[发明专利]一种基于排序学习的农机深松作业质量评价方法

权利要求书

1.一种基于排序学习的农机深松作业质量评价方法，其特征在于，所述评价方法包括：

步骤一、采集多台农机在一次深松作业中的作业数据；

一台农机的作业数据包括多个时间节点以及该农机的深耕犁在每个时间节点下的经度、纬度、三轴加速度、三轴角速度以及耕地深度数据；

一台农机的作业数据所包含的相邻的两个时间节点之间的时间间隔相同；

每台农机的作业数据所包含的相邻的两个时间节点之间的时间间隔均相同；

所述三轴分别为X轴、Y轴和Z轴，深耕犁的前进方向为X轴方向，深耕犁的作业方向为Z轴方向，X轴、Y轴和Z轴构成三轴直角坐标系；

步骤二、对农机的作业数据进行预处理，所述预处理的具体内容为：

将每台农机的深耕犁在大地坐标下的多个经纬坐标转换为平面直角坐标系下的多个坐标，将所述多个坐标作为多个轨迹点，进而得到深耕犁在平面直角坐标系下的运动轨迹；

按照所对应的时间节点的先后顺序对多个轨迹点进行排序，以第一轨迹点为起点，将所述运动轨迹分为多个地块轨迹，相邻的两个地块轨迹的起始点的间距大于L，L为预设的距离；

对三轴加速度和三轴角速度数据进行滤波和校正；

步骤三、对预处理后的农机作业数据进行特征提取，得到量化的农机作业特征值，通过对每台农机的作业特征值进行打分得到农机的深松作业标签值，将每台农机的作业特征值与深松作业标签值作为训练样本集；

所述农机作业特征值包括：

采用动态时间规整方法获得的每台农机的多个地块轨迹的轨迹规整度；

根据预处理后的三轴加速度和三轴角速度数据，获得的每台农机单位里程内的不良作业行为数量，具体过程为：

根据预处理后的X轴加速度和Z轴角速度数据来判断农机是否发生不良作业行为，当X轴加速度大于2.5m/s²或Z轴角速度大于0.3rad/s时，判断农机发生不良作业行为；

根据农机在一次作业中的行驶里程以及发生的不良作业行为数量，获得农机单位里程内的不良作业行为数量；

耕地深度稳定值，该稳定值为耕地深度的标准差与均值的比值；

步骤四、采用排序学习法对所述训练样本集进行训练，得到最优的农机深松作业质量评价模型；

步骤五、将待评价农机的作业特征值输入所述农机深松作业质量评价模型，得到该农机的深松作业标签值。

2.如权利要求1所述的基于排序学习的农机深松作业质量评价方法，其特征在于，步骤二采用高斯-克吕格投影法将大地坐标下的经纬坐标转换为平面直角坐标系下的坐标。

3.如权利要求1所述的基于排序学习的农机深松作业质量评价方法，其特征在于，采用动态时间规整方法获得每台农机的多个地块轨迹的轨迹规整度的具体过程为：对地块轨迹和该地块对应的标准轨迹进行归一化处理，并将归一化地块轨迹与归一化标准轨迹之间的动态时间规整距离作为地块轨迹的轨迹规整度。

4.如权利要求1所述的基于排序学习的农机深松作业质量评价方法，其特征在于，步骤四的具体过程为：对训练样本集进行归一化处理，采用排序支持向量机法并选取径向基核函数对归一化的训练样本集进行训练，通过优化参数的方式得到最优的农机深松作业质量评价模型。