一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法技术

本申请提出的一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法，涉及数据处理技术领域，方法包括基于多源传感器采集气膜场馆的物理状态信号，并将物理状态信号输入至训练好的目标神经网络模型并输出联合特征向量，并基于联合特征向量与数字孪生建模引擎构建气膜的多物理场耦合模型，并根据模拟物理状态数据获取控制指令，最后，向执行终端发送控制指令，以使执行终端执行第二控制策略，并输出目标音频信号。本申请提出的一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法，通过注意力机制动态融合多源信号，解决了时空尺度不匹配问题，同时，采用特征压缩技术大幅降低计算复杂度，且嵌入式物理约束保障了系统稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于ai引擎的多信号数字孪生处理方法。

技术介绍

1、气膜场馆是一种新型的建筑形式，它采用特殊的建筑膜材做外壳，通过内部气压支撑起整个建筑结构。这种建筑形式在体育场馆、展览中心等领域应用越来越广泛。声学气膜馆是专门为了解决传统气膜场馆声学问题而设计的创新建筑形式。声学气膜馆与普通气膜馆相比，它采用了专门的声学材料和技术，能有效控制声音的反射、吸收和扩散，确保音频传播更加均匀清晰。

2、在高保真音频系统处理的过程中，气膜场馆的实现最终的输出功能。气膜场馆的声压、形变、温度、气流等异构信号对最终的输出结果都存在影响，且多个数据之间具有相互关联性。但是，由于基于物理方程的仿真计算复杂度高，难以满足实时性需求，而纯数据驱动的ai模型缺乏物理约束，在极端工况下易失效。因此，执行器指令生成依赖人工调参，无法自适应气膜场馆的时变状态，导致控制滞后。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种基于ai引擎的多信号数字孪生处理方法，以改善上述问题。

2、为达到上述目的，本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法，其特征在于，适用于一种音频系统，所述音频系统包括控制终端、多源传感器以及执行终端，所述执行终端包括气膜场馆，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法，其特征在于，所述控制终端将所述物理状态信号输入至训练好的目标神经网络模型，其中，所述目标神经网络模型用于根据输入的所述物理状态信号，输出联合特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于AI引擎的多信号数字孪生处理方法，其特征在于，所述控制终端通过注意力权重动态融合异构信号特征，将融合后的高维特征降维为固定维度的所述联合特征向量...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai引擎的多信号数字孪生处理方法，其特征在于，适用于一种音频系统，所述音频系统包括控制终端、多源传感器以及执行终端，所述执行终端包括气膜场馆，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai引擎的多信号数字孪生处理方法，其特征在于，所述控制终端将所述物理状态信号输入至训练好的目标神经网络模型，其中，所述目标神经网络模型用于根据输入的所述物理状态信号，输出联合特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于ai引擎的多信号数字孪生处理方法，其特征在于，所述控制终端通过注意力权重动态融合异构信号特征，将融合后的高维特征降维为固定维度的所述联合特征向量，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于ai引擎的多信号数字孪生处理方法，其特征在于，所述控制终端将加权后的所述局部应变信号、所述声辐射信号、所述温度梯度信号及所述气流信号叠加，并输出固定维度的所述联合特征向量，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于ai引擎的多信号数字孪生处理方法，其特征在于，所述控制终端将所述气膜表面划分为空间位置对应的网格点阵列，并将所述声辐射信号、所述温度梯度...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙大钊，张雪，何永钢，马晓聪，马雨双，顾艳，史清芳，
申请(专利权)人：南京百音高科技有限公司，
类型：发明
国别省市：