一种基于数字孪生的起重机工作监测方法

本发明涉及数据处理领域，本发明涉及一种基于数字孪生的起重机工作监测方法，包括：获取起重机的实时运行数据；将起重机的实时运行数据输入至内嵌起重机多体动力学方程的物理信息神经网络，从而获取表征起重机实时工作状态的高保真状态向量；将所述高保真状态向量输入至时序图卷积网络，从而获取未来时间窗内的状态序列轨迹；并结合预设失效模式知识库，计算生成多维风险向量；若预测的状态序列轨迹与后续实时数据构成的实际轨迹间马氏距离超出预设阈值，重构所述物理信息神经网络内嵌的多体动力学方程参数；采用本发明的方法可以显著提升起重机状态监测的准确度且能够实现前瞻性风险预测。