REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

Series temporales, predicción, ángulo de cabeceo, tractor eléctrico, Time series, prediction, pitch angle, electric tractor

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

El ángulo de inclinación de los tractores de invernadero cambia cuando se trabaja sobre un pavimento rugoso. Como resultado, la señal de realimentación va por detrás de la señal de actitud de movimiento del tractor, lo que afecta al control en tiempo real de la profundidad de laboreo. En este estudio, se propuso un modelo de predicción del ángulo de inclinación del tractor eléctrico de invernadero basado en el filtro de Kalman extendido (EKF) y el análisis de series temporales para mejorar la velocidad de respuesta dinámica de la regulación de la profundidad de laboreo proporcionando información predictiva para el control anticipado. Se utilizó el EKF para seguir la profundidad de laboreo del tractor eléctrico de invernadero en tiempo real, y se estableció un modelo de media móvil autorregresiva (ARMA) para los datos de series temporales obtenidos. ARMA (2, 1) se diseñó como el modelo de predicción del ángulo de inclinación de los tractores eléctricos de invernadero mediante la construcción de un modelo de simulación. Se utilizó la unidad de medición de la inercia (IMU) del tractor para construir el modelo de estimación de Kalman ampliado del ángulo de cabeceo. Se realizaron pruebas con vehículos reales en diferentes condiciones de trabajo. Los resultados muestran que los valores estimados obtenidos en dos condiciones de funcionamiento tienen una alta correlación con los valores medidos, con coeficientes de correlación (R) de 0,9504 y 0,9734, error cuadrático medio (RMSE) de 0,2355 y 0,2173, y error absoluto máximo (MAE) de 0,1929 y 0,1703, respectivamente. El MAE y el RMSE de los valores predichos y medidos del modelo ARMA (2,1) tienen aproximadamente el mismo valor en las dos condiciones, con un R de 0,9665 y 0,9755, respectivamente. Y ,el MAE y el RMSE de los valores predichos y medidos del modelo ARMA (2,1) tienen aproximadamente el mismo valor bajo las dos condiciones, con el R de 0,9665 y 0,9755, el RMSE de 0,2002 y 0,1812, y el MAE de 0,1578 y 0,1387, respectivamente. Se verifica la eficacia de ARMA (2, 1) como modelo de estimación y predicción del ángulo de cabeceo de los tractores eléctricos de invernadero. Este estudio proporciona una referencia teórica para el diseño de la ley de control de la estabilidad de la profundidad de laboreo en la operación posterior del invernadero.
Palabras clave: Series temporales, predicción, ángulo de cabeceo, tractor eléctrico.