【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法及系统。
技术介绍
1、工业制造过程的优化一直是提高生产效率、产品质量和资源利用率的关键。传统的优化方法主要依赖于静态模型和经验规则，通过对历史数据的分析和专家知识的应用来改进生产工艺。随着数字化技术的发展，数字孪生、人工智能和大数据分析等先进技术被引入工业制造领域，为优化提供了新的思路和工具。
2、然而，现有的优化方法仍然存在一些不足。首先，大多数方法难以全面考虑多物理场之间的复杂耦合关系，导致模型精度不足。其次，传统方法往往忽视了参数敏感性的动态变化特性，无法适应生产过程中的时变因素。此外，现有方法在处理多目标优化问题时，常常难以在效率、质量和成本等多个目标之间找到合理的平衡点。最后，许多方法缺乏对优化策略的风险评估和自适应调整能力，难以应对复杂多变的生产环境。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法及系统，用于提高基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化的效率。
2、第一方面，本申请提供了一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，所述基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法包括：对预先采集的工业生产过程数据进行多物理场耦合建模，得到工业数字孪生模型；对所述工业数字孪生模型进行动态敏感性分析，得到时序参数敏感性图谱；对所述时序参数敏感性图谱进行混合优化，得到多目标工艺策略；对所述多目标工艺策略进行蒙特卡洛仿真，得到策略风险评
3、结合第一方面，在本申请第一方面的第一种实现方式中，所述对预先采集的工业生产过程数据进行多物理场耦合建模，得到工业数字孪生模型，包括：对预先采集的工业生产过程数据进行数据清洗及预处理，得到标准化多源数据集；对所述标准化多源数据集进行主成分分析及降维处理，得到降维特征数据集；通过预置的深度自编码器对所述降维特征数据集进行特征提取，得到潜在特征向量；将所述潜在特征向量输入预训练的长短期记忆网络进行时序建模，得到时序特征表示；通过卷积神经网络对所述时序特征表示进行空间特征提取，得到时空特征映射数据；将所述时空特征映射数据输入多头注意力机制进行特征融合，得到多物理场耦合特征；通过变分推断算法对所述多物理场耦合特征进行概率分布估计，得到参数分布数据；将所述参数分布数据输入蒙特卡洛采样算法生成多组参数样本，得到参数采样集；通过有限元分析算法对所述参数采样集进行数值模拟，得到多物理场仿真结果；将所述多物理场仿真结果与所述工业生产过程数据进行误差反向传播优化，得到所述工业数字孪生模型。
4、结合第一方面，在本申请第一方面的第二种实现方式中，所述对所述工业数字孪生模型进行动态敏感性分析，得到时序参数敏感性图谱，包括：对所述工业数字孪生模型进行参数分解，得到关键参数集合；通过正交实验算法对所述关键参数集合进行参数组合，得到参数组合方案；根据所述参数组合方案对所述工业数字孪生模型进行多次仿真，得到初始仿真结果集；对所述初始仿真结果集进行仿真方差分析，得到参数主效应和交互效应；将所述参数主效应和所述交互效应输入时间序列分解算法，得到时变敏感性指标；对所述时变敏感性指标进行小波变换处理，得到多尺度敏感性特征；将所述多尺度敏感性特征输入自适应boosting算法，得到参数重要性排序；对所述参数重要性排序进行层次分析，得到参数权重矩阵；将所述参数权重矩阵输入非线性回归算法，得到参数响应曲面；对所述参数响应曲面进行时序切片和插值处理，得到时序参数敏感性图谱。
5、结合第一方面，在本申请第一方面的第三种实现方式中，所述对所述时序参数敏感性图谱进行混合优化，得到多目标工艺策略，包括：对所述时序参数敏感性图谱进行时间窗口分割，得到多个时间段的敏感性子图谱；对所述多个时间段的敏感性子图谱进行主成分分析，得到降维特征向量；将所述降维特征向量输入遗传算法进行初始种群生成，得到候选解集合；对所述候选解集合进行非支配排序，得到帕累托前沿解；将所述帕累托前沿解输入粒子群优化算法进行局部搜索，得到优化解集；对所述优化解集进行模糊c均值聚类分析，得到工艺策略簇；将所述工艺策略簇输入深度强化学习网络进行策略评估，得到策略价值估计数据；对所述策略价值估计数据进行策略选择，得到最优策略子集；将所述最优策略子集输入贝叶斯优化算法进行参数微调，得到目标策略方案；通过多目标决策树算法对所述目标策略方案进行策略修正，得到所述多目标工艺策略。
6、结合第一方面，在本申请第一方面的第四种实现方式中，所述对所述多目标工艺策略进行蒙特卡洛仿真，得到策略风险评估矩阵，包括：对所述多目标工艺策略进行参数提取，得到策略参数集；对策略参数集进行拉丁超立方采样，得到参数样本空间；将参数样本空间输入工业数字孪生模型进行并行仿真计算，得到并行仿真结果集；对所述并行仿真结果集进行概率分布分析，得到性能分布特征；通过核密度估计方法对所述性能分布特征进行平滑处理，得到连续概率密度数据；对所述连续概率密度数据进行指标置信区间分析，得到风险界限值；对所述风险界限值进行多维度评分，得到策略风险定量指标；通过主成分分析法对所述策略风险定量指标进行降维处理，得到降维风险特征；对所述降维风险特征进行聚类分析，得到风险等级划分结果；将风险等级划分结果与所述多目标工艺策略进行关联融合，构建策略风险评估矩阵。
7、结合第一方面，在本申请第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述策略风险评估矩阵进行自适应控制分析，得到实时优化效果数据，包括：对所述策略风险评估矩阵进行特征分解，得到风险主成分；通过模糊层次分析法对素数风险主成分进行权重计算，得到风险权重向量；根据所述风险权重向量与所述多目标工艺策略构建风险加权决策树，得到初始控制策略；对所述初始控制策略进行鲁棒性分析，得到策略鲁棒性评分；通过所述策略鲁棒性评分匹配自适应学习率，并根据所述自适应学习率构建动态调整机制，得到自适应控制器；将所述自适应控制器与所述工业数字孪生模型集成，并进行闭环仿真，得到控制响应曲线；对所述控制响应曲线进行快速傅里叶变换，得到系统动态特性指标；通过动态特性指标对所述自适应控制器参数进行在线调优，得到优化控制参数；根据所述优化控制参数对所述工业数字孪生模型进行工业制造模拟运行，采集模拟实时过程数据；对所述模拟实时过程数据进行可视化处理，得到所述实时优化效果数据。
8、结合第一方面，在本申请第一方面的第六种实现方式中，所述将所述实时优化效果数据输入预置的图神经网络进行多源数据关联分析，得到工业制造知识图谱，并根据所述工业制造知识图谱生成目标优化策略，包括：对所述实时优化效果数据进行时间窗口分割，得到多个时间段的数据子集；对所述多个时间段的数据子集进行特征提取和降维，得到效果特征向量；将所述效果特征向量本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述对预先采集的工业生产过程数据进行多物理场耦合建模，得到工业数字孪生模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述对所述工业数字孪生模型进行动态敏感性分析，得到时序参数敏感性图谱，包括：
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述对所述时序参数敏感性图谱进行混合优化，得到多目标工艺策略，包括：
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述对所述多目标工艺策略进行蒙特卡洛仿真，得到策略风险评估矩阵，包括：
6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述根据所述策略风险评估矩阵进行自适应控制分析，得到实时优化效果数据，包括：
7.根据
8.一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化系统，其特征在于，所述基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述对预先采集的工业生产过程数据进行多物理场耦合建模，得到工业数字孪生模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述对所述工业数字孪生模型进行动态敏感性分析，得到时序参数敏感性图谱，包括：
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的工业制造过程与生产运维优化方法，其特征在于，所述对所述时序参数敏感性图谱进行混合优化，得到多目标工艺策略，包括：
5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜海东，郭颖婷，
申请(专利权)人：北京焱枫科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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