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龙图腾网恭喜洛阳智能农业装备研究院有限公司申请的专利基于传感器融合的联合收获机实时喂入量预测方法及系统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：CN119760666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510256536.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于传感器融合的联合收获机实时喂入量预测方法及系统是由陈新奇;黄胜操;赵玉珍;刘超;李保忠;张俊;杨大芳设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传感器融合的联合收获机实时喂入量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于传感器融合的联合收获机实时喂入量预测的方法及系统，该方法先通过实验建立过桥扭矩z1与喂入量x的第一观测方程，根据喂入量的定义建立联合收获机行驶速度z2和喂入量x的第二观测方程，并建立联合收获机扭矩的状态方程：xt=xt‑1+Δx，然后，获取过桥扭矩和行驶速度的实时检测值；最后，利用卡尔曼滤波算法进行行驶速度和过桥扭矩的融合，以实现联合收获机喂入量的预测。本发明能够实现联合收获机实时喂入量的精确测量。

本发明授权基于传感器融合的联合收获机实时喂入量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于传感器融合的联合收获机实时喂入量预测的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过实验建立过桥扭矩z1与喂入量x的第一观测方程，根据喂入量的定义建立联合收获机行驶速度z2和喂入量x的第二观测方程，并建立联合收获机扭矩的状态方程：xt＝xt-1+Δx，其中，xt为t时刻联合收获机的喂入量，Δx为t-1时刻至t时刻联合收获机喂入量的变化值；S2、获取过桥扭矩和行驶速度的实时检测值；S3、利用卡尔曼滤波算法对行驶速度和过桥扭矩的检测值进行数据融合，以实现联合收获机喂入量的实时预测；所述步骤S3中利用卡尔曼滤波算法进行联合收获机喂入量的预测包括如下步骤：S31、建立K时刻联合收获机喂入量的先验估计： 其中，为K时刻联合收获机喂入量的先验估计；为K-1时刻联合收获机喂入量的后验估计；S32、建立K时刻协方差先验估计： 其中，为K时刻状态估计协方差矩阵的先验估计；Pk-1为K-1时刻状态估计协方差矩阵的后验估计；Q为过程噪声的方差；S33、更新卡尔曼增益： 其中，Kk为K时刻的卡尔曼增益；H为观测矩阵,[H1,H2]；R为观测噪声的协方差矩阵S34、更新K时刻联合收获机实时喂入量的后验估计： 其中，为K时刻联合收获机实时喂入量的后验估计；zk为K时刻喂入量的测量值S35、更新K时刻协方差的后验估计Pk：

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