一种基于数字孪生的导轨热补偿优化方法及系统

本发明涉及智能制造技术领域，公开了一种基于数字孪生的导轨热补偿优化方法及系统，包括：构建异构设备数字孪生映射生成统一知识表示；部署智能体网络实现基于可解释性同态加密的知识交换；设计分层联邦学习框架应用异构模型聚合算法构建全局知识模型；基于加密多方共识算法识别处理分布式异常模式；应用可解释AI技术生成知识更新并执行个性化部署；本发明解决了异构设备间数据结构差异问题，实现了在保护隐私前提下的知识共享，提高了热补偿精度，增强了系统决策透明度，使制造系统形成持续学习进化能力，从根本上提升了精密制造质量和效率。