行模式在手动模式和自动模式之间进行切换，使得联合收割机的脱分装置在手动模式时自动进入自动运行模式，由于自动控制模式采用自适应算法对联合收割机的运行参数自适应调整，避免了联合收割机的运行参数超出可能导致故障的区间范围，减少了联合收割机的故障次数，同时实时显示机组工作状态；结构简洁紧凑，功能灵活全面且便于扩展。同时实时显示机组工作状态；结构简洁紧凑，功能灵活全面且便于扩展。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。

图1为联合收割机的调速执行机构18的结构图；

图2A为联合收割机脱分装置多信息融合系统的一种实施方式结构图；

图2B为联合收割机脱分装置多信息融合系统的另一种实施方式结构图；

图3为图2A-2B中嵌入式处理器的自适应加权融合算法学习过程；

图4为图2A-2B中嵌入式处理器的主程序流程图；

图5A为联合收割机脱分装置多信息融合方法流程图。

图5B为联合收割机脱分装置多信息融合方法的另一实施方式流程图。

图中：1.手柄盖；2.按钮开关；3.手柄；4.移动架；5.螺栓；6.摩擦片；7.垫片；8.螺母；9.拉杆；10.双向超越离合器；11.电机；12.液压无级变速系统；13.连杆；14.摆杆；15.电源；16.状态指示灯；17.电机驱动器；18.调速执行机构；19.联合收割机；20.传感器网络；21.嵌入式处理器；22.手动控制器22；23.切换模块。

具体实施方式

如图1所示，联合收割机19的调速执行机构18由基于液压无极变速器的手动调速子机构和自动调速子机构组成。其中，手动调速子机构包括手柄盖1、手柄3、移动架4、螺栓5、摩擦片6、垫片7、螺母8、拉杆9、摆杆14、液压无级变速系统12和连杆13。自动调速子机构包括电机11、双向超越离合器10、摆杆14、液压无级变速系统12和连杆13。按钮开关2安装在手柄3上，手柄3上还配有橡胶手柄盖1，手柄3与移动架4铰接，移动架4通过螺栓5、摩擦片6、垫片7、螺母8与支座铰接，拉杆9分别与移动架4和摆杆14一端铰接，摆杆14另一端与连杆13铰接，摆杆14通过双向超越离合器10与电机11相联接，双向超越离合器10与电机11均通过螺栓固定在支座上。在机手操纵联合收割机作业时，通过扳动手柄3，使移动架4绕其与支座的铰接中心转动，通过拉杆9拉动摆杆14绕轴心摆动，从而经连杆13带动联合收割机19的液压无极变速系统12，实现联合收割机前进速度的手动调整。在摆杆14与电机11间安装的双向超越离合器10，可保证当电机11主动运动时，摆杆14也同步转动，通过电机11驱动摆杆14绕轴心摆动，自动调整联合收割机19的前进速度；而在机手扳动手柄3使摆杆14主动运动时，电机11不会随之运动，从而保证在自动调速状态下，操纵手柄3手动调速仍然有效，手动和自动调速任意切换且不产生二者的冲突。

如图2A，本发明就附加在上述调速执行机构18上，由传感器网络20、嵌入式处理器21、电机驱动器17组成。其中，调速执行机构18上的按钮开关2分别连接电源15、状态指示灯16和电机驱动器17。电机驱动器17分别连接嵌入式处理器21和调速执行机构18中的电机11。传感器网络20采集联合收割机的运行参数，将其传输至嵌入式处理器21，嵌入式处理器21根据传感器网络采集的联合收割机的运行参数采用自适应加权融合算法求出运行参数的最优值，根据运行参数的最优值控制联合收割机的运行，提升收割效率，传感器网络由若干个Zigbee无线传感节点和汇聚节点组成，若干个Zigbee无线传感节点将采集的运行参数通过汇聚节点发送至嵌入式处理器，嵌入式处理器使用上述自适应加权融合算法控制联合收割机的运行。

具体地，上述若干个Zigbee无线传感节点可分别安装在联合收割机的脱分装置的对应位置，分别采集联合收割机脱分装置的不同运行参数，这些无线传感器具体可为转速传感器、压力传感器等，对应的采集的参数为：脱分装置的负荷、脱分装置喂入量、脱分装置输出量、脱分装置滚筒转速和联合收割机行车速度。上述多个传感器将采集的参数通过传感器网络经信号处理电路传输至嵌入式处理，嵌入式处理器接收到这些参数信号进行处理运算融合，采用对应的适应加权融合算法求出联合收割机脱分装置的运行最佳参数，控制联合收割机脱分装置的运行，并实时将联合收割机脱分装置当前的运行参数实时显示在液晶显示器上，并当联合收割机的脱分装置的运行参数达到一定的故障值时通过声光报警器进行声光报警，通知机主对联合收割机脱分装置进行故障处理。

作为本发明的另外一种替换实施例，如图2B所示，在附图2A的基础上增加手动控制器22和切换模块23，手动控制器22和嵌入式处理器21都与脱分装置连接，分别控制控制联合收割机的脱分装置的运行模式为手动模式和自动模式，切换模块23的一端连接传感器网络，另一端分别连接嵌入式处理器21和手动控制器22，在传感器网络从联合收割机脱分装置19采集到的运行参数满足一定的预定策略时，在嵌入式处理器21和手动控制器22之间切换，其中具体的预定策略为：若当前联合收割机脱分装置的运行模式为自动控制模式，当脱分装置喂入量增大到最大阈值，或脱分装置滚筒转速急剧下降到最低值，或脱分装置的负荷达到最大值时，切换模块命令联合收割机自动停止自动控制模式并采用手动模式控制联合收割机的脱分装置；否则继续采用自动控模式控制联合收割机的脱分装置。若当前联合收割机脱分装置的运行模式为手动控制模式，当脱分装置喂入量小于最大阈值且脱分装置滚筒转速大于最低阈值以及脱分装置的负荷小于最大值的范围内保持的持续时间大于第一时间阈值，切换模块命令联合收割机由手动控制模式自动切换到自动控制模式。

具体地，上述脱分装置喂入量的最大阈值、脱分装置滚筒转速的最低值、脱分装置的负荷最大值为将要导致联合收割机故障之前的范围内的某个阈值，这样就会在联合收割机可能将要故障时提前将联合收割机控制为手动模式，由人工对联合收割机的运行参数进行调整，避免了联合收割机自动调整无法改变联合收割机运行趋势，减少了故障的可能。

当选择嵌入式处理器21进行控制时，根据传感器网络采集的联合收割机的运行参数采用自适应加权融合算法求出运行参数的最优值，根据运行参数的最优值控制联合收割机的运行，若联合收割机运行的参数处于安全区间的持续时间在一定范围之内，维持联合收割机的运行模式为自动控制模式，减少人工操作的概率，提升收割效率，传感器网络由若干个Zigbee无线传感节点和汇聚节点组成，若干个Zigbee无线传感节点将采集的运行参数通过汇聚节点发送至嵌入式处理器，嵌入式处理器使用上述自适应加权融合算法控制联合收割机的运行。当选择手动控制器22进行控制时，依据机器操作人工的经验对联合收割机的调速执行机构进行控制，此外也可通过按钮2直接选择手动控制器22或者嵌入式处理器21实现联合收割机脱分装置的手动和自动控制。

本发明除包括上述硬件系统外，还包括软件系统，软件系统由信号检测程序、多传感器自适应加权融合算法及电机控制程序等组成。

多传感器自适应加权以多传感器信息采集为基础，假设有n个传感器岁收割机的负荷数据进行监测，其测量值分别为X1，X2，…，Xn，对测量值进行加权融合，在保证总方差最小的条件下，根据传感器测得的收割机负荷测量值，利用自适应的方法寻找对应的最优加权因子，使融合后的测量值X^为最优值。因此，首先需要求出各个传感器的方差σ_i ²，然后才能求出最优加权因子。其中，σ_i ²表示未知量，可以测得的收割机负荷值根据相应的算法求得。

嵌入式处理器需使用嵌入式系统才能实现上述算法的执行，在嵌入式监控系统中，为了使用多传感器的融合算法，需要让嵌入式系统对该算法进行学习，其流程如图3所示。

在应用嵌入式系统时，其算法学习如下步骤：从步骤31开始，进行上电运行；步骤32：显示菜单设置默认参数，其中嵌入式系统的操作需要依托开发菜单界面；步骤33-34，设置默认参数，如果使用时直接应用默认参数，则无需重新设置参数，如果不使用默认参数，则需要重新设置参数，步骤35：载入收割机控制默认系统；步骤36：打开驱动文件；步骤37：读取收割机采集的参数，包括脱分装置的负荷、脱分装置喂入量、脱分装置输出量、脱分装置滚筒转速和联合收割机行车速度等；步骤38：进行误差纠正算法的学习，使传感器得到的误差降低到最小，算法结束。

联合收割机19负荷控制的目的是在不超过最大损失量、脱粒滚筒最大负荷和输粮搅龙转速正常的前提条件下，具有最大稳定的前进速度，发挥最佳的工作效率。联合收割机19在工作过程中是一个非线性时变且有大延时的复杂系统，各部件的性能状态，以及作物的性质、地面状况等随时都在变化，联合收割机19负荷或总损失量很难与其影响因素之间建立精确的数学模型，这就给传统控制理论应用带来很大的困难，模糊控制理论基于专家经验、规则和自学习功能，根据被控对象测量值及变化量进行推理，使控制目标稳定在预期值附近，而不必要知道被控对象的数学模型，从而为解决联合收割机19的控制问题提供有效途径。如图4所示，多传感器融合算法控制过程。嵌入式系统完成算法学习后，将其引入到嵌入式处理器，来控制收割机的参数的过程，参数的合理性可以根据搅龙、滚筒转速和车速来进行判断。本发明的多信息融合系统具有显示收割机监控系统状态数据和存储数据的功能，通过车速是否合理来调整收割机的收割机性能。如果车速合理，则继续使用控制算法；如果车速不合理，则可以通过算法调整，来反馈调节车速。

图5A本发明的工作过程是：步骤51：系统进入初始化；步骤52：判断是否按下手动按钮，当没按下手柄3上的按钮开关2时，执行步骤53：联合收割机19进入手动融合算法的控制，液晶显示器22会显示其工作状态，当按下手柄3上的按钮开关2时，执行步骤55：由嵌入式处理器控制联合收割机进入到自动控制模式，传感器网络20进行联合收割机19的喂入量、行驶速度、滚筒转速、输粮搅龙转速、清选损失、夹带损失等各种信息的采集，将采集的信号经过调理电路滤波、稳定后输入到嵌入式处理器，执行步骤56：由嵌入式处理器判断此时的运行参数是否达到某个阈值，这里的阈值指的是使得联合收割机达到最大负荷可能将要出现故障的各个参数的数值，若达到阈值，系统进行报警，运行结束。

作为本发明的另外一种替换实施例，如图2B所示，在附图2A的基础上增加手动控制器22和切换模块23，本发明的可替换的实施方式对应的工作过程如附图5B所示：步骤51：系统进入初始化；步骤52：判断是否按下手动按钮，当没按下手柄3上的按钮开关2时，执行步骤53：联合收割机19进入手动融合算法的控制，液晶显示器22会显示其工作状态，此时传感器网络将使用多个Zigbee传感器采集联合收割机的多个运行参数，将采集的运行参数发送到控制切换模块，步骤54：切换模块判断此时的运行参数是否处于运行良好的安全区间内的持续时间小于第一时间阈值，当判断结果为是，执行步骤55：自动发出指令将手动控制模块切换为自动控制模式，并提示工作人员联合收割机进入到自动控制模式，当联合收割机进入自动控制模式时，传感器网络20进行联合收割机19的喂入量、行驶速度、滚筒转速、输粮搅龙转速、清选损失、夹带损失等各种信息的采集，将采集的信号经过调理电路滤波、稳定后输入到切换模块，执行步骤56：由切换模块判断此时的运行参数是否达到某个阈值，这里的阈值指的是使得联合收割机达到最大负荷可能将要出现故障的之前的各个参数的数值，若达到阈值，执行步骤53：此时暂停自动控制模式，提示工作人员联合收割机即将出现故障，进入手动操作模式，由工作人员进行手动控制联合收割机的运行，否则停留在自动控制模式。通过上述流程方式减少了联合收割机出现故障的概率，提升农业效率。

采用本发明联合收割机脱分装置负荷控制系统，在传统的联合收割机脱分装置手动控制系统中增加了增加了嵌入式处理器自动控制联合收割机的脱分装置，根据传感器网络采集的联合收割机的运行状态参数由传感系统采集联合收割机工作状态信号进入嵌入式处理器，由嵌入式处理器采用自适应算法对联合收割机的运行参数自适应调整，避免了联合收割机的运行参数超出可能导致故障的区间范围。

此外，增加切换控制模块灵活切换手动控制模式和自动控制模式，由切换模块根据采集的联合收割机工作状态在联合收割机处于手动控制模式时若运行良好的安全区间内的持续时间小于第一时间阈值自动切换到自动控制模式，并在自动控制模式时联合收割机运行在未达到某个阈值的安全区间内时保持自动控制模式，超出阈值切换到手动模式，由于自动控制模式采用自适应算法对联合收割机的运行参数自适应调整，避免了联合收割机的运行参数超出可能导致故障的区间范围，使联合收割机维持工作在最佳工作状态，进而提高联合收割机的工作效率，降低故障率。

以上，详细说明了本发明的优选实施例，但本发明要求保护的权利范围并不限于此，利用了本发明的基本概念，所属技术领域的技术人员进行的各种变形以及改善，仍属于本发明请求的权利范围。

Claims (10)

1.一种联合收割机脱分装置多信息融合系统，包括嵌入式处理器、联合收割机脱分装置和传感器网络，其特征在于：

传感器网络的一端与脱分装置连接，用于采集联合收割机脱分装置的运行参数；

传感器网络的另一端与嵌入式处理器连接，传感器网络将采集的运行参数传输至嵌入式处理器，由所述嵌入式处理器对采集的联合收割机脱分装置的运行参数采用自适应加权融合算法自动控制联合收割机的运行。

2.根据权利要求1所述的联合收割机脱分装置多信息融合系统，其特征在于：还包括切换模块和手动控制器，所述切换模块一端与传感器网络连接，一端分别与手动控制器和嵌入式处理器连接，手动控制器与脱分装置连接，控制联合收割机的脱分装置的运行模式为手动模式，所述嵌入式处理器联合收割机的脱分装置的运行模式为自动模式，当传感器网络采集的运行参数满足预定策略时，切换模块将联合收割机的脱分装置的运行模式在手动模式和自动模式之间切换。

3.根据权利要求2所述的联合收割机脱分装置多信息融合系统，其特征在于：所述预定策略为：若当前联合收割机脱分装置的运行模式为自动控制模式，当脱分装置喂入量增大到最大阈值，或脱分装置滚筒转速急剧下降到最低值，或脱分装置的负荷达到最大值时，切换模块命令联合收割机自动停止自动控制模式并采用手动模式控制联合收割机的脱分装置；否则继续采用自动控模式控制联合收割机的脱分装置；或

若当前联合收割机脱分装置的运行模式为手动控制模式，当脱分装置喂入量小于最大阈值且脱分装置滚筒转速大于最低阈值以及脱分装置的负荷小于最大值的范围内保持的持续时间大于第一时间阈值，切换模块命令联合收割机由手动控制模式自动切换到自动控制模式。

4.根据权利要求1-3中的任一项所述的联合收割机脱分装置多信息融合系统，其特征在于：所述运行参数为：脱分装置的负荷、脱分装置喂入量、脱分装置输出量、脱分装置滚筒转速和联合收割机行车速度。

5.根据权利要求1-3中的任一项所述的联合收割机脱分装置多信息融合系统，其特征在于：所述传感器网络包括若干个Zigbee无线传感节点和汇聚节点，所述若干个Zigbee无线传感节点将采集的运行参数通过汇聚节点发送至嵌入式处理器，由所述嵌入式处理器采用自适应加权融合算法控制联合收割机的运行。

6.根据权利要求5中的任一项所述的联合收割机脱分装置多信息融合系统，其特征在于：所述自适应加权融合算法具体为：分布在脱分装置的多个传感器采集联合收割机的运行参数数据，对采集的运行参数进行加权融合，在保证总方差最小的条件下，利用自适应方法寻找对应的最优加权因子，使融合后的测量值为最优值，根据最优值控制联合收割机的与运行。

7.一种联合收割机脱分装置多信息融合方法，应用于联合收割机脱分装置多信息融合系统，包括嵌入式处理器、联合收割机脱分装置和传感器网络，所述传感器网络的一端与所述联合收割机脱分装置连接，传感器网络的另一端与嵌入式处理器连接；

其特征在于：

1)系统上电，传感器网络采集联合收割机脱分装置的运行参数，经过调理电路滤波，稳定后输入嵌入式处理器；

2)所述嵌入式处理器对采集的联合收割机脱分装置的运行参数采用自适应加权融合算法控制联合收割机的运行。

8.根据权利要求7所述的联合收割机脱分装置多信息融合方法，其特征在于：还包括切换模块和手动控制器，所述切换模块一端与传感器网络连接，一端分别与手动控制器和嵌入式处理器连接，手动控制器与脱分装置连接，控制联合收割机的脱分装置的运行模式为手动模式，所述嵌入式处理器联合收割机的脱分装置的运行模式为自动模式，切换模块当传感器网络采集的运行参数满足预定策略时，将联合收割机的脱分装置的运行模式在手动模式和自动模式之间切换。

9.根据权利要求8所述的联合收割机脱分装置多信息融合方法，其特征在于：所述预定策略为：若当前联合收割机脱分装置的运行模式为自动控制模式，当脱分装置喂入量增大到最大阈值，或脱分装置滚筒转速急剧下降到最低值，或脱分装置的负荷达到最大值时，切换模块命令联合收割机自动停止自动控制模式并采用手动模式控制联合收割机的脱分装置；否则继续采用自动控模式控制联合收割机的脱分装置；或

若当前联合收割机脱分装置的运行模式为手动控制模式，当脱分装置喂入量小于最大阈值且脱分装置滚筒转速大于最低阈值以及脱分装置的负荷小于最大值的范围内保持的持续时间大于第一时间阈值，切换模块命令联合收割机由手动控制模式自动切换到自动控制模式；所述运行参数为：脱分装置的负荷、脱分装置喂入量、脱分装置输出量、脱分装置滚筒转速和联合收割机行车速度；所述传感器网络包括若干个Zigbee无线传感节点和汇聚节点，所述若干个Zigbee无线传感节点将采集的运行参数通过汇聚节点发送至嵌入式处理器，嵌入式处理器采用自适应加权融合算法控制联合收割机的运行。

10.根据权利要求9所述的联合收割机脱分装置多信息融合方法，其特征在于：所述自适应加权融合算法具体为：分布在脱分装置的多个传感器采集联合收割机的运行参数数据，对采集的运行参数进行加权融合，在保证总方差最小的条件下，利用自适应方法寻找对应的最优加权因子，使融合后的测量值为最优值，根据最优值控制联合收割机的与运行。