CN113163545B - 一种具有多点配光系统的led防爆灯 - Google Patents

一种具有多点配光系统的led防爆灯 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种具有多点配光系统的LED防爆灯，涉及LED防爆灯技术领域，解决了现有方案配光结构为一体成型设计，无法进行调节的技术问题；本发明设置了配光分析模块，该设置对LED防爆灯本体的配光曲线进行分析，有助于保证LED防爆灯本体的配光曲线合格，避免LED防爆灯本体的配光曲线出现异常影响照明效果；本发明设置了故障分析模块，该设置为工作人员提供了缓冲时间，有助于保证LED防爆灯本体的正常运行；本发明设置了执行控制模块，该设置在配光曲线异常时查找出嫌疑点，并控制配光结构调节嫌疑点处的实测参数，保证了LED防爆灯本体的配光处于最佳状态。

Description

一种具有多点配光系统的LED防爆灯
技术领域
本发明属于LED防爆灯领域，涉及多点配光技术，具体是一种具有多点配光系统的LED防爆灯。
背景技术
防爆灯是指用于可燃性气体和粉尘存在的危险场所，能防止灯内部可能产生的电弧、火花和高温引燃周围环境里的可燃性气体和粉尘，从而达到防爆要求的灯具，也称作防爆灯具、防爆照明灯；不同的可燃性气体混合物环境对防爆灯的防爆等级和防爆形式有不同的要求，防爆灯主要适用于石油、化工、医药、纺织、酸酒、军工等行业生产及储运的危险场所；为满足不同悬挂高度，通常防爆灯需要通过安装透镜调整光照角度和范围。
公开号为CN20
Figure GDA0003504925210000011
439
Figure GDA0003504925210000012
92U的实用新型专利提供了采用多点配光系统的LED防爆灯，包括防爆灯本体和多点配光透镜，所述防爆灯本体内设有LED灯珠，所述LED灯珠设置有一个以上，所述多点配光透镜由透镜镜体和外缘组成，所述透镜镜体设置在外缘中间，所述透镜镜体覆盖于LED灯珠的外表面，所述透镜镜体上设置有凸点透镜，所述凸点透镜设有一个以上、且一一与LED灯珠相配合，所述透镜镜体与凸点透镜为一体成型设置。
上述方案采用多点配光系统的LED防爆灯结构稳定，拆装方便，固定性较佳；但是，上述方案的配光结构为一体成型设计，无法进行调节；因此，上述方案仍需进一步改进。
发明内容
为了解决上述方案存在的问题，本发明提供了一种具有多点配光系统的LED防爆灯。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种具有多点配光系统的LED防爆灯，包括LED防爆灯本体和控制系统；所述控制系统包括处理器、数据采集模块、配光分析模块、故障分析模块、执行控制模块、后台管理模块和数据存储模块；
所述数据采集模块与LED防爆灯本体电气连接；且所述数据采集模块用于实时获取LED防爆灯本体的实时配光曲线和检测数据；将实时配光曲线发送至配光分析模块，将检测数据发送至故障分析模块；同时，通过处理器将实时配光曲线和检测数据发送至数据存储模块进行存储；
所述配光分析模块用于分析LED防爆灯本体的实时配光曲线，包括：
当配光分析模块接收到LED防爆灯本体的实时配光曲线时根据实时配光曲线获取实时发光角度、实时中心光强、实时中心点最大照度和实时光通量，并将实时发光角度、实时中心光强、实时中心点最大照度和实时光通量分别标记为FJ、ZG、ZZ和GT；
通过公式PPX＝β1×FJ+β2×ZG+β3×ZZ+β4×GT获取配光评价系数PPX；其中β1、β2、β3和β4为比例系数，且β1、β2、β3和β4均为大于0的实数；
通过数据存储模块获取预先设置的标准配光曲线，所述标准配光曲线至少包括极坐标配光曲线、直角坐标配光曲线和等光强配光曲线中的两种；
获取标准配光曲线的平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量；根据平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量获取标准配光评价系数BPPX；
当配光评价系数PPX满足BPPX-μ≤PPX≤BPPX+μ时，则判定LED防爆灯本体的实时配光曲线合格，生成并发送配光合格信号至后台管理模块；否则，判定LED防爆灯本体的实时配光曲线异常，生成并发送配光异常信号至执行控制模块；其中μ为预设系数，且μ为大于0的实数；
通过处理器将配光状态信号发送至数据存储模块进行存储；所述配光状态信号包括配光合格信号和配光异常信号。
优选的，所述执行控制模块用于调节配光结构，包括：
当执行控制模块接收到配光异常信号时，按照光强阈值在实时配光曲线上选取M个实测点，获取M个实测点与LED灯珠中心位置的直线距离；获取M个实测点对应的实测参数，所述实测参数包括实测发光角度、实测中心光强、实测中心点最大照度和实测光通量；其中M为大于等于10的整数；
按照直线距离在标准配光曲线上选取M个参考点，获取M个参考点对应的参考参数，所述参考参数包括参考发光角度、参考中心光强、参考中心点最大照度和参考光通量；
当实测点的实测参数与对应参考点的参考参数不一致时，则将对应的实测点标记为嫌疑点；
通过执行控制模块控制配光结构调节嫌疑点的实测参数，保证实测点的实测参数与对应参考点的参考一致。
优选的，所述后台管理模块用于显示LED防爆灯本体的工作参数；所述工作参数包括故障标签和配光曲线；所述后台管理模块还用于根据工作参数派遣工作人员对LED防爆灯本体进行维护和维修。
优选的，所述故障分析模块根据检测数据分析防爆灯本体的故障，包括：
当故障分析模块获取检测数据之后，对检测数据进行提取，并将灯珠温度、散热箱温度、电源箱温度和天气温度分别标记为DW、SW、YW和TW；
实时获取灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX；所述灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX分别通过公式
Figure GDA0003504925210000041
和
Figure GDA0003504925210000042
Figure GDA0003504925210000043
获取，其中α1、α2和α3为比例系数，且α1、α2和α3均为大于0的实数；
以时间为自变量，以灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX为因变量通过多项式拟合法分别获取灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ；
获取故障预测模型；
将输入数据输入至故障预测模型获取输出结果；所述输入数据包括通信标签、灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ，所述输出结果为输入数据对应的故障标签；
当故障标签为0时，生成并发送故障预测信号至后台管理模块；当故障标签为1时，生成并发送正常运行信号至后台管理模块；
将通信标签、灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ通过处理器分别发送至后台管理模块和数据存储模块。
优选的，所述故障预测模型的具体获取步骤包括：
构建人工智能模型；所述人工智能模型包括误差逆向反馈神经网络、RBF神经网络、支持向量机和深度卷积神经网络；
通过数据存储模块获取训练数据集；所述训练数据集包括LED防爆灯本体正常运行数据和异常运行数据；所述正常运行数据包括LED防爆灯本体正常运行时的通信标签、灯温曲线、散热曲线和电温曲线；所述异常运行数据为LED防爆灯本体发生故障前N分钟的通信标签、灯温曲线、散热曲线和电温曲线，其中N为时间系数，且N≥5；
为训练数据集设置故障标签；所述故障标签的取值为0和1，当故障标签为1时，表示故障标签对应的数据为正常运行数据，当故障标签为0时，表示故障标签对应的数据为异常运行数据；将训练数据集及对应的故障标签按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括2∶1∶1、3∶2∶1和4∶3∶1；
通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将完成训练的人工智能模型标记故障预测模型；
通过处理器将故障预测模型发送至数据存储模块进行存储。
优选的，所述检测数据包括灯珠温度、散热箱温度、电源箱温度、天气温度和通信标签；所述通信标签用于衡量数据采集模块与处理器之间的通信状态，所述通信标签的取值为0和1，当通信标签为1时，表示数据采集模块与处理器之间的通信状态正常，当通信标签为0时，表示数据采集模块与处理器之间的通信状态异常。
优选的，所述LED防爆灯本体包括至少一个LED灯珠，所述LED灯珠的外表面活动连接有配光结构，所述LED灯珠与所述配光结构一一对应；所述配光结构包括透镜镜体，所述透镜镜体的一侧与LED灯珠外表面相配合，所述透镜镜体的另一侧固定连接有凸点透镜；所述配光结构远离LED灯珠的一侧设置有玻璃灯罩；所述LED防爆灯本体设置有连接器、电源箱和散热器，且所述连接器、电源箱和散热器与LED防爆灯本体依次固定连接。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明设置了配光分析模块，该设置用于分析LED防爆灯本体的实时配光曲线；当配光分析模块接收到LED防爆灯本体的实时配光曲线时根据实时配光曲线获取实时发光角度、实时中心光强、实时中心点最大照度和实时光通量；获取配光评价系数PPX；通过数据存储模块获取预先设置的标准配光曲线；获取标准配光曲线的平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量；根据平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量获取标准配光评价系数BPPX；当配光评价系数PPX满足BPPX-μ≤PPX≤BPPX+μ时，则判定LED防爆灯本体的实时配光曲线合格，生成并发送配光合格信号至后台管理模块；否则，判定LED防爆灯本体的实时配光曲线异常，生成并发送配光异常信号至执行控制模块；配光分析模块对LED防爆灯本体的配光曲线进行分析，有助于保证LED防爆灯本体的配光曲线合格，避免LED防爆灯本体的配光曲线出现异常影响照明效果；
2、本发明设置了故障分析模块，该设置根据检测数据分析防爆灯本体的故障；当故障分析模块获取检测数据之后，对检测数据进行提取，并将灯珠温度、散热箱温度、电源箱温度和天气温度分别标记为DW、SW、YW和TW；实时获取灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX；以时间为自变量，以灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX为因变量通过多项式拟合法分别获取灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ；获取故障预测模型；将输入数据输入至故障预测模型获取输出结果；当故障标签为0时，生成并发送故障预测信号至后台管理模块；当故障标签为1时，生成并发送正常运行信号至后台管理模块；故障分析模块根据检测数据分析LED防爆灯本体是否出现故障，而且能够对LED防爆灯本体的故障进行预测，为工作人员提供了缓冲时间，有助于保证LED防爆灯本体的正常运行；
3、本发明设置了执行控制模块，该设置用于调节配光结构；当执行控制模块接收到配光异常信号时，按照光强阈值在实时配光曲线上选取M个实测点，获取M个实测点与LED灯珠中心位置的直线距离；获取M个实测点对应的实测参数，实测参数包括实测发光角度、实测中心光强、实测中心点最大照度和实测光通量；按照直线距离在标准配光曲线上选取M个参考点，获取M个参考点对应的参考参数，参考参数包括参考发光角度、参考中心光强、参考中心点最大照度和参考光通量；当实测点的实测参数与对应参考点的参考参数不一致时，则将对应的实测点标记为嫌疑点；通过执行控制模块控制配光结构调节嫌疑点的实测参数，保证实测点的实测参数与对应参考点的参考一致；执行控制模块在配光曲线异常时查找出嫌疑点，并控制配光结构调节嫌疑点处的实测参数，保证了LED防爆灯本体的配光处于最佳状态。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，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。
图1为本发明控制系统的原理示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，一种具有多点配光系统的LED防爆灯，包括LED防爆灯本体和控制系统；控制系统包括处理器、数据采集模块、配光分析模块、故障分析模块、执行控制模块、后台管理模块和数据存储模块；
数据采集模块与LED防爆灯本体电气连接；且数据采集模块用于实时获取LED防爆灯本体的实时配光曲线和检测数据；将实时配光曲线发送至配光分析模块，将检测数据发送至故障分析模块；同时，通过处理器将实时配光曲线和检测数据发送至数据存储模块进行存储；
配光分析模块用于分析LED防爆灯本体的实时配光曲线，包括：
当配光分析模块接收到LED防爆灯本体的实时配光曲线时根据实时配光曲线获取实时发光角度、实时中心光强、实时中心点最大照度和实时光通量，并将实时发光角度、实时中心光强、实时中心点最大照度和实时光通量分别标记为FJ、ZG、ZZ和GT；
通过公式PPX＝β1×FJ+β2×ZG+β3×ZZ+β4×GT获取配光评价系数PPX；其中β1、β2、β3和β4为比例系数，且β1、β2、β3和β4均为大于0的实数；
通过数据存储模块获取预先设置的标准配光曲线，标准配光曲线至少包括极坐标配光曲线、直角坐标配光曲线和等光强配光曲线中的两种；
获取标准配光曲线的平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量；根据平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量获取标准配光评价系数BPPX；
当配光评价系数PPX满足BPPX-μ≤PPX≤BPPX+μ时，则判定LED防爆灯本体的实时配光曲线合格，生成并发送配光合格信号至后台管理模块；否则，判定LED防爆灯本体的实时配光曲线异常，生成并发送配光异常信号至执行控制模块；其中μ为预设系数，且μ为大于0的实数；
通过处理器将配光状态信号发送至数据存储模块进行存储；配光状态信号包括配光合格信号和配光异常信号。
进一步地，执行控制模块用于调节配光结构，包括：
当执行控制模块接收到配光异常信号时，按照光强阈值在实时配光曲线上选取M个实测点，获取M个实测点与LED灯珠中心位置的直线距离；获取M个实测点对应的实测参数，实测参数包括实测发光角度、实测中心光强、实测中心点最大照度和实测光通量；其中M为大于等于10的整数；
按照直线距离在标准配光曲线上选取M个参考点，获取M个参考点对应的参考参数，参考参数包括参考发光角度、参考中心光强、参考中心点最大照度和参考光通量；
当实测点的实测参数与对应参考点的参考参数不一致时，则将对应的实测点标记为嫌疑点；
通过执行控制模块控制配光结构调节嫌疑点的实测参数，保证实测点的实测参数与对应参考点的参考一致。
进一步地，后台管理模块用于显示LED防爆灯本体的工作参数；工作参数包括故障标签和配光曲线；后台管理模块还用于根据工作参数派遣工作人员对LED防爆灯本体进行维护和维修。
进一步地，故障分析模块根据检测数据分析防爆灯本体的故障，包括：
当故障分析模块获取检测数据之后，对检测数据进行提取，并将灯珠温度、散热箱温度、电源箱温度和天气温度分别标记为DW、SW、YW和TW；
实时获取灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX；灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX分别通过公式
Figure GDA0003504925210000101
和
Figure GDA0003504925210000102
Figure GDA0003504925210000103
获取，其中α1、α2和α3为比例系数，且α1、α2和α3均为大于0的实数；
以时间为自变量，以灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX为因变量通过多项式拟合法分别获取灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ；
获取故障预测模型；
将输入数据输入至故障预测模型获取输出结果；输入数据包括通信标签、灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ，输出结果为输入数据对应的故障标签；
当故障标签为0时，生成并发送故障预测信号至后台管理模块；当故障标签为1时，生成并发送正常运行信号至后台管理模块；
将通信标签、灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ通过处理器分别发送至后台管理模块和数据存储模块。
进一步地，故障预测模型的具体获取步骤包括：
构建人工智能模型；人工智能模型包括误差逆向反馈神经网络、RBF神经网络、支持向量机和深度卷积神经网络；
通过数据存储模块获取训练数据集；训练数据集包括LED防爆灯本体正常运行数据和异常运行数据；正常运行数据包括LED防爆灯本体正常运行时的通信标签、灯温曲线、散热曲线和电温曲线；异常运行数据为LED防爆灯本体发生故障前N分钟的通信标签、灯温曲线、散热曲线和电温曲线，其中N为时间系数，且N≥5；
为训练数据集设置故障标签；故障标签的取值为0和1，当故障标签为1时，表示故障标签对应的数据为正常运行数据，当故障标签为0时，表示故障标签对应的数据为异常运行数据；将训练数据集及对应的故障标签按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2∶1∶1、3∶2∶1和4∶3∶1；
通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将完成训练的人工智能模型标记故障预测模型；
通过处理器将故障预测模型发送至数据存储模块进行存储。
进一步地，检测数据包括灯珠温度、散热箱温度、电源箱温度、天气温度和通信标签；通信标签用于衡量数据采集模块与处理器之间的通信状态，通信标签的取值为0和1，当通信标签为1时，表示数据采集模块与处理器之间的通信状态正常，当通信标签为0时，表示数据采集模块与处理器之间的通信状态异常。
进一步地，LED防爆灯本体包括至少一个LED灯珠，LED灯珠的外表面活动连接有配光结构，LED灯珠与配光结构一一对应；配光结构包括透镜镜体，透镜镜体的一侧与LED灯珠外表面相配合，透镜镜体的另一侧固定连接有凸点透镜；配光结构远离LED灯珠的一侧设置有玻璃灯罩；LED防爆灯本体设置有连接器、电源箱和散热器，且连接器、电源箱和散热器与LED防爆灯本体依次固定连接。
进一步地，处理器分别与数据采集模块、配光分析模块、故障分析模块、执行控制模块、后台管理模块和数据存储模块通信连接；数据采集模块和配光分析模块通信连接，后台管理模块分别与数据存储模块和执行控制模块通信连接，故障分析模块和执行控制模块通信连接。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
数据采集模块用于实时获取LED防爆灯本体的实时配光曲线和检测数据；将实时配光曲线发送至配光分析模块，将检测数据发送至故障分析模块；同时，通过处理器将实时配光曲线和检测数据发送至数据存储模块进行存储；
当配光分析模块接收到LED防爆灯本体的实时配光曲线时根据实时配光曲线获取实时发光角度、实时中心光强、实时中心点最大照度和实时光通量；获取配光评价系数PPX；通过数据存储模块获取预先设置的标准配光曲线；获取标准配光曲线的平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量；根据平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量获取标准配光评价系数BPPX；当配光评价系数PPX满足BPPX-μ≤PPX≤BPPX+μ时，则判定LED防爆灯本体的实时配光曲线合格，生成并发送配光合格信号至后台管理模块；否则，判定LED防爆灯本体的实时配光曲线异常，生成并发送配光异常信号至执行控制模块；
当执行控制模块接收到配光异常信号时，按照光强阈值在实时配光曲线上选取M个实测点，获取M个实测点与LED灯珠中心位置的直线距离；获取M个实测点对应的实测参数，实测参数包括实测发光角度、实测中心光强、实测中心点最大照度和实测光通量；按照直线距离在标准配光曲线上选取M个参考点，获取M个参考点对应的参考参数，参考参数包括参考发光角度、参考中心光强、参考中心点最大照度和参考光通量；当实测点的实测参数与对应参考点的参考参数不一致时，则将对应的实测点标记为嫌疑点；通过执行控制模块控制配光结构调节嫌疑点的实测参数，保证实测点的实测参数与对应参考点的参考一致；
当故障分析模块获取检测数据之后，对检测数据进行提取，并将灯珠温度、散热箱温度、电源箱温度和天气温度分别标记为DW、SW、YW和TW；实时获取灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX；以时间为自变量，以灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX为因变量通过多项式拟合法分别获取灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ；获取故障预测模型；将输入数据输入至故障预测模型获取输出结果；当故障标签为0时，生成并发送故障预测信号至后台管理模块；当故障标签为1时，生成并发送正常运行信号至后台管理模块。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种具有多点配光系统的LED防爆灯，其特征在于，包括LED防爆灯本体和控制系统；所述控制系统包括处理器、数据采集模块、配光分析模块、故障分析模块、执行控制模块、后台管理模块和数据存储模块；
所述数据采集模块与LED防爆灯本体电气连接；且所述数据采集模块用于实时获取LED防爆灯本体的实时配光曲线和检测数据；将实时配光曲线发送至配光分析模块，将检测数据发送至故障分析模块；同时，通过处理器将实时配光曲线和检测数据发送至数据存储模块进行存储；
所述配光分析模块用于分析LED防爆灯本体的实时配光曲线，包括：
当配光分析模块接收到LED防爆灯本体的实时配光曲线时根据实时配光曲线获取实时发光角度、实时中心光强、实时中心点最大照度和实时光通量，并将实时发光角度、实时中心光强、实时中心点最大照度和实时光通量分别标记为FJ、ZG、ZZ和GT；
通过公式PPX＝β1×FJ+β2×ZG+β3×ZZ+β4×GT获取配光评价系数PPX；其中β1、β2、β3和β4为比例系数，且β1、β2、β3和β4均为大于0的实数；
通过数据存储模块获取预先设置的标准配光曲线，所述标准配光曲线至少包括极坐标配光曲线、直角坐标配光曲线和等光强配光曲线中的两种；
获取标准配光曲线的平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量；根据平均发光强度、平均发光光强、中心点平均最大照度和平均光通量获取标准配光评价系数BPPX；
当配光评价系数PPX满足BPPX-μ≤PPX≤BPPX+μ时，则判定LED防爆灯本体的实时配光曲线合格，生成并发送配光合格信号至后台管理模块；否则，判定LED防爆灯本体的实时配光曲线异常，生成并发送配光异常信号至执行控制模块；其中μ为预设系数，且μ为大于0的实数；
通过处理器将配光状态信号发送至数据存储模块进行存储；所述配光状态信号包括配光合格信号和配光异常信号。
2.根据权利要求1所述的一种具有多点配光系统的LED防爆灯，其特征在于，所述执行控制模块用于调节配光结构，包括：
当执行控制模块接收到配光异常信号时，按照光强阈值在实时配光曲线上选取M个实测点，获取M个实测点与LED灯珠中心位置的直线距离；获取M个实测点对应的实测参数，所述实测参数包括实测发光角度、实测中心光强、实测中心点最大照度和实测光通量；其中M为大于等于10的整数；
按照直线距离在标准配光曲线上选取M个参考点，获取M个参考点对应的参考参数，所述参考参数包括参考发光角度、参考中心光强、参考中心点最大照度和参考光通量；
当实测点的实测参数与对应参考点的参考参数不一致时，则将对应的实测点标记为嫌疑点；
通过执行控制模块控制配光结构调节嫌疑点的实测参数，保证实测点的实测参数与对应参考点的参考参数 一致。
3.根据权利要求1所述的一种具有多点配光系统的LED防爆灯，其特征在于，所述后台管理模块用于显示LED防爆灯本体的工作参数；所述工作参数包括故障标签和配光曲线；所述后台管理模块还用于根据工作参数派遣工作人员对LED防爆灯本体进行维护和维修。
4.根据权利要求1所述的一种具有多点配光系统的LED防爆灯，其特征在于，所述故障分析模块根据检测数据分析防爆灯本体的故障，包括：
当故障分析模块获取检测数据之后，对检测数据进行提取，并将灯珠温度、散热箱温度、电源箱温度和天气温度分别标记为DW、SW、YW和TW；
实时获取灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX；所述灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX分别通过公式
Figure FDA0003504925200000031
和
Figure FDA0003504925200000032
Figure FDA0003504925200000033
获取，其中α1、α2和α3为比例系数，且α1、α2和α3均为大于0的实数；
以时间为自变量，以灯温系数DX、散热系数SX和电温系数WX为因变量通过多项式拟合法分别获取灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ；
获取故障预测模型；
将输入数据输入至故障预测模型获取输出结果；所述输入数据包括通信标签、灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ，所述输出结果为输入数据对应的故障标签；
当故障标签为0时，生成并发送故障预测信号至后台管理模块；当故障标签为1时，生成并发送正常运行信号至后台管理模块；
将通信标签、灯温曲线DQ、散热曲线SQ和电温曲线WQ通过处理器分别发送至后台管理模块和数据存储模块。
5.根据权利要求4所述的一种具有多点配光系统的LED防爆灯，其特征在于，所述故障预测模型的具体获取步骤包括：
构建人工智能模型；所述人工智能模型包括误差逆向反馈神经网络、RBF神经网络、支持向量机和深度卷积神经网络；
通过数据存储模块获取训练数据集；所述训练数据集包括LED防爆灯本体正常运行数据和异常运行数据；所述正常运行数据包括LED防爆灯本体正常运行时的通信标签、灯温曲线、散热曲线和电温曲线；所述异常运行数据为LED防爆灯本体发生故障前N分钟的通信标签、灯温曲线、散热曲线和电温曲线，其中N为时间系数，且N≥5；
为训练数据集设置故障标签；所述故障标签的取值为0和1，当故障标签为1时，表示故障标签对应的数据为正常运行数据，当故障标签为0时，表示故障标签对应的数据为异常运行数据；将训练数据集及对应的故障标签按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括2∶1∶1、3∶2∶1和4∶3∶1；
通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将完成训练的人工智能模型标记故障预测模型；
通过处理器将故障预测模型发送至数据存储模块进行存储。
6.根据权利要求1所述的一种具有多点配光系统的LED防爆灯，其特征在于，所述检测数据包括灯珠温度、散热箱温度、电源箱温度、天气温度和通信标签；所述通信标签用于衡量数据采集模块与处理器之间的通信状态，所述通信标签的取值为0和1，当通信标签为1时，表示数据采集模块与处理器之间的通信状态正常，当通信标签为0时，表示数据采集模块与处理器之间的通信状态异常。
7.根据权利要求1所述的一种具有多点配光系统的LED防爆灯，其特征在于，所述LED防爆灯本体包括至少一个LED灯珠，所述LED灯珠的外表面活动连接有配光结构，所述LED灯珠与所述配光结构一一对应；所述配光结构包括透镜镜体，所述透镜镜体的一侧与LED灯珠外表面相配合，所述透镜镜体的另一侧固定连接有凸点透镜；所述配光结构远离LED灯珠的一侧设置有玻璃灯罩；所述LED防爆灯本体设置有连接器、电源箱和散热器，且所述连接器、电源箱和散热器与LED防爆灯本体依次固定连接。
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