数字孪生与强化学习驱动的动力换挡拖拉机换挡策略优化研究

为解决高功率动力换挡拖拉机(PST)因发动机性能波动和牵引阻力变化导致的功率输出不稳定、运行效率低下问题，研究人员提出基于强化学习(TD3算法)和数字孪生技术的智能换挡策略。通过构建物理-虚拟双向交互系统，结合模糊PID油门控制，实现了换挡平滑性提升(扭矩误差<6.11 N·m)、燃油效率优化(油耗率231.21 g·(kW·h)–1)和换挡次数减少(总计39次)，为农业机械智能化控制提供了创新解决方案。

　　

在精准农业快速发展的背景下，高功率动力换挡拖拉机(Power Shift Tractor, PST)已成为犁耕、耙地等复杂田间作业的核心装备。然而，这类机械在实际作业中面临严峻挑战：动态负载变化导致发动机性能波动，传统换挡策略难以适应复杂工况，频繁换挡引发功率中断、燃油效率低下等问题。更棘手的是，现有传感器精度不足、系统模型不精确，使得智能控制策略的实时性和适应性大打折扣。这些问题直接制约着农业机械的作业效率与可持续发展，亟需突破性解决方案。

中国某研究机构团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表的研究中，创新性地将数字孪生(Digital Twin)技术与强化学习相结合，构建了名为"虚拟动力换挡拖拉机(Virtual-PST)"的智能控制系统。该系统通过多源传感器网络实时采集发动机状态、牵引阻力等数据，建立物理与虚拟系统的双向映射，并采用改进型TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)算法进行自适应优化。针对换挡过程中的油门波动问题，团队还设计了基于模糊逻辑的PID控制器，实现油门开度的动态调节。

PST数字孪生开发框架
研究首先构建了包含五层架构的数字孪生系统：物理层通过CAN总线集成压力、转速等传感器；传输层采用4G/5G实现数据交互；数字孪生层运用MATLAB/Simulink建立机理模型；应用层部署TD3算法进行策略优化；决策层则输出换挡指令。特别值得注意的是，虚拟系统通过DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法动态修正发动机参数误差，使虚拟模型输出扭矩与实际值误差控制在3.5%以内。

模型训练结果
在模拟犁耕工况测试中，当牵引力稳定在23 kN、滑转率波动于0.13左右时，TD3算法表现出卓越的适应性。与传统动态规划(DP)相比，新策略将平均速度跟踪误差降低至0.0121 m·s^–1，换挡次数减少26.4%。燃油经济性测试显示，算法能自主识别负载变化规律，在保证牵引力前提下将油耗率优化至231.21 g·(kW·h)^–1，较传统策略提升7.8%。

结论与展望
该研究实现了三大突破：一是创建了数字孪生驱动的V-PST开发范式，二是验证了TD3算法在复杂农机控制中的优越性，三是通过模糊PID控制解决了换挡瞬态波动问题。田间试验数据表明，系统在连续作业中保持扭矩误差<6.11 N·m，油耗误差<1.86 g·(kW·h)^–1的稳定表现。

这项研究的价值不仅在于解决了PST的特定技术难题，更开创了数字孪生与强化学习融合的农机智能控制新范式。团队在讨论中指出，未来将通过迁移学习扩展算法泛化能力，并探索5G边缘计算架构以提升系统响应速度。该成果为农业机械向智能化、低碳化转型提供了关键技术支撑，对推动精准农业发展具有重要实践意义。