摘要
本发明公开了一种面向能源工业元宇宙的故障仿真推演实现方法及系统,涉及工业仿真技术领域,该方法包括基于各类型传感器实时采集各工业设备的参数数据,并通过高速无线网络传输所述参数数据至边缘节点;边缘节点预处理所述参数数据并更新工业设备对应的数字孪生体,以通过构建的仿真架构进行实时故障预演;获取各边缘节点的故障预演结果并整合,通过强化学习方式生成多目标优化策略并下发至边缘节点;基于所述多目标优化策略,边缘节点驱动工业设备执行对应动作,并将结果反馈至数字孪生沙盒。本申请通过物理设备、边缘节点、云端、反馈执行的闭环路径设计,实现从数据采集到决策执行的端到端协同,从而高效实现工业故障推演仿真。
技术关键词
工业设备
节点
数字孪生体
无线网络传输
蒙特卡洛树搜索
逻辑
沙盒
强化学习框架
负载均衡算法
参数
多时间尺度
决策
策略
数据
动态
工业仿真技术
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传感器
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