A control system for a harvester or similar implement includes a supervisory controller, a set of low-level controllers and a neuro-fuzzy inference system. The supervisory controller employs human expert knowledge and fuzzy logic. The controller monitors the quality of the harvesting process, such as gain loss, dockage, grain damage and the like. Based on the measurements, setpoints for all critical functional elements of the implement are determined. The neuro-fuzzy inference system determines machine settings according to operating conditions and learns from harvester experience. The parameters of the neuro-fuzzy inference system are stored in on-board memory. The neuro-fuzzy system can be used for harvester set-up and as one of the knowledge sources for repeated adjustments during the harvest.

Системаа управления для жатки или подобного инструмента вклюает супервизорный регулятор, комплект низкоуровневых регуляторов и нейро-puwistuh систему подразумеваемого. Супервизорный регулятор использует людское экспертное знание и нечеткую логику. Регулятор контролирует качество процесса, such as потеря увеличения, dockage, повреждение зерна и подобие. Я основаны на измерениях, обусловлены setpoints для всех критически функциональных элементов инструмента. Нейро-puwista4 система подразумеваемого обусловливает установки машины согласно условия эксплуатации и учит от опыта жатки. Параметры нейро-puwisto1 системы подразумеваемого хранятся в бортовой памяти. Нейро-puwistuh систему можно использовать для set-up жатки и как один из источников знания для повторных регулировок во время хлебоуборки.