【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧文旅，尤其涉及一种基于人工智能的文旅均匀导光照明故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、随着文化旅游产业发展，文旅场景中的照明系统日益复杂化和智能化。均匀导光照明技术有着优异的显示效果，在文博展览、艺术装置、旅游景点等领域得到广泛应用。然而，由于使用环境的复杂多变性和长时间连续工作的需求，均匀导光照明系统易出现故障，严重影响照明效果和游客体验。
2、传统的均匀导光照明故障诊断主要依赖于人工巡检和经验判断，存在效率低、准确性不足、维护成本高等问题。尝试引入基于规则的专家系统、基于信号处理的故障检测算法等技术，但仍面临知识获取难度大、适应性差、诊断性能受限等挑战。随着人工智能技术的发展，通过融合专家知识和数据驱动的方法，利用机器学习、深度学习等技术，自动分析照明系统的运行状态，及时发现和定位潜在故障，并提供决策支持。然而，现有的基于人工智能的均匀导光照明故障诊断方法仍存在不足：缺乏全局性的故障分析，诊断模型的泛化能力有限，缺乏领域知识与数据驱动相结合的方法，诊断结果的应用与反馈机制不完善等。
3、综上所述，亟需一种智能化的均匀导光照明故障诊断方法，充分利用人工智能技术的优势，融合多源异构数据和领域知识，构建高效、准确、适应性强的诊断模型，挖掘故障发生的内在机理和演化规律，形成故障预警、诊断、决策、反馈的闭环管理，本专利技术能够解决现有技术中的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于人工智能的文旅均匀导光照明故障诊断方法及系统，能够解决
2、本专利技术实施例的第一方面，
3、提供一种基于人工智能的文旅均匀导光照明故障诊断方法，包括：
4、部署多模态感知网络，采集文旅均匀导光照明系统的多源异构数据，通过量子退火多模态异常检测算法对所述多模态数据进行处理，在高维特征空间中检测超出预设阈值的数据点，输出异常特征向量和量子态纠缠度矩阵；
5、将异常特征向量和量子态纠缠度矩阵输入到生物启发自组织神经网络，通过动态权重调整和突触生长算法，生成故障模式的层级表示，基于所述层级表示，通过拓扑数据分析，构建故障拓扑景观，确定故障模式之间的内部关系和演化路径，生成多尺度持续同调特征描述符；
6、将多尺度持续同调特征描述符输入到预先构建的模糊认知图推理系统，通过概念节点间的因果关系进行建模，生成包含概念节点激活值和关系权重矩阵的故障场景模型，基于故障场景模型，利用非线性模糊推理算法对故障进行诊断，结合自适应共振理论实现在线学习，更新故障诊断知识库，得到诊断结果，生成包括故障类型、故障位置和故障严重程度的故障诊断报告。
7、在一种可选的实施例中，
8、部署多模态感知网络，采集文旅均匀导光照明系统的多源异构数据，通过量子退火多模态异常检测算法对所述多模态数据进行处理，在高维特征空间中检测超出预设阈值的数据点，输出异常特征向量和量子态纠缠度矩阵包括：
9、所述多模态感知网络包括光谱分析仪、声学传感器和电磁场探测器，其中通过所述光谱分析仪采集导光照明的可见光谱和近红外光谱数据，通过所述声学传感器采集超声波信号和次声波信号，通过所述电磁场探测器测量电磁场强度和分布；
10、通过所述多模态感知网络，生成多模态数据流，对所述多模态数据流进行小波变换去噪、傅里叶变换频谱分析和自适应滤波处理，得到预处理后的多模态数据；
11、构建量子退火哈密顿量，将多模态数据编码为量子比特的初始叠加态，作为异常检测起点，采用绝热量子计算方法，通过逐步调整退火参数，使初始叠加态向目标状态演化，得到最优量子态，通过量子测量操作，将最优量子态投影到经典状态，获取初步异常检测结果；
12、基于所述初步异常检测结果，执行多模态数据融合，采用深度信念网络对不同模态的特征进行非线性组合和降维处理，得到融合特征；根据历史数据和当前导光照明状态，自适应调整异常检测阈值，构建动态阈值模型，将所述融合特征与动态阈值比较，标记潜在异常点，应用密度聚类算法，分析所述潜在异常点在高维特征空间中的分布，识别异常簇；基于图谱理论构建异常关联网络，挖掘所述异常簇中异常点之间的时空关系；
13、基于所述异常簇和所述异常关联网络，训练循环神经网络模型，捕捉异常模式的时序特征，结合注意力机制，从所述循环神经网络模型中提取关键异常特征，生成异常特征向量；
14、计算不同模态异常之间的量子互信息，通过量化多模态异常的关联强度，构建量子态纠缠度矩阵，输出所述异常特征向量和所述量子态纠缠度矩阵。
15、在一种可选的实施例中，
16、构建量子退火哈密顿量，将多模态数据编码为量子比特的初始叠加态，作为异常检测起点，采用绝热量子计算方法，通过逐步调整退火参数，使初始叠加态向目标状态演化，得到最优量子态，通过量子测量操作，将最优量子态投影到经典状态，获取初步异常检测结果包括：
17、对多模态数据进行特征提取，得到特征向量，将所述特征向量映射到量子比特的自旋配置上，构建问题哈密顿量，其中每个特征向量对应一个量子比特的自旋状态；构造二次型能量函数，将所述问题哈密顿量表示为量子比特间的相互作用项和单体项的组合；选择横向磁场作为驱动哈密顿量，使用泡利x算符表示每个量子比特；
18、组合所述问题哈密顿量和所述驱动哈密顿量，结合时变系数控制问题哈密顿量和驱动哈密顿量的相对强度，确定总哈密顿量，得到量子退火哈密顿量；
19、基于所述量子退火哈密顿量，将多模态数据归一化，转换为量子态振幅，使用量子门操作将所述量子态振幅转换为量子叠加态，构建初始量子态，设定退火时间和退火调度函数，调整总哈密顿量中的时变系数，得到时变总哈密顿量，将所述初始量子态和所述时变总哈密顿量代入薛定谔方程，求解薛定谔方程，计算量子态随时间的演化轨迹；
20、在量子态演化过程中，监测系统能量变化率，当所述能量变化率低于预设阈值时，向所述演化轨迹中引入量子隧穿算子，改变当前量子态；周期性地向所述演化轨迹应用量子涨落算子，引入随机相位扰动；
21、将不同模态的量子比特纠缠在一起，获得纠缠态，在所述纠缠态上应用受控量子门操作，执行并行计算，计算纠缠熵，量化模态间的相关程度，基于所述纠缠态，确定量子测量基，执行投影测量，将最终的量子态投影到所述量子测量基上，重复执行所述投影测量，获得测量结果的概率分布，计算所述概率分布的离散度，根据预设的离散度阈值，判定是否存在异常，输出初步异常检测结果。
22、在一种可选的实施例中，
23、在量子态演化过程中，监测系统能量变化率，当所述能量变化率低于预设阈值时，向所述演化轨迹中引入量子隧穿算子，改变当前量子态；周期性地向所述演化轨迹应用量子涨落算子，引入随机相位扰动还包括：
24、在量子态演化过程中，持续监测系统能量和量子态的变化，计算系统能量变化率和量子态重叠度；
25、基于所述系统能量变化率和量子态重叠度本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能的文旅均匀导光照明故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，部署多模态感知网络，采集文旅均匀导光照明系统的多源异构数据，通过量子退火多模态异常检测算法对所述多模态数据进行处理，在高维特征空间中检测超出预设阈值的数据点，输出异常特征向量和量子态纠缠度矩阵包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，构建量子退火哈密顿量，将多模态数据编码为量子比特的初始叠加态，作为异常检测起点，采用绝热量子计算方法，通过逐步调整退火参数，使初始叠加态向目标状态演化，得到最优量子态，通过量子测量操作，将最优量子态投影到经典状态，获取初步异常检测结果包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在量子态演化过程中，监测系统能量变化率，当所述能量变化率低于预设阈值时，向所述演化轨迹中引入量子隧穿算子，改变当前量子态；周期性地向所述演化轨迹应用量子涨落算子，引入随机相位扰动还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将异常特征向量和量子态纠缠度矩阵输入到生物启发自组织神经网络，通过动态权重调整和
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述突触生长算法包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将多尺度持续同调特征描述符输入到预先构建的模糊认知图推理系统，通过概念节点间的因果关系进行建模，生成包含概念节点激活值和关系权重矩阵的故障场景模型，基于故障场景模型，利用非线性模糊推理算法对故障进行诊断，结合自适应共振理论实现在线学习，更新故障诊断知识库，得到诊断结果，生成包括故障类型、故障位置和故障严重程度的故障诊断报告包括：
8.基于人工智能的文旅均匀导光照明故障诊断系统，用于实现前述权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的文旅均匀导光照明故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，部署多模态感知网络，采集文旅均匀导光照明系统的多源异构数据，通过量子退火多模态异常检测算法对所述多模态数据进行处理，在高维特征空间中检测超出预设阈值的数据点，输出异常特征向量和量子态纠缠度矩阵包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，构建量子退火哈密顿量，将多模态数据编码为量子比特的初始叠加态，作为异常检测起点，采用绝热量子计算方法，通过逐步调整退火参数，使初始叠加态向目标状态演化，得到最优量子态，通过量子测量操作，将最优量子态投影到经典状态，获取初步异常检测结果包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在量子态演化过程中，监测系统能量变化率，当所述能量变化率低于预设阈值时，向所述演化轨迹中引入量子隧穿算子，改变当前量子态；周期性地向所述演化轨迹应用量子涨落算子，引入随机相位扰动还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将异常特征向量和量子态纠缠度矩阵输入到生物启发自组织神经网络，...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹岩坤，
申请(专利权)人：良业科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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