基于多層校正的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)建模與自適應(yīng)仿真方法與流程

本發(fā)明涉及虛擬仿真與人機(jī)交互，尤其涉及基于多層校正的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)建模與自適應(yīng)仿真方法。

背景技術(shù)：

1、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)建模與自適應(yīng)仿真技術(shù)，旨在通過整合多維仿真數(shù)據(jù)和邏輯信息，實(shí)現(xiàn)三維仿真模型與電氣原理圖之間的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)。這一技術(shù)對(duì)工業(yè)系統(tǒng)的復(fù)雜交互設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)證以及培訓(xùn)具有重要意義，其核心是通過構(gòu)建語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣以及基于仿真數(shù)據(jù)的多層反饋校正，提升交互的準(zhǔn)確性和動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的全局優(yōu)化和高效運(yùn)行。

2、現(xiàn)有技術(shù)采用了基于單一映射關(guān)系的模型與圖形同步技術(shù)，通過靜態(tài)的id映射方法實(shí)現(xiàn)三維模型與電氣原理圖之間的聯(lián)動(dòng)。然而，這種技術(shù)手段存在顯著缺陷：

3、靜態(tài)映射關(guān)系難以動(dòng)態(tài)適應(yīng)組件的多狀態(tài)變化，導(dǎo)致在復(fù)雜場(chǎng)景下容易出現(xiàn)狀態(tài)同步不一致的情況；現(xiàn)有方法僅關(guān)注幾何與邏輯之間的簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)關(guān)系，未考慮語(yǔ)義層次的關(guān)聯(lián)，難以支持復(fù)雜系統(tǒng)的深度交互；在出現(xiàn)異常狀態(tài)或誤操作時(shí)，缺乏有效的反饋機(jī)制對(duì)模型和圖形進(jìn)行調(diào)整，容易導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)延遲或錯(cuò)誤；未能有效結(jié)合用戶行為生成實(shí)時(shí)反饋和指導(dǎo)信息，降低了系統(tǒng)的操作性和教學(xué)應(yīng)用效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的諸多問題，本發(fā)明提供基于多層校正的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)建模與自適應(yīng)仿真方法，本發(fā)明通過構(gòu)建多層校正的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣，將三維仿真模型與電氣原理圖的動(dòng)態(tài)狀態(tài)和邏輯狀態(tài)進(jìn)行深度聯(lián)動(dòng)，并通過動(dòng)態(tài)建模規(guī)則和分布式元胞自動(dòng)機(jī)仿真實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)運(yùn)行。結(jié)合因果路徑推斷和多層校正機(jī)制，系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)并優(yōu)化異常狀態(tài)，最終實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的狀態(tài)同步與用戶交互反饋。

2、一種基于多層校正的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)建模與自適應(yīng)仿真方法，包括以下步驟：

3、從三維仿真模型采集幾何特征數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)學(xué)特征數(shù)據(jù)和組件狀態(tài)數(shù)據(jù)，從電氣原理圖采集圖元結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和電路邏輯數(shù)據(jù)，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成情境動(dòng)態(tài)模型數(shù)據(jù)，所述情境動(dòng)態(tài)模型數(shù)據(jù)包括語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)、情境節(jié)點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)和情境關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

4、基于情境動(dòng)態(tài)模型數(shù)據(jù)，通過迭代語(yǔ)義聚合算法生成語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣，利用語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)建幾何層模型、邏輯層模型和跨域?qū)幽Ｐ?，結(jié)合分布式元胞自動(dòng)機(jī)對(duì)幾何層模型、邏輯層模型和跨域?qū)幽Ｐ瓦M(jìn)行動(dòng)態(tài)仿真，生成仿真數(shù)據(jù)，所述仿真數(shù)據(jù)包括三維仿真模型的動(dòng)態(tài)狀態(tài)數(shù)據(jù)和電氣原理圖的邏輯狀態(tài)數(shù)據(jù)；

5、基于仿真數(shù)據(jù)，利用因果路徑推斷算法對(duì)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣和動(dòng)態(tài)建模規(guī)則進(jìn)行反饋優(yōu)化，生成優(yōu)化后的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣和動(dòng)態(tài)建模規(guī)則，并通過實(shí)時(shí)校正機(jī)制、趨勢(shì)校正機(jī)制和全局校正機(jī)制對(duì)優(yōu)化后的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣和動(dòng)態(tài)建模規(guī)則進(jìn)行調(diào)整，生成同步狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述同步狀態(tài)數(shù)據(jù)用于同步三維仿真模型與電氣原理圖的狀態(tài)顯示以及用戶交互界面的動(dòng)態(tài)反饋。

6、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括以下步驟：

7、對(duì)采集的三維仿真模型的幾何特征數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)學(xué)特征數(shù)據(jù)和組件狀態(tài)數(shù)據(jù)，以及電氣原理圖的圖元結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和電路邏輯數(shù)據(jù)進(jìn)行去冗余處理，所述去冗余處理包括通過相似性計(jì)算識(shí)別并刪除重復(fù)數(shù)據(jù)；對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊處理，所述時(shí)間序列對(duì)齊處理基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法完成；對(duì)經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成符合統(tǒng)一格式的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)。

8、優(yōu)選的，所述語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)通過以下步驟生成情境動(dòng)態(tài)模型數(shù)據(jù)：

9、對(duì)所述結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注，所述語(yǔ)義標(biāo)注通過基于規(guī)則的解析方法和自然語(yǔ)言處理算法結(jié)合的方式完成；定義每個(gè)語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)的幾何屬性、邏輯屬性和狀態(tài)屬性；基于語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)的幾何鄰接關(guān)系、邏輯依賴關(guān)系和狀態(tài)傳遞關(guān)系生成情境節(jié)點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)，并通過多層關(guān)系分析構(gòu)建情境關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

10、優(yōu)選的，所述語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣通過迭代語(yǔ)義聚合算法生成，所述迭代語(yǔ)義聚合算法包括以下步驟：

11、基于語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)和的關(guān)聯(lián)權(quán)重計(jì)算公式如下：

12、，其中，所述關(guān)聯(lián)權(quán)重表示語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)和的最終權(quán)重；語(yǔ)義關(guān)聯(lián)規(guī)則集合表示用于關(guān)聯(lián)計(jì)算的規(guī)則集合；語(yǔ)義關(guān)聯(lián)規(guī)則的權(quán)重表示規(guī)則在計(jì)算中的重要性；規(guī)則評(píng)分表示規(guī)則對(duì)語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)和的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；

13、所述關(guān)聯(lián)權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整公式如下：

14、，其中，所述迭代后的關(guān)聯(lián)權(quán)重表示語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)和在第次迭代后的關(guān)聯(lián)權(quán)重；調(diào)整系數(shù)表示權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整的平滑系數(shù)；所述第次迭代的關(guān)聯(lián)權(quán)重表示語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)在前一次迭代中的權(quán)重；注意力評(píng)分表示基于多頭注意力機(jī)制計(jì)算的語(yǔ)義節(jié)點(diǎn)和的相關(guān)性。

15、優(yōu)選的，所述語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣支持的幾何層模型、邏輯層模型和跨域?qū)幽Ｐ桶ǎ?/p>

16、所述幾何層模型描述三維仿真模型中組件的幾何位置關(guān)系、運(yùn)動(dòng)約束和物理耦合；所述邏輯層模型描述電氣原理圖中圖元的連通性、信號(hào)流向和控制邏輯；所述跨域?qū)幽Ｐ兔枋鋈S仿真模型與電氣原理圖組件之間的控制關(guān)系。

17、優(yōu)選的，所述動(dòng)態(tài)建模規(guī)則包括分布式元胞自動(dòng)機(jī)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則，所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則通過以下優(yōu)化過程生成：

18、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)計(jì)算公式如下：

19、，其中，獎(jiǎng)勵(lì)值表示優(yōu)化過程的狀態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)；狀態(tài)一致性得分用于衡量元胞仿真狀態(tài)與實(shí)際狀態(tài)之間的匹配程度；仿真效率得分用于評(píng)估仿真計(jì)算的效率；權(quán)重系數(shù)表示狀態(tài)一致性得分的重要性；

20、元胞狀態(tài)更新規(guī)則如下：

21、，其中，元胞狀態(tài)表示元胞在第次迭代時(shí)的狀態(tài)；元胞狀態(tài)表示元胞在第次迭代時(shí)的狀態(tài)；鄰域狀態(tài)集合表示與元胞直接關(guān)聯(lián)的其他元胞的狀態(tài)集合；狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)表示通過輸入當(dāng)前元胞狀態(tài)、鄰域狀態(tài)集合和獎(jiǎng)勵(lì)值計(jì)算新狀態(tài)的函數(shù)。

22、優(yōu)選的，優(yōu)化所述分布式元胞自動(dòng)機(jī)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則的過程基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法進(jìn)行，所述優(yōu)化過程包括以下步驟：

23、構(gòu)建獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，所述獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的優(yōu)化目標(biāo)包括最小化仿真誤差和最大化仿真效率；

24、基于仿真歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練；

25、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中，動(dòng)態(tài)調(diào)整元胞鄰域狀態(tài)的權(quán)重分布，優(yōu)化鄰域規(guī)則的狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)；

26、將經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則應(yīng)用于動(dòng)態(tài)仿真，更新元胞狀態(tài)。

27、優(yōu)選的，所述因果路徑推斷算法包括以下步驟：

28、基于仿真數(shù)據(jù)構(gòu)建因果路徑圖，分析仿真過程中組件狀態(tài)變化與邏輯變化的因果關(guān)系；識(shí)別因果路徑圖中的異常狀態(tài)節(jié)點(diǎn)及其觸發(fā)條件，通過路徑回溯定位異常原因；對(duì)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣和動(dòng)態(tài)建模規(guī)則進(jìn)行調(diào)整，消除異常狀態(tài)并優(yōu)化仿真路徑。

29、優(yōu)選的，所述實(shí)時(shí)校正機(jī)制用于修正仿真數(shù)據(jù)與實(shí)際狀態(tài)之間的細(xì)微偏差；所述趨勢(shì)校正機(jī)制基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型提前調(diào)整語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣和動(dòng)態(tài)建模規(guī)則；所述全局校正機(jī)制通過一致性約束優(yōu)化語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣的全局結(jié)構(gòu)。

30、優(yōu)選的，所述同步狀態(tài)數(shù)據(jù)通過以下方式生成：

31、結(jié)合仿真數(shù)據(jù)中的動(dòng)態(tài)狀態(tài)和邏輯狀態(tài)，實(shí)時(shí)更新三維仿真模型與電氣原理圖的顯示狀態(tài)；通過用戶交互界面記錄用戶操作行為，并基于意圖預(yù)測(cè)模型生成動(dòng)態(tài)反饋信息；所述動(dòng)態(tài)反饋信息包括實(shí)時(shí)高亮關(guān)聯(lián)組件和提供操作建議。

32、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)及有益效果在于：

33、本發(fā)明基于語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣和動(dòng)態(tài)建模規(guī)則，支持幾何層、邏輯層和跨域?qū)幽Ｐ偷臉?gòu)建與實(shí)時(shí)更新，克服了靜態(tài)映射的局限性；

34、本發(fā)明采用實(shí)時(shí)校正、趨勢(shì)校正和全局校正機(jī)制，在出現(xiàn)狀態(tài)偏差時(shí)能夠快速恢復(fù)并優(yōu)化仿真路徑，提升了系統(tǒng)的魯棒性；

35、本發(fā)明基于仿真數(shù)據(jù)構(gòu)建因果路徑圖，定位異常狀態(tài)并調(diào)整動(dòng)態(tài)建模規(guī)則，實(shí)現(xiàn)仿真邏輯的深度優(yōu)化；

36、本發(fā)明結(jié)合用戶操作記錄和意圖預(yù)測(cè)模型，提供實(shí)時(shí)反饋信息和操作指導(dǎo)，顯著提升了系統(tǒng)的用戶友好性。