摘要:為解決免耕播種機(jī)高速(12~16km/h)作業(yè)時(shí)因地勢(shì)起伏造成機(jī)械振動(dòng)與傳感器測(cè)量誤差導(dǎo)致的播種深度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)精度降低,,以及單一傳感器監(jiān)測(cè)可靠性較差的問題,,研究了一種基于改進(jìn)野馬算法(Improved wild horse optimizer,IWHO)優(yōu)化擴(kuò)展卡爾曼濾波器(Extended Kalman filter,,EKF)中關(guān)鍵參數(shù)Qsigma,、Rsigma1、Rsigma2,、Rsigma3的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法(IWHO-EKF)的高速免耕播種機(jī)播種深度監(jiān)測(cè)系統(tǒng),。首先,建立以激光,、超聲波與角度傳感器為多傳感器監(jiān)測(cè)單元的播種深度監(jiān)測(cè)模型,;其次,通過卡爾曼濾波算法對(duì)3個(gè)單一傳感器分別濾波,;最后,,提出一種加入萊維飛行與高斯變異的IWHO-EKF算法,將濾波后的3個(gè)單一傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,,從而解決機(jī)械振動(dòng)干擾與傳感器測(cè)量誤差降低的問題,,同時(shí)充分發(fā)揮多傳感器融合信息,確保免耕播種機(jī)高速作業(yè)時(shí)實(shí)現(xiàn)高精度,、高可靠性播種深度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),。為驗(yàn)證其優(yōu)越性,通過IWHO-EKF算法與單一傳感器監(jiān)測(cè),、單一傳感器濾波和WHO-EKF算法進(jìn)行仿真對(duì)比試驗(yàn)與田間試驗(yàn)。仿真試驗(yàn)表明:基于IWHO-EKF的高速免耕播種機(jī)播種深度監(jiān)測(cè)算法平均絕對(duì)誤差為0.073cm,,均方根誤差為0.090cm,,相關(guān)系數(shù)為0.983,實(shí)現(xiàn)了高精度監(jiān)測(cè),,且精度相較于傳感器原始監(jiān)測(cè)值,、濾波值與WHO-EKF算法均顯著提升。田間試驗(yàn)結(jié)果表明:基于IWHO-EKF算法的高速免耕播種機(jī)播種深度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相較于3個(gè)單一傳感器監(jiān)測(cè)值,,平均絕對(duì)誤差和平均均方根誤差分別降低0.063cm和0.067cm,,同時(shí)平均相關(guān)系數(shù)提升0.027,該系統(tǒng)能夠提高播種深度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的精確性和可靠性,。