一种基于工业流程和多模态融合的设备多物理场建模方法

    公开(公告)号:CN119378361A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411285630.8

    申请日:2024-09-13

    Abstract: 本发明属于核电厂智慧运行和检修技术领域,具体涉及一种基于工业流程和多模态融合的设备多物理场建模方法。包括如下步骤:步骤1:设备多物理场建模;步骤2:设备上下游信息、所处环境、人为影响建模;步骤3:模型融合和对应多任务训练。本发明的有益效果在于:神经网络模拟物理场技术可以用神经网络来模拟复杂物理场机理,根据Universal Approximation Theorem for Operator(Chen et al.1995),对于任意的光滑、局部Lipschitz的常微分方程,都存在一个神经网络以任意逼近精度对该方程进行逼近。多模态融合,主要通过预训练的方式,把各个物理场,表达设备外部信息的向量进行互相映射和学习,让各个维度的数据在高维空间中形成统一的流形。

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