1.一种联合收割机清选系统控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前时刻联合收割机的参数值；

根据当前时刻联合收割机的参数值采用贝叶斯网络模型计算得到理论含杂率和理论损失率；

根据当前时刻联合收割机的参数值、理论含杂率和理论损失率采用增量式模糊控制算法计算得到参数变化值；

根据所述参数变化值生成控制指令，并根据所述控制指令控制所述联合收割机清选系统工作。

2.根据权利要求1所述的联合收割机清选系统控制方法，其特征在于，所述获取当前时刻联合收割机的参数值的步骤包括以下步骤：获取当前时刻联合收割机的风机转速、分风板角度和鱼鳞筛开度的值。

3.根据权利要求2所述的联合收割机清选系统控制方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取联合收割机的风机转速、分风板角度和鱼鳞筛开度的额定值；

将所述额定值分别进行划分，得到多个风机转速、分风板角度和鱼鳞筛开度的档位；

将风机转速、分风板角度和鱼鳞筛开度的档位进行排列组合，得到不同的档位组合；

根据不同的档位组合进行采样，得到采样数据；

根据采样数据分别计算得到不同档位组合下的样本含杂率和样本损失率，以得到贝叶斯网络模型。

4.根据权利要求3所述的联合收割机清选系统控制方法，其特征在于，所述根据当前时刻联合收割机的参数值采用贝叶斯网络模型计算得到理论含杂率和理论损失率的步骤包括以下步骤：

获取联合收割机的额定参数值，并将所述额定参数值进行区间划分，以得到多个额定参数取值区间；

将预设的含杂率和损失率范围进行区间划分，以得到多个预设的含杂率和损失率取值区间；

将当前时刻联合收割机的参数值与额定参数取值区间进行对比，得到当前时刻联合收割机的参数值的取值区间；

根据所述采样数据分别计算得到当前时刻联合收割机的参数值的取值区间在各个预设的含杂率和损失率取值区间的概率；

将所述当前时刻联合收割机的参数值的取值区间在各个预设的含杂率和损失率取值区间的概率进行筛选，得到最大的概率，并分别作为理论含杂率和理论损失率。

5.根据权利要求3所述的联合收割机清选系统控制方法，其特征在于，还包括以下步骤：

根据所述样本含杂率和样本损失率利用衡量标准计算公式计算得到多个衡量标准值；

将所述多个衡量标准值进行筛选，以得到最大的衡量标准值；

提取所述最大的衡量标准值对应的档位组合，并作为联合收割机的工作基准参数；

根据所述工作基准参数生成指令，并根据所述指令控制联合收割机工作。

6.根据权利要求5所述的联合收割机清选系统控制方法，其特征在于，所述衡量标准计算公式为：

衡量标准值＝样本含杂率×A+样本损失率×B；其中，A、B为0‑1的常数。

7.根据权利要求1所述的联合收割机清选系统控制方法，其特征在于，所述根据当前时刻联合收割机的参数值、理论含杂率和理论损失率采用增量式模糊控制算法计算得到参数变化值的步骤包括：

采用隶属度函数对所述当前时刻联合收割机的参数值、理论含杂率和理论损失率的值进行模糊化处理，得到模糊数据；

根据所述模糊数据制定模糊规则，得到模糊控制规则表；

根据所述模糊控制规则表采用重心法对所述模糊数据进行去模糊处理，得到参数变化值。

8.一种联合收割机清选系统控制装置，其特征在于，包括：参数值获取模块，用于获取当前时刻联合收割机的参数值；

参数值处理模块，用于根据当前时刻联合收割机的参数值采用贝叶斯网络模型计算得到理论含杂率和理论损失率；

参数变化值计算模块，用于根据当前时刻联合收割机的参数值、理论含杂率和理论损失率采用增量式模糊控制算法计算得到参数变化值；

控制模块，用于根据所述参数变化值生成控制指令，并根据所述控制指令控制所述联合收割机清选系统工作。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储一个或多个程序；

处理器；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1‑7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述的方法。