摘要
本发明公开了一种城轨场段重大装备数字孪生模型的构建与验证方法及系统,采用先进的数据融合算法,将来自不同传感器的数据进行融合,提高了数据的准确性和全面性,为数字孪生模型的构建提供了更可靠的基础;利用机器学习和深度学习算法,构建数据驱动的数字孪生模型,能够实现对装备未来状态和性能的准确预测,为城轨场段装备的智能管理和维护提供了有力支持;并设计了一套完整的虚实一致性验证指标体系和验证方法,能够有效地确保数字孪生模型的准确性和可靠性,为数字孪生技术在城轨领域的应用提供了保障。
技术关键词
数字孪生模型
验证方法
数据融合算法
数据同步
分布式数据采集系统
深度学习算法
物理
特征数据挖掘
传感器节点
精度
三维建模技术
数据采集频率
设备状态信息
数字孪生技术
特征提取算法
同步性
装备结构
空间框架
系统为您推荐了相关专利信息
光伏发电站设备
光伏电站运维
巡检设备
巡检路径
坐标
随机森林模型
样本
特征随机采样
筛选算法
支持向量机分类器
人工智能算法
波束赋形矩阵
渲染分辨率
数字孪生模型
决策
乒乓球机器人
数字孪生模型
数据驱动模型
三维建模软件
机器人控制器