本發(fā)明涉及工廠管理，特別是涉及一種基于數(shù)字孿生的智慧工廠管理方法。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合，智慧工廠的實(shí)時(shí)控制與設(shè)備協(xié)同管理成為提升生產(chǎn)效率與安全性的核心需求。在復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景中，工廠設(shè)備通常采用多種異構(gòu)通信協(xié)議（如modbus、profinet、opc?ua），且需通過(guò)數(shù)字孿生系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)虛實(shí)交互的閉環(huán)控制。

2、然而，相關(guān)技術(shù)存在數(shù)字孿生模型缺乏實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)注入和動(dòng)態(tài)行為約束嵌入的問(wèn)題，導(dǎo)致模型無(wú)法反映設(shè)備真實(shí)狀態(tài)，進(jìn)而降低虛擬控制指令的可靠性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，提供一種基于數(shù)字孿生的智慧工廠管理方法，以解決數(shù)字孿生模型缺乏實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)注入和動(dòng)態(tài)行為約束嵌入的問(wèn)題，確保模型能夠反映設(shè)備真實(shí)狀態(tài)，提升虛擬控制指令的可靠性和執(zhí)行安全性。

2、本技術(shù)提供了一種基于數(shù)字孿生的智慧工廠管理方法，該方法包括：

3、對(duì)工廠設(shè)備的多源異構(gòu)通信協(xié)議進(jìn)行動(dòng)態(tài)識(shí)別與解析處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流；

4、基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流構(gòu)建包括設(shè)備狀態(tài)及工藝流程的三維數(shù)字孿生模型；

5、在三維數(shù)字孿生模型中的模擬控制策略，生成虛擬控制指令；

6、對(duì)虛擬控制指令進(jìn)行沙盒安全驗(yàn)證處理，篩選出合規(guī)指令集；

7、將合規(guī)指令集轉(zhuǎn)換為目標(biāo)設(shè)備支持的協(xié)議格式，生成反向控制指令并下發(fā)至物理設(shè)備；

8、根據(jù)物理設(shè)備的執(zhí)行結(jié)果與三維數(shù)字孿生模型的預(yù)測(cè)結(jié)果差異，進(jìn)行閉環(huán)反饋優(yōu)化處理。

9、進(jìn)一步地，基于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流構(gòu)建包括設(shè)備狀態(tài)及工藝流程的三維數(shù)字孿生模型，包括：

10、對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流中的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)與工藝流程數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)處理，生成多源數(shù)據(jù)融合模型；

11、基于多源數(shù)據(jù)融合模型進(jìn)行三維幾何拓?fù)浣Ｌ幚恚沙跏既S模型框架；

12、對(duì)初始三維模型框架注入實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)及工藝邏輯約束，生成動(dòng)態(tài)可交互的三維數(shù)字孿生模型；

13、通過(guò)虛實(shí)同步引擎對(duì)三維數(shù)字孿生模型進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)更新處理，確保模型與物理設(shè)備的行為一致性。

14、進(jìn)一步地，對(duì)初始三維模型框架注入實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)及工藝邏輯約束，生成動(dòng)態(tài)可交互的三維數(shù)字孿生模型，包括：

15、對(duì)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)與初始三維模型框架的幾何參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)映射處理，生成設(shè)備狀態(tài)與模型參數(shù)的綁定關(guān)系；

16、基于工藝邏輯約束對(duì)設(shè)備運(yùn)動(dòng)軌跡及工藝流程進(jìn)行規(guī)則引擎嵌入處理，生成動(dòng)態(tài)行為約束規(guī)則；

17、通過(guò)虛實(shí)同步引擎對(duì)綁定關(guān)系與動(dòng)態(tài)行為約束規(guī)則進(jìn)行實(shí)時(shí)融合處理，生成同步參數(shù)集；

18、將同步參數(shù)集加載至初始三維模型框架中，生成動(dòng)態(tài)可交互的三維數(shù)字孿生模型。

19、進(jìn)一步地，對(duì)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)與初始三維模型框架的幾何參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)映射處理，生成設(shè)備狀態(tài)與模型參數(shù)的綁定關(guān)系，包括：

20、對(duì)實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行多維特征解析處理，提取設(shè)備狀態(tài)特征向量；

21、對(duì)初始三維模型框架的幾何參數(shù)進(jìn)行語(yǔ)義拓?fù)浞治鎏幚?，生成模型參?shù)語(yǔ)義標(biāo)簽；

22、基于動(dòng)態(tài)語(yǔ)義匹配算法對(duì)設(shè)備狀態(tài)特征向量與模型參數(shù)語(yǔ)義標(biāo)簽進(jìn)行關(guān)聯(lián)映射處理，生成參數(shù)映射規(guī)則集；

23、根據(jù)參數(shù)映射規(guī)則集對(duì)設(shè)備狀態(tài)與模型參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)綁定處理，生成設(shè)備狀態(tài)與模型參數(shù)的綁定關(guān)系。

24、進(jìn)一步地，通過(guò)虛實(shí)同步引擎對(duì)綁定關(guān)系與動(dòng)態(tài)行為約束規(guī)則進(jìn)行實(shí)時(shí)融合處理，生成同步參數(shù)集，包括：

25、對(duì)綁定關(guān)系中的設(shè)備狀態(tài)參數(shù)與動(dòng)態(tài)行為約束規(guī)則中的工藝邏輯參數(shù)進(jìn)行多源數(shù)據(jù)采集處理，生成融合輸入數(shù)據(jù)流；

26、基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法對(duì)融合輸入數(shù)據(jù)流中的實(shí)時(shí)參數(shù)與歷史參數(shù)進(jìn)行沖突檢測(cè)處理，生成沖突消解參數(shù)集；

27、通過(guò)規(guī)則驅(qū)動(dòng)的融合策略對(duì)沖突消解參數(shù)集與動(dòng)態(tài)行為約束規(guī)則進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配處理，生成候選同步參數(shù)集；

28、根據(jù)虛實(shí)交互場(chǎng)景對(duì)候選同步參數(shù)集進(jìn)行增量式優(yōu)化處理，生成同步參數(shù)集。

29、進(jìn)一步地，基于動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度算法對(duì)融合輸入數(shù)據(jù)流中的實(shí)時(shí)參數(shù)與歷史參數(shù)進(jìn)行沖突檢測(cè)處理，生成沖突消解參數(shù)集，包括：

30、對(duì)實(shí)時(shí)參數(shù)與歷史參數(shù)進(jìn)行時(shí)效性權(quán)重分類處理，生成實(shí)時(shí)參數(shù)類別及歷史參數(shù)類別；

31、基于設(shè)備運(yùn)行場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)參數(shù)類別進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重分配處理，生成實(shí)時(shí)優(yōu)先級(jí)列表；

32、對(duì)歷史參數(shù)類別進(jìn)行場(chǎng)景適配系數(shù)匹配處理，生成歷史優(yōu)先級(jí)列表；

33、通過(guò)沖突檢測(cè)引擎對(duì)實(shí)時(shí)優(yōu)先級(jí)列表與歷史優(yōu)先級(jí)列表進(jìn)行交叉比對(duì)處理，生成沖突事件集；

34、基于動(dòng)態(tài)沖突消解策略對(duì)沖突事件集進(jìn)行參數(shù)替換或邏輯覆蓋處理，生成沖突消解參數(shù)集。

35、進(jìn)一步地，通過(guò)規(guī)則驅(qū)動(dòng)的融合策略對(duì)沖突消解參數(shù)集與動(dòng)態(tài)行為約束規(guī)則進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配處理，生成候選同步參數(shù)集，包括：

36、對(duì)沖突消解參數(shù)集中的設(shè)備狀態(tài)參數(shù)與動(dòng)態(tài)行為約束規(guī)則中的工藝邏輯參數(shù)進(jìn)行多維度特征提取處理，生成規(guī)則匹配特征向量；

37、基于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景適配算法對(duì)規(guī)則匹配特征向量與預(yù)設(shè)規(guī)則庫(kù)中的行為約束模板進(jìn)行相似度比對(duì)處理，生成規(guī)則匹配優(yōu)先級(jí)列表；

38、根據(jù)設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行模型對(duì)規(guī)則匹配優(yōu)先級(jí)列表進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重分配處理，生成場(chǎng)景化規(guī)則權(quán)重集；

39、通過(guò)規(guī)則引擎對(duì)場(chǎng)景化規(guī)則權(quán)重集與沖突消解參數(shù)集進(jìn)行邏輯疊加處理，生成候選同步參數(shù)集。

40、進(jìn)一步地，將合規(guī)指令集轉(zhuǎn)換為目標(biāo)設(shè)備支持的協(xié)議格式，生成反向控制指令并下發(fā)至物理設(shè)備，包括：

41、對(duì)目標(biāo)設(shè)備的通信協(xié)議類型進(jìn)行動(dòng)態(tài)協(xié)議匹配處理，生成目標(biāo)協(xié)議特征標(biāo)識(shí)；

42、基于目標(biāo)協(xié)議特征標(biāo)識(shí)對(duì)合規(guī)指令集進(jìn)行協(xié)議語(yǔ)義映射處理，生成跨協(xié)議兼容的中間指令集；

43、通過(guò)指令封裝引擎對(duì)中間指令集進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)感知的指令封裝處理，生成協(xié)議適配指令；

44、基于物理設(shè)備的實(shí)時(shí)負(fù)載狀態(tài)對(duì)協(xié)議適配指令進(jìn)行優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)度處理，生成時(shí)序優(yōu)化的下發(fā)指令序列；

45、通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)下發(fā)指令序列進(jìn)行冗余校驗(yàn)及沖突消解處理，生成反向控制指令并推送至物理設(shè)備。

46、進(jìn)一步地，基于物理設(shè)備的實(shí)時(shí)負(fù)載狀態(tài)對(duì)協(xié)議適配指令進(jìn)行優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)度處理，生成時(shí)序優(yōu)化的下發(fā)指令序列，包括：

47、對(duì)物理設(shè)備的實(shí)時(shí)負(fù)載狀態(tài)進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)采集處理，生成設(shè)備負(fù)載特征參數(shù)；

48、基于設(shè)備運(yùn)行場(chǎng)景對(duì)設(shè)備負(fù)載特征參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估處理，生成負(fù)載類型標(biāo)識(shí)及優(yōu)先級(jí)權(quán)重；

49、根據(jù)負(fù)載類型標(biāo)識(shí)及優(yōu)先級(jí)權(quán)重對(duì)協(xié)議適配指令進(jìn)行動(dòng)態(tài)分類處理，生成指令優(yōu)先級(jí)分配策略；

50、通過(guò)時(shí)序優(yōu)化算法對(duì)指令優(yōu)先級(jí)分配策略與設(shè)備實(shí)時(shí)響應(yīng)能力進(jìn)行動(dòng)態(tài)匹配處理，生成時(shí)序調(diào)整策略；

51、基于時(shí)序調(diào)整策略對(duì)協(xié)議適配指令進(jìn)行邏輯重組及沖突消解處理，生成時(shí)序優(yōu)化的下發(fā)指令序列。

52、進(jìn)一步地，對(duì)工廠設(shè)備的多源異構(gòu)通信協(xié)議進(jìn)行動(dòng)態(tài)識(shí)別與解析處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流，包括：

53、對(duì)目標(biāo)設(shè)備的通信協(xié)議特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)協(xié)議特征匹配處理，生成協(xié)議類型標(biāo)識(shí)；

54、基于協(xié)議類型標(biāo)識(shí)對(duì)原始通信數(shù)據(jù)流進(jìn)行動(dòng)態(tài)分割與協(xié)議幀提取處理生成結(jié)構(gòu)化協(xié)議數(shù)據(jù)塊；

55、通過(guò)自適應(yīng)解析引擎對(duì)結(jié)構(gòu)化協(xié)議數(shù)據(jù)塊進(jìn)行語(yǔ)義分析與數(shù)據(jù)位映射處理，生成中間解析數(shù)據(jù)；

56、基于預(yù)設(shè)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型對(duì)中間解析數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換及語(yǔ)義校準(zhǔn)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流。

57、本技術(shù)提供的技術(shù)方案包括以下技術(shù)效果：通過(guò)提供一種基于數(shù)字孿生的智慧工廠管理方法，包括：對(duì)工廠設(shè)備的多源異構(gòu)通信協(xié)議進(jìn)行動(dòng)態(tài)識(shí)別與解析處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流；構(gòu)建包括設(shè)備狀態(tài)及工藝流程的三維數(shù)字孿生模型；在三維數(shù)字孿生模型中的模擬控制策略，生成虛擬控制指令；對(duì)虛擬控制指令進(jìn)行沙盒安全驗(yàn)證處理，篩選出合規(guī)指令集；將合規(guī)指令集轉(zhuǎn)換為目標(biāo)設(shè)備支持的協(xié)議格式，生成反向控制指令并下發(fā)至物理設(shè)備；根據(jù)物理設(shè)備的執(zhí)行結(jié)果與三維數(shù)字孿生模型的預(yù)測(cè)結(jié)果差異，進(jìn)行閉環(huán)反饋優(yōu)化處理，以解決數(shù)字孿生模型缺乏實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)注入和動(dòng)態(tài)行為約束嵌入的問(wèn)題，確保模型能夠反映設(shè)備真實(shí)狀態(tài)，提升虛擬控制指令的可靠性和執(zhí)行安全性。