【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能降温，尤其涉及一种基于人工智能的微型降温方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、本部分旨在为权利要求书中陈述的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
2、随着石油化工行业技术的发展，石油化工智能硬件集中了越来越多的功能，这也导致结构设计上很容易积聚热量，对内部芯片的工作状态造成很大影响，如何解决石油化工智能硬件的热量堆积，如何对智能硬件进行降温，成为了石油化工领域需要解决的一个问题。
3、基于此，本专利一种基于人工智能的微型降温方法，以微型热量交换器为主体，以vc均热板、温度监控系统、微型泵以及传热板为组件，结合功率调节算法，能够智能地对发热组件进行降温。相比于传统方法，基于人工智能的微型降温方法能够高效化散热、嵌合于层叠式pcb板外又置于产品内部，满足本安防爆型要求，对于石油化工智能硬件降温的灵活性有较大程度的提升。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的实施例提供了一种基于人工智能的微...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的微型降温系统，其特征在于，所述系统包括热量传递模块、降温模型模块、温度监控模块、实时降温模块，其中，
2.如权利要求1所述的基于人工智能的微型降温系统，其特征在于，所述降温模型模块在根据所述历史温度数据与所述历史功率数据建立降温功率模型时，具体用于：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的微型降温方法，其特征在于，所述降温模型模块在利用所述历史功率集和对应的所述历史温度集对所述初始降温公式进行训练，得到降温功率模型时，具体用于：
4.如权利要求1所述的基于人工智能的微型降温方法，其特征在于，所述温度监控模在利用所...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的微型降温系统，其特征在于，所述系统包括热量传递模块、降温模型模块、温度监控模块、实时降温模块，其中，
2.如权利要求1所述的基于人工智能的微型降温系统，其特征在于，所述降温模型模块在根据所述历史温度数据与所述历史功率数据建立降温功率模型时，具体用于：
3.如权利要求1所述的基于人工智能的微型降温方法，其特征在于，所述降温模型模块在利用所述历史功率集和对应的所述历史温度集对所述初始降温公式进行训练，得到降温功率模型时，具体用于：
4.如权利要求1所述的基于人工智能的微型降温方法，其特征在于，所述温度监控模在利用所述温度计组件监控所述vc均热板的实时温度时，具体用于：
5.如权利要求1所述的基于人工智能的微型降温方法，其特征在于，所述实时降温模块在根据所述实时温度与所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋昊爽，焦云强，李晓宇，罗雨晴，岳帅帅，
申请(专利权)人：石化盈科信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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