摘要
本发明涉及异构设备动态拓扑协同控制方案设计技术领域,具体涉及一种异构设备动态拓扑协同控制方法及系统。方法包括:实时监测设备状态与网络条件;利用强化学习算法生成拓扑重构策略;通过边缘节点调整设备连接关系并执行毫秒级指令再分配;结合协议适配层统一处理异构协议数据;部署容错机制与资源优化模块保障可靠性。系统包括中央协调模块、边缘计算节点集群、设备状态监测单元组成,形成分布式协同架构。本发明通过强化学习驱动的动态拓扑重构与边缘协同机制,系统性地解决了异构设备场景下的响应延迟问题,突破传统集中控制在设备异构场景的响应延迟瓶颈,实现毫秒级实时调控,显著提升工业自动化系统的适应性与鲁棒性。
技术关键词
异构设备
协同控制方法
重构策略
强化学习算法
电气自动化系统
动态网络拓扑
健康监测模块
节点
设备状态监测
深度确定性策略梯度
容错机制
时间序列预测模型
方案设计技术
工业自动化系统
ARIMA模型
协同控制系统
实时监测设备
协议
强化学习模型
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分析方法
强化学习算法
注意力机制
记忆单元
深度Q网络学习
多层异构网络
智能告警
故障传播路径
溯源方法
设备状态数据
无信控交叉口
加速度
智能网联车辆
微观交通流
耦合算法