基于数字孪生驱动的智能建造平台全生命周期协同控制系统的制作方法

本发明涉及智能建造与数字孪生，具体为基于数字孪生驱动的智能建造平台全生命周期协同控制系统。

背景技术：

1、基于数字孪生驱动的智能建造平台全生命周期协同控制系统旨在解决高并发建造环境下的数据时空错乱及模型逻辑失效问题。

2、随着现代智能建造技术的应用和高并发施工的推进，建造环境日益复杂；这种复杂性体现在两个主要方面：设计变更风暴：上游设计意图的变动剧烈，导致系统处理的设计变更通量增加；传感器延迟叠加：物理现场传感器数据采集存在时滞，尤其在高并发环境下，可能出现较大的通信延迟；传统控制系统通常难以有效应对这两种因素的叠加效应；当设计变更频繁且传感器延迟较大时，数字孪生模型推演的构件状态向量与物理现场传感器采集的状态向量之间会产生显著偏差，即所谓的数据时空错乱；这种错乱可能进一步导致数字孪生模型的逻辑失效，系统无法准确反映物理世界的真实状态，从而引发施工事故或效率低下；因此，如何将复杂的时空错乱风险量化为一个单一指标，并据此动态调整控制策略以保障系统的鲁棒性与高效性，成为本领域亟需解决的关键问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供基于数字孪生驱动的智能建造平台全生命周期协同控制系统，具体而言，本发明的技术方案包括：

2、数据采集模块，用于从工程协同平台及物联网平台获取数字孪生模型推演的构件状态向量、物理现场传感器采集的状态向量以及设计变更通量；

3、语义熵量化模块，用于基于构件状态向量、物理现场传感器采集的状态向量及设计变更通量，解算出语义熵值；其中，语义熵值是通过对预设观测时间窗口内的历史状态偏差进行加权积分，并结合设计变更通量的变化率确定的；

4、相变决策模块，用于依据语义熵值与预设阈值的比较结果，确定运行模态；其中，当语义熵值大于或等于预设的高阈值时，确定运行模态为降维鲁棒模式；当语义熵值小于或等于预设的低阈值时，确定运行模态为高效并行模式；当语义熵值介于低阈值与高阈值之间时，保持上一时刻的运行模态；

5、自愈协同控制模块，用于响应于运行模态，生成控制指令；其中，响应于降维鲁棒模式，激活逻辑自愈程序以修正构件状态向量，并执行串行安全策略；响应于高效并行模式，执行并行调度策略。

6、优选的，语义熵量化模块基于构件状态向量、物理现场传感器采集的状态向量及设计变更通量，解算出语义熵值，包括：

7、调用预设的观测时间窗口、记忆衰减因子及归一化频率系数；

8、计算构件状态向量与物理现场传感器采集的状态向量之间的欧氏距离平方；

9、将欧氏距离平方除以预设的状态向量理论最大模长，得到归一化状态偏差；

10、计算设计变更通量关于时间的导数；

11、基于导数与预设的变更敏感度系数，构建干扰增强因子；

12、对归一化状态偏差与干扰增强因子的乘积，在观测时间窗口内引入记忆衰减因子进行加权积分；

13、将积分结果乘以归一化频率系数，得到语义熵值。

14、优选的，相变决策模块依据语义熵值与预设阈值的比较结果，确定运行模态，包括：

15、调用高阈值、低阈值以及上一时刻的模态状态变量；

16、若语义熵值大于或等于高阈值，将当前时刻的模态状态变量设定为表征降维鲁棒模式的第一数值；

17、若语义熵值小于或等于低阈值，将当前时刻的模态状态变量设定为表征高效并行模式的第二数值；

18、若语义熵值大于低阈值且小于高阈值，将当前时刻的模态状态变量设定为上一时刻的模态状态变量。

19、优选的，自愈协同控制模块响应于运行模态，生成控制指令，包括：

20、构建包含并行调度代价函数和串行安全代价函数的总控制代价模型；

21、依据确定出的运行模态，对并行调度代价函数和串行安全代价函数进行加权求和，得到目标函数；

22、求解目标函数的最小值，获得最优控制指令。

23、优选的，自愈协同控制模块激活逻辑自愈程序以修正构件状态向量，包括：

24、构建归一化拓扑能量方程；其中，归一化拓扑能量方程包含表征节点间拓扑一致性的逻辑势能项，以及表征推演值与观测值偏差的观测势能项；

25、以最小化归一化拓扑能量方程的输出值为目标，迭代求解修正后的状态向量集；

26、利用修正后的状态向量集覆写数字孪生模型的输入。

27、优选的，构建归一化拓扑能量方程中表征节点间拓扑一致性的逻辑势能项，包括：

28、获取bim模型中的拓扑邻接权重及预设的构件特征归一化距离；

29、计算相互连接的两个节点的状态向量之间的欧氏距离与预设的bim理论距离之差的；

30、将该差值的平方除以特征归一化距离的平方，并结合拓扑邻接权重进行加权求和，得到逻辑势能项。

31、优选的，构建归一化拓扑能量方程中表征推演值与观测值偏差的观测势能项，包括：

32、获取各个传感器的测量方差及预设的数据保真权重；

33、计算节点的状态向量与对应的原始观测值之间的欧氏距离平方；

34、将欧氏距离平方除以测量方差，并结合数据保真权重进行加权求和，得到观测势能项。

35、优选的，测量方差来源于设备出厂标定参数或卡尔曼滤波器的协方差矩阵；数据保真权重是依据现场通信质量动态设定的无量纲系数。

36、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

37、1.本系统解决了数据时空错乱与模型逻辑失效问题：通过引入语义熵量化模块，将设计变更和传感器延迟叠加导致的数据时空错乱风险量化为语义熵值；依据这一熵值，相变决策模块能够动态切换运行模态，从而避免在高并发建造环境下因数据偏差引发系统逻辑失效、确保系统能准确反映物理世界的真实状态，防止施工事故的发生；

38、2.本系统实现了安全与效率的动态切换；通过相变决策模块的双模态迟滞控制机制，在低风险时切换到高效并行模式，以并行调度策略最小化工期，最大化施工效率；在高风险时切换到降维鲁棒模式，优先执行串行安全策略，最小化碰撞风险；这种机制在安全与效率之间实现了动态的数学级切换，保证了系统在极端环境下的鲁棒性；

39、3.本系统具备数据修复的逻辑自愈能力；在进入降维鲁棒模式时，自愈协同控制模块会激活逻辑自愈程序；该程序通过构建和最小化包含逻辑势能项和观测势能项的归一化拓扑能量方程，可以迭代求解并修正错误的构件状态向量。这种机制在传感器故障或数据丢包时，仍能推演出符合物理逻辑的构件状态，实现真正的逻辑自愈；

40、4.本系统提升了控制策略的稳定性和精准性：语义熵值的计算不仅考虑了瞬时的物理测量误差，还通过引入记忆衰减因子进行加权积分，反映了历史误差的累积，并结合设计变更通量的变化率构建干扰增强因子，敏感捕捉设计变更引起的潜在逻辑断层；同时，相变决策模块采用的迟滞控制机制模拟了物理相变中的惯性原理，避免了在临界状态下因控制策略高频切换导致的系统资源耗损和逻辑抖动。