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：

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

2、然而，相關技術存在數(shù)字孿生模型缺乏實時傳感器數(shù)據(jù)注入和動態(tài)行為約束嵌入的問題，導致模型無法反映設備真實狀態(tài)，進而降低虛擬控制指令的可靠性。

技術實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，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)字孿生模型缺乏實時傳感器數(shù)據(jù)注入和動態(tài)行為約束嵌入的問題，確保模型能夠反映設備真實狀態(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、對工廠設備的多源異構(gòu)通信協(xié)議進行動態(tài)識別與解析處理，得到標準化數(shù)據(jù)流；

4、基于標準化數(shù)據(jù)流構(gòu)建包括設備狀態(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、對虛擬控制指令進行沙盒安全驗證處理，篩選出合規(guī)指令集；

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

8、根據(jù)物理設備的執(zhí)行結(jié)果與三維數(shù)字孿生模型的預測結(jié)果差異，進行閉環(huán)反饋優(yōu)化處理。

9、進一步地，基于標準化數(shù)據(jù)流構(gòu)建包括設備狀態(tài)及工藝流程的三維數(shù)字孿生模型，包括：

10、對標準化數(shù)據(jù)流中的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)與工藝流程數(shù)據(jù)進行動態(tài)關聯(lián)處理，生成多源數(shù)據(jù)融合模型；

11、基于多源數(shù)據(jù)融合模型進行三維幾何拓撲建模處理，生成初始三維模型框架；

12、對初始三維模型框架注入實時傳感器數(shù)據(jù)及工藝邏輯約束，生成動態(tài)可交互的三維數(shù)字孿生模型；

13、通過虛實同步引擎對三維數(shù)字孿生模型進行實時狀態(tài)更新處理，確保模型與物理設備的行為一致性。

14、進一步地，對初始三維模型框架注入實時傳感器數(shù)據(jù)及工藝邏輯約束，生成動態(tài)可交互的三維數(shù)字孿生模型，包括：

15、對實時傳感器數(shù)據(jù)與初始三維模型框架的幾何參數(shù)進行動態(tài)數(shù)據(jù)映射處理，生成設備狀態(tài)與模型參數(shù)的綁定關系；

16、基于工藝邏輯約束對設備運動軌跡及工藝流程進行規(guī)則引擎嵌入處理，生成動態(tài)行為約束規(guī)則；

17、通過虛實同步引擎對綁定關系與動態(tài)行為約束規(guī)則進行實時融合處理，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，生成動態(tài)可交互的三維數(shù)字孿生模型。

19、進一步地，對實時傳感器數(shù)據(jù)與初始三維模型框架的幾何參數(shù)進行動態(tài)數(shù)據(jù)映射處理，生成設備狀態(tài)與模型參數(shù)的綁定關系，包括：

20、對實時傳感器數(shù)據(jù)進行多維特征解析處理，提取設備狀態(tài)特征向量；

21、對初始三維模型框架的幾何參數(shù)進行語義拓撲分析處理，生成模型參數(shù)語義標簽；

22、基于動態(tài)語義匹配算法對設備狀態(tài)特征向量與模型參數(shù)語義標簽進行關聯(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)則集對設備狀態(tài)與模型參數(shù)進行動態(tài)綁定處理，生成設備狀態(tài)與模型參數(shù)的綁定關系。

24、進一步地，通過虛實同步引擎對綁定關系與動態(tài)行為約束規(guī)則進行實時融合處理，生成同步參數(shù)集，包括：

25、對綁定關系中的設備狀態(tài)參數(shù)與動態(tài)行為約束規(guī)則中的工藝邏輯參數(shù)進行多源數(shù)據(jù)采集處理，生成融合輸入數(shù)據(jù)流；

26、基于動態(tài)優(yōu)先級調(diào)度算法對融合輸入數(shù)據(jù)流中的實時參數(shù)與歷史參數(shù)進行沖突檢測處理，生成沖突消解參數(shù)集；

27、通過規(guī)則驅(qū)動的融合策略對沖突消解參數(shù)集與動態(tài)行為約束規(guī)則進行動態(tài)匹配處理，生成候選同步參數(shù)集；

28、根據(jù)虛實交互場景對候選同步參數(shù)集進行增量式優(yōu)化處理，生成同步參數(shù)集。

29、進一步地，基于動態(tài)優(yōu)先級調(diào)度算法對融合輸入數(shù)據(jù)流中的實時參數(shù)與歷史參數(shù)進行沖突檢測處理，生成沖突消解參數(shù)集，包括：

30、對實時參數(shù)與歷史參數(shù)進行時效性權重分類處理，生成實時參數(shù)類別及歷史參數(shù)類別；

31、基于設備運行場景對實時參數(shù)類別進行動態(tài)權重分配處理，生成實時優(yōu)先級列表；

32、對歷史參數(shù)類別進行場景適配系數(shù)匹配處理，生成歷史優(yōu)先級列表；

33、通過沖突檢測引擎對實時優(yōu)先級列表與歷史優(yōu)先級列表進行交叉比對處理，生成沖突事件集；

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

35、進一步地，通過規(guī)則驅(qū)動的融合策略對沖突消解參數(shù)集與動態(tài)行為約束規(guī)則進行動態(tài)匹配處理，生成候選同步參數(shù)集，包括：

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

37、基于動態(tài)場景適配算法對規(guī)則匹配特征向量與預設規(guī)則庫中的行為約束模板進行相似度比對處理，生成規(guī)則匹配優(yōu)先級列表；

38、根據(jù)設備實時運行模型對規(guī)則匹配優(yōu)先級列表進行動態(tài)權重分配處理，生成場景化規(guī)則權重集；

39、通過規(guī)則引擎對場景化規(guī)則權重集與沖突消解參數(shù)集進行邏輯疊加處理，生成候選同步參數(shù)集。

40、進一步地，將合規(guī)指令集轉(zhuǎn)換為目標設備支持的協(xié)議格式，生成反向控制指令并下發(fā)至物理設備，包括：

41、對目標設備的通信協(xié)議類型進行動態(tài)協(xié)議匹配處理，生成目標協(xié)議特征標識；

42、基于目標協(xié)議特征標識對合規(guī)指令集進行協(xié)議語義映射處理，生成跨協(xié)議兼容的中間指令集；

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

44、基于物理設備的實時負載狀態(tài)對協(xié)議適配指令進行優(yōu)先級動態(tài)調(diào)度處理，生成時序優(yōu)化的下發(fā)指令序列；

45、通過邊緣節(jié)點對下發(fā)指令序列進行冗余校驗及沖突消解處理，生成反向控制指令并推送至物理設備。

46、進一步地，基于物理設備的實時負載狀態(tài)對協(xié)議適配指令進行優(yōu)先級動態(tài)調(diào)度處理，生成時序優(yōu)化的下發(fā)指令序列，包括：

47、對物理設備的實時負載狀態(tài)進行多維度數(shù)據(jù)采集處理，生成設備負載特征參數(shù)；

48、基于設備運行場景對設備負載特征參數(shù)進行動態(tài)評估處理，生成負載類型標識及優(yōu)先級權重；

49、根據(jù)負載類型標識及優(yōu)先級權重對協(xié)議適配指令進行動態(tài)分類處理，生成指令優(yōu)先級分配策略；

50、通過時序優(yōu)化算法對指令優(yōu)先級分配策略與設備實時響應能力進行動態(tài)匹配處理，生成時序調(diào)整策略；

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

52、進一步地，對工廠設備的多源異構(gòu)通信協(xié)議進行動態(tài)識別與解析處理，得到標準化數(shù)據(jù)流，包括：

53、對目標設備的通信協(xié)議特征進行動態(tài)協(xié)議特征匹配處理，生成協(xié)議類型標識；

54、基于協(xié)議類型標識對原始通信數(shù)據(jù)流進行動態(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、通過自適應解析引擎對結(jié)構(gòu)化協(xié)議數(shù)據(jù)塊進行語義分析與數(shù)據(jù)位映射處理，生成中間解析數(shù)據(jù)；

56、基于預設的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型對中間解析數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換及語義校準處理，生成標準化數(shù)據(jù)流。

57、本技術提供的技術方案包括以下技術效果：通過提供一種基于數(shù)字孿生的智慧工廠管理方法，包括：對工廠設備的多源異構(gòu)通信協(xié)議進行動態(tài)識別與解析處理，得到標準化數(shù)據(jù)流；構(gòu)建包括設備狀態(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；對虛擬控制指令進行沙盒安全驗證處理，篩選出合規(guī)指令集；將合規(guī)指令集轉(zhuǎn)換為目標設備支持的協(xié)議格式，生成反向控制指令并下發(fā)至物理設備；根據(jù)物理設備的執(zhí)行結(jié)果與三維數(shù)字孿生模型的預測結(jié)果差異，進行閉環(huán)反饋優(yōu)化處理，以解決數(shù)字孿生模型缺乏實時傳感器數(shù)據(jù)注入和動態(tài)行為約束嵌入的問題，確保模型能夠反映設備真實狀態(tài)，提升虛擬控制指令的可靠性和執(zhí)行安全性。