CN117289168B - 基于传感器数据和智能算法的产品质量监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测系统，用于提高产品质量监测的准确率。包括：对电池组件进行温度监测，得到多个温度监测数据并构建目标温度变化曲线，进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵并进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，进行温度梯度分析确定目标温度梯度；对电池组件进行电流监测得到电流变化数据并通过能量损耗模型进行能量损耗分析，得到能量损耗系数；对目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；对能量损耗系数进行权重参数计算确定权重数据，对能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数并进行产品质量分析，得到质量分析结果。

Description

基于传感器数据和智能算法的产品质量监测系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测系统。

背景技术

随着电池技术的发展，电池组件在各种应用中被广泛使用，例如电动汽车、储能系统等。然而，在电池组件的长期使用过程中，温度和能量损耗等因素会对电池的性能和寿命产生重要影响。因此，开发一种能够准确监测电池组件温度、预测能量损耗并评估产品质量的方法至关重要。

传统方法使用有限数量的温度传感器对电池组件进行温度监测，可能无法全面了解温度分布情况，尤其在电池组件内部温度梯度较大时，监测效果较差。现有的能量损耗分析方法可能简化了能量损耗模型，没有充分考虑温度等因素对能量损耗的影响，导致分析结果的准确性不高。传统的产品质量评估方法可能只基于少量参数，没有充分利用温度和能量损耗等关键信息，无法全面评估电池组件的质量。

发明内容

本发明提供了一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测系统，用于提高基于传感器数据和智能算法的产品质量监测的准确率。

本发明第一方面提供了一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法，方法包括：

基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到所述时间区间内的多个温度监测数据；

对多个所述温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；

将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；

基于所述时间区间，通过预置的传感器对所述电池组件进行电流监测，得到所述时间区间内的电流变化数据；

将所述电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数；

基于预设的梯度分割阈值，对所述目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；

对所述能量损耗系数进行权重参数计算，确定所述能量损耗系数对应的权重数据，并通过所述权重数据对所述能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；

将所述目标损耗系数以及多个所述区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端。

结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施方式中，所述对多个所述温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵，包括：

对多个所述温度监测数据进行数据格式转换，得到多个温度向量；

基于所述时间区间，通过线性插值算法对多个所述温度向量进行时间序列分析，得到时间序列数据；

通过所述时间序列数据对多个所述温度监测数据进行平滑处理，得到多个数据坐标点，并基于多个所述数据坐标点进行温度变化曲线构建，得到所述目标温度变化曲线；

对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到所述目标温度变化趋势矩阵。

结合第一方面的第一实施方式，在本发明第一方面的第二实施方式中，所述对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到所述目标温度变化趋势矩阵，包括：

对所述目标温度变化曲线进行二阶导数计算，得到对应的二阶导数集合；

基于所述二阶导数集合对所述目标温度变化曲线进行温度变化率提取，得到所述目标温度变化曲线对应的温度变化率集合；

对所述温度变化率集合进行温度变化趋势拟合，得到对应的温度变化趋势指标；

对所述温度变化趋势指标进行数据标准化处理，得到标准化指标数据集；

对所述标准化指标数据集进行矩阵元素提取，得到对应的多个矩阵元素；

通过多个所述矩阵元素对所述温度变化趋势指标进行矩阵转换，得到所述目标温度变化趋势矩阵。

结合第一方面，在本发明第一方面的第三实施方式中，所述将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度，包括：

将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行单维数据转换，得到所述目标温度变化趋势矩阵对应的单维数据；

对所述单维数据进行序列数据提取，得到对应的单维序列数据；

对所述单维序列数据进行时间点数量分析，得到对应的目标时间点数量；

基于所述目标时间点数量，对所述单维序列数据进行特征提取，得到对应的单维特征向量；

获取所述电池组件的历史温度数据，并通过所述历史温度数据进行向量映射表构建，得到对应的目标向量映射表；

通过所述目标向量映射表对所述单维特征向量进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据；

通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。

结合第一方面的第三实施方式，在本发明第一方面的第四实施方式中，所述通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度，包括：

基于所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行区域分割，得到多个目标子区域；

基于多个所述目标子区域对所述周期性温度预测数据进行数据划分，得到每个所述目标子区域对应的温度预测数据；

基于每个所述目标子区域对应的温度预测数据进行温度变化率计算，得到每个所述目标子区域对应的温度变化率；

通过每个所述目标子区域对应的温度变化率对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。

结合第一方面，在本发明第一方面的第五实施方式中，所述将所述电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数，包括：

对所述电流变化数据进行异常值去除，得到待处理电流变化数据；

将所述待处理电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行矩阵转换，得到电流变化矩阵；

对所述电流变化矩阵进行偏差向量分析，确定所述电流变化矩阵对应的偏差向量；

基于所述偏差向量对所述电流变化矩阵进行变化节点分析，确定变化节点集合；

通过所述变化节点集合对所述电流变化数据进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数。

结合第一方面，在本发明第一方面的第六实施方式中，所述将所述目标损耗系数以及多个所述区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端，包括：

将所述目标损耗系数输入所述产品质量分析模型进行模型超参数分析，确定对应的目标超参数；

将多个所述区间梯度数据输入所述产品质量分析模型进行特征提取，得到每个所述区间梯度数据对应的特征参数；

基于所述目标超参数对所述产品质量分析模型进行模型优化，得到目标产品质量分析模型；

将每个所述区间梯度数据对应的特征参数输入所述目标产品质量分析模型进行数据相似度分析，确定数据相似度分析结果；

通过所述数据相似度分析结果进行质量数据匹配，确定对应的目标质量数据，并基于所述目标质量数据生成对应的质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端。

本发明第二方面提供了一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置，所述基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置包括：

监测模块，用于基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到所述时间区间内的多个温度监测数据；

构建模块，用于对多个所述温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；

预测模块，用于将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；

通过模块，用于基于所述时间区间，通过预置的传感器对所述电池组件进行电流监测，得到所述时间区间内的电流变化数据；

分析模块，用于将所述电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数；

分割模块，用于基于预设的梯度分割阈值，对所述目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；

计算模块，用于对所述能量损耗系数进行权重参数计算，确定所述能量损耗系数对应的权重数据，并通过所述权重数据对所述能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；

传输模块，用于将所述目标损耗系数以及多个所述区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端。

本发明第三方面提供了一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备执行上述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法。

本发明提供的技术方案中，基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到时间区间内的多个温度监测数据；对多个温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；将目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；基于时间区间，通过预置的传感器对电池组件进行电流监测，得到时间区间内的电流变化数据；将电流变化数据输入能量损耗模型进行能量损耗分析，得到电池组件对应的能量损耗系数；基于预设的梯度分割阈值，对目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；对能量损耗系数进行权重参数计算，确定能量损耗系数对应的权重数据，并通过权重数据对能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；将目标损耗系数以及多个区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将质量分析结果传输至预置的数据处理终端。在本申请中，通过预置的温度传感器对电池组件进行温度监测，能够全面获取目标电池在预设的时间区间内的温度数据。对多个温度监测数据进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵，这样可以更好地理解电池组件温度的变化趋势，有助于发现异常情况和预测未来的温度变化。利用季节性自回归移动平均模型，对目标温度变化趋势矩阵进行周期性温度数据预测，能够得到未来时间段内的温度预测数据，提前做好温度管理和调控准备。通过周期性温度预测数据，对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。通过预置的传感器对电池组件进行电流监测，结合能量损耗模型对电池组件的能量损耗进行分析，可以更全面了解电池组件的能耗情况，为能量管理和性能优化提供数据支持。结合目标温度梯度和能量损耗系数的多个区间梯度数据，通过权重参数计算，得到目标损耗系数。再将目标损耗系数和多个区间梯度数据输入产品质量分析模型，可以全面评估电池组件的质量，为质量管理提供准确结果。

附图说明

图1为本发明实施例中基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法的一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵的流程图；

图3为本发明实施例中通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析的流程图；

图4为本发明实施例中通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析统的流程图；

图5为本发明实施例中基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置的一个实施例示意图；

图6为本发明实施例中基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测系统，用于提高基于传感器数据和智能算法的产品质量监测系统的准确率。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法的一个实施例包括：

S101、基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到时间区间内的多个温度监测数据；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，选择合适的温度传感器。在电池组件监测中，常用的温度传感器包括热敏电阻（thermistor）、热敏电容（thermocapacitor）、热电偶（thermocouple）等。这些传感器能够将温度转化为电信号，以便进一步采集和处理。其次，将预置的温度传感器安装在目标电池的电池组件中。传感器的位置布置要考虑到电池组件的结构和特性，以确保监测到的温度数据具有代表性和准确性。设置数据采集设备。这可以是微控制器、数据采集模块或数据采集板。数据采集设备与预置的温度传感器相连，实时采集传感器产生的温度信号。为了得到时间区间内的多个温度监测数据，需要进行时间间隔控制。通过编程设置数据采集设备的采样频率，例如每隔10秒，1分钟或更长时间采集一次温度数据。这样，数据采集设备将在预设的时间区间内周期性地获取温度数据。采集到的温度数据需要进行存储。这可以通过内部存储器、外部存储卡或云端数据库来实现。数据存储的方式取决于数据量大小和存取便捷性。在数据存储中，还需要记录每次采集的时间戳，以便后续分析和查找。获得温度数据后，可以进行数据处理和分析。这包括数据平滑处理、异常值检测和温度变化趋势分析等。通过数据处理，可以得到目标温度变化曲线，并进一步分析目标温度变化的趋势和规律。例如，考虑一个电动汽车的电池组件温度监测场景。在汽车行驶过程中，预置的温度传感器实时监测电池组件的温度，并将采集的温度数据传输给数据采集设备。数据采集设备按照设定的时间间隔每隔30秒采集一次温度数据，记录时间戳。假设车辆行驶了1小时，将得到120个温度监测数据点。这些数据随后可以被用于数据处理和温度分析。例如，对温度数据进行平滑处理，去除异常值，并构建电池组件的温度变化曲线。通过对变化曲线的趋势分析，服务器了解电池组件在行驶过程中的温度变化情况，有助于检测是否存在过热风险，并采取相应的措施。

S102、对多个温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；

具体的，从温度传感器采集的原始数据需要进行数据格式转换，将每次温度监测的数值转换成温度向量。假设在预设的时间区间内，服务器有一系列温度数据：T1,T2,T3,...,Tn。基于时间区间，通过线性插值算法对这些温度向量进行时间序列分析。线性插值是一种插值方法，它通过已知数据点之间的线性关系来推断其他位置的数据点。通过线性插值，可以得到在整个时间区间内的温度序列，以便后续的温度变化曲线构建。得到了时间序列数据后，可以对多个温度监测数据进行平滑处理，以减少噪声和异常数据的影响。常用的平滑处理方法包括移动平均、指数平滑等。平滑处理后，可以得到多个数据坐标点，这些数据点代表着时间区间内的温度趋势基于多个数据坐标点，构建目标温度变化曲线。这可以通过拟合曲线的方法，如多项式拟合、样条曲线拟合等。构建好的目标温度变化曲线可以更好地反映电池组件的温度变化趋势。对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，可以得到目标温度变化趋势矩阵。该矩阵包含了时间区间内电池组件温度变化的趋势信息，有助于判断是否存在温度上升或下降的趋势。例如，假设有一辆电动汽车，需要监测其电池组件的温度变化。在一天的时间区间内，预设了6个时间点进行温度监测，得到6个温度向量：T1=25°C，T2=28°C，T3=30°C，T4=32°C，T5=31°C，T6=29°C。通过线性插值算法，对这6个温度向量进行时间序列分析，得到每分钟的温度数据。对这些温度数据进行平滑处理，得到多个数据坐标点：(T1',t1)，(T2',t2)，...，(Tn',tn)。通过多项式拟合方法，构建目标温度变化曲线。在这个例子中，假设服务器采用二次多项式拟合。得到目标温度变化曲线后，进行变化趋势分析。假设经分析得到的目标温度变化趋势矩阵如下：时间点，温度变化趋势；t1，上升；t2，上升；t3，上升；t4，下降；t5，下降；t6，下降。根据目标温度变化趋势矩阵，服务器看出在时间区间内电池组件的温度呈现先上升后下降的趋势。这种分析结果有助于及时发现异常情况或进行相应的温度控制，以确保电动汽车的电池组件在安全范围内运行。从得到的目标温度变化曲线中进行二阶导数计算，得到对应的二阶导数集合。二阶导数反映了温度变化曲线的曲率信息，即温度变化率的变化速度。通过二阶导数，服务器更好地了解目标温度变化曲线的趋势信息。基于计算得到的二阶导数集合，对目标温度变化曲线进行温度变化率提取。这一步骤将得到目标温度变化曲线对应的温度变化率集合。温度变化率集合可以展示温度变化速率随时间的变化情况，从而帮助服务器分析温度变化趋势。对温度变化率集合进行温度变化趋势拟合，得到对应的温度变化趋势指标。通过拟合温度变化率，服务器获得一些数值指标，用于量化目标温度变化曲线的趋势。这些指标可以是增减趋势的均值、方差、斜率等。对温度变化趋势指标进行数据标准化处理是为了将不同尺度和范围的指标统一到一个标准区间内，使得后续的分析更加准确和方便。数据标准化处理可以通过z-score标准化或者MinMax标准化等方法来实现，从而得到标准化指标数据集。从标准化指标数据集中提取多个矩阵元素，这些矩阵元素将用于构建目标温度变化趋势矩阵。每个矩阵元素代表了标准化指标数据集中的一个数值。通过多个矩阵元素对温度变化趋势指标进行矩阵转换，得到所述目标温度变化趋势矩阵。目标温度变化趋势矩阵将反映温度变化曲线在不同时间点上的温度变化趋势，有助于分析电池组件的温度变化规律和预测可能的温度趋势。例如，假设服务器有一块太阳能电池板，需要监测其温度变化情况。在一天的时间区间内，服务器采集了该太阳能电池板的温度数据，并根据上述步骤进行了温度变化趋势分析。经过计算得到目标温度变化趋势矩阵，其中每个元素表示了温度变化趋势指标在不同时间点上的数值。目标温度变化趋势矩阵：时间点1，时间点2，时间点3...，时间点n；指标1，0.25，0.18，0.12，0.09；指标2，0.87，0.92，0.83，0.75；指标3，0.45，0.38，0.51，0.62；指标m，0.56，0.61，0.49，0.57。通过这个目标温度变化趋势矩阵，服务器看出在不同时间点上太阳能电池板的温度变化趋势。每个指标对应的数值表示了对应时间点上温度变化率的趋势程度。例如，指标1对应的数值表示时间点1上温度变化的趋势程度为0.25，可能代表温度在该时间点上处于上升趋势。

S103、将目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；

具体的，将目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型。季节性自回归移动平均模型是一种时间序列分析模型，适用于预测具有季节性特征的数据。通过将目标温度变化趋势矩阵作为输入，模型将进行训练并得到周期性温度数据的预测结果。对目标温度变化趋势矩阵进行单维数据转换，以符合季节性自回归移动平均模型的输入要求。这样，服务器得到目标温度变化趋势矩阵对应的单维数据。随后，对单维数据进行序列数据提取，得到对应的单维序列数据。这有助于将目标温度变化趋势矩阵转换成适合时间序列分析的格式，便于后续的模型训练和预测。基于目标时间点数量，对单维序列数据进行特征提取，得到对应的单维特征向量。特征提取是为了从序列数据中提取有用的特征，以供后续的模型预测使用。这些特征可以包括温度变化趋势、周期性变化的频率等。获取电池组件的历史温度数据，并通过这些历史温度数据进行向量映射表的构建，得到对应的目标向量映射表。目标向量映射表将历史温度数据映射到特定的向量空间，以便后续模型在此向量空间中进行周期性温度数据预测。通过目标向量映射表，对单维特征向量进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据。这些预测数据将展示电池组件未来一段时间内的周期性温度变化情况。通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析，以确定目标温度梯度。温度梯度是指在空间或时间上温度变化的速率。通过分析周期性温度预测数据，服务器获得电池组件在不同时间段内的温度梯度变化情况，有助于评估其热管理性能及稳定性。例如，假设服务器有一个太阳能储能系统，其中的电池组件需要进行温度梯度分析。服务器先对过去一段时间内的目标温度变化趋势进行采样，得到目标温度变化趋势矩阵，包含多个时间点的温度趋势指标。将目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行训练。模型训练完成后，服务器将目标温度变化趋势矩阵转换成单维数据，并从中提取出特征向量。获取电池组件过去一段时间的历史温度数据，并通过这些数据构建目标向量映射表。通过目标向量映射表，服务器对特征向量进行周期性温度数据预测。假设预测结果显示未来三天内电池组件的温度将呈现周期性波动，每天都会在上午和下午出现温度的峰值。通过这些周期性温度预测数据，服务器对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。本实施例中，目标温度梯度是指每天上午和下午电池组件温度的最大波动幅度，以及波动的频率。这些分析结果将有助于评估太阳能储能系统的温度控制性能，进而优化系统的设计和运行。

根据周期性温度预测数据，对电池组件进行区域分割，将其划分为多个目标子区域。这些区域可以根据电池组件的不同部位、位置或其他特性来划分，以确保每个子区域内的温度变化趋势有一定的相似性。将周期性温度预测数据根据子区域进行数据划分，得到每个目标子区域对应的温度预测数据。这样，服务器分别对每个子区域的温度变化进行独立的分析。针对每个目标子区域，计算其温度变化率。温度变化率可以通过分析温度预测数据在时间上的变化来获得，它表示在该子区域内温度的变化速率，即温度的上升或下降程度。通过比较每个目标子区域的温度变化率，服务器对电池组件进行温度梯度分析。如果某个子区域的温度变化率较高，意味着该区域温度变化较快，可能出现较大的温度梯度。相反，温度变化率较低的子区域则可能表示较小的温度梯度。通过对不同目标子区域的温度变化率进行分析，服务器确定电池组件内部的温度梯度情况。这对于评估电池组件的热管理性能、预测温度分布以及优化设计都非常重要。例如，假设服务器有一个电动车的电池组件，需要对其进行温度梯度分析。根据周期性温度预测数据，服务器将电池组件划分为三个目标子区域：正极端、负极端和中央部分。经过数据划分和温度变化率计算，得到如下结果：正极端温度变化率：0.05°C/s、负极端温度变化率：0.03°C/s、中央部分温度变化率：0.02°C/s。通过对比温度变化率，服务器发现正极端的温度变化率最高，说明该区域的温度变化较快，可能存在较大的温度梯度。相比之下，中央部分的温度变化率最低，表明该区域的温度变化较慢，可能存在较小的温度梯度。这样的分析结果可以帮助服务器了解电池组件内部的温度分布情况和温度梯度情况，进而指导优化设计和改进热管理策略，提高电池组件的性能和安全性。

S104、基于时间区间，通过预置的传感器对电池组件进行电流监测，得到时间区间内的电流变化数据；

具体的，在电池组件内或外适当位置安装预置的传感器。这些传感器可以实时测量电池组件内的电流，并将电流变化转换为电压信号，供数据采集系统使用。确定所需的监测时间区间。这个时间区间可以是几分钟、几小时或几天，根据具体需求而定。时间区间的选择可能受到电池组件的使用情况、充放电过程以及其他实际需求的影响。在设定的时间区间内，通过传感器对电池组件的电流进行实时监测。传感器将持续地测量电流变化，并将监测到的数据记录下来。将监测到的电流数据进行存储和处理。数据采集系统会将传感器输出的电压信号转换为相应的电流值，并将其保存在数据库或其他数据存储设备中，供后续的分析和处理使用。对电流数据进行分析。通过对时间区间内的电流数据进行分析，可以获得电池组件在不同时间点的电流变化情况。这有助于了解电池组件在不同使用状态下的电流消耗情况，以及可能存在的电流波动或异常情况。通过电流监测数据进行电池状态评估。电流是电池状态的一个重要指标，通过对电流数据的监测和分析，可以评估电池组件的健康状况和性能。例如，如果电流异常升高，可能表示电池组件存在问题，需要进行检修或更换。例如，假设服务器有一个电动汽车，需要对其电池组件进行电流监测。服务器在电池组件内安装了预置的传感器，并设置监测时间区间为一天。在这一天的时间区间内，传感器持续地对电池组件的电流进行监测，并将数据记录下来。通过数据采集系统，服务器获得了电池组件每小时的电流数据。服务器对这些电流数据进行分析。通过观察电流数据的变化，服务器发现在白天电池组件的电流消耗较高，在晚上则相对较低。这可能是因为白天车辆在使用，电池进行放电供电，而晚上车辆停止使用，电池处于充电状态。通过电流监测数据，服务器还可以检测电池组件是否存在异常情况。例如，如果某一时刻电流突然升高，可能意味着电池组件出现问题，需要进行进一步的检查和维护。

S105、将电流变化数据输入能量损耗模型进行能量损耗分析，得到电池组件对应的能量损耗系数；

具体的，从电流变化数据中去除可能存在的异常值或噪声。异常值可能是由于传感器故障、测量误差或其他外部因素引起的。通过使用统计方法、滤波技术或者其他异常值检测算法，服务器识别并剔除这些异常值，确保数据的准确性和可靠性。去除异常值后，得到待处理的电流变化数据。将待处理的电流变化数据输入预置的能量损耗模型，这个能量损耗模型可以是基于物理规律的数学模型，也可以是利用机器学习算法训练得到的模型。通过输入电流变化数据，模型会对数据进行矩阵转换，得到电流变化矩阵。对电流变化矩阵进行偏差向量分析，通过对电流变化矩阵进行偏差向量分析，可以计算出电流变化数据与预测模型之间的偏差。偏差向量表示了模型预测值与实际值之间的误差。这些偏差向量可以帮助服务器评估模型的准确性和预测能力。基于偏差向量进行变化节点分析，根据偏差向量的结果，服务器确定电流变化矩阵中的变化节点，即在哪些时间点上模型的预测与实际数据存在较大偏差。这些变化节点可能代表了电池组件在工作过程中的关键状态变化，比如充电、放电或温度变化等。通过变化节点集合进行能量损耗分析，在变化节点集合的基础上，服务器对电流变化数据进行能量损耗分析。通过分析这些节点上的电流变化和能量损耗情况，服务器揭示电池组件在不同工作状态下的能量消耗特征。这样，服务器就可以得到电池组件对应的能量损耗系数。例如，假设服务器有一款电动汽车，服务器希望对其电池组件的能量损耗进行分析，以确定其能量损耗系数。在预设的时间区间内，通过传感器实时采集电池组件的电流变化数据。这些数据将包含在不同时间点上的电流值，如每秒钟采集一次，形成电流变化时间序列。服务器对这些电流变化数据进行异常值去除处理。例如，如果在采集过程中存在传感器故障或其他干扰导致的异常值，服务器会在数据处理阶段剔除这些异常数据点，确保数据的准确性和可靠性。将去除异常值后的电流变化数据输入预置的能量损耗模型。这个模型可能基于电池组件的特性和能量损耗规律构建，用于预测电流变化对电池组件能量损耗的影响。通过输入电流变化数据，能量损耗模型进行矩阵转换，得到电流变化矩阵。这个矩阵将展示在不同时间点上电流数据的变化趋势，提供了电流变化的全局视角。服务器对电流变化矩阵进行偏差向量分析。偏差向量将反映能量损耗模型的预测准确性，帮助服务器评估模型的可靠性和精确度。基于偏差向量，服务器确定电流变化矩阵中的变化节点集合。这些变化节点代表了模型预测与实际电流数据有较大差异的时间点，可能对应着电池组件在不同工作状态下的能量损耗较大的情况。通过变化节点集合，服务器对电流变化数据进行能量损耗分析。分析这些节点上的电流变化和能量损耗情况，服务器得到电池组件对应的能量损耗系数。这些系数可以用于预测电池组件在不同工作条件下的能量消耗，为电动汽车的能量管理和优化提供重要参考。

S106、基于预设的梯度分割阈值，对目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；

具体的，服务器确定用于梯度分割的阈值。这个阈值将决定梯度数据在哪些点上进行分割，形成多个区间。阈值的确定可以基于先验知识、实验数据或者经验法则。例如，对于温度梯度，服务器根据电池组件的材料特性和工作条件来设定阈值。从预设的温度传感器中获取目标电池的温度数据，通过对温度数据进行差分运算，计算出目标温度梯度。温度梯度是温度随空间位置的变化率，它反映了电池组件不同部位的温度变化情况。例如，如果服务器有一款电池组件，其温度传感器在不同位置上采集的温度数据分别是T1、T2、T3、T4，那么目标温度梯度可以表示为：梯度=(T2-T1)/d1+(T3-T2)/d2+(T4-T3)/d3，其中d1、d2、d3是相邻位置之间的距离。将计算得到的目标温度梯度与预设的梯度分割阈值进行比较。根据阈值的大小，将温度梯度分割成多个区间。通常，服务器设定两个相邻梯度值之间的差异不超过阈值时，将它们归为同一区间。例如，如果预设的梯度分割阈值为0.5°C/mm，则在相邻梯度值之差小于0.5°C/mm时，将它们合并为同一区间，直到差值超过阈值为止。通过梯度分割，服务器得到了多个区间，每个区间内的温度梯度值相对稳定且差异不大。这样，服务器就得到了多个区间梯度数据，它们分别代表了不同的温度变化趋势区域。这些区间梯度数据可以帮助服务器更细致地了解电池组件不同部位的温度变化情况，并为后续的温度控制和优化提供重要依据。例如，假设服务器正在研究一款电动汽车的电池组件温度分布情况，希望通过梯度分割方法，得到温度梯度的多个区间数据。服务器先从预设的温度传感器中采集了电池组件在不同位置上的温度数据，如下所示：位置1：T1=30°C、位置2：T2=32°C、位置3：T3=35°C、位置4：T4=33°C、位置5：T5=28°C。服务器计算相邻位置之间的温度梯度，并得到目标温度梯度如下：梯度1=(T2-T1)/d1=(32°C-30°C)/d1、梯度2=(T3-T2)/d2=(35°C-32°C)/d2、梯度3=(T4-T3)/d3=(33°C-35°C)/d3、梯度4=(T5-T4)/d4=(28°C-33°C)/d4。在这里，d1、d2、d3、d4是相邻位置之间的距离。假设服务器预设的梯度分割阈值为0.5°C/mm，现在对目标温度梯度进行梯度分割。将梯度1与梯度2进行比较，发现它们的差异小于阈值，因此将其合并为一个区间。将梯度2与梯度3进行比较，同样发现它们的差异小于阈值，将其合并为另一个区间。梯度4超过了阈值，将其归为一个新的区间。通过梯度分割，服务器得到了三个区间，分别为：区间1：梯度1=(32°C-30°C)/d1，梯度2=(35°C-32°C)/d2；区间2：梯度3=(33°C-35°C)/d3；区间3：梯度4=(28°C-33°C)/d4。这样，服务器就得到了电池组件温度梯度的多个区间数据，它们分别代表了电池组件不同部位的温度变化趋势区域。这些区间数据可以帮助服务器更好地了解电池组件的温度分布情况，并为电池的温度控制和优化提供重要参考。

S107、对能量损耗系数进行权重参数计算，确定能量损耗系数对应的权重数据，并通过权重数据对能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；

具体的，服务器收集一批包含电池组件的能量损耗数据和相应的特征数据的样本。这些特征数据可以是电池组件的工作条件、温度、电流等信息。收集的样本应该尽可能覆盖不同工况和状态下的能量损耗情况，以确保模型的泛化能力和准确性。在收集到样本数据后，需要对特征进行处理和提取。可能需要对原始数据进行归一化、标准化等预处理，以保证特征数据在相同的量纲范围内。根据问题的需求，选择合适的特征提取方法，例如可以采用主成分分析（PCA）、特征选择等技术来降低维度和选择重要特征。将收集到的样本数据划分为训练集和测试集。训练集用于训练能量损耗模型，而测试集用于验证模型的泛化能力和准确性。选择合适的模型架构（例如线性回归、支持向量机、神经网络等），使用训练集数据对能量损耗模型进行训练。在训练过程中，需要优化模型的参数，使得模型能够在训练集上拟合能量损耗数据。在训练好的能量损耗模型上，使用测试集数据来计算能量损耗系数。这些系数将反映模型在测试集上对能量损耗的预测能力。为了确定能量损耗系数对应的权重数据，可以采用各种方法，如梯度下降法、遗传算法、贝叶斯优化等。这些方法可以根据模型在测试集上的预测准确度和损失函数来优化权重参数，使得模型在预测能量损耗时更加准确。在得到能量损耗系数的权重数据后，将其与能量损耗系数相乘，得到目标损耗系数。这样的加权处理可以帮助服务器考虑不同特征对能量损耗的贡献程度，从而得到更加综合和准确的能量损耗预测结果。例如，假设服务器使用一个线性回归模型来预测电池组件的能量损耗。服务器收集了一批样本数据，其中包含电池组件的工作条件（如电流、温度等）以及相应的能量损耗数据。服务器首先对特征数据进行预处理，比如归一化，然后将数据集划分为训练集和测试集。服务器使用训练集数据对线性回归模型进行训练，得到了能量损耗模型。使用测试集数据来计算能量损耗系数，得到了如下结果：能量损耗系数1：0.15、能量损耗系数2：0.20、能量损耗系数3：0.12、能量损耗系数4：0.08。服务器使用优化方法（如梯度下降法）来计算能量损耗系数对应的权重数据。假设优化后得到的权重数据为：权重1：0.35、权重2：0.45、权重3：0.20、权重4：0.10。服务器将能量损耗系数与对应的标准化权重数据相乘，得到目标损耗系数：目标损耗系数1=能量损耗系数1*标准化权重1=0.15*0.35=0.0525；目标损耗系数2=能量损耗系数2*标准化权重2=0.20*0.45=0.0900；目标损耗系数3=能量损耗系数3*标准化权重3=0.12*0.20=0.0240；目标损耗系数4=能量损耗系数4*标准化权重4=0.08*0.10=0.0080。通过加权处理，服务器得到了目标损耗系数，它综合考虑了不同特征对能量损耗的贡献程度，从而提高了能量损耗预测的准确性。

S108、将目标损耗系数以及多个区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将质量分析结果传输至预置的数据处理终端。

需要说明的是，将目标损耗系数输入产品质量分析模型进行模型超参数分析。模型超参数是在模型训练之前需要设定的参数，如学习率、迭代次数等。通过超参数分析，服务器找到最优的超参数组合，以确保模型在训练过程中能够更好地拟合数据，从而提高质量分析的准确性和稳定性。将多个区间梯度数据输入产品质量分析模型进行特征提取。特征提取是从原始数据中提取有用的信息，以帮助模型更好地理解数据。对于区间梯度数据，服务器提取一些统计特征如均值、方差等，或者使用更高级的特征提取技术如深度学习中的卷积神经网络等。特征提取后，服务器得到每个区间梯度数据对应的特征参数。基于目标超参数对产品质量分析模型进行模型优化。在模型优化过程中，服务器使用目标超参数来调整模型的结构和参数，以最大程度地提高质量分析模型的性能。优化后的模型将更准确地分析区间梯度数据和目标损耗系数之间的关系，从而更好地预测产品质量。将每个区间梯度数据对应的特征参数输入目标产品质量分析模型进行数据相似度分析。数据相似度分析是用来衡量区间梯度数据与目标损耗系数之间的相似程度。通过比较区间梯度数据的特征参数和目标损耗系数，服务器得到数据相似度分析结果，从而了解区间梯度数据与目标质量的匹配程度。在得到数据相似度分析结果后，进行质量数据匹配。通过匹配相似度较高的区间梯度数据和目标损耗系数，服务器确定对应的目标质量数据。这些目标质量数据反映了产品在不同工作条件下的质量水平。基于目标质量数据生成对应的质量分析结果，并将结果传输至预置的数据处理终端。质量分析结果可以是关于产品质量的各种指标和评估，如性能、可靠性、耐久性等。通过将结果传输至数据处理终端，相关人员可以实时了解产品质量状况，并根据分析结果采取相应的措施来优化产品设计和生产过程。例如，假设服务器正在研发一种新型电池组件，服务器收集了一批电池组件的工作数据，包括电流变化数据和温度梯度数据。服务器对电流变化数据进行异常值去除，得到待处理电流变化数据，并使用预置的能量损耗模型对其进行能量损耗分析，得到电池组件的能量损耗系数。服务器将能量损耗系数输入产品质量分析模型，进行模型超参数分析，得到目标超参数。将温度梯度数据输入产品质量分析模型，进行特征提取，得到每个温度梯度数据对应的特征参数。基于目标超参数对产品质量分析模型进行模型优化，得到目标产品质量分析模型。将每个温度梯度数据对应的特征参数输入目标产品质量分析模型进行数据相似度分析，确定数据相似度分析结果。通过数据相似度分析结果进行质量数据匹配，确定对应的目标质量数据，并基于这些数据生成对应的质量分析结果。将质量分析结果传输至预置的数据处理终端，供相关人员查看和分析。

本发明实施例中，基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到时间区间内的多个温度监测数据；对多个温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；将目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；基于时间区间，通过预置的传感器对电池组件进行电流监测，得到时间区间内的电流变化数据；将电流变化数据输入能量损耗模型进行能量损耗分析，得到电池组件对应的能量损耗系数；基于预设的梯度分割阈值，对目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；对能量损耗系数进行权重参数计算，确定能量损耗系数对应的权重数据，并通过权重数据对能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；将目标损耗系数以及多个区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将质量分析结果传输至预置的数据处理终端。在本申请中，通过预置的温度传感器对电池组件进行温度监测，能够全面获取目标电池在预设的时间区间内的温度数据。对多个温度监测数据进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵，这样可以更好地理解电池组件温度的变化趋势，有助于发现异常情况和预测未来的温度变化。利用季节性自回归移动平均模型，对目标温度变化趋势矩阵进行周期性温度数据预测，能够得到未来时间段内的温度预测数据，提前做好温度管理和调控准备。通过周期性温度预测数据，对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。通过预置的传感器对电池组件进行电流监测，结合能量损耗模型对电池组件的能量损耗进行分析，可以更全面了解电池组件的能耗情况，为能量管理和性能优化提供数据支持。结合目标温度梯度和能量损耗系数的多个区间梯度数据，通过权重参数计算，得到目标损耗系数。再将目标损耗系数和多个区间梯度数据输入产品质量分析模型，可以全面评估电池组件的质量，为质量管理提供准确结果。

在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对多个温度监测数据进行数据格式转换，得到多个温度向量；

（2）基于时间区间，通过线性插值算法对多个温度向量进行时间序列分析，得到时间序列数据；

（3）通过时间序列数据对多个温度监测数据进行平滑处理，得到多个数据坐标点，并基于多个数据坐标点进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线；

（4）对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵。

具体的，收集多个温度监测数据，这些数据是来自预置的温度传感器对目标电池的电池组件在不同时间点的温度测量值。这些数据以不同的格式存储，如时间戳-温度值对、温度值列表等。进行数据格式转换，将多个温度监测数据转换成多个温度向量。温度向量是将不同时间点的温度测量值按顺序排列而成的一维向量，方便后续的时间序列分析。基于预设的时间区间，通过线性插值算法对多个温度向量进行时间序列分析，得到时间序列数据。线性插值算法可以填补时间序列数据之间的缺失值，确保时间序列数据在预设的时间区间内是连续的。通过时间序列数据对多个温度监测数据进行平滑处理，得到多个数据坐标点。平滑处理可以减少数据的噪声和震荡，使得温度变化曲线更加平滑和连续。随后，基于多个数据坐标点进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线。温度变化曲线是通过描绘温度随时间变化的趋势，将多个数据点连接起来而得到的连续曲线。对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵。变化趋势分析可以通过计算温度曲线的斜率、曲率等指标，来描述温度随时间变化的趋势。例如，斜率为正表示温度在增加，为负表示温度在减少，斜率接近于零表示温度趋于稳定。例如，假设服务器要对某种电池的温度变化进行分析，收集了一周内每天不同时间点的温度监测数据。对这些温度监测数据进行数据格式转换，得到一周内每天的温度向量。通过线性插值算法对这些温度向量进行时间序列分析，填补可能存在的缺失值，得到连续的时间序列数据。对时间序列数据进行平滑处理，减少温度数据的噪声，得到一周内每天的数据坐标点。基于这些数据坐标点，服务器构建出每天的温度变化曲线。对每天的温度变化曲线进行变化趋势分析，得到每天的温度变化趋势矩阵。通过分析这些趋势矩阵，服务器了解电池温度在一周内的整体趋势，是否存在周期性变化，以及可能存在的异常情况。这些信息有助于服务器对电池的温度管理和性能优化。

在一具体实施例中，如图2所示，执行对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵步骤的过程可以具体包括如下步骤：

S201、对目标温度变化曲线进行二阶导数计算，得到对应的二阶导数集合；

S202、基于二阶导数集合对目标温度变化曲线进行温度变化率提取，得到目标温度变化曲线对应的温度变化率集合；

S203、对温度变化率集合进行温度变化趋势拟合，得到对应的温度变化趋势指标；

S204、对温度变化趋势指标进行数据标准化处理，得到标准化指标数据集；

S205、对标准化指标数据集进行矩阵元素提取，得到对应的多个矩阵元素；

S206、通过多个矩阵元素对温度变化趋势指标进行矩阵转换，得到目标温度变化趋势矩阵。

需要说明的是，服务器对目标温度变化曲线进行二阶导数计算，可以通过数值方法或符号方法来实现。数值方法是将目标温度变化曲线离散化，然后利用差分近似计算二阶导数。符号方法则是使用数学表达式计算目标温度变化曲线的二阶导数。基于计算得到的二阶导数集合，服务器提取目标温度变化曲线对应的温度变化率集合。温度变化率是指温度变化的速率，可以通过对二阶导数集合的进一步处理得到。对温度变化率集合进行温度变化趋势拟合，可以使用统计学中的回归分析等方法，来拟合温度变化率的趋势。对拟合得到的温度变化趋势指标进行数据标准化处理。数据标准化可以将不同范围的指标值映射到一个统一的区间，例如[0,1]，以便进行后续的处理。对标准化指标数据集进行矩阵元素提取，得到对应的多个矩阵元素。矩阵元素可以看作是标准化指标数据集中的各个数据点。通过多个矩阵元素对温度变化趋势指标进行矩阵转换，得到目标温度变化趋势矩阵。矩阵转换可以是线性的、非线性的，或者是其他数学变换，这取决于具体的算法和模型设计。例如，假设服务器有一段时间内的温度变化数据，包括温度随时间的变化曲线。服务器首先对这段时间内的温度变化曲线进行二阶导数计算，得到二阶导数集合。从二阶导数集合中提取出温度变化率集合，该集合包含了温度变化的速率信息。服务器对温度变化率集合进行趋势拟合，例如使用多项式拟合或曲线拟合等方法，得到温度变化趋势指标。对这些指标进行数据标准化处理，将其映射到[0,1]区间。在接下来的步骤中，服务器将标准化后的指标数据提取为多个矩阵元素，并使用这些矩阵元素对温度变化趋势指标进行矩阵转换。最终，服务器得到目标温度变化趋势矩阵，该矩阵反映了温度变化趋势在不同时间点的特征和变化情况。这个目标温度变化趋势矩阵可以用于后续的温度分析和产品质量评估。

在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：

S301、将目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行单维数据转换，得到目标温度变化趋势矩阵对应的单维数据；

S302、对单维数据进行序列数据提取，得到对应的单维序列数据；

S303、对单维序列数据进行时间点数量分析，得到对应的目标时间点数量；

S304、基于目标时间点数量，对单维序列数据进行特征提取，得到对应的单维特征向量；

S305、获取电池组件的历史温度数据，并通过历史温度数据进行向量映射表构建，得到对应的目标向量映射表；

S306、通过目标向量映射表对单维特征向量进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据；

S307、通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。

需要说明的是，将目标温度变化趋势矩阵输入SARIMA模型进行单维数据转换。SARIMA是一种时间序列预测模型，用于分析时间序列数据的季节性和趋势。通过将目标温度变化趋势矩阵作为输入，可以将其转换为SARIMA模型可处理的单维时间序列数据。对单维数据进行序列数据提取。从SARIMA模型输出的单维时间序列数据中，提取相关的温度数据序列。这些数据序列包含了温度随时间变化的信息。对单维序列数据进行时间点数量分析。对提取得到的温度数据序列进行分析，计算得到目标时间点的数量。这些时间点可以代表周期性温度变化的周期长度，例如一个季节、一天或一个小时。基于目标时间点数量，对单维序列数据进行特征提取。根据得到的目标时间点数量，将温度数据序列进行分割，得到对应周期内的温度数据。从这些周期性温度数据中提取特征，如平均温度、温度波动范围等。获取电池组件的历史温度数据，并通过历史温度数据进行向量映射表构建。从历史记录中获取电池组件的温度数据，构建温度数据的向量映射表。这个映射表将历史温度数据中的不同温度值映射到对应的特征向量。通过目标向量映射表对单维特征向量进行周期性温度数据预测。将特征向量通过目标向量映射表映射回温度数据，并结合SARIMA模型的周期性温度预测数据，得到最终的周期性温度预测数据。这些数据将包含预测的周期性温度变化模式。通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。利用周期性温度预测数据，分析电池组件在不同时间点的温度变化情况。例如，可以计算出电池组件的温度梯度，即单位时间内温度的变化率，以确定电池组件的温度变化趋势。例如，假设服务器有一个电池组件的目标温度变化趋势矩阵，服务器首先将这个矩阵输入SARIMA模型进行单维数据转换。SARIMA模型将目标温度变化趋势转换为单维时间序列数据。服务器从SARIMA模型输出的单维数据中提取温度数据序列，并进行时间点数量分析。假设服务器得到了一天内的24个时间点，表示每小时的温度变化。服务器根据这24个时间点，对温度数据序列进行特征提取，得到每小时的平均温度和温度波动范围。服务器从历史记录中获取电池组件的温度数据，并构建温度数据的向量映射表。这个映射表可以将不同温度值映射到对应的特征向量。服务器将提取得到的特征向量通过目标向量映射表进行反向映射，得到预测的周期性温度数据。例如，如果预测的温度数据是上午10点的温度，服务器将其映射回对应的特征向量，然后结合SARIMA模型的预测数据，得到10点的温度值。

在一具体实施例中，如图4所示，执行步骤S307的过程可以具体包括如下步骤：

S401、基于周期性温度预测数据对电池组件进行区域分割，得到多个目标子区域；

S402、基于多个目标子区域对周期性温度预测数据进行数据划分，得到每个目标子区域对应的温度预测数据；

S403、基于每个目标子区域对应的温度预测数据进行温度变化率计算，得到每个目标子区域对应的温度变化率；

S404、通过每个目标子区域对应的温度变化率对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。

具体的，服务器根据周期性温度预测数据对电池组件进行区域分割，以识别不同的温度变化区间。这些区间可以代表电池组件在不同时间段内的温度变化模式。例如，服务器将周期性温度预测数据绘制成温度-时间曲线图，通过识别波峰和波谷等特征，确定电池组件的周期性区间。服务器根据区域分割结果，将周期性温度预测数据划分为多个目标子区域，每个子区域代表一个周期内的不同温度变化区间。这样，服务器得到了每个目标子区域对应的温度预测数据。在得到每个目标子区域的温度预测数据后，服务器计算每个目标子区域的温度变化率。温度变化率表示在一个特定时间段内温度的变化速率。例如，服务器计算每个目标子区域内温度的变化量，并除以对应时间段的时间，得到温度变化率。通过计算每个目标子区域的温度变化率，服务器进行电池组件的温度梯度分析。温度梯度表示在空间上温度随时间变化的速率。服务器比较不同目标子区域的温度变化率，找到温度变化较快的区域，即温度梯度较大的区域，以及温度变化较缓的区域，即温度梯度较小的区域。例如，假设服务器对一个电池组件进行周期性温度预测，并得到以下数据：周期1内温度从25摄氏度上升到30摄氏度，周期2内温度从30摄氏度下降到20摄氏度。服务器根据周期性温度预测数据进行区域分割，将周期1的上升阶段标记为A区域，将周期2的下降阶段标记为B区域。服务器提取出A区域和B区域对应的温度预测数据。在A区域，服务器得到温度从25摄氏度上升到30摄氏度的预测数据。在B区域，服务器得到温度从30摄氏度下降到20摄氏度的预测数据。服务器计算A区域和B区域的温度变化率。在A区域，温度上升了5摄氏度，在一个周期内温度变化率为5摄氏度/周期。在B区域，温度下降了10摄氏度，在一个周期内温度变化率为-10摄氏度/周期。通过比较A区域和B区域的温度变化率，服务器发现B区域的温度下降速度更快，温度梯度较大。而A区域的温度上升速度较快，温度梯度也较大。因此，目标温度梯度可以描述为在周期1内，电池组件的温度上升较快；而在周期2内，温度下降速度更快。

在一具体实施例中，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对电流变化数据进行异常值去除，得到待处理电流变化数据；

（2）将待处理电流变化数据输入能量损耗模型进行矩阵转换，得到电流变化矩阵；

（3）对电流变化矩阵进行偏差向量分析，确定电流变化矩阵对应的偏差向量；

（4）基于偏差向量对电流变化矩阵进行变化节点分析，确定变化节点集合；

（5）通过变化节点集合对电流变化数据进行能量损耗分析，得到电池组件对应的能量损耗系数。

具体的，服务器对电流变化数据进行异常值去除，以去除可能存在的错误或异常的数据点，得到待处理的电流变化数据。异常值可能是由于传感器故障、数据采集错误或其他外部因素导致的，去除这些异常值有助于提高后续分析的准确性和可靠性。将待处理的电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行矩阵转换。能量损耗模型是根据电池组件的特性和工作条件建立的数学模型，用于分析电池组件的能量损耗情况。通过对电流变化数据进行矩阵转换，可以将其转化为能量损耗模型所需的形式。在得到电流变化矩阵后，服务器进行偏差向量分析，用于确定电流变化矩阵对应的偏差向量。偏差向量表示电流变化数据与能量损耗模型之间的差异，可以帮助服务器了解模型的拟合程度和准确性。基于偏差向量，服务器进行变化节点分析，确定变化节点集合。变化节点是指能量损耗模型中关键的转折点或重要的变化点，表示电池组件在这些点上有较大的能量损耗或特殊的工作状态。通过对变化节点集合进行分析，服务器对电流变化数据进行能量损耗分析，得到电池组件对应的能量损耗系数。能量损耗系数可以反映电池组件在不同工作状态下的能量损耗水平，有助于评估电池组件的性能和健康状况。例如，假设服务器有一组电流变化数据，表示一个电池组件在不同时间点的电流变化情况。经过异常值去除后，服务器得到待处理的电流变化数据。服务器使用预置的能量损耗模型对待处理数据进行矩阵转换，得到电流变化矩阵。服务器进行偏差向量分析，发现电流变化矩阵与能量损耗模型之间存在一些差异。通过进一步分析，服务器确定了一些变化节点，表示电池组件在这些时间点上有较大的能量损耗。服务器根据变化节点集合对电流变化数据进行能量损耗分析，得到电池组件对应的能量损耗系数。这些能量损耗系数可以用来评估电池组件的能量损耗情况，帮助服务器了解电池组件的性能和健康状况。

在一具体实施例中，执行步骤S108的过程可以具体包括如下步骤：

（1）将目标损耗系数输入产品质量分析模型进行模型超参数分析，确定对应的目标超参数；

（2）将多个区间梯度数据输入产品质量分析模型进行特征提取，得到每个区间梯度数据对应的特征参数；

（3）基于目标超参数对产品质量分析模型进行模型优化，得到目标产品质量分析模型；

（4）将每个区间梯度数据对应的特征参数输入目标产品质量分析模型进行数据相似度分析，确定数据相似度分析结果；

（5）通过数据相似度分析结果进行质量数据匹配，确定对应的目标质量数据，并基于目标质量数据生成对应的质量分析结果，并将质量分析结果传输至预置的数据处理终端。

具体的，服务器将目标损耗系数作为输入，传递给产品质量分析模型进行模型超参数分析。模型超参数是指在机器学习或深度学习模型中需要手动设置的参数，例如学习率、正则化项等。通过在模型中使用目标损耗系数作为超参数，服务器调整模型的学习能力和拟合能力，以使模型更好地适应数据。服务器将多个区间梯度数据输入产品质量分析模型进行特征提取，得到每个区间梯度数据对应的特征参数。特征参数是从原始数据中提取的一组代表性特征，用于描述数据的重要特性。通过将区间梯度数据转换为特征参数，服务器将原始数据转换为更高层次的表示，从而提取出更加有用的信息供后续分析使用。在得到目标超参数后，服务器使用它来优化产品质量分析模型，得到目标产品质量分析模型。模型优化是通过调整模型的权重和参数，使得模型能够更好地拟合数据。服务器使用目标超参数来指导模型的优化过程，以使模型在分析质量数据时表现更好。服务器将每个区间梯度数据对应的特征参数输入目标产品质量分析模型进行数据相似度分析。数据相似度分析是用于比较不同数据之间的相似程度的方法。通过将特征参数输入目标模型，服务器比较区间梯度数据与已有数据之间的相似程度，以确定数据之间的相关性和相似性。通过数据相似度分析的结果，服务器进行质量数据匹配，确定对应的目标质量数据。匹配过程是将目标数据与已有数据进行对比，找到最相似或最匹配的数据，以便更好地理解目标数据的特点和特性。基于目标质量数据，服务器生成对应的质量分析结果，并将其传输至预置的数据处理终端。质量分析结果是对目标数据进行分析和评估的结论和结论，通过将结果传输至数据处理终端，可以让用户更方便地查看和使用分析结果。例如，假设服务器有一个产品质量分析模型，它的任务是根据区间梯度数据来预测产品的质量。服务器首先将目标损耗系数作为模型的超参数输入，并通过调整超参数来优化模型，得到目标产品质量分析模型。服务器收集了多个产品的区间梯度数据，并将这些数据输入模型进行特征提取，得到每个区间梯度数据对应的特征参数。特征参数可以包括温度梯度、时间变化率等特征。在得到目标产品质量分析模型和特征参数后，服务器将目标区间梯度数据的特征参数输入模型进行数据相似度分析。通过比较目标数据与已有数据的相似程度，服务器找到与目标数据最相似的数据。服务器将找到的相似数据作为目标质量数据，并基于它们生成对应的质量分析结果。例如，如果目标数据与某个已有数据的相似度很高，那么服务器根据已有数据的质量分析结果来预测目标数据的质量。服务器将质量分析结果传输至预置的数据处理终端，让用户可以方便地查看和使用分析结果。用户可以根据质量分析结果来做出决策，优化产品设计或改进生产过程，以提高产品质量。

上面对本发明实施例中基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法进行了描述，下面对本发明实施例中基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置进行描述，请参阅图5，本发明实施例中基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置一个实施例包括：

监测模块501，用于基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到所述时间区间内的多个温度监测数据；

构建模块502，用于对多个所述温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；

预测模块503，用于将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；

通过模块504，用于基于所述时间区间，通过预置的传感器对所述电池组件进行电流监测，得到所述时间区间内的电流变化数据；

分析模块505，用于将所述电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数；

分割模块506，用于基于预设的梯度分割阈值，对所述目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；

计算模块507，用于对所述能量损耗系数进行权重参数计算，确定所述能量损耗系数对应的权重数据，并通过所述权重数据对所述能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；

传输模块508，用于将所述目标损耗系数以及多个所述区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端。

通过上述各个组成部分的协同合作，基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到时间区间内的多个温度监测数据；对多个温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；将目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过周期性温度预测数据对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；基于时间区间，通过预置的传感器对电池组件进行电流监测，得到时间区间内的电流变化数据；将电流变化数据输入能量损耗模型进行能量损耗分析，得到电池组件对应的能量损耗系数；基于预设的梯度分割阈值，对目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；对能量损耗系数进行权重参数计算，确定能量损耗系数对应的权重数据，并通过权重数据对能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；将目标损耗系数以及多个区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将质量分析结果传输至预置的数据处理终端。在本申请中，通过预置的温度传感器对电池组件进行温度监测，能够全面获取目标电池在预设的时间区间内的温度数据。对多个温度监测数据进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵，这样可以更好地理解电池组件温度的变化趋势，有助于发现异常情况和预测未来的温度变化。利用季节性自回归移动平均模型，对目标温度变化趋势矩阵进行周期性温度数据预测，能够得到未来时间段内的温度预测数据，提前做好温度管理和调控准备。通过周期性温度预测数据，对电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。通过预置的传感器对电池组件进行电流监测，结合能量损耗模型对电池组件的能量损耗进行分析，可以更全面了解电池组件的能耗情况，为能量管理和性能优化提供数据支持。结合目标温度梯度和能量损耗系数的多个区间梯度数据，通过权重参数计算，得到目标损耗系数。再将目标损耗系数和多个区间梯度数据输入产品质量分析模型，可以全面评估电池组件的质量，为质量管理提供准确结果。

上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备进行详细描述。

图6是本发明实施例提供的一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备的结构示意图，该基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）610（例如，一个或一个以上处理器）和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。

基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Server，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备结构并不构成对基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备，所述基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或通过时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory， ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法，其特征在于，方法包括：

基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到所述时间区间内的多个温度监测数据；

对多个所述温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；

将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；

基于所述时间区间，通过预置的传感器对所述电池组件进行电流监测，得到所述时间区间内的电流变化数据；

将所述电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数；

基于预设的梯度分割阈值，对所述目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；

对所述能量损耗系数进行权重参数计算，确定所述能量损耗系数对应的权重数据，并通过所述权重数据对所述能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；

将所述目标损耗系数以及多个所述区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端；具体包括：将所述目标损耗系数输入所述产品质量分析模型进行模型超参数分析，确定对应的目标超参数；将多个所述区间梯度数据输入所述产品质量分析模型进行特征提取，得到每个所述区间梯度数据对应的特征参数；基于所述目标超参数对所述产品质量分析模型进行模型优化，得到目标产品质量分析模型；将每个所述区间梯度数据对应的特征参数输入所述目标产品质量分析模型进行数据相似度分析，确定数据相似度分析结果；通过所述数据相似度分析结果进行质量数据匹配，确定对应的目标质量数据，并基于所述目标质量数据生成对应的质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端。

2.根据权利要求1所述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法，其特征在于，所述对多个所述温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵，包括：

对多个所述温度监测数据进行数据格式转换，得到多个温度向量；

基于所述时间区间，通过线性插值算法对多个所述温度向量进行时间序列分析，得到时间序列数据；

通过所述时间序列数据对多个所述温度监测数据进行平滑处理，得到多个数据坐标点，并基于多个所述数据坐标点进行温度变化曲线构建，得到所述目标温度变化曲线；

对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到所述目标温度变化趋势矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法，其特征在于，所述对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到所述目标温度变化趋势矩阵，包括：

对所述目标温度变化曲线进行二阶导数计算，得到对应的二阶导数集合；

基于所述二阶导数集合对所述目标温度变化曲线进行温度变化率提取，得到所述目标温度变化曲线对应的温度变化率集合；

对所述温度变化率集合进行温度变化趋势拟合，得到对应的温度变化趋势指标；

对所述温度变化趋势指标进行数据标准化处理，得到标准化指标数据集；

对所述标准化指标数据集进行矩阵元素提取，得到对应的多个矩阵元素；

通过多个所述矩阵元素对所述温度变化趋势指标进行矩阵转换，得到所述目标温度变化趋势矩阵。

4.根据权利要求1所述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法，其特征在于，所述将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度，包括：

将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行单维数据转换，得到所述目标温度变化趋势矩阵对应的单维数据；

对所述单维数据进行序列数据提取，得到对应的单维序列数据；

对所述单维序列数据进行时间点数量分析，得到对应的目标时间点数量；

基于所述目标时间点数量，对所述单维序列数据进行特征提取，得到对应的单维特征向量；

获取所述电池组件的历史温度数据，并通过所述历史温度数据进行向量映射表构建，得到对应的目标向量映射表；

通过所述目标向量映射表对所述单维特征向量进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据；

通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。

5.根据权利要求4所述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法，其特征在于，所述通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度，包括：

基于所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行区域分割，得到多个目标子区域；

基于多个所述目标子区域对所述周期性温度预测数据进行数据划分，得到每个所述目标子区域对应的温度预测数据；

基于每个所述目标子区域对应的温度预测数据进行温度变化率计算，得到每个所述目标子区域对应的温度变化率；

通过每个所述目标子区域对应的温度变化率对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度。

6.根据权利要求1所述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法，其特征在于，所述将所述电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数，包括：

对所述电流变化数据进行异常值去除，得到待处理电流变化数据；

将所述待处理电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行矩阵转换，得到电流变化矩阵；

对所述电流变化矩阵进行偏差向量分析，确定所述电流变化矩阵对应的偏差向量；

基于所述偏差向量对所述电流变化矩阵进行变化节点分析，确定变化节点集合；

通过所述变化节点集合对所述电流变化数据进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数。

7.一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置，其特征在于，所述基于传感器数据和智能算法的产品质量监测装置包括：

监测模块，用于基于预设的时间区间，通过预置的温度传感器对目标电池的电池组件进行温度监测，得到所述时间区间内的多个温度监测数据；

构建模块，用于对多个所述温度监测数据进行温度变化曲线构建，得到目标温度变化曲线，并对所述目标温度变化曲线进行变化趋势分析，得到目标温度变化趋势矩阵；

预测模块，用于将所述目标温度变化趋势矩阵输入预置的季节性自回归移动平均模型进行周期性温度数据预测，得到周期性温度预测数据，并通过所述周期性温度预测数据对所述电池组件进行温度梯度分析，确定目标温度梯度；

通过模块，用于基于所述时间区间，通过预置的传感器对所述电池组件进行电流监测，得到所述时间区间内的电流变化数据；

分析模块，用于将所述电流变化数据输入预置的能量损耗模型进行能量损耗分析，得到所述电池组件对应的能量损耗系数；

分割模块，用于基于预设的梯度分割阈值，对所述目标温度梯度进行梯度分割，得到多个区间梯度数据；

计算模块，用于对所述能量损耗系数进行权重参数计算，确定所述能量损耗系数对应的权重数据，并通过所述权重数据对所述能量损耗系数进行加权处理，得到目标损耗系数；

传输模块，用于将所述目标损耗系数以及多个所述区间梯度数据输入预置的产品质量分析模型进行产品质量分析，得到质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端；具体包括：将所述目标损耗系数输入所述产品质量分析模型进行模型超参数分析，确定对应的目标超参数；将多个所述区间梯度数据输入所述产品质量分析模型进行特征提取，得到每个所述区间梯度数据对应的特征参数；基于所述目标超参数对所述产品质量分析模型进行模型优化，得到目标产品质量分析模型；将每个所述区间梯度数据对应的特征参数输入所述目标产品质量分析模型进行数据相似度分析，确定数据相似度分析结果；通过所述数据相似度分析结果进行质量数据匹配，确定对应的目标质量数据，并基于所述目标质量数据生成对应的质量分析结果，并将所述质量分析结果传输至预置的数据处理终端。

8.一种基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备，其特征在于，所述基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于传感器数据和智能算法的产品质量监测设备执行如权利要求1-6中任一项所述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于传感器数据和智能算法的产品质量监测方法。