耕整地機械耕深測控技術研究進展

中圖分類號：S222.4 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5553（2025）08-0029-09

Abstract：Thedevelopmentof tllageandsoil preparationmachinery hasincreasinglyadvancedtoward inteligentsystems， withtheintellgentmeasurementandcontroloftillgedepthidentifiedasacoretechnologyinachievingfullautomation andsmart functionality.To support the development of smartagriculture in Chinaandimprove the technological sophisticationoftillagemachinery，thisstudyreviewed thecurrnt stateofintellgent measurementandcontrolapliations inthesector.Theresearch statusandcharacteristics of existing depth measurementandcontrol technologies were examinedseparately，focusing ontheirimplementation intilageoperations.Various sensor types used indepth measurement and control systemswere analyzedandcompared in termsof their strengths，limitations，andaplication scopes.The study highlightedseveralchallenges：low measurement acuracy whenusing single sensors，susceptibilityof multi-sesor fusionsystems toenvironmentaldisturbances，limited inteligenceincontrol algorithms，and pooradaptability ofexistingsystemstoreal-worldtillgeconditions.Basedontheseinsights，keyfutureresearch directionsof tilage machineryinteligent measurementandcontrol technologywereproposed，including thedevelopmentofadvanced intellgentcontrolalgorithmstailoredforfieldoperations，enhancementof multi-sensorfusiontechnologiestoperform reliably incomplexenvironments，andtheestablishmentof human-machinecolaborationstrategies toimproveoperational efficiency and adaptability in tillage machinery. Keywords：tillage machinery；tillage depth control;sensors；control algorithms

0 引言

現代農業中，耕整地機械作為農業生產不可或缺的組成部分，其效率和質量直接影響到農作物的產量和品質。耕深是影響耕整地效果的關鍵因素之一[1]，合理的耕深能夠改善土壤結構，提高土壤肥力，減少土壤侵蝕。因此，耕深的精準測控對于實現高效精準農業具有重要意義。然而，由于受到地形地貌、土壤質地、氣候條件等多種因素的影響，實際作業時耕深往往與理想值存在差異[2]。為提高耕整地機械的工作效率和準確性，國內外相關領域研究人員開始關注耕深測控技術的研究。近年來隨著自主導航技術、信息傳感技術、機電液一體化技術的快速發展，耕地精準測控技術開始向精細化與智能化方向推進[3-5]。耕深測控技術主要包括耕深傳感器、耕深控制系統等方面，通過傳感器檢測作業時耕整地機械作業參數，實時反饋給智能控制系統，智能控制系統根據接收的數據，自動調整耕整地機械的工作參數，實現精確的耕作深度和整地質量控制[6]。

為推動耕整地機械的進一步發展，提升耕整地機械智能化作業水平，本文對耕深智能測控技術在耕整地機械中的研究進展和應用進行綜述和分析。圍繞耕深測控技術展開，包括耕深測量技術和控制技術的研究進展、應用案例分析等方面；通過對相關研究的綜述和分析，提出耕整地機械智能測控技術的發展展望，為后續研究提供參考。

1耕深感知技術

準確測量耕作機械作業深度是實現深松作業的關鍵[7.8]。傳統測量耕深普遍采用手工測定方法，需要測量人員將深度尺插入測量點土壤中，然后拔出，讀取深度尺上的刻度，從而得到耕深的數值。該方法勞動強度大、效率低下。隨著傳感器技術與信息技術的飛速發展，基于傳感器技術與信息處理自動獲取耕整地機械作業耕深成為耕深測控技術研究領域的熱門，近年來國內外已有大量學者將角度傳感器、超聲波傳感器、姿態傳感器、紅外傳感器及多傳感器信息融合方式等應用于耕整地機械的作業深度測量中。

1.1 角度傳感器

角度傳感器是一種用于測量物體相對于基準面的角度的設備，通常由陀螺儀、加速度計等組成。采用傾角傳感器測量耕深時，一般將角度傳感器固定安裝于耕整地機械三點懸掛系統中的提升臂、上拉桿或者下拉桿的表面，如圖1所示。然后分析作業深度變化與這些部件角度變化的關系，以此建立耕深測量模型。因此，根據傾角傳感器在獲取提升臂、上拉桿或者下拉桿的角度變化后可間接地計算出機具的實時耕深。

圖1角度傳感器安裝示意圖

Fig.1Diagramof the installationofangle sensor 1.下拉桿2.提升桿3.提升臂4.連桿機構5.軸承 6.角度傳感器7.角度傳感器轉軸

謝斌[9]、李棟[10]等使用傳感器對耕整地機械的作業深度進行測量，通過分析懸掛的幾何關系，推導出提升臂角度變化與耕深的變化的數學模型，設計了基于角度變化的耕深測量方法；該方法簡單實用，能夠實時測量耕深，但由于傾角傳感器依據“擺”慣性原理工作，在作業時機體強烈振動情況下測量數據變幅較大。Jia等[11設計了一種基于角度傳感器的耕作深度測量裝置并對其功能進行了測試；耕作深度測量裝置主要由支撐掌、角度傳感器、彈簧、軸組件、連接塊、調節阻尼器等組成，通過合理設計耕作深度測量裝置中支撐掌的幾何結構并與角度傳感器相結合，將耕作深度信息轉化為電信號，得到耕作深度與電信號的線性關系；在實驗室測試中，進行了耕作深度測量裝置的標定和精度驗證試驗；使用耕作深度測量裝置的參考值與測量值的相關系數為0.9996，標準誤差為 0.08cm 。在田間試驗中，耕作深度測量裝置的精度也得到驗證，最大絕對誤差為 0.8cm 。

角度傳感器能夠實時檢測耕整地機械作業過程中的角度變化，被廣泛應用于測量耕深，但其實際應用中依靠較為復雜的數學模型計算耕深；使用不同的農機具需要重新計算幾何關系，且該方法進行實際測量時存在一定誤差。例如，王壤表面不平整的情況下，角度傳感器可能無法準確地測量耕深。此外，如果耕具磨損或損壞，也會影響角度傳感器的測量準確性。因此，在使用角度傳感器測量耕深時，需要定期檢查和校準傳感器，以確保測量結果的準確性。

1.2超聲波傳感器

超聲波傳感器通過發射超聲波脈沖并測量其往返時間，計算目標表面到傳感器的距離，利用聲波傳播速度，將距離轉換為深度，即耕深值。使用超聲波傳感器測量耕深時通常將超聲波傳感器安裝在機架的底部，通過微處理器控制單元或可編程控制器獲取傳感器的信號得到地面與機架之間的距離，并計算出當前耕深。高蕾等[1設計了一種基于STM32單片機與HC一SRO4超聲波測距模塊的棚室作業深度檢測系統；超聲波能夠準確地測量 6～100cm 的距離，誤差在±0.2cm 以內，能夠較好地完成土壤深度的測量。苑嚴偉等[13提出一種基于超聲波測距傳感器的懸掛式深松機耕深在線檢測方法；該測量方法通過超聲波傳感器檢測深松機機架與地面距離得到耕深，已在部分區域得到推廣應用。張海輝等[14]設計了機械深松作業質量檢測與評價系統，系統結構如圖2所示。系統采用超聲波測距傳感器并結合GPS定位模塊，可直接獲得機具與地表之間的距離，能夠實時測量作業面積和作業平均深度，實現作業統計與評價等功能，雖然測量精度高，但易受到地表雜草、秸稈的影響。Niu等[15]基于超聲波傳感技術設計了實時測量耕作深度的設備，該系統主要包括機械結構、硬件結構、軟件和數據處理技術。為提高測量精度，采用卡爾曼濾波法減少田間不平整表面、雜草和殘茬的影響。將該裝置安裝在深松機上，并進行田間試驗。試驗結果表明：在犁田、裸田和殘茬田的田間條件下，超聲波測量深度的精度與人工測量精度相當。

超聲波具有原理簡單易行、測量精度高、適用性高等特點，使用超聲波傳感器能夠更好地測量耕整地機械工作時的松土深度。但通過超聲波傳感器測量耕深也存在一些不足。例如，土壤濕度和密度的變化會影響超聲波的傳播速度，導致深度測量誤差。此外，地表不平坦、作物殘留物和雜草等障礙物也可能干擾超聲波信號的反射，使測量結果不準確。傳感器與土壤之間的氣隙和空氣的影響也可能導致誤差。未來可采用先進的信號處理算法來提高測量的穩定性和準確性。

1.3 姿態傳感器

姿態傳感器是一種用于測量物體在空間中的姿態（如俯仰角、偏航角、翻滾角等）的設備，通常由陀螺儀、加速度計、磁力計等組成。姿態傳感器主要用于測量物體的空間運動狀態和動態變化，采用姿態傳感器測量耕深時，一般在三點懸掛系統中的后懸掛桿或者是深松機上安裝姿態傳感器，通過姿態傳感器的輸出數據實時計算耕深。尹彥鑫等[16提出一種基于深松機組姿態估測的耕深檢測方法及系統，通過分析牽引拖拉機以及懸掛式深松機在作業過程中的運動軌跡，建立拖拉機與深松機作業耕深檢測模型。該模型通過檢測安裝在拖拉機后懸掛桿和懸掛式深松機上的姿態傳感器輸出角度，實時計算深松機耕深。多組田間試驗結果顯示，該系統耕深檢測最大誤差為 1.18cm ，多組試驗數據的平均誤差小于 0.45cm ，均方根誤差小于 0.64cm ，表明該系統耕深檢測精度和穩定性較高。

杜新武等17研究了一種基于旋耕機懸掛姿態的非線性耕深監測系統（圖3），分析旋耕機耕深與懸掛姿態之間的數學關系式，建立三參數非線性耕深測量模型，并進行懸掛式旋耕機耕深監測系統與人工測量的對比試驗。結果顯示，系統監測值與人工測量值的最大誤差為 0.80cm ，平均誤差為 0.53cm ，均方根誤差為 0.55cm ，表明該監測系統滿足旋耕的耕深測量要求，具有較高的穩定性。Zhao等18采用2個MPU6050姿態傳感器，通過對平行四桿機構旋轉角度和播種單體姿態角度的比較，獲得平行四桿機構相對于播種單體的相對旋轉角度，通過轉換角度數據可得出播種深度變化，從而提高檢測精度和可靠性。

圖3耕深監測系統總體方案

Fig.3Overall schemeof tillingdepthmeasurement system1.旋耕機2.慣性姿態傳感器I3.慣性姿態傳感器Ⅱ4.衛星定位天線5.遠程通信天線6.主機7.拖拉機

姿態傳感器體積小巧，測量速度快、精度高，被廣泛應用于耕整地機械中。然而，使用慣性姿態傳感器測量耕深也存在一些限制。例如，傳感器的精度受周圍環境的影響較大，需要定期進行維護和校準才能確保其測量精度。

1.4 紅外傳感器

紅外傳感器是一種用于測量距離的設備，其原理是通過發射紅外光線照射物體，并接收反射光線，從而計算出物體的距離。Van等[19]發現土壤的含水率不會對紅外傳感器的測量產生影響，其整體的耕深測量精度可以控制在 5mm 以內，在測試系統中紅外傳感器的測量速度可達到 35ms /次，因此可以快速準確地測量出農機具的工作深度。紅外傳感器測量耕深具有精度高、測量速度快等優點，但環境因素如陽光、天氣等會影響測量結果。

目前，耕深檢測裝置大多采用單一傳感器，易受環境影響。使用多傳感器融合技術能夠提高耕深檢測精度，減小環境對耕深檢測的影響，不同傳感器測量耕深的優缺點如表1所示。王雷等20設計了一種自動化測量、省時省力、精度高的便攜式耕深深度測量裝置。裝置搭載于旋耕機后，通過磁致伸縮位移傳感器、超聲波傳感器、姿態傳感器和GPS模塊等傳感器采集數據，結合裝置數學模型，融合相關數據，有效獲得準確的耕深數據。蔣嘯虎等[21]設計了基于超聲波傳感器和紅外傳感器融合卡爾曼濾波算法的耕深檢測裝置，充分利用2種傳感器在不同環境下有效檢測數據融合，提高實時檢測耕深的準確性和穩定性。Nielsen等[22]為提高播種過程中對播種深度的控制，結合coulter位置傳感器與超聲波土壤表面傳感器組成深度測量裝置，完成對播種深度的測量。同時，結合試驗驗證了深度測量裝置的精度。

表1不同傳感器優缺點對比 Tab.1 Comparison of advantages and disadvantages of different sensors

多傳感器融合技術能夠提高旋耕機耕深測量的精度和穩定性，但是傳感器精度、數據融合算法等容易受到環境因素的影響，設備成本也相對較高。未來需要在傳感器精度、數據融合算法等方面提高耕深檢測的準確性和穩定性。

2 耕深控制技術

通過耕深感知技術實時獲取作業深度，計算出實際作業深度和耕深理想值的偏差后，需要調整當前的機具耕作深度，達到耕深保持一致的目的。耕深控制技術包括耕深調節方式和耕深控制算法，通過控制算法輸出相應的控制信號，調節對應的參數，實現耕深的精準控制。

2.1耕深調節方式

傳統的液壓控制懸掛依靠手動調節，操作強度大，并且無法保證運行準確度和工作效率。隨著電子技術和液壓技術的不斷發展，電液控制技術逐漸應用到耕整地機械的懸掛控制中。一些研究人員將力調節、位調節、力一位綜合調節、滑轉率調節等多種自動調節方式加入耕深控制中[23]，不同的調整方法有各自的優點和適用范圍，不同耕深調節方式對比如表2所示。

表2不同耕深調節方式對比Tab.2Comparisonof differentadjustmentmethods

注：耕深均勻性是指在農業操作中，對土壤進行耕作或翻耕時，衡量整個耕作區域內犁溝底面與地表面之間高度差的指標[23]。

由表2可知，多參數的調節方式的作業效果更為理想。多參數法一般可結合多種影響因素，采用權重分配法可減少單參數平差的不利影響，有利于提高耕整地機械的作業效率和作業質量。但支持多參數的控制系統也較為復雜，目前實際生產中仍以阻力或位置等單參數調整為主[27]。綜上所述，未來需要進一步研究和發展能夠綜合多種調節方式的控制策略，以提高耕整地機械的穩定性和工作效率。

力調節具有一定的仿形功能，但不適用于淺耕；位調節在平坦地面上耕深均勻效果較好，但農具不能仿形[24]；為更好地控制耕作深度，研究人員將力調節和位調節的特點綜合，提出力一位綜合調節27方式，并引入綜合度系數法調整2種調節方式參與調節的比例，該調節方式在土壤比阻變化的地塊和地面起伏不平的地塊都具有調節作用[25]。有研究人員通過滑轉率調節耕作深度；將輪速和車速計算所得的滑轉率值與設定值相比較偏差，調節耕深使滑轉率保持在一定范圍；但該方法受環境限制，遇到土質不均勻的地塊時耕深波動較大。因此，有學者將位置控制和滑轉率控制結合，組成位置一滑轉率控制，通過調整兩者的作用比例降低耕深波動，提高牽引效率[26]

2.2耕深控制算法

為提高耕整地機械耕深控制的穩定性和精度，有學者嘗試從控制算法人手，取得一定的成果。控制算法的優劣直接關系到耕深控制系統的穩定性和精度。目前對于耕深穩定性控制的方法主要有PID控制、模糊控制、滑模變結構控制等。

2.2.1 PID控制

PID（比例一積分一微分）控制算法是一種經典的反饋控制算法，用于調節被控對象的過程變量使其接近設定值。其主要特點是具有良好的穩定性和較強的抗干擾能力。PID控制算法的基本思想是，當被控對象的實際輸出與設定值有偏差時，通過控制信號進行調整，使實際輸出逐漸接近設定值，其原理如圖4所示。PID控制算法包括比例控制、積分控制和微分控制3個部分，其中，比例控制器加快系統的響應速度；積分控制器消除系統的穩態誤差；微分控制器改善系統的動態性能[28]。該算法具有原理簡單、易于實現、適用面廣、控制參數相互獨立、參數的選定比較簡單等優點[29]，在控制領域已經有廣泛的應用[30]。

圖4PID控制原理圖Fig. 4 PID control principle diagram

張超31建立農具與懸掛的運動數學模型，求得控制系統的傳遞函數，采用PID控制算法調節機具的高度和位置；使用MATLAB軟件對其階躍響應特性進行仿真分析，仿真結果表明，提升狀態下，系統達到穩定狀態需要 1～2s ，下降狀態下也需要 1～2s 。但該系統僅在位置調整下進行仿真驗證，缺乏現場試驗驗證，未考慮實際作業中機器的行進速度和車身振動對控制系統的穩定性造成的影響。李超軍32以旋耕機后懸掛部件為研究對象設計了機電液一體化耕深控制系統，用PID控制算法優化控制效果；同時，在誤差信號處理中使用積分分離式PID控制算法的方法優化控制系統。該系統在 10cm 和 16cm 的預設耕深條件下作業時，耕深穩定性變異系數分別為 6.05% 和3.54% ，達到旋耕作業規定的農藝要求。李登等[33]研究一種基于積分分離式PID控制的耕深自動測量和調節的系統。采用雙傾角傳感器檢測耕深，消除田塊自身與絕對水平面傾角的誤差影響。通過在誤差信號的處理中使用積分分離式PID控制算法，提高系統的耕深控制精度。在Simulink中進行動態仿真研究，并與未加入PID控制算法時的仿真結果進行比較，發現幾乎消除了系統的耕深超調現象，同時將響應時間由4.0s左右縮短到1.4s左右。田間試驗結果表明，該系統能夠滿足旋耕作業農藝要求。

綜上所述，傳統PID控制算法能夠輕易實現耕深控制的功能，但在耕深控制的應用中，仍存在一些局限性。農田地塊的地形特性常常呈現出復雜的非線性特征，使得PID控制算法在應對這些情況時表現較為有限，難以提供足夠的精確性和穩定性。雖然PID控制在耕整地機械耕深控制中有一定的應用前景，但其適應性、魯棒性以及穩定性等方面仍有待進一步改進和完善。

2.2.2 模糊控制

模糊控制算法是一種基于模糊集合論、模糊邏輯推理及模糊語言等概念的智能控制方法，核心思想是將控制問題轉化為模糊控制規則的形式，從而實現自動化控制。使用模糊控制器控制耕深時，通過將測量得到的耕深值與設定的耕深目標值進行比較，計算出耕深偏差以及耕深偏差變化率，作為模糊控制器的2個輸入變量，再由模糊控制器輸出系統的控制信號，驅動工作部件作出反應，控制原理如圖5所示[34]。模糊控制不需依賴精確的數學模型即可實現復雜非線性系統的自動控制，解決傳統PID控制存在的問題[35]。

劉亮亮3搭建了系統AMESim仿真模型，通過動力學仿真研究2種不同工況下的系統性能。為解決系統效率利用率不高的問題，引入模糊控制算法，將旋耕機牽引阻力與耕深控制轉化為對液壓缸伸縮位移的模糊控制；構建AMESim—Simulink旋耕機耕深模糊控制系統仿真模型，仿真結果顯示，該方法能夠有效提高系統的動作響應時間，降低超調量，減少系統振蕩，提高穩定性，提高容積效率，降低油耗，提高作業效率。王培義[3提出變論域模糊PID控制在耕作深度控制中的應用。基于MATLAB建立吃水位置混合控制的仿真模型，同時對PID控制器、模糊PID控制器和變論域模糊PID控制器的控制效果進行仿真比較。結果表明，PID控制的超調量為 19.2% ，系統響應時間為 1s 。模糊PID控制結果無超調，響應時間比PID控制縮短 0.1s 。變論域模糊PID控制無超調，響應時間比模糊PID控制縮短 0.44s 。Gao等[38]使用變論域模糊PID控制算法，通過電動液壓閥和液壓缸的傳遞函數對電液懸掛系統進行建模。根據耕作深度的誤差和耕作深度的錯誤率設計VUFPID控制器。仿真結果和現場試驗結果表明，所提出的控制器在耕作深度控制中具有良好的適應性和抗干擾性，現場試驗中，其控制器在設定深度為 10～20cm 時表現出良好的穩定性。

模糊控制是一種模擬人的決策過程，對不確定因素具有良好的適應性和魯棒性，能夠有效地處理具有非線性、時變性和不確定性的問題，可以通過調整模糊規則來改變控制策略，提高系統的靈活性和適應性。但是，模糊控制的決策過程基于模糊規則，規則設計的合理性對控制效果有很大影響，控制效果受到傳感器精度、環境因素等因素的影響，需要通過大量的試驗和調試來優化。未來，模糊控制可以結合機器學習和深度學習等方法，提高模糊控制的智能化程度和控制效果。

2.2.3滑模變結構控制

滑模變結構算法是一種經典控制策略，無需知道系統的數學模型，只需要知道系統的一些特征，例如輸人和輸出的極限值，就可以設計出有效的控制器[39]；具有快速響應、對參數變化及擾動不靈敏、無需系統在線辨識、物理實現簡單等優點，適用于耕整地機械在崎嶇不平的環境下作業[40]。滑模變結構控制耕深的控制結構如圖6所示。

楊俊茹等41提出一種滑模變結構控制器。通過建立拖拉機翻耕機組的動力學模型，提出一種基于拖拉機牽引特性的滑移率綜合控制策略。與模糊PID控制的比較表明，采用滑模變結構控制算法后，拖拉機耕深穩定性更好，波動幅度明顯減小，耕作質量相對提高，且發動機輸出也更穩定，驗證該方法的控制性能和優越性。張碩等42提出以滑轉率控制為主要條件的力位綜合三參數調節方式采用抗干擾性較強的滑模變結構的控制策略，驗證不同工況條件下的控制器性能和算法的優越性。該方法與模糊PID控制算法相比，耕深、液壓缸位移和水平牽引力調節變化量分別減小27%.36%.42% 。該方法可以實現犁耕作業驅動輪滑轉的最佳控制。

滑模變結構控制器可以對外部擾動做出相應響應，并對結構及時進行調整來完善對被控對象的有效控制。但是抖振問題仍然沒有完全解決，滑模變結構控制系統的抖振一旦消除，則抗干擾能力也隨之消失，所以在滑模變結構控制中抖振問題一定存在，只能在特定條件下將抖振減至一定范圍內，同時，抖振問題也成為滑模變結構控制系統應用的主要妨礙，未來需要開展更深入的研究，在提高耕深控制精度的同時，降低抖振問題對系統的影響。

3耕整地機械智能測控技術應用

目前，國內外均有成熟的耕深監控系統產品，TruSet耕深監控系統[43]可利用安裝在地輪與機架上的傳感器檢測耕深，并根據處方或設置的固定深度，通過液壓系統精準控制，人機界面可實時顯示工作狀態。

國外在電控液壓懸掛耕深控制系統的拖拉機研發成熟后，對其進行產品投放[44]。如圖7所示，德國的一種拖拉機懸掛電液控制系統，包括電磁換向控制閥、耕作深度調節控制器、傳感器、用于輸入和顯示耕深的控制面板。

圖7EHR電液犁深控制裝置結構示意圖Fig.7 Structure diagram of EHR electro-hydraulic plowdepth control device

1.液壓提升油缸2.三點懸掛裝置3.位置傳感器4.控制器5.控制面板6.供油泵7.電磁換向控制閥8.力傳感器

國內的張祺睿等45設計了一種農機深松作業深度監測系統，可實現農機深松作業軌跡記錄、深松深度測定、田塊整體的深松作業質量全貌獲取。夏俊芳等[46針對懸掛機構和提升臂建立運動學模型，設計了耕深監控系統。在Simulink仿真中，該控制系統表現出良好的工作性能，響應速度較快。田間試驗結果表明，該監控系統進行旋耕作業時，在不同的工作環境下耕深穩定性變異系數不超過 4.28% O

綜上，國內外對拖拉機的電液懸掛系統、耕作深度調節方法、控制策略等方面的研究都在不斷深人。我國自開始研究液壓懸掛系統控制技術以來，已經取得很多優秀的成果，但是因為起步較晚，技術水平上和國外相比還有較大差距。國外的耕深測控系統已經出現了商業化的產品，而我國對于耕整地機械耕深測控系統的研究大多數還停留于理論分析和試驗階段，今后的研究應逐步考慮將耕深測控技術應用于實際的作業環境中，進一步推動我國農業機械智能化發展。

4存在問題

為提高耕整地機械的工作質量，減輕農民的勞動強度，國內外相關學者進行大量的研究，并且在各個方面都取得較大的進展。但現有的研究仍存在一定的局限性，難以應用于真實耕整地場景中。

1）系統成本高。成本是限制耕整地機械自動化作業推廣的重要因素，高度集成化的耕深監控系統集大量軟硬件及各類傳感器于一體。在現有的一些研究中，為獲得準確的數據，所采用的硬件設施較為昂貴，如高性能計算機、高精度激光傳感器等，極大地增加了控制系統的成本。

2）傳感器測量耕深準確度不高。耕整機械實際工作環境復雜，存在各種各樣的干擾因素，使得機械自動檢測以及控制時獲得的數據會由于各種干擾而變得不準確；因此，需要開發能夠適應各種地形干擾的傳感器，提高檢測數據的準確度。

3）控制系統對不同耕作速度的適應性差，大部分研究人員研究時未考慮到機械前進速度對控制系統的影響。例如麻澤武47的試驗結果顯示，旋耕機在高速擋作業時控制系統的效果不夠理想。

綜上所述，解決這些問題將有助于提高耕整地機械的自動化作業效率，降低系統成本，并確保在不同作業條件下獲得準確可靠的測量數據。這對實現高效、精準的農業生產具有重要的實際意義。

5展望

隨著現代智能控制理論的不斷發展和成熟，我國在耕整地耕深測控技術應用方面取得較多研究成果，但智能耕整地機械無人化作業與國外先進水平仍存在差距。耕整地機械自動化作業是未來的發展趨勢，在未來的研究中，需要著重關注4點。

1）探索更先進的智能控制算法。控制系統的優劣與控制算法密切相關。進行算法開發時應綜合考慮實際作業環境中的各種影響因素，對控制算法進行優化，提高控制系統的魯棒性和精度。同時可以嘗試將多種算法進行組合，適應不同的作業需求。

2）研發更加先進的傳感器。未來的耕深監控系統將更加注重多模態傳感器數據的融合。通過整合視覺、聲音等多源信息，系統能夠更全面、準確地感知環境，提高對不同農田地塊的適應性。

3）增加遠程人機交互界面。操作者可通過人機交互界面對耕整地機械進行實時的監控，實時獲取機器的工作狀態，能夠更好地控制機器作業。由此提高作業安全性，并且大大減輕勞動強度。

4）人機協同決策。未來的發展將更加強調人機協同決策。結合人工智能和農業專業知識，實現更為智能的人機協同決策，使系統更貼近實際農業生產需求。

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