本发明专利技术涉及计算机技术领域，具体涉及一种具有自适应调控功能的数据采集系统、装置及存储介质，包括：获取充电桩输出的实时电流数据；通过隐马尔可夫模型获取到状态转移概率差异对实时电流数据进行优化，获取到初始数据；计算出所述初始数据中预设位置的实时电流数据的隐藏状态内噪声优化因子；根据所述噪声优化因子针对所述实时电流数据进行优化，得到优化后的实时电流数据，并根据优化后的实时电流数据计算出电流变化量；根据所述电流变化量调整电流数据的采样频率，根据判断结果进行采样频率的调整，可以消除在对充电桩输出电流监测过程中的随机电子噪声的问题，保证数据智能采集系统的数据准确性。系统的数据准确性。系统的数据准确性。
【技术实现步骤摘要】
具有自适应调控功能的数据采集系统、装置及存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种具有自适应调控功能的数据采集系统、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]新能源汽车充电桩的测试系统主要用于验证和确认充电桩的功能和性能，以确保其在实际操作中的安全和有效性。充电桩测试系统中需要通过电气性能测试设备对充电桩的电压，电流，功率，电能等参数进行测试。通过采集到的数据进行实时监测，验证充电桩的性能和功能。在电流测试设备中进行自适应采样频率调控，可以根据电流变化的程度动态调整采样频率，从而实现在保证测试精度的同时，降低数据处理的复杂性和成本。
[0003]在现有的调控过程中，首先需要定义电流变化阈值，当电流的监测变化超过阈值时则提高采样频率，当电流变化小于阈值时，则降低采样频率。之后则是根据实时的监测数据计算电流的变化根据判断结果进行动态采样频率的调整。
[0004]但是，在现有的充电桩电流监测数据自适应采样频率调整的过程中，因为实际场景中充电桩输出电流的监测中存在着电子设备在工作过程中产生的随机电子噪声，这些噪声由电子设备内不的物理特性决定，如，电阻、半导体材料等，这些噪声会导致对于电流监测数值的变化量计算出现偏差，如，对于某一时刻的监测输出电流值，因为噪声的原因出现数值偏大，从而导致了电流变化量超过了电流变化阈值，因此错误地调整了采样频率。
技术实现思路
[0005]鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种具有自适应调控功能的数据采集系统、装置及存储介质。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施例提出具有自适应调控功能的数据采集系统、装置及存储介质，所述系统的实现步骤包括：获取充电桩输出的实时电流数据；通过隐马尔可夫模型获取到状态转移概率差异对实时电流数据进行优化，获取到初始数据；计算出所述初始数据中预设位置的实时电流数据的隐藏状态内噪声优化因子；根据所述噪声优化因子针对所述实时电流数据进行优化，得到优化后的实时电流数据，并根据优化后的实时电流数据计算出电流变化量；根据所述电流变化量调整电流数据的采样频率。
[0007]优选地，所述通过隐马尔可夫模型获取到状态转移概率差异对实时电流数据进行优化，获取到初始数据，包括：计算出实时电流数据的下一预测电流监测数值及预测隐藏状态，下一实际监测数值及对应的隐藏状态；根据所述下一预测电流监测数值及预测隐藏状态，下一实际监测数值及对应的隐
藏状态得到预测的隐藏状态转移概率与下一个数据点的实际隐藏状态转移概率的差异；将所述预测的隐藏状态转移概率与下一个数据点的实际隐藏状态转移概率的差异确定为实时电流数据优化量，得到首个初始数据；重复上述的步骤，得到预设数量的初始数据。
[0008]优选地，所述计算出所述初始数据中预设位置的实时电流数据的隐藏状态内噪声优化因子，包括：计算出预设数量的初始数据的隐藏状态内的趋势变化因子；根据所述趋势变化因子计算得到初始数据的噪声优化因子。
[0009]优选地，所述计算出预设数量的初始数据的隐藏状态内的趋势变化因子，包括：计算出方向一致的数据点数量、窗口长度、变化量连续变化的数量、方向一致的数据点集合及数据点差值；根据方向一致的数据点数量、窗口长度、变化量连续变化的数量、方向一致的数据点集合及数据点差值获得隐藏状态内的趋势变化因子。
[0010]优选地，所述根据所述趋势变化因子计算得到初始数据的噪声优化因子，包括：获取到趋势变化因子、隐藏状态边界的数值差异距离、第一概率及第二概率；根据所述趋势变化因子、隐藏状态边界的数值差异距离、第一概率及第二概率，计算得到初始数据的噪声优化因子。
[0011]优选地，所述根据所述噪声优化因子针对所述实时电流数据进行优化，得到优化后的实时电流数据，并根据优化后的实时电流数据计算出电流变化量，包括：当隐藏状态未发生变化时，根据所述噪声优化因子、实际监测数值、状态变化判断因子，得到优化后的实时电流数据；将优化后的实时电流数据及前一实时电流数据的差值确定为电流变化量。
[0012]优选地，所述根据所述电流变化量调整电流数据的采样频率，包括：当所述电流变化量大于快速充电桩进行阈值时，将采样频率调整至第一采样频率；当所述电流变化量小于或等于快速充电桩进行阈值时，将采样频率调整至第二采样频率。
[0013]本专利技术实施例提出了一种具有自适应调控功能的数据采集装置，所述装置包括：实时电流数据获取模块，用于获取充电桩输出的实时电流数据；初始数据获取模块，用于通过隐马尔可夫模型获取到状态转移概率差异对实时电流数据进行优化，获取到初始数据；噪声优化因子计算模块，用于计算出所述初始数据中预设位置的实时电流数据的隐藏状态内噪声优化因子；电流变化量计算模块，用于根据所述噪声优化因子针对所述实时电流数据进行优化，得到优化后的实时电流数据，并根据优化后的实时电流数据计算出电流变化量；采样频率调整模块，用于根据所述电流变化量调整电流数据的采样频率。
[0014]本专利技术实施例公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的具有自适应调控功能的数据采集系统的步骤。
[0015]本专利技术实施例中，在实时监测数据的隐马尔可夫模型通过维特比算法获取隐藏状
态预测序列的过程中通过最新数据点实时的局部分布情况进行下一个数据点的隐藏状态预测结果对应的同状态范围内的噪声校正，相较于单独的通过隐马尔可夫模型的隐藏状态预测结果进行噪声判断与调整，可以保证对于处于正常状态的数据点根据局部数据点的分布情况进行调整，在噪声没有引起数据点状态变化的情况下，优化数据点的预测数值，从而最大程度地消除实时监测数据的噪声，保证后续数据点的预测结果准确。这样在通过预测结果进行数据点的数值优化时，保证优化后的电流监测数值计算出的电流变化可以准确的进行自适应采样频率的调整，达到降低数据处理的复杂性和成本的智能采集效果；通过实时监测数据对下一个电流监测数据点所处的隐藏状态进行预测，并在下一个数据点完成采集之后，通过实际数据点的隐藏状态与预测的隐藏状态之间的差异进行差异度量，根据二者的差异进行数据点的噪声消除，并通过噪声消除后的充电桩输出电流监测值进行电流变化的阈值判断，以此作为自适应采样频率调整的依据；相较于直接通过实时监测的充电桩输出电流监测数值进行电流变化阈值判断，并根据判断结果进行采样频率的调整，可以消除在对充电桩输出电流监测过程中的随机电子噪声的问题，保证数据采集系统的数据准确性。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术实施例的一种具有自适应调控功能的数据采集系统实施例的步骤流程图；图2是本专利技术实施例的一种初始数据获取步骤的流程图；图3本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种具有自适应调控功能的数据采集系统，其特征在于，所述系统的实现步骤包括：获取充电桩输出的实时电流数据；通过隐马尔可夫模型获取到状态转移概率差异对实时电流数据进行优化，获取到初始数据；计算出所述初始数据中预设位置的实时电流数据的隐藏状态内噪声优化因子；根据所述噪声优化因子针对所述实时电流数据进行优化，得到优化后的实时电流数据，并根据优化后的实时电流数据计算出电流变化量；根据所述电流变化量调整电流数据的采样频率。2.根据权利要求1所述的一种具有自适应调控功能的数据采集系统，其特征在于，所述通过隐马尔可夫模型获取到状态转移概率差异对实时电流数据进行优化，获取到初始数据，包括：计算出实时电流数据的下一预测电流监测数值及预测隐藏状态，下一实际监测数值及对应的隐藏状态；根据所述下一预测电流监测数值及预测隐藏状态，下一实际监测数值及对应的隐藏状态得到预测的隐藏状态转移概率与下一个数据点的实际隐藏状态转移概率的差异；将所述预测的隐藏状态转移概率与下一个数据点的实际隐藏状态转移概率的差异确定为实时电流数据优化量，得到首个初始数据；重复上述的步骤，得到预设数量的初始数据。3.根据权利要求1所述的一种具有自适应调控功能的数据采集系统，其特征在于，所述计算出所述初始数据中预设位置的实时电流数据的隐藏状态内噪声优化因子，包括：计算出预设数量的初始数据的隐藏状态内的趋势变化因子；根据所述趋势变化因子计算得到初始数据的噪声优化因子。4.根据权利要求3所述的一种具有自适应调控功能的数据采集系统，其特征在于，所述计算出预设数量的初始数据的隐藏状态内的趋势变化因子，包括：计算出方向一致的数据点数量、窗口长度、变化量连续变化的数量、方向一致的数据点集合及数据点差值；根据方向一致的数据点数量、窗口长度、变化量连续变化的数量、方向一致的数据点集合及数据点差值获得隐藏状态内的趋势变化因子。5.根据权利要求4所述的一种具有自适应调控功能的数据采集系统，其特征在于，所述根据所述趋势变化因子计算得到初始数据的噪声优化因子，包括：获取到趋...
【专利技术属性】
技术研发人员：马磊，陆财宏，
申请(专利权)人：深圳市北汉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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