ВИРТУАЛЬНЫЙ ДАТЧИК ПОТЕРЬ ЗЕРНА В УБОРОЧНОМ КОМБАЙНЕ

1. Способ определение величины потерь зерна в процессе работы уборочного комбайна, включающий определение электронным процессором значений для набора рабочих параметров, причем набор рабочих параметров не включает в себя никакого прямого измерения потерь зерна; и применение электронным процессором искусственной нейронной сети, обученной принимать в качестве входных данных набор рабочих параметров и генерировать в качестве выходных данных значение, указывающее на оценочную величину потерь зерна.
2. Способ по п. 1, при котором определение значений для набора рабочих параметров включает определение по меньшей мере одного значения датчика на основании выходных данных, принимаемых электронным процессором от датчика, указывающих на состояние, измеряемое датчиком, и определение настроек по меньшей мере одного исполнительного механизма, причем электронный процессор выполнен с возможностью управления уборочным комбайном путем применения настройки по меньшей мере одного исполнительного механизма к исполнительному механизму уборочного комбайна.
3. Способ по п. 1, при котором определение значений для набора рабочих параметров включает определение значений общей скорости подачи уборочного комбайна, влажности, продольного наклона, бокового наклона, скорости вентилятора, выполненного с возможностью продувки струи воздуха поверх по меньшей мере одного решета зерноочистки уборочного комбайна, размера отверстий мякинного решета зерноочистки уборочного комбайна и величины внешнего освещения.
4. Способ по п. 1, дополнительно включающий получение электронным процессором выходных данных от физического датчика потерь зерна, указывающих на величину потерь зерна, измеренную физическим датчиком потерь зерна; и подтверждение правильной работы физического датчика потерь зерна по меньшей мере частично на основании сравнения выходных данных от физического датчика потерь зерна и выходных данных искусственной нейронной сети.
5. Способ по п. 4, дополнительно включающий контроль электронным процессором состояния тумблерного переключателя, чтобы определить, находится ли тумблерный переключатель в первом положении или втором положении; в ответ на определение того, что тумблерный переключатель находится в первом положении, определение величины потерь зерна на основании выходных данных физического датчика потерь зерна, с использованием в то же время выходных данных искусственной нейронной сети для подтверждения правильной работы физического датчика потерь зерна; а в ответ на определение того, что тумблерный переключатель находится во втором положении, определение величины потерь зерна на основании выходных данных искусственной нейронной сети.
6. Способ по п. 1, дополнительно включающий получение электронным процессором выходных данных от физического датчика потерь зерна, указывающих на величину потерь зерна, измеренную физическим датчиком потерь зерна; и переобучение искусственной нейронной сети посредством контролируемого машинного обучения с использованием набора рабочих параметров в качестве входных данных и выходных данных физического датчика потерь зерна в качестве определенных выходных данных искусственной нейронной сети.
7. Способ по п. 1, дополнительно включающий регулирование электронным процессором настройки по меньшей мере одного исполнительного механизма уборочного комбайна по меньшей мере частично на основании определенной величины потерь зерна.
8. Способ по п. 1, при котором применение искусственной нейронной сети включает применение первой искусственной нейронной сети, обученной генерировать в качестве выходных данных значение, указывающее на величину потерь при разделении, и дополнительно включающий применение второй искусственной нейронной сети, обученной генерировать в качестве выходных данных значение, указывающее на величину потерь в зерноочистке.
9. Способ по п. 8, при котором вторая искусственная нейронная сеть выполнена с возможностью приема в качестве входных данных второго набора рабочих параметров, при этом второй набор рабочих параметров отличается от набора рабочих параметров, принимаемых в качестве входных данных первой искусственной нейронной сетью.
10. Способ по п. 8, при котором набор рабочих параметров, принимаемых в качестве входных данных второй искусственной нейронной сетью, является таким же, что и набор рабочих параметров, принимаемых в качестве входных данных первой искусственной нейронной сетью.
11. Система, выполненная с возможностью использования виртуального датчика для определения величины потерь зерна в процессе работы уборочного комбайна, при этом система содержит множество исполнительных механизмов; множество датчиков; и электронный контроллер, выполненный с возможностью применения настройки исполнительного механизма к каждому исполнительному механизму из множества исполнительных механизмов для управления работой уборочного комбайна, приема выходных сигналов от каждого датчика из множества датчиков, причем выходной сигнал от каждого датчика указывает на другое рабочее состояние уборочного комбайна, определения значений для набора рабочих параметров, при этом набор рабочих параметров не включает в себя никакого прямого измерения потерь зерна, и применения искусственной нейронной сети, обученной принимать в качестве входных данных набор рабочих параметров и генерировать в качестве выходных данных значение, указывающее на величину потерь зерна.
12. Система по п. 11, в которой набор рабочих параметров содержит по меньшей мере параметр, выбранный из группы, состоящей из общей скорости подачи уборочного комбайна, измеренной влажности, продольного наклона, бокового наклона, скорости вентилятора, выполненного с возможностью продувки струи воздуха поверх по меньшей мере одного решета зерноочистки уборочного комбайна, размера отверстий мякинного решета зерноочистки уборочного комбайна и величины внешнего освещения.
13. Система по п. 11, дополнительно содержащая физический датчик потерь зерна, выполненный с возможностью прямого измерения величины потерь зерна и с возможностью подачи сигнала, указывающего на величину потерь зерна, измеренную физическим датчиком потерь зерна, причем электронный процессор дополнительно выполнен с возможностью приема выходных данных от физического датчика потерь зерна и подтверждения правильной работы физического датчика потерь зерна по меньшей мере частично на основании сравнения выходных данных от физического датчика потерь зерна и выходных данных искусственной нейронной сети.
14. Система по п. 13, дополнительно содержащая тумблерный переключатель, выборочно располагаемый в первом положении и втором положении, причем электронный процессор дополнительно выполнен с возможностью контроля тумблерного переключателя, чтобы определить, находится ли тумблерный переключатель в первом положении или втором положении, в ответ на определение того, что тумблерный переключатель находится в первом положении, определения величины потерь зерна на основании выходных данных физического датчика потерь зерна, с использованием в то же время выходных данных искусственной нейронной сети для подтверждения правильной работы физического датчика потерь зерна, а в ответ на определение того, что тумблерный переключатель находится во втором положении, определения величины потерь зерна на основании выходных данных искусственной нейронной сети.
15. Система по п. 14, в которой электронный процессор дополнительно выполнен с возможностью определения величины потерь зерна на основании выходных данных искусственной нейронной сети, когда тумблерный переключатель находится в первом положении, в ответ на определение того, что физический датчик потерь зерна работает неправильно на основании сравнения выходных данных физического датчика потерь зерна и выходных данных искусственной нейронной сети.
16. Система по п. 11, дополнительно содержащая физический датчик потерь зерна, выполненный с возможностью прямого измерения величины потерь зерна и с возможностью подачи сигнала, указывающего на величину потерь зерна, измеренную физическим датчиком потерь зерна, причем электронный процессор дополнительно выполнен с возможностью приема выходных данных от физического датчика потерь зерна и переобучения искусственной нейронной сети посредством контролируемого машинного обучения с использованием набора рабочих параметров в качестве входных данных и выходных данных физического датчика потерь зерна в качестве определенных выходных данных искусственной нейронной сети.
17. Система по п. 11, в которой электронный процессор дополнительно выполнен с возможностью регулировки настроек по меньшей мере одного исполнительного механизма уборочного комбайна по меньшей мере частично на основании определенной величины потерь зерна.
18. Система по п. 11, в которой электронный процессор выполнен с возможностью использования искусственной нейронной сети путем применения первой искусственной нейронной сети, обученной генерировать в качестве выходных данных значение, указывающее на величину потерь при разделении, при этом электронный процессор дополнительно выполнен с возможностью использования второй искусственной нейронной сети, обученной генерировать в качестве выходных данных значение, указывающее на величину потерь в зерноочистке.
19. Система по п. 18, в которой вторая искусственная нейронная сеть выполнена с возможностью приема в качестве входных данных второго набора рабочих параметров, при этом второй набор рабочих параметров отличается от набора рабочих параметров, принимаемых в качестве входных данных первой искусственной нейронной сетью.
20. Система по п. 18, в которой набор рабочих параметров, принимаемых в качестве входных данных второй искусственной нейронной сетью, является таким же, что и набор рабочих параметров, принимаемых в качестве входных данных первой искусственной нейронной сетью.