Adaptive State Prediction for Operating Point Optimization of Agricultural Machine Combinations

Angesichts der steigenden Anforderungen an die Reduzierung der Treibhausgasemissionen und der Betriebskosten von Landmaschinen gewinnt die Verbesserung der Prozesseffizienz zunehmend an Bedeutung. Eine Möglichkeit besteht darin, die Betriebspunkte der Maschinen während des Einsatzes zu optimieren. Diese Aufgabe ist aufgrund der Vielfalt der Prozesse und der Komplexität der Maschinenkombinationen eine Herausforderung, da bei der Feldarbeit Traktoren in Kombination mit den verschiedensten Anbaugeräten eingesetzt werden. Darüber hinaus erfordert eine ganzheitliche Optimierung Kenntnisse über den Zusammenhang zwischen Ressourcenverbrauch und Ernteerträgen, wobei Letztere erst am Ende einer Erntesaison bekannt werden. ... mehrDiese Arbeit optimiert landwirtschaftliche Prozesse, indem sie die Problemstellung als beschränktes Optimierungsproblem formuliert. Eine Zustandsbeschreibung für landwirtschaftliche Maschinenkombinationen wird definiert, und die Einflüsse auf den Maschinenzustand werden charakterisiert und erkannt, um unterschiedliche Betriebsbedingungen zu berücksichtigen. Auf dieser Grundlage werden mögliche Systemzustände während des Betriebs adaptiv vorhergesagt. Um eine direkte Optimierung des Betriebspunkts zu ermöglichen, definiert der vorgestellte Ansatz Prozessbeschränkungen, um zu verhindern, dass sich die Optimierung negativ auf den Ernteertrag auswirkt. Diese Beschränkungen ermöglichen die Formulierung expliziter Zielfunktionen, die während des Betriebs beobachtet und optimiert werden können. Um den praktischen Nutzen des vorgeschlagenen Ansatzes zu demonstrieren, wird die Vorhersagemethode für mehrere Traktor-Grubber-Kombinationen validiert und die daraus resultierende Vorhersagegenauigkeit analysiert. Der Optimierungsansatz wird auf die Maximierung der Energieeffizienz durch Anpassung der Arbeitsgeschwindigkeit und der Motordrehzahl während des Bodenbearbeitungsprozesses angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Optimierung auf der Grundlage einer Vorhersage vorteilhafter Betriebspunkte ein vielversprechender Ansatz zur Steigerung der Effizienz landwirtschaftlicher Maschinenkombinationen ist.

With growing demand to reduce greenhouse gas emissions and operating costs, improving process efficiency is becoming increasingly relevant. One path is to optimize the operating points of the machines during use. The challenges are the variety of processes and the complexity of the machine combinations, as tractors are usually paired with various implements. In addition, holistic optimization requires understanding how resource consumption relates to harvest yields, but this relationship becomes known only at the end of the harvest season. This thesis optimizes agricultural tasks by formulating the problem as a constrained optimization problem. ... mehrA system-state definition for agricultural machine combinations is defined, and the influences on the machine state are characterized and detected to account for varying operating conditions. Based on this information, possible system states are adaptively predicted during operation. To enable an optimization of the operating point, the presented approach defines process constraints to prevent optimization from negatively affecting harvest yield, which is not directly observable during operation. These constraints allow for the formulation of explicit objective functions that can be observed and optimized during operation. The prediction method is validated across multiple tractor-cultivator combinations, and the resulting prediction accuracy is analyzed. The optimization approach is applied to maximize energy efficiency by adapting the operating speed and engine rotations during the tillage process. The results show that an optimization based on a prediction of advantageous operating points is a promising approach to increasing the efficiency of agricultural operations.