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摘要：本发明提出了基于数字孪生的SPS台车物料配送方法及系统，方法包括：在工厂环境中安装多种传感器，对实时运行数据进行预处理，构建物理工厂和SPS台车系统的数字孪生模型；根据数字孪生模型构建基于强化学习的调度模型，对SPS台车的物料配送路径和策略进行实时优化；利用图神经网络对历史数据和实时数据进行分析和建模，预测各生产节点的物料需求；根据各生产节点的预测物料需求，构建基于SPS台车的多智能体协同调度模型动态调整调度策略；对多个工厂或生产线之间的数据进行共享与协同优化；构建区块链网络对物料配送数据进行管理，对每一次SPS台车的物料配送进行记录。本发明实现对物料配送流程的高效管理和优化，推动制造业的智能化和数字化发展。

主权项：1.一种基于数字孪生的SPS台车物料配送方法，其特征在于，所述方法包括：S1、在工厂环境中安装多种传感器，采集生产设备、物料和SPS台车的实时运行数据，并对实时运行数据进行预处理，构建物理工厂和SPS台车系统的数字孪生模型；其中，所述传感器包括位置传感器、速度传感器、重量传感器、环境传感器和状态传感器；其中，所述数字孪生模型构建如下：利用采集到的位置信息，构建工厂环境和SPS台车系统的三维空间模型，表示如下：Pi＝xi,yi,ziMj＝xj,yj,zj,wj其中，Pi表示第i个传感器的三维坐标，Mj表示第j个物料的三维坐标和重量，xi,yi,zi表示第i个位置传感器的三维坐标；利用重量传感器和位置传感器的数据，构建物料的三维模型Mj，表示如下：Mj＝xj,yj,zj,wj其中，xj,yj,zj分别表示物料的x、y、z坐标，wj表示物料的重量；根据环境传感器的数据，构建工厂环境的模型：E＝T,H其中，T表示温度，H表示湿度，E表示工厂环境的模型；基于状态传感器的数据，构建设备状态模型：S＝s1,s2,…,sl其中，s1表示第l个设备的状态，S表示设备状态模型；使用流处理技术处理传感器实时传输的数据，对数字孪生模型进行实时更新，表示如下：Dt＝{Pit,Mjt,Et,St}其中，Dt表示时间t的数据流，包含所有传感器、物料、环境和设备状态的实时数据；Pit表示时间t的第i个传感器的三维坐标，Mjt表示时间t的物料的三维模型，Et表示时间t的工厂环境的模型，St表示时间t的设备状态模型；利用实时数据流，动态更新数字孪生模型的状态： Ett1＝Et+Δt·EchangeSt+1＝St+Δt·Schange其中，Δt表示时间增量，表示第i个位置的速度分量，表示第j个位置的速度分量，Echange表示环境参数的变化量，Schange表示设备状态的变化量，表示更新的三维坐标，表示更新的物料的三维模型，Et+1表示更新的工厂环境的模型，St+1表示更新的设备状态模型；S2、根据数字孪生模型构建基于强化学习的调度模型，根据调度模型对SPS台车的物料配送路径和策略进行实时优化；S3、利用图神经网络对历史数据和实时数据进行分析和建模，预测各生产节点的物料需求；S4、根据各生产节点的预测物料需求，构建基于SPS台车的多智能体协同调度模型动态调整调度策略；S5、构建联邦学习模型对多个工厂之间的数据进行共享与协同优化；S6、构建区块链网络对物料配送数据进行管理，对每一次SPS台车的物料配送进行记录。

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