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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于多传感器融合的农业机械工况预测与自适应控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120891753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511408278.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于多传感器融合的农业机械工况预测与自适应控制方法是由王忱;王同建;宁悦;朱黎辉;侯栋粱;张金桥设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合的农业机械工况预测与自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多传感器融合的农业机械工况预测与自适应控制方法，涉及农业机械工况预测技术领域，包括：构建工况数据栈，按时间序列缓存多源传感器采集的机械运行数据和周边环境数据；对工况数据进行预处理后得到标准化特征矩阵，将其输入工况预测模型，输出预测工况参数集；计算预测工况适配度系数，以表征预测工况与理想工作状态的匹配程度；将预测工况参数集及适配度系数输入多目标优化控制器，结合运行安全要求，通过动态惯性权重粒子群优化算法迭代求解自适应控制参数集；将自适应控制参数集下发至农业机械执行机构，实现目标行进速度、驱动功率及液压系统压力的协同调控，以优化机械运行状态并形成闭环反馈控制。

本发明授权基于多传感器融合的农业机械工况预测与自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.基于多传感器融合的农业机械工况预测与自适应控制方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：构建工况数据栈，用于按时间序列缓存由多源传感器实时采集的原始数据，原始数据包括机械运行数据及周边环境数据； 步骤2：对工况数据栈中的多源异构数据进行预处理，依次包括时间戳对齐、空间位置映射及标准化处理，生成用于表征机械综合运行状态的标准化特征矩阵； 步骤3：将标准化特征矩阵输入至工况预测模型，该模型基于长短期记忆网络构建，用于输出未来一个控制周期的预测工况参数集，预测工况参数集包括预测驱动电机电流、预测液压系统压力及预测行进阻力； 步骤4：基于预测工况参数集，确定预测工况适配度系数，所述预测工况适配度系数用于表征预测工况与农业机械理想工作状态的匹配程度； 步骤5：将预测工况参数集和预测工况适配度系数输入至多目标优化控制器，所述多目标优化控制器以预设机械运行安全要求为约束，以最大化预测工况适配度系数为优化目标，通过优化算法迭代求解自适应控制参数集； 步骤6：将自适应控制参数集下发至底层执行机构，各执行机构协同调整机械运行状态；所述自适应控制参数集包括目标行进速度、目标驱动功率和目标液压系统压力； 基于所述预测工况参数集，确定预测工况适配度系数，所依据的公式如下： ； 式中，为预测工况适配度系数，用于表征预测工况与农业机械理想工作状态的匹配程度；为预测驱动电机电流，为驱动电机电流理想值；为预测液压系统压力，为液压系统额定工作压力；为预测行进阻力，为基准行进阻力，指在标准作业条件下测得的典型阻力值；为自然常数；、和为预设权重，，且满足。

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