【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输出功率监控，尤其涉及一种基于输出功率实时监控的功放保护方法及系统。
技术介绍
1、输出功率监控
专注于实时监测和调整功率放大器的输出功率，以确保其稳定、高效地工作，同时防止过载和潜在的损坏，在这个领域内，技术的关键在于精确监测功放的输出功率，并根据实时数据作出快速响应，以调整或保护设备，通常涉及使用高级传感器和控制系统，旨在提高功率放大器的可靠性和效率，同时减少由于过热、过电流或其他电气故障导致的风险。
2、其中，基于输出功率实时监控的功放保护方法是一种用于功率放大器的技术，其主要目的是确保功放在安全和最佳的工作条件下运行，这个方法通过实时监控功放的输出功率来实现，确保输出保持在设定的安全范围内，如果监测到功率超过预设阈值，会采取措施来调整或减少功率输出，从而避免可能的损害或故障，这种方法的目的是延长功放的使用寿命，提高其性能和稳定性，同时减少由于过载或不当使用造成的维修成本。
3、传统功放保护方法的异常检测依赖于简单的算法，限制了其在复杂环境中的应用效果，传统方法在环境因素分析和阈值调整方面较为薄弱，导致其在动态变化环境中的适应性和灵活性不足，在长期和短期功率趋势预测方面，传统方法缺乏有效的预测机制和参数优化策略了，在故障诊断方面，传统方法难以分析故障类型和原因识别。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于输出功率实时监控的功放保护方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了
3、s1：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据；
4、s2：基于所述功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式；
5、s3：基于所述异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值；
6、s4：基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告；
7、s5：基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行dsp参数调整，并使用模拟退火算法进行参数优化，生成dsp参数设置；
8、s6：基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告；
9、s7：基于所述故障诊断报告，采用循环神经网络模型，进行操作参数调整，生成功放运行调整方案；
10、所述功率监测数据包括功率级别、功率波动和历史对比数据，所述异常功率模式包括功率突变、高功率异常、低功率异常，所述优化功率阈值具体为基于环境变化的最大和最小功率限制，所述功率趋势预测报告包括短期和长期功率变化趋势预测，所述dsp参数设置具体为调整后的压缩比率和阈值参数，所述故障诊断报告包括故障类型和故障原因。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据的步骤具体为：
12、s101：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行关键功率特征提取，生成功率特征数据；
13、s102：基于所述功率特征数据，采用自回归移动平均模型，进行时间序列分析，生成时间序列分析结果；
14、s103：基于所述时间序列分析结果，采用k-均值聚类算法，对数据进行分类，识别差异化功率模式，生成功率监测数据。
15、作为本专利技术的进一步方案，基于所述功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式的步骤具体为：
16、s201：基于所述功率监测数据，采用z得分标准化，将数据转换为标准化格式，生成标准化功率监测数据。
17、s202：基于所述标准化功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常模式检测分析，生成初步异常模式识别结果；
18、s203：基于所述初步异常模式识别结果，采用方差分析，进行偏差分析，确认和细化异常模式特征，生成异常功率模式。
19、作为本专利技术的进一步方案，基于所述异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值的步骤具体为：
20、s301：基于所述异常功率模式，采用主成分分析，分析功率模式与环境因素的关联性，生成环境因素分析报告；
21、s302：基于所述环境因素分析报告，采用逻辑回归模型，预测差异化环境因素对功率阈值的影响，生成环境影响预测数据；
22、s303：基于所述环境影响预测数据，采用遗传算法，结合历史功率阈值数据，进行动态阈值调整，生成优化功率阈值。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告的步骤具体为：
24、s401：基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，分析功率数据的长期趋势，识别潜在周期波动，生成长期趋势分析结果；
25、s402：基于所述长期趋势分析结果，采用季节性分解时间序列算法，对功率数据进行季节性分析，生成季节性分析数据；
26、s403：基于所述季节性分析数据，采用高斯过程回归模型，进行时间序列建模，预测功率趋势，生成功率趋势预测报告。
27、作为本专利技术的进一步方案，基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行dsp参数调整，并使用模拟退火算法进行参数优化，生成dsp参数设置的步骤具体为：
28、s501：基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，调整dsp参数设置，生成初始dsp调整参数；
29、s502：基于所述初始dsp调整参数，采用信号强度分析，采用快速傅里叶变换，进行信号强度分析，分析调整参数对信号处理的影响，生成频谱分析结果；
30、s503：基于所述频谱分析结果，采用模拟退火算法，进行参数调整，生成dsp参数设置。
31、作为本专利技术的进一步方案，基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告的步骤具体为：
32、s601：基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用卷积神经网络，进行特征提取，并采用深度信念网络，标定故障类型，生成初步故障识别结果；
33、s602：基于所述初步故障识别结果，使用反向传播算法，优化深度信念网络，生成训练后的故障识别模型；
34、s603：基于所述训练后的故障识别模型，进行故障模式分析确认，生成故障诊断本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在
7.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述故障诊断报告，采用循环神经网络模型，进行操作参数调整，生成功放运行调整方案的步骤具体为：
9.一种基于输出功率实时监控的功放保护系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，所述系统包括功率特征提取模块、功率监测模块、异常模式识别模块、环境因素分析模块、趋势分析与DSP调整模块、故障类型标定模块、故障诊断模块、运行参数调整模块。
10.根据权利要求9所述的基于输出功率实时监控的功放保护系统，其特征在于，所述功率特征提取模块基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，利用自回归移动平均模型，进行时间序列分析，并通过K-均值聚类算法，对功率数据进行分类，生成功率监测数据；
...【技术特征摘要】
1.一种基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐海，曾少钿，
申请(专利权)人：广州市迪声音响有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。