基于HIL数据优化的起重机仿真模型优化方法

一种基于HIL数据优化的起重机仿真模型优化方法，通过多模态动力学模型，根据采集到的起重机常规工况传感器数据生成虚拟极端工况数据后，利用双生成器对抗生成数据增强模块进行数据优化；再将优化后的数据输入起重机仿真模型进行仿真并得到仿真输出与实测极端工况数据的动态偏差，通过GRPO强化学习优化双生成器对抗生成数据增强模块和起重机仿真模型的参数，实现闭环负反馈调节。本发明能够显著加强起重机仿真模型的泛化能力和鲁棒性，保证生成数据在时间维度上的连续性，明显提高起重机仿真模型的准确性。