农业机械学报

作者：马博文，刘孟楠，尹彦鑫，孟志军，张宾，张亚伟，温昌凯，张安琪

单位：中国农业大学；智能农业动力装备全国重点实验室,智能农业动力装备全国重点实验室,智能农业动力装备全国重点实验室,智能农业动力装备全国重点实验室,中国农业大学,中国农业大学,智能农业动力装备全国重点实验室,北京市农林科学院,

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

基金：国家重点研发计划项目（2021YFD200050302）、智能农业动力装备全国重点实验室开放课题项目（SKLIAPE2023005）和国家自然科学基金面上项目（32171907）

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20Hz下，响应时间在78ms以内，内存占用量在331MB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75.6f/s；在正常作业下油耗预测模型平均误差为0.34L/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。

来源：2024年第5期

《农业机械学报》期刊编辑部

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