一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法

本申请提出的一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法，涉及数据处理技术领域，方法包括基于多源传感器采集气膜场馆的物理状态信号，并将物理状态信号输入至训练好的目标神经网络模型并输出联合特征向量，并基于联合特征向量与数字孪生建模引擎构建气膜的多物理场耦合模型，并根据模拟物理状态数据获取控制指令，最后，向执行终端发送控制指令，以使执行终端执行第二控制策略，并输出目标音频信号。本申请提出的一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法，通过注意力机制动态融合多源信号，解决了时空尺度不匹配问题，同时，采用特征压缩技术大幅降低计算复杂度，且嵌入式物理约束保障了系统稳定性。