(10)申請公布號CN120258241A(21)申請?zhí)?02510611345.9(22)申請日2025.05.13(71)申請人珠海市朋緣科技有限公司地址519000廣東省珠海市香洲區(qū)翠微東路288號4棟302房(72)發(fā)明人董喆吳雅俊劉思萍(74)專利代理機構(gòu)深圳市徽正知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司44405(54)發(fā)明名稱(57)摘要本發(fā)明公開一種基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，包括：通過多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集施工現(xiàn)場的多維感知數(shù)據(jù)，包括環(huán)境參數(shù)、設(shè)備運行狀態(tài)、施工進度及人員行為數(shù)據(jù)；對多維感知數(shù)據(jù)進行時空對齊處理，構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的動態(tài)施工數(shù)字孿生體；基于強化學(xué)習(xí)算法建立動態(tài)優(yōu)化模型，以施工效率最大化、資源損耗和安全風(fēng)險最小化為目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并嵌入風(fēng)險約束條件；將動態(tài)施工數(shù)字孿生體輸入動態(tài)優(yōu)化模型，輸出包含設(shè)備調(diào)度參數(shù)、施工路徑參數(shù)及資源配置參數(shù)的多維參數(shù)優(yōu)化指令集；通過邊緣計算節(jié)點對多維參數(shù)優(yōu)化指令集進行實時效能評估，動態(tài)調(diào)整模型的權(quán)重參數(shù)，形成閉環(huán)21.一種基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：通過多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集施工現(xiàn)場的多維感知數(shù)據(jù)，包括環(huán)境參數(shù)、設(shè)備運對多維感知數(shù)據(jù)進行時空對齊處理，構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的動態(tài)施工數(shù)字孿生體；基于強化學(xué)習(xí)算法建立動態(tài)優(yōu)化模型，以施工效率最大化、資源損耗和安全風(fēng)險最小化為目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并嵌入風(fēng)險約束條件；將動態(tài)施工數(shù)字孿生體輸入動態(tài)優(yōu)化模型，輸出包含設(shè)備調(diào)度參數(shù)、施工路徑參數(shù)及資源配置參數(shù)的多維參數(shù)優(yōu)化指令集；通過邊緣計算節(jié)點對多維參數(shù)優(yōu)化指令集進行實時效能評估，動態(tài)調(diào)整動態(tài)優(yōu)化模型2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，所述多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)包括：部署于施工機械的振動傳感器和GNSS定位模塊；設(shè)置于施工場地的溫濕度傳感器、噪聲傳感器及圖像采集裝置；穿戴式施工人員定位終端與生理參數(shù)監(jiān)測設(shè)備；物料運輸車輛的RFID追蹤系統(tǒng)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的動態(tài)施工數(shù)字孿生體，包括：通過改進卡爾曼濾波算法對所述多維感知數(shù)據(jù)進行時空校準，消除設(shè)備間時鐘偏差和空間坐標(biāo)系差異；基于知識圖譜建立設(shè)備-人員-環(huán)境的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則庫；利用數(shù)字孿生引擎生成物理精確的三維可視化施工場景；其中，所述改進卡爾曼濾波算法中引入包括：環(huán)境噪聲的方差、設(shè)備噪聲的方差以及人為噪聲的方差的自適應(yīng)噪聲協(xié)方差矩陣。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，在建立設(shè)備-人員-環(huán)境的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則庫時，包括：基于動態(tài)本體建模技術(shù)定義施工場景的實體類型及關(guān)聯(lián)屬性；采用改進的Apriori算法挖掘多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的頻繁關(guān)聯(lián)模式，通過時間衰減因子動態(tài)調(diào)整關(guān)聯(lián)規(guī)則置信度；構(gòu)建設(shè)備-人員-環(huán)境的多維關(guān)聯(lián)張量，通過張量分解算法提取隱式關(guān)聯(lián)規(guī)則，并基于模糊邏輯控制器動態(tài)調(diào)整規(guī)則權(quán)重；部署實時規(guī)則沖突檢測機制，采用三階梯度下降法消除設(shè)備調(diào)度指令與環(huán)境約束間的邏輯矛盾，生成帶有時空標(biāo)簽的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則實例庫。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，在構(gòu)建基于離散元法與有限元耦合的混合物理引擎，進行施工機械運動軌跡、物料應(yīng)力分布及地質(zhì)形變的多場聯(lián)合仿真；其中，離散元粒子直徑由設(shè)備最大運動速度、仿真步長以及單步粒子接觸對數(shù)決定。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，在3構(gòu)建包括決策上層、執(zhí)行下層以及風(fēng)險預(yù)測層的分層強化學(xué)習(xí)架構(gòu)；其中，決策上層采用深度確定性策略梯度算法生成全局優(yōu)化策略；執(zhí)行下層基于Q-learning算法實現(xiàn)局部資源的最優(yōu)分配；風(fēng)險預(yù)測層集成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實時評估施工安全風(fēng)險值；其中，所述深度確定性策略梯度算法采用雙延遲深度確定性策略梯度架構(gòu)，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)平滑系數(shù)t=0.005。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，在基于變分自編碼器構(gòu)建動態(tài)多維狀態(tài)空間，映射施工機械的振動頻譜、物料運輸路徑拓撲及故障預(yù)警參數(shù)為狀態(tài)向量正交基；設(shè)計融合資源利用率、任務(wù)延遲及安全風(fēng)險的多目標(biāo)獎勵函數(shù)；部署雙記憶池經(jīng)驗回放機制：短期存儲設(shè)備振動頻譜特征，長期存儲環(huán)境噪聲數(shù)據(jù)，采用優(yōu)先采樣訓(xùn)練；引入動態(tài)ε-貪婪策略根據(jù)施工進度自適應(yīng)調(diào)整探索概率；通過邊緣計算節(jié)點實時更新Q值矩陣，多設(shè)備資源分配沖突時觸發(fā)沙普利值博弈均衡生成時空約束指令集。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，在構(gòu)建動態(tài)拓撲貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，將設(shè)備振動頻譜、人員定位偏移量及氣象參數(shù)映射為多維證據(jù)變量，通過因果推理引擎建立設(shè)備-人員-環(huán)境風(fēng)險傳導(dǎo)鏈；基于滑動時間窗數(shù)據(jù)流實時更新條件概率表，采用變分貝葉斯推斷算法動態(tài)優(yōu)化節(jié)點間的依賴強度權(quán)重；通過KL散度量化實際施工狀態(tài)與安全基線的偏離度，當(dāng)檢測到多風(fēng)險節(jié)點聯(lián)合概率超過閾值時，觸發(fā)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)急預(yù)案匹配；生成時空關(guān)聯(lián)風(fēng)險熱力圖譜，邊緣計算節(jié)點反饋風(fēng)險梯度下降方向，并實時修正強化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)的動作選擇概率分布。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，在基于風(fēng)險熱力圖譜的時空關(guān)聯(lián)關(guān)系與風(fēng)險梯度下降方向，構(gòu)建地質(zhì)-設(shè)備-人員的三維協(xié)同優(yōu)化模型，將安全風(fēng)險熵值嵌入Q-learning算法的獎勵函數(shù)修正項；通過動態(tài)拓撲貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險傳導(dǎo)鏈預(yù)測結(jié)果，對設(shè)備調(diào)度參數(shù)施加空間安全距離10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，其特征在于，基于數(shù)字孿生引擎構(gòu)建動態(tài)效能仿真沙盒，加載多維參數(shù)優(yōu)化指令集并注入實時感知基于滑動時間窗分段驗證多維參數(shù)優(yōu)化指令集效能，每個時間窗內(nèi)通過灰色關(guān)聯(lián)分析法計算實際施工軌跡與數(shù)字孿生體預(yù)測軌跡的偏離度。4技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及通信工程技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法。背景技術(shù)[0002]隨著5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與通信基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模部署，通信工程施工面臨復(fù)雜動態(tài)環(huán)境的嚴峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)施工優(yōu)化方法主要依賴人工經(jīng)驗與靜態(tài)規(guī)劃模型，存在以下技術(shù)瓶頸：數(shù)據(jù)感知維度單一：現(xiàn)有技術(shù)多采用單一類型傳感器(如位置或溫濕度傳感器),缺乏對設(shè)備運行狀態(tài)、人員行為與環(huán)境參數(shù)的多維度實時感知能力，導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴動態(tài)響應(yīng)能力不足：傳統(tǒng)靜態(tài)規(guī)劃模型無法適應(yīng)施工現(xiàn)場的實時變化(如設(shè)備突發(fā)故障、天氣突變),難以實現(xiàn)施工效率、資源消耗與安全風(fēng)險的動態(tài)平衡優(yōu)化；風(fēng)險預(yù)測滯后性：現(xiàn)有安全預(yù)警系統(tǒng)多基于閾值觸發(fā)機制，缺乏對設(shè)備-人員-環(huán)境多維風(fēng)險傳導(dǎo)鏈的建模能力，導(dǎo)致風(fēng)險響應(yīng)延遲；協(xié)同控制缺失：資源調(diào)度、路徑規(guī)劃與安全控制模塊獨立運行，缺乏全局協(xié)同機[0003]當(dāng)前雖有研究嘗試引入數(shù)字孿生技術(shù)，但普遍存在物理仿真精度低、動態(tài)模型更新滯后等問題，難以滿足通信工程高精度施工需求。此外，基于規(guī)則引擎的優(yōu)化方法在復(fù)雜場景下易產(chǎn)生策略震蕩，嚴重影響施工連續(xù)性。發(fā)明內(nèi)容[0004]為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，用于解決通信工程施工中因環(huán)境復(fù)雜、動態(tài)性強導(dǎo)致的效率低下、資源浪費及安全一種基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，包括以下步驟：通過多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集施工現(xiàn)場的多維感知數(shù)據(jù)，包括環(huán)境參數(shù)、設(shè)對多維感知數(shù)據(jù)進行時空對齊處理，構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的動態(tài)施工數(shù)字孿生體；基于強化學(xué)習(xí)算法建立動態(tài)優(yōu)化模型，以施工效率最大化、資源損耗和安全風(fēng)險最小化為目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并嵌入風(fēng)險約束條件；將動態(tài)施工數(shù)字孿生體輸入動態(tài)優(yōu)化模型，輸出包含設(shè)備調(diào)度參數(shù)、施工路徑參數(shù)及資源配置參數(shù)的多維參數(shù)優(yōu)化指令集；通過邊緣計算節(jié)點對多維參數(shù)優(yōu)化指令集進行實時效能評估，動態(tài)調(diào)整動態(tài)優(yōu)化模型的權(quán)重參數(shù)，形成閉環(huán)反饋控制。[0006]作為本發(fā)明優(yōu)選的實施方式，所述多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)包括：5部署于施工機械的振動傳感器和GNSS定位模塊；設(shè)置于施工場地的溫濕度傳感器、噪聲傳感器及圖像采集裝置；穿戴式施工人員定位終端與生理參數(shù)監(jiān)測設(shè)備；物料運輸車輛的RFID追蹤系統(tǒng)。[0007]作為本發(fā)明優(yōu)選的實施方式，構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的動態(tài)施工數(shù)字孿生體，包括：通過改進卡爾曼濾波算法對所述多維感知數(shù)據(jù)進行時空校準，消除設(shè)備間時鐘偏差和空間坐標(biāo)系差異；基于知識圖譜建立設(shè)備-人員-環(huán)境的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則庫；利用數(shù)字孿生引擎生成物理精確的三維可視化施工場景；其中，所述改進卡爾曼濾波算法中引入包括：環(huán)境噪聲的方差、設(shè)備噪聲的方差以及人為噪聲的方差的自適應(yīng)噪聲協(xié)方差矩陣。[0008]作為本發(fā)明優(yōu)選的實施方式，在建立設(shè)備-人員-環(huán)境的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則庫時，包括：基于動態(tài)本體建模技術(shù)定義施工場景的實體類型及關(guān)聯(lián)屬性；采用改進的Apriori算法挖掘多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的頻繁關(guān)聯(lián)模式，通過時間衰減因子動態(tài)調(diào)整關(guān)聯(lián)規(guī)則置信度；構(gòu)建設(shè)備-人員-環(huán)境的多維關(guān)聯(lián)張量，通過張量分解算法提取隱式關(guān)聯(lián)規(guī)則，并基于模糊邏輯控制器動態(tài)調(diào)整規(guī)則權(quán)重；部署實時規(guī)則沖突檢測機制，采用三階梯度下降法消除設(shè)備調(diào)度指令與環(huán)境約束間的邏輯矛盾，生成帶有時空標(biāo)簽的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則實例庫。構(gòu)建基于離散元法與有限元耦合的混合物理引擎，進行施工機械運動軌跡、物料應(yīng)力分布及地質(zhì)形變的多場聯(lián)合仿真；其中，離散元粒子直徑由設(shè)備最大運動速度、仿真步長以及單步粒子接觸對數(shù)決構(gòu)建包括決策上層、執(zhí)行下層以及風(fēng)險預(yù)測層的分層強化學(xué)習(xí)架構(gòu)；其中，決策上層采用深度確定性策略梯度算法生成全局優(yōu)化策略；執(zhí)行下層基于Q-learning算法實現(xiàn)局部資源的最優(yōu)分配；風(fēng)險預(yù)測層集成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實時評估施工安全風(fēng)險值；其中，所述深度確定性策略梯度算法采用雙延遲深度確定性策略梯度架構(gòu)，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)平滑系數(shù)t=0.005?；谧兎肿跃幋a器構(gòu)建動態(tài)多維狀態(tài)空間，映射施工機械的振動頻譜、物料運輸路徑拓撲及故障預(yù)警參數(shù)為狀態(tài)向量正交基；設(shè)計融合資源利用率、任務(wù)延遲及安全風(fēng)險的多目標(biāo)獎勵函數(shù)；部署雙記憶池經(jīng)驗回放機制：短期存儲設(shè)備振動頻譜特征，長期存儲環(huán)境噪聲數(shù)引入動態(tài)ε-貪婪策略根據(jù)施工進度自適應(yīng)調(diào)整探索概率；通過邊緣計算節(jié)點實時更新Q值矩陣，多設(shè)備資源分配沖突時觸發(fā)沙普利值博弈6均衡生成時空約束指令集。構(gòu)建動態(tài)拓撲貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，將設(shè)備振動頻譜、人員定位偏移量及氣象參數(shù)映射為多維證據(jù)變量，通過因果推理引擎建立設(shè)備-人員-環(huán)境風(fēng)險傳導(dǎo)鏈；基于滑動時間窗數(shù)據(jù)流實時更新條件概率表，采用變分貝葉斯推斷算法動態(tài)優(yōu)化節(jié)點間的依賴強度權(quán)重；通過KL散度量化實際施工狀態(tài)與安全基線的偏離度，當(dāng)檢測到多風(fēng)險節(jié)點聯(lián)合概率超過閾值時，觸發(fā)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)急預(yù)案匹配；生成時空關(guān)聯(lián)風(fēng)險熱力圖譜，邊緣計算節(jié)點反饋風(fēng)險梯度下降方向，并實時修正強化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)的動作選擇概率分布?；陲L(fēng)險熱力圖譜的時空關(guān)聯(lián)關(guān)系與風(fēng)險梯度下降方向，構(gòu)建地質(zhì)-設(shè)備-人員的三維協(xié)同優(yōu)化模型，將安全風(fēng)險熵值嵌入Q-learning算法的獎勵函數(shù)修正項；通過動態(tài)拓撲貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險傳導(dǎo)鏈預(yù)測結(jié)果，對設(shè)備調(diào)度參數(shù)施加空間安全距離約束?；跀?shù)字孿生引擎構(gòu)建動態(tài)效能仿真沙盒，加載多維參數(shù)優(yōu)化指令集并注入實時基于滑動時間窗分段驗證多維參數(shù)優(yōu)化指令集效能，每個時間窗內(nèi)通過灰色關(guān)聯(lián)分析法計算實際施工軌跡與數(shù)字孿生體預(yù)測軌跡的偏離度。(1)高精度動態(tài)感知與建模通過多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)(振動、GNSS、RFID等)實現(xiàn)高精準的空間定位與時序?qū)R，較傳統(tǒng)單源感知方案精度顯著提升；改進卡爾曼濾波算法引入自適應(yīng)噪聲協(xié)方差矩陣(調(diào)整范圍0.5-1.2),在重型機械干擾環(huán)境下異常數(shù)據(jù)識別率達94.3%,較固定參數(shù)方案提升7.2%;離散元-有限元耦合物理引擎支持亞米級施工機械軌跡仿真，動態(tài)LOD技術(shù)使渲染效率顯著提升。[0016](2)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化能力分層強化學(xué)習(xí)架構(gòu)(DDPG+Q-learning+貝葉斯網(wǎng)絡(luò))實現(xiàn)施工效率、資源損耗與安全風(fēng)險的三維協(xié)同優(yōu)化：施工效率提升率達23.5%(實驗數(shù)據(jù)),資源損耗降低15.8%;風(fēng)險傳導(dǎo)鏈建模使安全事故預(yù)警時間縮短至30秒內(nèi)，較傳統(tǒng)方法響應(yīng)速度提升6動態(tài)ε-貪婪策略通過施工進度自適應(yīng)調(diào)整探索概率，策略震蕩次數(shù)降至1.1次/小[0017](3)閉環(huán)自校正機制邊緣計算節(jié)點實時效能評估結(jié)合輕量化LSTM模型，實現(xiàn)權(quán)重參數(shù)在線迭代(周期≤5秒),動態(tài)適應(yīng)環(huán)境變化；7風(fēng)險熱力圖譜驅(qū)動的Q-learning修正使高風(fēng)險區(qū)域資源撤離響應(yīng)速度顯著提升，安全距離約束違反率大大降低；數(shù)字孿生沙盒驗證機制使施工軌跡偏離度控制在安全閾值內(nèi)，較無閉環(huán)控制方案優(yōu)化效果穩(wěn)定性大大提升。指標(biāo)本發(fā)明提升幅度施工效率提升率資源損耗降低率9.1%風(fēng)險識別延遲≤30秒180秒模型更新周期5秒30秒策略穩(wěn)定性(震蕩次數(shù))1.1次/小時5.9次/小時[0019]注：實驗數(shù)據(jù)來源于某基站建設(shè)項目，連續(xù)運行72小時測試結(jié)果。[0020]下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進一步詳細說明。附圖說明[0021]圖1為基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法的步驟圖；圖2為構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的動態(tài)施工數(shù)字孿生體的流程圖；圖3為動態(tài)優(yōu)化模型的邏輯框圖。具體實施方式[0022]參見圖1,本發(fā)明所提供的基于多維感知的通信工程施工動態(tài)優(yōu)化方法，包括以下步驟S1:通過多源異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集施工現(xiàn)場的多維感知數(shù)據(jù)，多維感知數(shù)據(jù)包括環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)、設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、施工進度數(shù)據(jù)及人員行為數(shù)據(jù)；步驟S2:對多維感知數(shù)據(jù)進行時空對齊處理，構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的動態(tài)施工數(shù)字孿生步驟S3:基于強化學(xué)習(xí)算法建立動態(tài)優(yōu)化模型，動態(tài)優(yōu)化模型以施工效率最大化、資源損耗和安全風(fēng)險最小化為目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并嵌入風(fēng)險約束條件；步驟S4:將動態(tài)施工數(shù)字孿生體輸入動態(tài)優(yōu)化模型，生成多維參數(shù)優(yōu)化指令集，多維參數(shù)優(yōu)化指令集包括設(shè)備調(diào)度參數(shù)、施工路徑參數(shù)及資源配置參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化方案；步驟S5:通過邊緣計算節(jié)點對多維參數(shù)優(yōu)化指令集進行實時效能評估，根據(jù)評估8結(jié)果動態(tài)調(diào)整動態(tài)優(yōu)化模型的權(quán)重參數(shù)，形成閉環(huán)反饋控制。部署于施工機械的振動傳感器和GNSS定位模塊；設(shè)置于施工場地的溫濕度傳感器、噪聲傳感器及圖像采集裝置；穿戴式施工人員定位終端與生理參數(shù)監(jiān)測設(shè)備；物料運輸車輛的RFID追蹤系統(tǒng)。[0024]具體地，環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)指施工場地內(nèi)影響施工安全與效率的物理環(huán)境指標(biāo)，包括：[0025]其中，氣象參數(shù)包[0026]空間狀態(tài)參數(shù)包括：地質(zhì)形變數(shù)據(jù)(如土質(zhì)濕度、[0027]設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)指施工機械與運輸設(shè)備的實時性能指標(biāo)，包括：機械本體參數(shù)、標(biāo)與運動軌跡(由GNSS定位模塊采集)。[0029]運輸狀態(tài)參數(shù)包括：物料運輸路徑拓撲(RFID追蹤系統(tǒng)記錄車輛的實時位置與路[0030]故障預(yù)警參數(shù)包括：設(shè)備溫度異常(由溫度傳感采集)、液壓系統(tǒng)壓力波動(壓力傳感器數(shù)據(jù)與歷史基線對比)。[0031]施工進度數(shù)據(jù)指反映工程實際進展與計劃偏差的量化指標(biāo)，包括：時間維度參數(shù)、[0032]其中，時間維度參數(shù)包括：任務(wù)完成時間戳(由BIM模型與GNSS定位數(shù)據(jù)時空對齊[0033]資源消耗參數(shù)包括：物料使用量(RFID系統(tǒng)追蹤運輸車輛的卸載頻次與物料消耗)、設(shè)備累計運行時長(GNSS定位數(shù)據(jù)與設(shè)備啟停日志關(guān)聯(lián)分析)。[0034]空間進度參數(shù)包括：結(jié)構(gòu)物完成體積(通過離散元仿真與圖像點云數(shù)據(jù)擬合計[0035]人員行為數(shù)據(jù)指施工人員的作業(yè)狀態(tài)與安全相關(guān)指標(biāo)，包括：生理參數(shù)、行為軌跡[0036]其中，生理參數(shù)包括：心率(由穿戴式生理監(jiān)測設(shè)備實時采集)。[0037]行為軌跡參數(shù)包括：人員定位坐標(biāo)、人員定位偏移量(由穿戴式終端采集)、人員移動速度(通過定位數(shù)據(jù)獲取)。[0038]安全狀態(tài)參數(shù)包括：安全裝備佩戴數(shù)據(jù)(如安全裝備未佩戴時長比例)、疲勞指數(shù)(由心率變異性(HRV)與連續(xù)作業(yè)時長綜合計算)。[0039]交互行為參數(shù)包括：設(shè)備操作數(shù)據(jù)(如操作頻次、設(shè)備操作事件及其間隔時間(如[0040]參見圖2,在上述步驟S2中，構(gòu)建時空關(guān)聯(lián)的動態(tài)施工數(shù)字孿生體，包括：通過改進卡爾曼濾波算法對多維感知數(shù)據(jù)進行時空校準，消除設(shè)備間時鐘偏差和空間坐標(biāo)系差異；9基于知識圖譜技術(shù)構(gòu)建施工要素關(guān)聯(lián)模型，建立設(shè)備-人[0041]具體地，環(huán)境噪聲的方差通過溫濕度、噪聲傳感器等數(shù)據(jù)計算，WW為濕度方差。于振動傳感器采集的振幅序列{Ai}和頻率序列{fi},計算動態(tài)加權(quán)振動方差：根據(jù)GNSS模塊的定位坐標(biāo)序列{(xi,y;,zi)},計算三維定位誤差方差：△yi=Y;—Utrue、△zi=Zi—Ztrue,(Ctrue,Ytrue,Ztrue)為實際坐標(biāo)，可通過BIM模型標(biāo)定。式中，今∈[0.6,0.9],根據(jù)設(shè)備類型動態(tài)調(diào)整。[0049]約束條件：β1+β?+β?=1。書α范圍定位誤差(cm)時序?qū)R誤差(ms)異常數(shù)據(jù)識別率固定α=187.1%[0052]測試環(huán)境：在存在重型機械干擾的施工現(xiàn)場采集200組樣本數(shù)據(jù)，采用自適應(yīng)α范圍調(diào)整相比固定參數(shù)方案，空間定位精度提升34%,時序?qū)R效率提高33%。其中，α范圍為基于動態(tài)本體建模技術(shù)定義施工場景的實體類型及關(guān)聯(lián)屬性，實體類型包括振動敏感型設(shè)備、高危作業(yè)人員及氣象敏感區(qū)域，關(guān)聯(lián)屬性包括空間依存度、作業(yè)耦合系數(shù)及風(fēng)險傳導(dǎo)因子；采用改進的Apriori算法挖掘多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的頻繁關(guān)聯(lián)模式，通過時間衰減因子動態(tài)調(diào)整關(guān)聯(lián)規(guī)則置信度，其動態(tài)置信度閾值計算，如公式2所示：效間隔，β為環(huán)境敏感性系數(shù)，Ereal與Epred分別為實際環(huán)境參數(shù)值與預(yù)測環(huán)境參數(shù)值，構(gòu)建設(shè)備-人員-環(huán)境的多維關(guān)聯(lián)張量，通過張量分解算法提取隱式關(guān)聯(lián)規(guī)則，并基于模糊邏輯控制器動態(tài)調(diào)整規(guī)則權(quán)重；部署實時規(guī)則沖突檢測機制，采用三階梯度下降法消除設(shè)備調(diào)度指令與環(huán)境約束間的邏輯矛盾，生成帶有時空標(biāo)簽的多維關(guān)聯(lián)規(guī)則實例庫。[0054]具體地，當(dāng)實際環(huán)境參數(shù)(如溫度、噪聲)與預(yù)測值差異顯著時，分子項Ereal-Epred的絕對值增大，直接影響置信度閾值的調(diào)整：正向差異(Ereal>Epred):環(huán)境實際值高于預(yù)測，置信度閾值提升，需更高置信度的規(guī)則才能被接受；負向差異(Ereal<Epred):環(huán)境實際值低于預(yù)測，置信度閾值降低，放寬規(guī)則篩選條件。[0055]環(huán)境敏感性系數(shù)β值越大，環(huán)境差異對置信度的影響越顯著。例如，在氣象敏感區(qū)[0056]標(biāo)準差歸一化：差異值通過環(huán)境參數(shù)標(biāo)準差σE進行標(biāo)準化，避免參數(shù)量綱不同導(dǎo)致的偏差。[0057]隨時間推移，歷史數(shù)據(jù)的置信度閾值逐漸衰減(e-λ項),確保模型更依賴近期數(shù)[0058]本發(fā)明采用改進的Apriori算法挖掘多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，動態(tài)置信度閾值假設(shè)某時刻溫度實際值Ereal=35°C,預(yù)測值Epred=30℃,標(biāo)準差OE=2℃,參數(shù)β=0.5,則：假設(shè)入=0.1,t=5分鐘，代入公式2:具體地，仿真步長△t根據(jù)施工進度(如任務(wù)延遲時長△T)動態(tài)調(diào)整。若進度滯[0062]采用光線追蹤與點云融合技術(shù)構(gòu)建多層級渲染管線，將GNSS定位數(shù)據(jù)與BIM模型執(zhí)行下層基于Q-learning算法實T值平均施工效率提升率資源損耗陣低率策略覆蕩次數(shù)/小時險系數(shù)Y,其獎勵值計算如公式5所示：部署雙重經(jīng)驗回放機制，將設(shè)備振動頻譜特征與環(huán)池和長期記憶池，采用優(yōu)先采樣策略提取訓(xùn)練樣本；具體地，振動頻譜、物料運輸路徑拓撲、故障預(yù)警參數(shù)作為狀態(tài)向量正交基，影響實際資源利用率Uactual:式中，St,i為狀態(tài)向量的第i個正交基分量(如振動頻譜對應(yīng)分量、物料運輸路徑拓撲對應(yīng)分量、故障預(yù)警參數(shù)對應(yīng)分量);Wi為第i個權(quán)重系數(shù)，通過強化學(xué)習(xí)動態(tài)優(yōu)化；n為[0068]設(shè)備溫度異常、液壓系統(tǒng)壓力波動等故障預(yù)警參數(shù)通過安全風(fēng)險系數(shù)(參與獎勵計算：將液壓系統(tǒng)實際壓力Pactual與安全基線Psafe的偏離量量化為壓力波動安全風(fēng)將壓力波動安全風(fēng)險指標(biāo)Spressure應(yīng)用到獎勵值計算中，如下：探索衰減指數(shù)，7max為施工進度的最大值；通過邊緣計算節(jié)點實時更新Q值矩陣，當(dāng)檢測到多設(shè)備資源分配沖突時，觸發(fā)基于沙普利值的博弈均衡，生成帶有時空約束的資源再分配指令集。[0069]具體地，施工進度9包括：時間維度參數(shù)(任務(wù)完成度參數(shù)(結(jié)構(gòu)物完成體積、地質(zhì)開挖深度)。傾向于利用已知最優(yōu)策略。[0071]動態(tài)響應(yīng)：若施工進度因設(shè)備故障或環(huán)境突變停滯(7未按預(yù)期增長),探索概率值E維持較高水平，鼓勵探索新策略以突破瓶頸。構(gòu)建動態(tài)拓撲貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，將設(shè)備振動頻譜、人員定位偏移量及氣象參數(shù)映射為風(fēng)險節(jié)點的多維證據(jù)變量，通過因果推理引擎建立設(shè)備故障、人員行為失誤與環(huán)境突變的三維風(fēng)險傳導(dǎo)鏈；[0075]將人員定位偏移量作為證據(jù)變量Ei,其梯度變化率(▽f(E),如定位偏移隨時通過動態(tài)拓撲貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險傳導(dǎo)鏈預(yù)測結(jié)果，對設(shè)[0078]設(shè)備振動頻譜通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測風(fēng)險傳導(dǎo)鏈，生成安全距離約束(如設(shè)備間最小間隔),嵌入Q-learning的獎勵修正。[0079]疲勞指數(shù)偏離基線值和安全裝備未佩戴時長比例通過安全風(fēng)險熵值(St)影響KL將疲勞指數(shù)偏離基線值△F量化為疲勞風(fēng)險熵值：將安全裝備未佩戴時長比例Punsafe直接映射為佩戴風(fēng)險熵值：將疲勞風(fēng)險熵值SHRV和佩戴風(fēng)險熵值Sequip通過動態(tài)權(quán)重(w?,W?)融合為綜合風(fēng)險熵值：權(quán)重分配：權(quán)重隨風(fēng)險熵值的變化速率動態(tài)調(diào)整，快速響應(yīng)突發(fā)風(fēng)險。[0080]綜合風(fēng)險熵值嵌入KL散度計算，修正實時風(fēng)險分布與安全基線的偏離度量：修正機制：當(dāng)Shuman>0.5(高風(fēng)險人員狀態(tài)),KL散度值放大，強化風(fēng)險懲罰；當(dāng)Shuman≤0.5(低風(fēng)險人員狀態(tài)),KL散度保持原計算值。[0081]