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申请/专利权人：河南理工大学

摘要：本发明公开了一种大吨位装载机的识别、控制数字孪生系统，涉及到机器学习与大数据挖掘技术、面向复杂机电智能化装备数字孪生技术，包括作业环境识别系统、数据扩容系统、孪生模型控制系统以及数据存储系统，其中作业环境识别系统主要是利用激光测距仪、图像传感器、位置传感器等功能器件进行大吨位装置作业环境的识别，将识别获得的数据进行筛选、过滤、分类等工作，获得有用的作业环境数据，数据扩容系统主要用来对当前获得的时序大数据、作业对象形貌大数据、设备形貌小样本数据与历史作业数据进行融合，形成融合多源信息的初始数据集，本发明能够对大吨位装载机的设计、监控、性能预测及全生命周期管理提供科学依据。

主权项：1.一种大吨位装载机的识别、控制数字孪生系统，包括作业环境识别系统、数据扩容系统、孪生模型控制系统以及数据存储系统，其特征在于：作业环境识别系统是利用激光测距仪、图像传感器、位置传感器功能器件进行大吨位装置作业环境的识别，将识别获得的数据进行筛选、过滤、分类工作，获得有用的作业环境数据，数据扩容系统用来对当前获得的时序大数据、作业对象形貌大数据、设备形貌小样本数据与历史作业数据进行融合，形成融合多源信息的初始数据集，孪生模型控制系统是将大吨位装载机的物理模型采用高保真技术进行三维虚拟的映射，获得与物理状态性能一致的数字模型，基于融合多源信息的初始数据集，运用先进的群智能优化算法对大吨位装载机进行物理力学性能计算和评估，同时并规划出当前环境下的装载轨迹，数据存储系统是将获得的数据进行存储，并作为重要的历史数据对后续大吨位装载的孪生体模型进行预测和优化提供数据依据；所述作业环境识别系统是包括激光测距仪、图像传感器、位置传感器、激光雷达、惯导传感单元的敏感度特性，建立强振动、大风沙复杂环境下测量误差的传递模型，将获得的数据进行过滤、清洗工作，基于最优空间合理布局方式和大尺度多视角点云数据的叠加融合方法，实现大吨位装载机复杂环境的快速重构；所述的孪生模型控制系统包括大吨位装载机孪生模型的映射构建和先进群智能算法对装载轨迹的规划，所述的大吨位装载机孪生模型的映射构建是采用几何或物理特性的非均匀虚拟材料等效表征模型，基于实测数据的虚拟材料单元属性动态设置，建立与实测数据动态一致的大吨位装载机数字孪生模型，所述的先进群智能算法对装载轨迹的规划是采用先进的群智能优化方法对其力学性能进行评估，通过长短记忆神经网络机器学习算法根据历史分析数据得到未来的数据，过构建数字模型对其进行优化，获得当前状态装载机的最佳装载轨迹。

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权利要求：

百度查询： 河南理工大学 一种大吨位装载机的识别、控制数字孪生系统