基于BP神经网络的危险态势分析的处理方法及处理装置

    公开(公告)号:CN112070215B

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202010948216.6

    申请日:2020-09-10

    Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络的危险态势分析的处理方法及处理装置,其中处理方法包括:根据车间的历史危险因素数据构建案例库;对案例库中的历史危险因素数据进行预处理,得到预处理后的案例数据;根据危险态势预测要求,建立神经网络模型;根据案例数据对神经网络模型进行训练,得到训练好的目标神经网络;获取车间的当前危险因素数据,并输入至目标神经网络中,得到危险态势预测结果。本发明的实施例,采用BP神经网络设计危险态势分析模型,有效地解决了非确定性危险因素与危险态势之间的非线性关系,提高了分析系统适应能力和可靠性。同时还能及时进行排查解决萌芽状态的车间风险点,降低事故率。

    一种数字孪生车间运行状态的预测方法、控制器及系统

    公开(公告)号:CN112947173B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202110151105.7

    申请日:2021-02-03

    Abstract: 本发明提供了一种数字孪生车间运行状态的预测方法、控制器及系统,其中预测方法,包括:获取数字孪生车间的将来事件表;根据实体车间的第一运行状态数据对将来事件表进行修正,得到修正后的将来事件表;当时间到达将来事件表中第一目标时间所对应的目标事件时,对目标事件进行仿真处理,并获取仿真处理的仿真结果;根据仿真结果输出数字孪生车间的第二运行状态数据,并对将来事件表进行更新。本实施例通过获取将来事件表,并根据实体车间的第一运行数据对将来事件表进行修正,且根据时间推进该将来事件表进行仿真,实现仿真的实时性,利用事件调度的方式进行仿真流程推进,实现对仿真的瞬态性。通过对将来时间表进行循环更新,保证仿真的持续性。

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