摘要
本申请的实施例涉及安全事件推演技术领域,特别涉及一种面向工业生产的安全事件的生成式对抗推演方法,包括:确定目标设备,构建与目标设备适配的基于生成式对抗网络的推演模型;获取设备故障树和人员行为决策树并编码成有向无环图,作为推演模型的因果图约束;由物理生成引擎基于因果图约束,生成极端工况下的物理参数,再由语言行为生成引擎基于因果图约束,生成操作人员行为序列;由多模态判别器基于跨模态注意力机制进行数据一致性验证,在通过的情况下,批准生成;对推演模型进行迭代训练,对训练完成的推演模型进行部署,将目标设备的真实数字孪生模型同步至推演模型中,获取推演模型输出的未来预设时间内的安全事件的推演结果。
技术关键词
数字孪生模型
推演方法
数据一致性验证
工业生产
物理
生成式对抗网络
场景
注意力机制
多模态
跨模态
序列
动量守恒定律
数字孪生建模
决策
模组
皮尔逊相关系数
元素
噪声
推演系统
系统为您推荐了相关专利信息
芯片版图布局
验证优化方法
模块
冗余
版图布局结构
回归技术
度量
模拟模型
机器学习模型
随机梯度下降
数学物理模型
神经网络模型
监测预警方法
监测现场
监测传感器
数字孪生模型
天气情况数据
船舶管理方法
缺陷补偿方法
数据更新频率