一种电气自动化设计方法及系统与流程

本发明涉及自动化，尤其涉及一种电气自动化设计方法及系统。

背景技术：

1、电气自动化是将电气技术与自动控制技术相结合，通过使用各种电气设备和系统，实现对各种工业和生产过程的自动化控制和监测。它涉及到电力系统、电机控制、传感器、执行器、plc（可编程逻辑控制器）、scada（监控与数据采集系统）等多个领域。plc是一种专门用于工业自动化控制的计算机控制系统。它能够接收传感器信号、执行控制逻辑，并通过输出信号控制执行器。plc具有高度可编程性和可扩展性，广泛应用于工业生产线、机械设备等各个领域。传统的电气自动化设计仿真计算主要在单机或集中式平台上进行,面对日益复杂的大规模电气系统,其计算能力和仿真场景规模存在瓶颈。

技术实现思路

1、基于此，本发明有必要提供一种电气自动化设计方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种电气自动化设计方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：利用预设的多源异构传感器网络对目标电气系统的部件及其工作环境进行数据采集，从而得到多源异质时序数据；对多源异质时序数据进行语义理解以及标注，从而得到多维语义标注数据；根据多维语义标注数据构建异构系统数字孪生模型，从而得到异构模型参数数据；

4、步骤s2：根据不同的物理属性对异构系统数字孪生模型进行模型分片部署，从而得到分布式物理属性模型；利用多源异构传感器网络采集实时数据，并输入分布式物理属性模型进行仿真模拟，从而得到仿真结果数据；对仿真结果数据进行差分协同优化，从而得到多维场景仿真数据；

5、步骤s3：基于预设的电气知识图谱对多维场景仿真数据进行因果知识挖掘，从而得到因果关系数据；对因果关系数据进行智能体策略优化，并进行智能体与人机交互界面的闭环互动，从而生成智能优化决策数据；

6、步骤s4：利用hdl语言对智能优化决策数据进行硬件描述映射，并进行代码优化编译，从而得到hdl编码结果数据；

7、步骤s5：通过5g网络切片技术根据模块粒度对hdl编码结果数据进行hdl编译任务分解，从而得到可并行子任务数据；根据可并行子任务数据进行编译资源编排，增量协同编译以及编译产物融合，从而得到hdl编制数据；

8、步骤s6：根据hdl编制数据进行自动化测试以及功能验证，从而得到测试验证结果数据；根据测试验证结果数据进行智能装配路径规划，从而得到装配控制策略数据；对电气系统实际运行环境进行实时检测，并根据装配控制策略数据进行自主适应，从而得到环境适应数据；根据环境适应数据对异构模型参数数据进行动态调优，从而得到模型优化配置数据；基于异构系统数字孪生模型根据模型优化配置数据进行故障智能诊断以及预测性维护，从而得到自动化优化部署方案数据。

9、本发明通过多源异构传感器网络对目标电气系统的部件及其工作环境进行数据采集，可以获取多源异质时序数据。这样做的好处是可以全面了解系统的状态和环境信息，为后续的分析和建模提供数据基础。对多源异质时序数据进行语义理解和标注，可以将数据转化为可理解和可处理的形式，提取其中的关键信息和特征。这有助于后续的建模和分析工作，提高数据的利用价值。基于多维语义标注数据构建异构系统的数字孪生模型，可以实现对真实系统的虚拟仿真和分析。这样可以在数字环境中对系统进行实验和测试，帮助理解系统的行为和性能，并为后续的优化和决策提供依据。根据不同的物理属性对数字孪生模型进行模型分片部署，可以将模型分布在不同的物理节点上，实现分布式计算和模拟。这样可以提高计算效率和系统的可扩展性，适应复杂系统的需求。利用多源异构传感器网络采集实时数据，并输入分布式物理属性模型进行仿真模拟，可以根据实时数据对系统进行虚拟仿真和预测。这有助于了解系统的动态行为和性能，评估不同策略的效果，并为优化和决策提供参考。对仿真结果数据进行差分协同优化，可以通过比较不同策略和方案的仿真结果，找到最优的方案或参数配置。这有助于系统的优化和决策，提高系统的性能和效率。基于预设的电气知识图谱对多维场景仿真数据进行因果知识挖掘，可以发现系统中的因果关系和规律。这有助于深入理解系统的运行机制和行为特征，为智能优化决策提供依据。对因果关系数据进行智能体策略优化，并进行智能体与人机交互界面的闭环互动，可以生成智能优化决策数据。这样可以实现对系统的自动化优化和决策，提高系统性能和效率。通过hdl语言对智能优化决策数据进行硬件描述映射，并进行代码优化编译，得到hdl编码结果数据。这有助于将优化决策转化为硬件实现的具体描述，为后续的硬件设计和开发提供基础。通过5g网络切片技术对hdl编码结果数据进行任务分解，得到可并行子任务数据。这样可以将编译任务并行化，提高编译效率和资源利用率。根据可并行子任务数据进行编译资源编排和融合，可以有效管理和利用编译资源，提高编译效率和结果的质量。根据hdl编制数据进行自动化测试和功能验证，得到测试验证结果数据。这有助于验证硬件设计的正确性和性能，并为后续的装配和部署提供依据。根据测试验证结果数据进行智能装配路径规划，可以优化装配过程，提高装配的效率和质量。对电气系统实际运行环境进行实时检测，并根据装配控制策略数据进行自主适应，得到环境适应数据。这有助于系统在不同环境下的自适应和优化，提高系统的鲁棒性和性能。根据环境适应数据对异构模型参数数据进行动态调优，得到模型优化配置数据。这样可以根据实际环境的变化对模型进行优化和调整，提高模型的准确性和可靠性。基于异构系统数字孪生模型根据模型优化配置数据进行故障智能诊断和预测性维护，得到自动化优化部署方案数据。这有助于实现对系统的自动化优化和维护，提高系统的可靠性和性能。

10、本发明还提供一种电气自动化设计系统，用于执行上述的电气自动化设计方法，所述电气自动化设计系统包括：

11、异构系统建模模块，用于利用预设的多源异构传感器网络对目标电气系统的部件及其工作环境进行数据采集，从而得到多源异质时序数据；对多源异质时序数据进行语义理解以及标注，从而得到多维语义标注数据；根据多维语义标注数据构建异构系统数字孪生模型，从而得到异构模型参数数据；

12、云边协同仿真模块，用于根据不同的物理属性对异构系统数字孪生模型进行模型分片部署，从而得到分布式物理属性模型；利用多源异构传感器网络采集实时数据，并输入分布式物理属性模型进行仿真模拟，从而得到仿真结果数据；对仿真结果数据进行差分协同优化，从而得到多维场景仿真数据；

13、知识驱动优化模块，用于基于预设的电气知识图谱对多维场景仿真数据进行因果知识挖掘，从而得到因果关系数据；对因果关系数据进行智能体策略优化，并进行智能体与人机交互界面的闭环互动，从而生成智能优化决策数据；

14、hdl智能编码模块，用于利用hdl语言对智能优化决策数据进行硬件描述映射，并进行代码优化编译，从而得到hdl编码结果数据；

15、网络协同编制模块，用于通过5g网络切片技术根据模块粒度对hdl编码结果数据进行hdl编译任务分解，从而得到可并行子任务数据；根据可并行子任务数据进行编译资源编排，增量协同编译以及编译产物融合，从而得到hdl编制数据；

16、自动化部署优化模块，用于根据hdl编制数据进行自动化测试以及功能验证，从而得到测试验证结果数据；根据测试验证结果数据进行智能装配路径规划，从而得到装配控制策略数据；对电气系统实际运行环境进行实时检测，并根据装配控制策略数据进行自主适应，从而得到环境适应数据；根据环境适应数据对异构模型参数数据进行动态调优，从而得到模型优化配置数据；基于异构系统数字孪生模型根据模型优化配置数据进行故障智能诊断以及预测性维护，从而得到自动化优化部署方案数据。

17、本发明通过采集多源异质数据并进行语义标注，提供了对目标电气系统的全面了解，为后续的仿真、优化和部署提供准确的基础数据。通过语义理解和标注，将数据转化为具有语义信息的标签，方便后续的模型构建和数据分析。通过建立数字孪生模型，可以在虚拟环境中对目标电气系统进行仿真和优化，加强对系统行为的理解和预测能力。通过模型分片部署，充分利用云端和边缘计算资源，实现对异构系统的高效仿真和计算。通过采集实时数据并输入分布式物理属性模型，可以在虚拟环境中模拟目标电气系统的行为，提供准确的仿真结果用于后续的优化和决策。通过差分协同优化，将多源数据的信息进行融合和分析，提高仿真模型的准确性和可信度。通过挖掘因果关系，将领域专家的知识和经验融入到系统优化过程中，提高优化决策的准确性和可解释性。通过智能体的策略优化和与人机交互的闭环互动，实现对电气系统的智能化优化决策，提高系统性能和效率。将智能优化决策数据转化为硬件描述语言，为后续的硬件编制和实际部署提供基础。通过优化和编译，提高代码的执行效率和资源利用率，优化系统的性能和功耗。得到经过hdl编码和优化的结果数据，为后续网络协同编制模块提供输入。通过网络协同和任务分解，实现对hdl编码任务的并行处理，提高编制的效率和速度。根据子任务的特性和资源约束，进行编译资源的合理分配和编排，最大程度地利用计算资源。通过增量协同编译和编译产物的融合，减少重复计算和通信开销，提高编译过程的效率和可扩展性。通过自动化测试和验证，提高硬件实现的可靠性和稳定性，减少错误和故障的影响，提高系统的性能和可靠性。通过智能路径规划，优化组件的装配顺序和路径，提高装配的效率和准确性，减少人工错误和时间成本。根据实时检测结果和装配控制策略数据，对异构模型参数进行动态调优，使系统能够适应不同的环境和工作条件，提高系统的自适应性和性能表现。利用异构系统数字孪生模型和模型优化配置数据，进行故障诊断和预测性维护，提前发现潜在故障和问题，减少停机时间和维修成本。