CN118131079A - 一种兆声波电源软件控制方法及系统 - Google Patents
一种兆声波电源软件控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN118131079A CN118131079A CN202410544428.6A CN202410544428A CN118131079A CN 118131079 A CN118131079 A CN 118131079A CN 202410544428 A CN202410544428 A CN 202410544428A CN 118131079 A CN118131079 A CN 118131079A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency
- data
- power
- deviation
- megasonic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 24
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 37
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 24
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 20
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 238000009966 trimming Methods 0.000 claims description 9
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 9
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 238000007670 refining Methods 0.000 claims description 3
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000008713 feedback mechanism Effects 0.000 abstract description 3
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000010921 in-depth analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013105 post hoc analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002028 premature Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/40—Testing power supplies
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/0092—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof measuring current only
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/02—Arrangements for measuring frequency, e.g. pulse repetition rate; Arrangements for measuring period of current or voltage
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
- G06F18/2433—Single-class perspective, e.g. one-against-all classification; Novelty detection; Outlier detection
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明涉及电源控制管理技术领域,具体为一种兆声波电源软件控制方法及系统,包括以下步骤:收集兆声波设备的电源输入数据,包括电流强度、电源频率,对数据进行归类整理,生成电源输入概览。本发明中,通过对电流和频率的实时比较分析,精确识别偏离正常范围的数据点并计算偏差程度,增强的实时监控和反馈机制显著提升了电源调节的精确性与响应速度,量化评估电流频率偏差指标对设备性能的具体影响,允许系统不仅发现问题而且主动优化设备运行状态,减少能源消耗,延长设备寿命,细致的输出频率微调操作,使电源配置更加精确,增强了电源系统的适应性和可靠性,使得设备能在持续变化的工作环境中保持最佳运行状态,实现能效最大化与性能稳定。
Description
技术领域
本发明涉及电源控制管理技术领域,尤其涉及一种兆声波电源软件控制方法及系统。
背景技术
电源控制管理技术领域,专注于通过先进的软件工具和算法来监控、调节和优化电源的输出和性能。电源控制管理技术是保证电力系统稳定、高效和安全运行的关键技术,尤其是在需要精确控制电源输出以满足特定应用要求的场合,如大规模工业生产、精密仪器供电等场合。
其中,兆声波电源软件控制方法具体指的是利用软件对兆声波电源进行控制和管理的一种技术方法。兆声波指的是一种特定的声波技术,其电源需求特别,需要精确的电力调控来维持其功能和效率。此方法的目的是通过软件控制实现对兆声波电源性能的精细调节,以提高其运行效率和可靠性,同时减少能源消耗和延长设备寿命。
现有技术在监控和调节电源输出方面虽然具备基本功能,但通常缺少与实时反馈和自适应调节机制相结合的能力,尤其在需要极高精度控制的场景中,无法确保电源输出完全符合设备需求,在高要求的工业生产和精密仪器供电场景中容易导致电源输出与设备需求不匹配,引发效率低下和频繁维护问题。此外,性能评估往往依赖于事后分析而非集成的实时监控系统,限制了技术在应对快速变化环境下的应用灵活性和响应速度,增加了运维成本,并可能因响应延迟导致设备过早磨损或故障率提升。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种兆声波电源软件控制方法及系统。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:一种兆声波电源软件控制方法,包括以下步骤:
S1:收集兆声波设备的电源输入数据,包括电流强度、电源频率,对数据进行归类整理,生成电源输入概览;
S2:根据所述电源输入概览,对电流和频率的历史数据进行比较分析,识别偏离正常范围的电流和频率值,计算偏差程度,得到电流频率偏差指标;
S3:通过所述电流频率偏差指标,对兆声波设备的性能影响进行量化评估,调整频率补偿偏差,进行频率修正,并校准输出参数,生成校准后输出频率参数;
S4:采用所述校准后输出频率参数,进行输出频率的微调操作,进行电源输出配置的实时更新,得到微调后电源配置;
S5:基于所述微调后电源配置,重新校准兆声波设备,追踪调整效果,分析微调后电源配置的有效性,收集校准后的运行数据,获取电源校准记录;
S6:依据所述电源校准记录,细化调整电源输出参数,实时监控分析电源输出与兆声波设备性能的关系,优化最终参数设置,得到优化后电源性能数据。
作为本发明的进一步方案,所述电源输入概览包括电流强度日志、频率变化历史和电源稳定性指标,所述电流频率偏差指标包括最大偏差值、平均偏差率和偏差分布图,所述校准后输出频率参数包括调整后的频率设定值、频率稳定性评分和预期性能优化指数,所述微调后电源配置包括电流设置、更新的频率控制参数和预测的能效比,所述电源校准记录包括性能稳定性记录、能耗比较数据和故障率统计,所述优化后电源性能数据包括调整的输出效率、设备响应时间和能耗指标。
作为本发明的进一步方案,根据所述电源输入概览,对电流和频率的历史数据进行比较分析,识别偏离正常范围的电流和频率值,计算偏差程度,得到电流频率偏差指标的步骤为,
S201:基于所述电源输入概览,对电流和频率数据进行时间序列分析,提取数据点中超过预设阈值的记录,并标记为潜在异常,得到初步异常数据标记;
S202:基于所述初步异常数据标记,与历史数据进行对比分析,通过时间序列异常检测方法计算每个标记点与历史同期数据的偏离值,通过差异比对确定每个异常点的偏差程度,生成偏差详情分析表;
S203:利用所述偏差详情分析表,对所有标记的异常数据点进行汇总,计算总体偏差指标,定量表示电源输入的不稳定性,生成电流频率偏差指标。
作为本发明的进一步方案,所述时间序列异常检测方法,按照公式:
其中,为当前观察到的数据点的值,/>为历史同期数据的平均值,/>为历史同期数据的标准偏差,/>为当前数据点的时间戳,/>为历史数据的平均时间戳,/>为时间偏差调整系数,/>为数据点所在类别的方差,/>为类别方差调整系数,计算每个数据点的改进Z分数。
作为本发明的进一步方案,通过所述电流频率偏差指标,对兆声波设备的性能影响进行量化评估,调整频率补偿偏差,进行频率修正,并校准输出参数,生成校准后输出频率参数的步骤为,
S301:基于所述电流频率偏差指标,评估兆声波设备性能,计算偏离正常工作参数的程度,确定性能降低区间,识别影响最大的偏差数据点,生成性能偏差评估表;
S302:根据所述性能偏差评估表,分析所有数据点的频率偏差值,针对超出正常范围的频率值进行调整设定,确定补偿参数并进行频率调整,生成频率调整记录;
S303:利用所述频率调整记录,对兆声波设备的电源输出参数进行系统校准,调整输出电流和频率,直至电源输出频率达到预定标准,生成校准后输出频率参数。
作为本发明的进一步方案,采用所述校准后输出频率参数,进行输出频率的微调操作,进行电源输出配置的实时更新,得到微调后电源配置的步骤为,
S401:基于所述校准后输出频率参数,对电源输出进行实时频率偏差监测,比较当前设置与设备需求之间的差异,识别大偏差频率参数,捕获需要调整的频率和电流值,生成频率偏差诊断结果;
S402:根据所述频率偏差诊断结果,调整电源输出频率的控制器设置,通过逐步微调达到设备所需的准确频率值,确认调整适应性并测试稳定性,生成微调执行记录;
S403:基于所述微调执行记录,进行电源输出配置的实时更新,同步兆声波设备参数,检验兆声波设备的响应与电源输出的一致性,生成微调后电源配置。
作为本发明的进一步方案,所述实时频率偏差监测,按照公式:
其中,为改进后的频率偏差,/>为电源的实际输出频率,/>为设备需求的频率,/>为实际功率输出,/>为设备需求功率,/>为当前环境温度,/>为设备的最优运行温度,/>和/>为调整系数,/>为负载电压,/>为电压调整系数,计算改进的频率偏差。
作为本发明的进一步方案,基于所述微调后电源配置,重新校准兆声波设备,追踪调整效果,分析微调后电源配置的有效性,收集校准后的运行数据,获取电源校准记录的步骤为,
S501:基于所述微调后电源配置,进行兆声波设备的精确重新校准,调整电流和频率设置,匹配更新后的参数,生成精确校准记录;
S502:利用所述精确校准记录,追踪兆声波设备操作中的实时性能数据,分析数据监测校准的直接效果,比对校准前后的运行参数变化,生成性能追踪分析记录;
S503:根据所述性能追踪分析记录,评估微调后电源配置对设备性能的影响,收集并整理运行数据,进行效果验证和稳定性评估,生成电源校准记录。
一种兆声波电源软件控制系统,所述系统包括:
数据收集与初步处理模块通过电压和电流测量仪器收集兆声波设备的电源输入数据,检测数据中的异常值,剔除异常数据,按照设备工作时间和电源等级对剩余数据进行归类整理,生成电源输入概览;
异常标记分析模块基于所述电源输入概览,提取数据点中超过预设阈值的记录并进行标记,与历史数据进行对比分析,确定每个异常点的偏差程度,对所有标记的异常数据点进行汇总,计算总体偏差指标,生成电流频率偏差指标;
频率调整校准模块基于所述电流频率偏差指标,计算偏离正常工作参数的程度,分析所有数据点的频率偏差值,确定补偿参数并进行频率调整,并对兆声波设备的电源输出参数进行系统校准,生成校准后输出频率参数;
实时更新控制模块基于所述校准后输出频率参数,比较当前设置与设备需求之间的差异,调整电源输出频率的控制器设置,进行电源输出配置的实时更新,同步兆声波设备参数,生成微调后电源配置;
精确校准跟踪模块基于所述微调后电源配置,进行兆声波设备的精确重新校准,匹配更新后的参数,追踪兆声波设备操作中的实时性能数据,比对校准前后的运行参数变化,生成性能追踪分析记录;
效果验证评估模块根据所述性能追踪分析记录,评估微调后电源配置对设备性能的影响,进行效果验证和稳定性评估,并对电源输出参数进行分析,识别与兆声波设备性能不匹配的参数,生成调整需求分析记录;
参数优化整理模块根据所述调整需求分析记录,准确调整电源输出参数,监测电源输出与兆声波设备的性能关系,进行参数优化,收集整理数据,生成优化后电源性能数据。
与现有技术相比,本发明的优点和积极效果在于:
本发明中,通过对电流和频率的实时比较分析,精确识别偏离正常范围的数据点并计算偏差程度,增强的实时监控和反馈机制显著提升了电源调节的精确性与响应速度,量化评估电流频率偏差指标对设备性能的具体影响,允许系统不仅发现问题而且主动优化设备运行状态,减少能源消耗,延长设备寿命,细致的输出频率微调操作,使电源配置更加精确,增强了电源系统的适应性和可靠性,同时提升了设备的总体效率,使得设备能在持续变化的工作环境中保持最佳运行状态,实现能效最大化与性能稳定。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图;
图2为本发明的S1细化流程图;
图3为本发明的S2细化流程图;
图4为本发明的S3细化流程图;
图5为本发明的S4细化流程图;
图6为本发明的S5细化流程图;
图7为本发明的S6细化流程图;
图8为本发明的系统流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详情说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
请参阅图1,本发明提供一种技术方案:一种兆声波电源软件控制方法,包括以下步骤:
S1:收集兆声波设备的电源输入数据,包括电流强度、电源频率,通过电压和电流测量仪器记录输入参数,对数据进行归类整理,生成电源输入概览;
S2:根据电源输入概览,对电流和频率的历史数据进行比较分析,识别偏离正常范围的电流和频率值,计算偏差程度,得到电流频率偏差指标;
S3:通过电流频率偏差指标,对兆声波设备的性能影响进行量化评估,调整频率补偿偏差,进行频率修正,并校准输出参数,生成校准后输出频率参数;
S4:采用校准后输出频率参数,进行输出频率的微调操作,保证电源输出与设备需求匹配,进行电源输出配置的实时更新,得到微调后电源配置;
S5:基于微调后电源配置,重新校准兆声波设备,追踪调整效果,分析微调后电源配置的有效性,收集校准后的运行数据,获取电源校准记录;
S6:依据电源校准记录,细化调整电源输出参数,实时监控分析电源输出与兆声波设备性能的关系,优化最终参数设置,得到优化后电源性能数据。
电源输入概览包括电流强度日志、频率变化历史和电源稳定性指标,电流频率偏差指标包括最大偏差值、平均偏差率和偏差分布图,校准后输出频率参数包括调整后的频率设定值、频率稳定性评分和预期性能优化指数,微调后电源配置包括电流设置、更新的频率控制参数和预测的能效比,电源校准记录包括性能稳定性记录、能耗比较数据和故障率统计,优化后电源性能数据包括调整的输出效率、设备响应时间和能耗指标。
请参阅图2,S1的具体步骤为:
S101:使用电压和电流测量仪器对兆声波设备的电源进行实时监控,记录电流强度和电源频率,根据时间戳和测量值生成电流和频率数据表,得到电流频率记录;
使用电压和电流测量仪器对兆声波设备的电源进行实时监控,记录电流强度和电源频率。具体地,设定数据采集频率为每秒钟一次,将每次采集到的电流值和频率值/>与时间戳/>关联,记录在数据表中。为了确保数据的准确性,每十分钟进行一次数据的完整性检查,即检查数据表中的记录是否连续且无缺失,若发现数据缺失,即时启动备用传感器继续记录,同时对原有数据进行标记,确保得到电流频率记录是完整目可靠的。
S102:根据电流频率记录,检测数据中的异常值,利用预设的电流和频率阈值识别超范围数值,对超范围数值进行标记并提取,形成异常数据清单;
根据电流频率记录,检测数据中的异常值。首先,设定正常工作状态下的电流阈值和/>,频率阈值/>和/>。对每个时间点的测量值进行检查,如果/>或/>,或者/>或/>,则将该数据点标记为超范围。将所有超范围的数据点集合,形成一个异常数据清单,其中每个条目详细记录了超出阈值的时间戳、电流值和频率值,详细记录有助于后续的分析和问题定位。
S103:根据异常数据清单,从电流和频率数据表中剔除异常数据,按照设备工作时间和电源等级对剩余数据进行归类整理,生成电源输入概览;
根据异常数据清单,从电流和频率数据表中剔除异常数据。使用SQL查询从原始数据表中删除标记为超范围的记录,保证处理后的数据表只包含正常范围内的数据。然后按照设备工作时间和电源等级/>对数据进行归类整理。例如,使用SQL分组功能,按设备每小时工作记录归类,每个等级的电源单独存储,形成不同类别的数据视图。通过这种方式,生成一个电源输入概览报告,该报告不仅列出每个时间段内设备的平均电流和频率,还能反映电源的稳定性和设备的电源需求情况,确保了数据的易于管理和进一步分析的便利性。
请参阅图3,S2的具体步骤为:
S201:基于电源输入概览,对电流和频率数据进行时间序列分析,提取数据点中超过预设阈值的记录,并标记为潜在异常,得到初步异常数据标记;
基于电源输入概览,对电流和频率数据进行时间序列分析。首先,设置异常检测的电流阈值为和频率阈值为/>,从电源输入概览中提取每个时间点的电流和频率数据。对每个数据点进行检查,如果/>或/>超过各自的阈值,则将这些点标记为潜在异常。这一过程不仅涉及阈值比较,还包括对连续超阈值情况的识别,如果连续三次记录均超阈值,则认为是显著异常。通过这种方法,生成一个包含时间戳和异常值的初步异常数据标记列表,为后续分析提供基础数据。
S202:基于初步异常数据标记,与历史数据进行对比分析,通过时间序列异常检测方法计算每个标记点与历史同期数据的偏离值,通过差异比对确定每个异常点的偏差程度,生成偏差详情分析表;
时间序列异常检测方法按照公式:
其中,为当前观察到的数据点的值,/>为历史同期数据的平均值,/>为历史同期数据的标准偏差,/>为当前数据点的时间戳,/>为历史数据的平均时间戳,/>为时间偏差调整系数,/>为数据点所在类别的方差,/>为类别方差调整系数,计算每个数据点的改进Z分数,以更准确地反映每个异常点的偏差程度。
执行过程如下:
首先,计算每个数据点的原始Z分数,接着引入时间偏差调整,考虑到数据可能随时间有不同的表现形式,引入时间偏差调整系数,根据历史数据中时间与偏差的相关性分析得出的,将当前数据点的时间戳/>与历史平均时间戳/>的差值乘以/>加到原始偏差值中,同时,为了解决不同类别数据的内在差异,添加类别方差调整,通过分析同类数据的方差/>,使用调整系数/>来修正标准偏差,这个系数是通过历史数据的稳定性和波动性来确定的,通过这种方法,计算得到的Z分数更具体化和精准化,从而更准确地反映异常程度。
S203:利用偏差详情分析表,对所有标记的异常数据点进行汇总,计算总体偏差指标,定量表示电源输入的不稳定性,生成电流频率偏差指标;
利用偏差详情分析表,对所有标记的异常数据点进行汇总。计算总体偏差指标,这个指标由所有标记点的调整后Z分数的平均值来表示,提供一个量化的指标以评估电源输入的总体稳定性。此过程不仅包括求和与平均计算,还需要考虑异常数据点的分布特性和频率,确保偏差指标能够有效反映电流和频率的整体稳定性。生成的电流频率偏差指标报告将详细列出不同时间段和电源等级下的偏差情况,为设备维护和电源管理提供决策支持。
请参阅图4,S3的具体步骤为:
S301:基于电流频率偏差指标,评估兆声波设备性能,计算偏离正常工作参数的程度,确定性能降低区间,识别影响最大的偏差数据点,生成性能偏差评估表;
基于电流频率偏差指标,评估兆声波设备性能。首先,设定正常工作参数的电流范围为1.0A至4.5A,频率为50Hz至60Hz。对于偏差指标表中的每个数据点,计算其电流和频率与正常范围的偏离程度。使用公式,其中/>是观测到的参数值,而/>是参数的正常范围中位值。为每个偏差数据点分配一个综合偏离得分,该得分是电流和频率偏离度的加权平均,权重分别为0.6和0.4。对得分进行排序,从而确定影响性能最大的偏差数据点。将这些信息整合,生成性能偏差评估表,该表详细列出每个数据点的电流和频率值、偏离得分及其对设备性能的具体影响。
S302:根据性能偏差评估表,分析所有数据点的频率偏差值,针对超出正常范围的频率值进行调整设定,确定补偿参数并进行频率调整,生成频率调整记录;
根据性能偏差评估表,分析所有数据点的频率偏差值。针对每个超出正常范围的频率值,计算必要的调整量/>,以使频率回归至正常范围内。设定调整公式为,其中/>是频率的正常中心值55Hz。对每个需要调整的数据点应用此公式,计算其补偿参数并执行频率调整。记录每次调整的数据点原始频率、调整后频率、调整量和时间戳。步骤完成后,生成频率调整记录,详细记录每次调整的前后状态,以便追踪调整效果和维护历史记录。
S303:利用频率调整记录,对兆声波设备的电源输出参数进行系统校准,调整输出电流和频率,直至电源输出频率达到预定标准,生成校准后输出频率参数;
利用频率调整记录,对兆声波设备的电源输出参数进行系统校准。通过接口与设备控制系统交互,对每个标记需调整的输出频率应用计算出的补偿参数/>。监控调整过程,确保每次调整后的输出频率逐步接近预定标净55Hz,并通过反馈机制微调调整参数。重复此过程,直至所有调整后的频率值稳定在预定范围内。最后,生成校准后的输出频率参数报告,该报告包括调整前后的频率值、调整次数及每次调整的效果,为设备的可靠运行和未来维护提供参考数据。
请参阅图5,S4的具体步骤为:
S401:基于校准后输出频率参数,对电源输出进行实时频率偏差监测,比较当前设置与设备需求之间的差异,识别大偏差频率参数,捕获需要调整的频率和电流值,生成频率偏差诊断结果;
实时频率偏差监测,按照公式:
其中,为改进后的频率偏差,/>为电源的实际输出频率,/>为设备需求的频率,/>为实际功率输出,/>为设备需求功率,/>为当前环境温度,/>为设备的最优运行温度,/>和/>为调整系数,分别用于权衡功率和温度对频率偏差的影响,为负载电压,/>为电压调整系数,计算改进的频率偏差,以更准确地反映电源输出的实际情况。
执行过程如下:
首先,计算原始频率偏差,接着加入实际功率与所需功率之间的差值,通过系数来调整其对总频率偏差的贡献,此外,加入环境温度对设备运行效率的影响,通过温度差和系数/>进行调整,考虑负载电压的变化对偏差的影响,引入/>和电压调整系数/>进行标准化处理,确保频率偏差的计算既考虑了功率和温度的实时变化,也考虑了电压波动对系统性能的影响,通过这种方法,计算得到的频率偏差更加精确,能够有效地指导电源的调整和管理。
S402:根据频率偏差诊断结果,调整电源输出频率的控制器设置,通过逐步微调达到设备所需的准确频率值,确认调整适应性并测试稳定性,生成微调执行记录;
根据频率偏差诊断结果,调整电源输出频率的控制器设置。分析诊断结果中识别的大偏差频率参数,对电源输出控制器进行微调。设置调整步长和方向,确保每次调整后的频率更接近设备所需的频率。进行连续的调整,每次调整后测量和记录调整后的输出频率,直到达到所需的准确频率值。这个过程中,还需确认调整的适应性和稳定性,通过短时运行测试和系统反馈,确保调整后的频率不仅匹配设备需求,而且保持稳定。将每次微调的参数、结果和测试反馈整理成微调执行记录,以便持续监控和后续分析。
S403:基于微调执行记录,进行电源输出配置的实时更新,同步兆声波设备参数,检验兆声波设备的响应与电源输出的一致性,生成微调后电源配置;
基于微调执行记录,进行电源输出配置的实时更新。同步更新兆声波设备的相关参数,确保设备配置与新的电源输出设置匹配,将调整后的电源输出参数如频率和电流值反馈到设备的控制模块,进行参数同步和优化配置。同时,实施一系列响应测试,检验兆声波设备对调整后电源输出的反应速度和一致性,确认设备性能和输出配置的匹配度。生成微调后的电源配置记录,详细说明调整过程中的每一步,包括参数调整的细节、设备响应的评估和优化后的配置状态,为确保设备最佳性能提供了详实的数据支持。
请参阅图6,S5的具体步骤为:
S501:基于微调后电源配置,进行兆声波设备的精确重新校准,调整电流和频率设置,匹配更新后的参数,生成精确校准记录;
基于微调后电源配置,进行兆声波设备的精确重新校准。首先,从微调执行记录中提取调整后的电源输出参数,包括电流和频率的最终设定值。利用参数设置,对设备的电流和频率控制系统进行细节调整,确保每项参数严格匹配更新后的配置。在调整过程中,实时监测电流和频率的输出值,对比目标设定值,确保调整精度高达99.9%。每一次成功的调整操作后,记录详细的调整数据,包括调整前后的参数值、调整日期和时间以及操作人员信息,生成精确校准记录,不仅证明了校准的精确性,也为设备的长期稳定运行提供了数据支持。
S502:利用精确校准记录,追踪兆声波设备操作中的实时性能数据,分析数据监测校准的直接效果,比对校准前后的运行参数变化,生成性能追踪分析记录;
利用精确校准记录,追踪兆声波设备操作中的实时性能数据。通过集成的数据监控系统,收集设备运行中的实时数据,特别关注经过校准调整的电流和频率参数。对比校准前后的数据,专注于识别和分析这些参数变化对设备性能的直接影响。使用数据分析工具,计算参数变化前后的性能指标差异,如输出效率、信号稳定性和能耗等。将分析结果整理成性能追踪分析记录,详细记录每次数据监测的时间点、监测值、参数变化及其对性能的影响,为设备性能的优化提供了准确的量化依据。
S503:根据性能追踪分析记录,评估微调后电源配置对设备性能的影响,收集并整理运行数据,进行效果验证和稳定性评估,生成电源校准记录;
根据性能追踪分析记录,评估微调后电源配置对设备性能的影响。从记录中收集设备运行的相关数据,包括电源输出参数调整后的稳定性、设备响应时间以及工作效率等关键性能指标。通过对数据的深入分析,评估微调和校准措施的有效性。具体操作包括比对调整前后的性能数据,使用统计方法分析数据的变异性和改进幅度。基于分析结果,生成电源校准记录,其中详细记录了校准过程中的每一步骤、实际效果和设备性能的稳定性评估,为未来的设备维护和升级提供了科学依据。
请参阅图7,S6的具体步骤为:
S601:基于电源校准记录,对电源输出参数进行分析,识别与兆声波设备性能不匹配的参数,调整电流和频率设置匹配设备要求,生成调整需求分析记录;
基于电源校准记录,对电源输出参数进行分析。首先,详细检查记录中的电流和频率设置数据,对比兆声波设备的性能要求标准。分析数据中任何显著偏离设备规格要求的参数,如电流过高或频率不稳定等。通过分析,识别出与设备性能不匹配的具体参数,评估偏差对设备运行的潜在影响。基于分析结果,计划必要的调整策略,包括调整电流强度至理想操作范围内,以及校准频率以匹配设备最佳运行状态。将调整需求和理由详细记录在调整需求分析记录中,确保每项调整都有确凿的数据支持和明确的目标。
S602:根据调整需求分析记录,准确调整电源输出参数,监控调整过程中的反馈数据,生成参数调整执行记录;
根据调整需求分析记录,准确调整电源输出参数。设定新的电流和频率目标参数,利用自动控制系统对电源进行精准调整。在调整过程中,实时监控反馈数据,包括调整前后的电流读数和频率波动数据,确保调整过程中各参数稳定且符合预设目标。调整过程中,重点监控电流和频率的即时反应,以及设备的运行状态,确保无不期望的变动发生。所有调整操作和结果的详细信息,包括调整前后参数的对比、调整时间点及操作人员等,都将记录在参数调整执行记录中,将作为后续审查和评估的依据,帮助分析调整的有效性和精确性。
S603:基于参数调整执行记录,监测电源输出与兆声波设备的性能关系,综合分析调整后的数据,进行参数优化,最大化设备效率和稳定性,收集并整理数据,生成优化后电源性能数据;
基于参数调整执行记录,监测电源输出与兆声波设备的性能关系。通过持续收集调整后的电源输出数据和设备运行效率数据,综合分析这些信息,评估调整措施对设备性能的具体影响。重点关注调整后电源稳定性的改进和设备运行效率的提升。采用数据分析技术,如回归分析和变异系数计算,评估参数优化的效果,确定进一步提升设备性能和稳定性的可能策略。整理分析后的数据,生成优化后电源性能数据报告,详细描述了优化过程、实施效果及未来改进建议,为设备运维团队提供了操作和维护的数据支持。
请参阅图8,一种兆声波电源软件控制系统,系统包括:
数据收集与初步处理模块通过电压和电流测量仪器收集兆声波设备的电源输入数据,检测数据中的异常值,剔除异常数据,按照设备工作时间和电源等级对剩余数据进行归类整理,生成电源输入概览;
异常标记分析模块基于电源输入概览,提取数据点中超过预设阈值的记录并进行标记,与历史数据进行对比分析,确定每个异常点的偏差程度,对所有标记的异常数据点进行汇总,计算总体偏差指标,生成电流频率偏差指标;
频率调整校准模块基于电流频率偏差指标,计算偏离正常工作参数的程度,分析所有数据点的频率偏差值,确定补偿参数并进行频率调整,并对兆声波设备的电源输出参数进行系统校准,生成校准后输出频率参数;
实时更新控制模块基于校准后输出频率参数,比较当前设置与设备需求之间的差异,调整电源输出频率的控制器设置,进行电源输出配置的实时更新,同步兆声波设备参数,生成微调后电源配置;
精确校准跟踪模块基于微调后电源配置,进行兆声波设备的精确重新校准,匹配更新后的参数,追踪兆声波设备操作中的实时性能数据,比对校准前后的运行参数变化,生成性能追踪分析记录;
效果验证评估模块根据性能追踪分析记录,评估微调后电源配置对设备性能的影响,进行效果验证和稳定性评估,并对电源输出参数进行分析,识别与兆声波设备性能不匹配的参数,生成调整需求分析记录;
参数优化整理模块根据调整需求分析记录,准确调整电源输出参数,监测电源输出与兆声波设备的性能关系,进行参数优化,收集整理数据,生成优化后电源性能数据。
以上,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作其他形式的限制,任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域,但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型,仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (9)
1.一种兆声波电源软件控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
收集兆声波设备的电源输入数据,包括电流强度、电源频率,对数据进行归类整理,生成电源输入概览;
根据所述电源输入概览,对电流和频率的历史数据进行比较分析,识别偏离正常范围的电流和频率值,计算偏差程度,得到电流频率偏差指标;
通过所述电流频率偏差指标,对兆声波设备的性能影响进行量化评估,调整频率补偿偏差,进行频率修正,并校准输出参数,生成校准后输出频率参数;
采用所述校准后输出频率参数,进行输出频率的微调操作,进行电源输出配置的实时更新,得到微调后电源配置;
基于所述微调后电源配置,重新校准兆声波设备,追踪调整效果,分析微调后电源配置的有效性,收集校准后的运行数据,获取电源校准记录;
依据所述电源校准记录,细化调整电源输出参数,实时监控分析电源输出与兆声波设备性能的关系,优化最终参数设置,得到优化后电源性能数据。
2.根据权利要求1所述的兆声波电源软件控制方法,其特征在于,所述电源输入概览包括电流强度日志、频率变化历史和电源稳定性指标,所述电流频率偏差指标包括最大偏差值、平均偏差率和偏差分布图,所述校准后输出频率参数包括调整后的频率设定值、频率稳定性评分和预期性能优化指数,所述微调后电源配置包括电流设置、更新的频率控制参数和预测的能效比,所述电源校准记录包括性能稳定性记录、能耗比较数据和故障率统计,所述优化后电源性能数据包括调整的输出效率、设备响应时间和能耗指标。
3.根据权利要求1所述的兆声波电源软件控制方法,其特征在于,根据所述电源输入概览,对电流和频率的历史数据进行比较分析,识别偏离正常范围的电流和频率值,计算偏差程度,得到电流频率偏差指标的步骤为,
基于所述电源输入概览,对电流和频率数据进行时间序列分析,提取数据点中超过预设阈值的记录,并标记为潜在异常,得到初步异常数据标记;
基于所述初步异常数据标记,与历史数据进行对比分析,通过时间序列异常检测方法计算每个标记点与历史同期数据的偏离值,通过差异比对确定每个异常点的偏差程度,生成偏差详情分析表;
利用所述偏差详情分析表,对所有标记的异常数据点进行汇总,计算总体偏差指标,定量表示电源输入的不稳定性,生成电流频率偏差指标。
4.根据权利要求3所述的兆声波电源软件控制方法,其特征在于,所述时间序列异常检测方法,按照公式:
;
其中,为当前监控到的数据点的值,/>为历史同期数据的平均值,/>为历史同期数据的标准偏差,/>为当前数据点的时间戳,/>为历史数据的平均时间戳,/>为时间偏差调整系数,/>为数据点所在类别的方差,/>为类别方差调整系数,计算每个数据点的改进Z分数。
5.根据权利要求1所述的兆声波电源软件控制方法,其特征在于,通过所述电流频率偏差指标,对兆声波设备的性能影响进行量化评估,调整频率补偿偏差,进行频率修正,并校准输出参数,生成校准后输出频率参数的步骤为,
基于所述电流频率偏差指标,评估兆声波设备性能,计算偏离正常工作参数的程度,确定性能降低区间,识别影响最大的偏差数据点,生成性能偏差评估表;
根据所述性能偏差评估表,分析所有数据点的频率偏差值,针对超出正常范围的频率值进行调整设定,确定补偿参数并进行频率调整,生成频率调整记录;
利用所述频率调整记录,对兆声波设备的电源输出参数进行系统校准,调整输出电流和频率,直至电源输出频率达到预定标准,生成校准后输出频率参数。
6.根据权利要求1所述的兆声波电源软件控制方法,其特征在于,采用所述校准后输出频率参数,进行输出频率的微调操作,进行电源输出配置的实时更新,得到微调后电源配置的步骤为,
基于所述校准后输出频率参数,对电源输出进行实时频率偏差监测,比较当前设置与设备需求之间的差异,识别大偏差频率参数,捕获需要调整的频率和电流值,生成频率偏差诊断结果;
根据所述频率偏差诊断结果,调整电源输出频率的控制器设置,通过逐步微调达到设备所需的准确频率值,确认调整适应性并测试稳定性,生成微调执行记录;
基于所述微调执行记录,进行电源输出配置的实时更新,同步兆声波设备参数,检验兆声波设备的响应与电源输出的一致性,生成微调后电源配置。
7.根据权利要求6所述的兆声波电源软件控制方法,其特征在于,所述实时频率偏差监测,按照公式:
;
其中,为改进后的频率偏差,/>为电源的实际输出频率,/>为设备需求的频率,/>为实际功率输出,/>为设备需求功率,/>为当前环境温度,/>为设备的最优运行温度,/>和/>为调整系数,/>为负载电压,/>为电压调整系数,计算改进的频率偏差。
8.根据权利要求1所述的兆声波电源软件控制方法,其特征在于,基于所述微调后电源配置,重新校准兆声波设备,追踪调整效果,分析微调后电源配置的有效性,收集校准后的运行数据,获取电源校准记录的步骤为,
基于所述微调后电源配置,进行兆声波设备的精确重新校准,调整电流和频率设置,匹配更新后的参数,生成精确校准记录;
利用所述精确校准记录,追踪兆声波设备操作中的实时性能数据,分析数据监测校准的直接效果,比对校准前后的运行参数变化,生成性能追踪分析记录;
根据所述性能追踪分析记录,评估微调后电源配置对设备性能的影响,收集并整理运行数据,进行效果验证和稳定性评估,生成电源校准记录。
9.一种兆声波电源软件控制系统,其特征在于,根据权利要求1-8任一项所述的兆声波电源软件控制方法,所述系统包括:
数据收集与初步处理模块通过电压和电流测量仪器收集兆声波设备的电源输入数据,检测数据中的异常值,剔除异常数据,按照设备工作时间和电源等级对剩余数据进行归类整理,生成电源输入概览;
异常标记分析模块基于所述电源输入概览,提取数据点中超过预设阈值的记录并进行标记,与历史数据进行对比分析,确定每个异常点的偏差程度,对所有标记的异常数据点进行汇总,计算总体偏差指标,生成电流频率偏差指标;
频率调整校准模块基于所述电流频率偏差指标,计算偏离正常工作参数的程度,分析所有数据点的频率偏差值,确定补偿参数并进行频率调整,并对兆声波设备的电源输出参数进行系统校准,生成校准后输出频率参数;
实时更新控制模块基于所述校准后输出频率参数,比较当前设置与设备需求之间的差异,调整电源输出频率的控制器设置,进行电源输出配置的实时更新,同步兆声波设备参数,生成微调后电源配置;
精确校准跟踪模块基于所述微调后电源配置,进行兆声波设备的精确重新校准,匹配更新后的参数,追踪兆声波设备操作中的实时性能数据,比对校准前后的运行参数变化,生成性能追踪分析记录;
效果验证评估模块根据所述性能追踪分析记录,评估微调后电源配置对设备性能的影响,进行效果验证和稳定性评估,并对电源输出参数进行分析,识别与兆声波设备性能不匹配的参数,生成调整需求分析记录;
参数优化整理模块根据所述调整需求分析记录,准确调整电源输出参数,监测电源输出与兆声波设备的性能关系,进行参数优化,收集整理数据,生成优化后电源性能数据。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410544428.6A CN118131079B (zh) | 2024-05-06 | 2024-05-06 | 一种兆声波电源软件控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410544428.6A CN118131079B (zh) | 2024-05-06 | 2024-05-06 | 一种兆声波电源软件控制方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN118131079A true CN118131079A (zh) | 2024-06-04 |
CN118131079B CN118131079B (zh) | 2024-07-30 |
Family
ID=91233903
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410544428.6A Active CN118131079B (zh) | 2024-05-06 | 2024-05-06 | 一种兆声波电源软件控制方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN118131079B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118399910A (zh) * | 2024-06-24 | 2024-07-26 | 深圳市君威科技有限公司 | 微波放大器设备的自动功率控制方法 |
CN118485351A (zh) * | 2024-07-08 | 2024-08-13 | 南通苏禾车灯配件有限公司 | 基于多源数据的异形工件质量管理系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170061823A (ko) * | 2015-11-27 | 2017-06-07 | 경남대학교 산학협력단 | 3상 영구자석 동기전동기의 운전 성능 개선을 위한 전류측정오차 저감방법 |
CN111106751A (zh) * | 2018-10-26 | 2020-05-05 | 广州市江珂新能源有限公司 | 一种基于llc的数字化并联式大功率电动汽车充电电源系统 |
CN117638935A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-03-01 | 苏州世扬电气设备有限公司 | 一种高低压配电柜电能质量检测优化方法 |
-
2024
- 2024-05-06 CN CN202410544428.6A patent/CN118131079B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170061823A (ko) * | 2015-11-27 | 2017-06-07 | 경남대학교 산학협력단 | 3상 영구자석 동기전동기의 운전 성능 개선을 위한 전류측정오차 저감방법 |
CN111106751A (zh) * | 2018-10-26 | 2020-05-05 | 广州市江珂新能源有限公司 | 一种基于llc的数字化并联式大功率电动汽车充电电源系统 |
CN117638935A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-03-01 | 苏州世扬电气设备有限公司 | 一种高低压配电柜电能质量检测优化方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
吴佳玮: "面向电辅助制造的大电流脉冲电源建模与设计", ELECTRIC DRIVE, 31 May 2024 (2024-05-31) * |
罗姆半导体社区: "开关电源必知道的峰值电流控制技术原理!", Retrieved from the Internet <URL:https://rohm.eefocus.com> * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118399910A (zh) * | 2024-06-24 | 2024-07-26 | 深圳市君威科技有限公司 | 微波放大器设备的自动功率控制方法 |
CN118485351A (zh) * | 2024-07-08 | 2024-08-13 | 南通苏禾车灯配件有限公司 | 基于多源数据的异形工件质量管理系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN118131079B (zh) | 2024-07-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN118131079B (zh) | 一种兆声波电源软件控制方法及系统 | |
CN102543792B (zh) | 用于超声波键合的方法和设备 | |
CN117008479B (zh) | 基于生物质气化炉的负碳排放优化控制方法及系统 | |
CN109741927B (zh) | 微型变压器生产线的设备故障和潜在不良品智能预测系统 | |
CN117314244B (zh) | 一种基于数据分析的工艺流程数据监管系统及方法 | |
CN116028887B (zh) | 一种连续性工业生产数据的分析方法 | |
CN117520963B (zh) | 一种基于输出功率实时监控的功放保护方法及系统 | |
CN117808456B (zh) | 一种基于智慧运营管理的设备故障预警方法及装置 | |
CN111352408A (zh) | 一种基于证据k近邻的多工况流程工业过程故障检测方法 | |
CN118485311B (zh) | 基于云的数控设备管理系统及方法 | |
CN117391391A (zh) | 一种基于碳排放双控的低碳用能优化系统及方法 | |
CN117871771B (zh) | 一种基于大数据的燃气能源监测方法 | |
CN116880601A (zh) | 熔融态黄磷恒温输送控制系统 | |
CN118245917B (zh) | 一种伺服逆变器的故障检测方法及系统 | |
CN117969774B (zh) | 一种自动化燕窝检测与分级系统 | |
CN117870034B (zh) | 洁净室环境参数的控制方法、装置及系统 | |
CN118538390B (zh) | 手术室麻醉设备监控系统 | |
CN118504930B (zh) | 脱碳电控实时数据分析系统 | |
CN117554661B (zh) | 一种射频芯片测试误差补偿方法 | |
CN118656037B (zh) | 一种基于大数据的生物医学存储系统及其方法 | |
CN118868239A (zh) | 虚拟同步自适应并网控制策略 | |
CN118710252A (zh) | 基于外场数据的复杂系统维修性指标评估方法 | |
CN117808499A (zh) | 一种基于大数据的工程造价管理方法及系统 | |
CN118779743A (zh) | 基于小样本训练模型预测辐射监测站设备故障方法及系统 | |
CN117389220A (zh) | 一种生物质燃料的生产质量控制方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |