CN119445037A 面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同步方法 （西安科技大学）

面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实Self_Attention_LSTM的掘支装备孪生体位姿预基于二次样条插值法的位姿修正和基于状态同方法结合压缩孪生三维模型数据和轨迹预测模2S3：建立装备数字孪生体轨迹预测模型：对传感系统数据进行数S4：建立虚拟空间装备驱动与轨迹修正模型：2.根据权利要求1所述的一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同步方步骤102、采用BFS算法根据Mesh网格是否连3.根据权利要求2所述的一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同步方步骤10202、利用OBB包围盒进行构件两两相交检测，4.根据权利要求1所述的一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同步方Tr=(Tr,Tr,…,Tr}，J为该孪生装备上的传感器标识，数据点Tr表示传感器检测部位轨迹i由位置坐标Xi和姿态数据Yi组成；3步骤303、采用平均绝对误差MAE进行轨迹预测来描述每个孪生装备轨迹相关的损失：其中，L,(Tr,)为单个孪生装备给定轨迹中观测到的位姿序列Tr与预测到的位姿序列5.根据权利要求1所述的一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同步方当pa[k]=null时：R[k]=R[k]；6.根据权利要求1所述的一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同步方7.根据权利要求1所述的一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同步方8.根据权利要求1所述的一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同步方49.一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生轨迹预测单元，用于建立装备数字孪生体轨迹预测模型：对传感系驱动与轨迹修正单元：用于建立虚拟空间装备驱动与轨迹修正模型：将所述处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1_8任一项所述的面间煤柱5孪生模型轻量化方法。另一方面提出了基于Self_Attention_LSTM的掘采支护一体化装备6[0014]步骤102、采用BFS算法根据Mesh网格是否连续区分三维模型装配体各构件顶点[0017]作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤102提取三维模型配合依赖顶点的具Tr=(Tr,Tr,…,Tr}，J为该孪生装备上的传感器标识，数据点Tr表示传感器检测部位轨迹i由位置坐标Xi和姿态数据Yi组成；[0026]步骤302、为每个Id的孪生装备轨迹预测任务分别建立LSTM网络，顺序连接所述[0028]其中,L,(Tr,)为单个孪生装备给定轨迹中观测到的位姿序列Tr与预测到的位姿7[0032]当pa[k]=null时：R[k]=R[k]；[0045]作为本发明的一种优选技术方案，所述的面间煤柱掘采支护数字孪生平台基于8Attention_LSTM的实现面间煤柱掘采支护一体化装备运动行为预测_修正，建立基于多线制造独立单元的零件重组为运动独立单元的单一构件，装配体被处理为多运动构件模型。兼顾孪生装备驱动数据的准确性和即时性。该方法能够有效减少点所需的真实位姿数据，9[0073]如图1_2所示，本发明的一种面间煤柱掘采支护一体化装备数字孪生高效虚实同[0077]步骤102、采用BFS算法根据Mesh网格是否连续区分三维模型装配体各构件顶点[0092]u表示配合依赖顶点坍缩影响因子对边坍缩的保守程度，实际应用中可调整此参STrl={J,Trl}，Trl={Tr,Trl,…,Trl,}，J为该装备上的传感器标识，数据点Trl表示传感器Tr=(Tr,Tr,…,Tr}，J为该孪生机器人上的虚拟传感器标识，数据点Tr表示虚拟传感器检L(Tr,)为单个孪生机器人给定轨迹中观测到的位姿序列Tr与预测到的位姿序列之间[0113]如图5所示掘采支护一体化孪生装备位姿预测与轨迹修正原理，掘采支护一体化[0116]当pa[k]=null时：R[k]=R[k]；点，利用二次样条插值法处理虚拟运行轨迹序列数据，即可得到平滑的驱动轨迹序列Pdiv运行结果，应用中第三数据经过下采样作为第一数据中虚拟空间传感系统位姿数据的来平均值由50.21ms增长到59.88ms，相较网络良好时增大了19.26%，而标准差只增长了