文献类型： 中文期刊

作者： 马博文 ¹ ; 刘孟楠 ² ; 尹彦鑫 ² ; 孟志军 ² ; 张宾 ¹ ; 张亚伟 ¹ ; 温昌凯 ² ; 张安琪 ³ ;

作者机构： 1.中国农业大学工学院

2.智能农业动力装备全国重点实验室

3.北京市农林科学院信息技术研究中心

关键词： 联合收获机;数字孪生;轻量级;运动逻辑建模;齐次矩阵

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2024 年 005 期

页码： 108-120

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对现有农机装备数字孪生系统开发难度大、配置要求高以及资源占用过高的问题，提出基于轻量级网络的联合收获机数字孪生系统构建方法，包含物理、虚拟、数据交互、模型计算以及人机交互等多个子系统的实现方法。基于数字孪生的技术特点和联合收获机的作业特性，设计了一种基于JavaScript语言的轻量级数字孪生系统框架。通过采用Solidworks和CMdevelopment kit工具进行数字孪生系统的模型轻量化处理及坐标系整合，实现了在不影响模型精度和功能的前提下，显著降低系统对硬件要求和内存占用量。以雷沃GM100型联合收获机为对象，开发基于轻量级网络的联合收获机数字孪生系统，为联合收获机孪生系统性能分析、实时监控、瞬时计算以及远程操纵提供联合仿真、分析以及验证平台。为验证数字孪生系统性能和功能，开展了孪生系统性能测试及油耗预测实验。实验结果表明，在数据更新频率20 Hz下，响应时间在78 ms以内，内存占用量在331 MB以内；性能测试中，系统在运行状态下CPU和GPU的平均占用率分别为17%和30%;即使在高强度操作下，系统帧率仍可保持在75.6 f/s;在正常作业下油耗预测模型平均误差为0.34 L/h,平均相对误差仅为2.51%。本系统提供了一种低成本、高效率的数字孪生轻量化构建方案。