动环多模态感知与数字孪生AI预警联动方法及系统与流程

本发明属于数字孪生建模与多物理场仿真，尤其涉及一种动环多模态感知与数字孪生ai预警联动方法及系统。

背景技术：

1、在数据中心、通信机房等设备密集场所的动力环境监控中，构建融合多物理场仿真的数字孪生系统，是对连续温度场和流场状态进行推演的主要方式，通过采集温度、流速以及母线电参数等多模态感知数据，并将这些数据输入推演模型，可以弥补离散传感测点只能反映局部状态的局限，获得动力环境在连续空间内的状态分布。

2、而在硬件层面的传感测点布局与物理状态采集之外，现有控制方法与孪生推演算法同样存在局限，例如，公开号为cn119758764a的中国发明专利申请公开了一种基于数字孪生技术的机房环境管控方法、系统和设备，通过回归算法预测制热制冷量并结合计算流体动力学模拟热负荷分布，进而依据pue指标动态调整环境控制策略，该方案虽然尝试结合计算流体动力学进行热负荷预测，但其本质上仍依赖传统的稳态流体数值计算与静态回归映射，面对机房电气负荷瞬态跃变等动态非稳态场景时，高阶偏微分方程求解计算量大且耗时较长，难以满足在线推演的时效要求；且其调控逻辑仅基于整体pue统计指标展开稳态寻优，未在表层流动层面施加连续性与能量守恒的物理约束，也缺乏针对正交投影基底失配与末端阀门、风机固有传热滞后的动态补偿机制，在面对局部流道阻滞或负荷突变时，容易导致状态漂移、控制超调及温场振荡，难以实现对微弱前驱异常的超前定位与高精度闭环协同。

3、因此，如何在多模态工况剧烈变化时，构建既满足物理守恒约束又具有毫秒级推演能力的数字孪生模型，并在准确提取前驱异常特征的同时，消除末端机构响应滞后对反向闭环调控的影响，成为本发明所要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有动力环境监控中全阶物理仿真计算耗时过长无法满足实时推演、黑盒代理模型在复杂工况下易发生状态漂移违背物理守恒定律，以及模型反演调控时因基底失配与机构响应滞后诱发控制超调振荡的问题。

2、在本技术方案中，一种动环多模态感知与数字孪生ai预警联动方法，包括以下步骤：

3、步骤s1，对包含温度与流速的动环感知数据完成空间插值构建多维状态矩阵，并将多维状态矩阵输入具正交投影基向量的正交模态分解模型，提取主模态系数向量；

4、步骤s2，在电气功率跃变超出预设阈值时，提取感知数据构建微扰快照矩阵，采用吉文斯旋转变换完成正交投影基向量的在线更新；

5、步骤s3，将更新后的正交投影基向量约束下的主模态系数向量与获取的机房热负荷向量输入物理约束推演算子，在流体与能量守恒方程残差惩罚下求解三维孪生预测向量；

6、步骤s4，计算实测状态向量与三维孪生预测向量的残差张量以构建残差泛函，在残差泛函超出预警阈值时定位异常源坐标并输出预警等级；

7、步骤s5，以消除异常源坐标处的热积聚为目标构建目标泛函，计算目标泛函关于受控单元参量的雅可比敏感度矩阵，沿负梯度方向求解包含温度调节量的最优控制增量向量，结合预设的时间常数对温度调节量叠加一阶微分超前补偿后生成控制报文，下发至受控单元。

8、优选的，步骤s1中将多维状态矩阵输入具正交投影基向量的正交模态分解模型的子步骤包括：步骤s11，获取历史全工况有限元仿真快照数据集；步骤s12，对快照数据集求解奇异值分解，提取正交空间基向量集合；步骤s13，根据累积能量贡献率达到预设比例阈值的准则，截取排布在前列的前k阶空间正交基向量构建降阶投影矩阵，其中k为正整数；步骤s14，利用降阶投影矩阵将多维状态矩阵线性映射至低维系数空间，输出主模态系数向量。

9、优选的，步骤s3中物理约束推演算子求解三维孪生预测向量的子步骤包括：步骤s31，采用可微神经网络拟合模态随时间演进的非线性映射趋势；步骤s32，在可微神经网络的损失函数中配置非定常纳维-斯托克斯方程离散残差惩罚项以及对流传热能量平衡残差惩罚项；步骤s33，依据损失函数，约束机房全域物理场在预测步长内各离散网格节点处的质量连续性通量与热通量收敛。

10、优选的，步骤s4中构建残差泛函的子步骤包括：步骤s41，提取实测状态向量包含的温度测量值与流速测量值，以及三维孪生预测向量包含的孪生预测温度值与孪生预测流速值；步骤s42，依据以下公式求解残差泛函：，其中，为第个测点的温度测量值，为第个测点的孪生预测温度值，为第个测点的流速测量值，为第个测点的孪生预测流速值，为预设的温度归一化常数，为预设的流速归一化常数，为温度残差权重系数，为流速残差权重系数，且满足，为温度测点总数量，为流速测点总数量。

11、优选的，步骤s4中定位异常源坐标并输出预警等级的子步骤包括：步骤s43，计算残差泛函关于时间的一阶导数；步骤s44，将残差泛函的瞬时数值与一阶导数分别与多级安全边界进行比对；步骤s45，在瞬时数值超出预警阈值且一阶导数为正值时，提取残差绝对值最大的局部网格单元对应的物理坐标作为异常源坐标。

12、优选的，步骤s2中采用吉文斯旋转变换完成正交投影基向量的在线更新的子步骤包括：步骤s21，在机架电气功率跃变发生后的连续滑动采样周期内，抓取时序感知数据并组装为微扰快照矩阵；步骤s22，构建消除非对角扰动分量的吉文斯平面旋转矩阵序列；步骤s23，将吉文斯平面旋转矩阵序列作用于原始的正交投影基向量，刷新空间指向并约束正交归一化，输出更新后的正交投影基向量。

13、优选的，步骤s5中计算目标泛函关于受控单元参量的雅可比敏感度矩阵的子步骤包括：步骤s51，以异常源坐标处的三维孪生预测向量逼近预设安全基准温度、以及最小化受控单元阀门开度与风机转速增量为约束，构建综合能耗与温升惩罚目标泛函作为目标泛函；步骤s52，通过自动微分算法遍历各受控单元参量微元扰动对目标泛函的一阶偏导数，组装构成雅可比敏感度矩阵。

14、优选的，步骤s5中求解最优控制增量向量的子步骤包括：步骤s53，提取当前受控区域的实测温度相对于预设安全目标温度的调节差值；步骤s54，由雅可比敏感度矩阵解耦提取热点温度关于冷通道送风风速的第一偏导数，以及热点温度关于供风温度的第二偏导数；步骤s55，依据预设风量调节权重与供冷温控权重，将调节差值分别投影至风量通道与温控通道，解算得到送风风速调节增量以及温度调节量。

15、优选的，步骤s5中对温度调节量叠加一阶微分超前补偿的子步骤包括：步骤s56，读取预先设定的冷水调节阀的时间常数；步骤s57，计算当前控制周期解算出的温度调节量与上一控制周期解算的温度调节量的差值商数；步骤s58，将差值商数与时间常数的乘积项作为超前阻尼量，叠加至当前控制周期的温度调节量上，生成抵消管路热阻传输时滞的实际下发控制增量，并将其封装入控制报文；在完成多物理场闭环调控后，还包括数字孪生校验的子步骤：步骤s59，在下发控制报文并经过与时间常数对齐的时延周期后，采集各物理测点的新一轮实测数据；步骤s510，对比新一轮实测数据与三维孪生预测向量在受控区域的温降收敛斜率；步骤s511，在温降收敛斜率偏差超出预设容差范围时，触发数字孪生模型的状态空间协方差自适应修正流程。

16、一种动环多模态感知与数字孪生ai预警联动系统，其用于实现动环多模态感知与数字孪生ai预警联动方法，包括：数据降阶模块、基底更新模块、物理孪生推演模块、异常诊断预警模块和敏感度控制联动模块；

17、数据降阶模块，用于对包含温度与流速的动环感知数据完成空间插值构建多维状态矩阵，并将多维状态矩阵输入具正交投影基向量的正交模态分解模型，提取主模态系数向量；

18、基底更新模块，用于在电气功率跃变超出预设阈值时，提取感知数据构建微扰快照矩阵，采用吉文斯旋转变换完成正交投影基向量的在线更新；

19、物理孪生推演模块，用于将更新后的正交投影基向量约束下的主模态系数向量与获取的机房热负荷向量输入物理约束推演算子，在流体与能量守恒方程残差惩罚下求解三维孪生预测向量；

20、异常诊断预警模块，用于计算实测状态向量与三维孪生预测向量的残差张量以构建残差泛函，在残差泛函超出预警阈值时定位异常源坐标并输出预警等级；

21、敏感度控制联动模块，用于以消除异常源坐标处的热积聚为目标构建目标泛函，计算目标泛函关于受控单元参量的雅可比敏感度矩阵，沿负梯度方向求解包含温度调节量的最优控制增量向量，结合预设的时间常数对温度调节量叠加一阶微分超前补偿后生成控制报文，下发至受控单元。

22、相对于现有技术，本发明动环多模态感知与数字孪生ai预警联动方法及系统，具有以下优势：

23、1、在动环多模态感知与数字孪生ai预警联动中，通过正交模态分解降低多物理场状态的计算维度，并利用物理约束推演算子对推演过程施加流体与能量守恒约束，可以减少全阶三维物理场仿真带来的大量计算开销，使数字孪生模型能够满足毫秒级在线推演需求，同时，物理守恒约束能够抑制纯数据驱动模型在工况剧烈变化时出现的状态发散和物理失真，使预测结果在提高响应速度的同时保持与实际物理过程的一致性，为及时预警提供可靠的孪生预测结果。

24、2、在机架电气功率发生较大跃变时，采用吉文斯旋转变换在线更新正交投影基向量，使降阶模型能够及时适应负荷变化后的状态分布，由此可以减小负荷突变造成的模态截断误差，避免固定正交投影基向量因运行工况偏移而逐渐失配，使数字孪生模型在非稳态工况下仍能较准确地跟随实际状态变化，提高连续推演的稳定性和表征精度。

25、3、通过比较实测状态与三维孪生预测向量之间的偏差，并结合残差泛函及其变化趋势进行预警判断，可以降低正常运行波动和传感器测量噪声对异常判定的干扰，对于局部风道受阻、热量逐渐积聚等尚未引起明显温度越限的异常，也能够根据实测状态与孪生预测状态之间持续增大的偏差提前识别，从而将异常预警时点前移至明显超温报警之前，提高机房早期异常的识别能力。