一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，属于本发明专利技术涉及显示器故障诊断技术领域，通过在公交车上设置检测设备，实时检测影响显示器屏幕抖动的外界环境参数，并实时采集显示器的显示画面，进而识别显示器屏幕是否存在抖动故障，若识别到显示器屏幕存在抖动故障，则根据抖动故障时间点从检测的上述参数中提取出抖动故障时间点对应的预测故障参数，进而据此智能诊断出显示器屏幕抖动的故障原因，实现了以外界环境为优先诊断出发点的公交车上显示器屏幕抖动故障的智能诊断，该种诊断方式大大降低了诊断成本，在一定程度上提高了诊断效率，避免了无效诊断的发生，有利于提高诊断效果，且最大程度保障了显示器的完好性。示器的完好性。示器的完好性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统


[0001]本专利技术涉及显示器故障诊断
，特别涉及公交车内显示器故障诊断技术，具体而言，是一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统。

技术介绍

[0002]由于液晶显示器具有重量轻，体积小，功耗低，超薄等诸多其他显示器无法比拟的优点，已被广泛应用于需要进行信息传播展示的场所，比如公交车上，当前公交车大多设置液晶显示器用于进行线路信息展示、播放公益广告、发布紧急通知等，提高了乘客的乘坐体验感。
[0003]但液晶显示器属于电子设备，其在运行过程中不可避免地会存在一些显示故障，例如屏幕抖动，其一方面会降低乘客的观看体验感，另一方面长时间观看存在抖动的屏幕也会影响乘客的视力健康，因此对公交车上的液晶显示器进行屏幕抖动故障诊断就显得尤为重要。
[0004]然而目前在公交车上液晶显示器出现屏幕抖动故障时采取的诊断方式都是第一时间对显示器本身进行检查，忽略了外界环境也可能引起显示器屏幕抖动，比如公交车运行振动频率过高、显示器安装区域的静电干扰、显示器信息传输不稳定等，假设显示器屏幕抖动故障是由外界环境引起的，此时如果第一时间对显示器自身进行检查就可能造成无效诊断，延长了显示器的故障诊断时长，同时由于显示器自身检查需要诊断人员对显示器具有一定的专业性了解，必要时需要进行拆机，很容易造成显示器损坏，导致诊断成本较高。
[0005]综上所述，在显示器出现屏幕抖动故障时首选对显示器自身进行检查不仅提高了诊断成本，降低了诊断效率，还可能造成无效诊断，难以满足显示器屏幕抖动故障的智能实用性诊断需求。

技术实现思路

[0006]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，包括：检测设备设置模块，用于在公交车上设置检测设备。
[0007]公交车行驶振动频率实时检测模块，用于由检测设备中的振动传感器实时检测公交车行驶振动频率。
[0008]显示器安装区域静电电压实时检测模块，用于由检测设备中的静电测试仪实时检测显示器安装区域静电电压。
[0009]显示器输电线信号传输参数实时检测模块，用于由检测设备中的功率测试仪实时检测显示器的输入功率和输出功率。
[0010]显示器输电线放置位置实时检测模块，用于由检测设备中的高清摄像头对显示器输电线的铺设位置进行图像采集。
[0011]显示器屏幕抖动故障识别模块，用于在公交车的车顶上设置监控摄像仪，由其实时采集显示器的显示画面，并据此识别显示器屏幕是否存在抖动故障，若识别显示器屏幕
存在抖动故障，则记录抖动故障时间点。
[0012]分析数据库，用于存储显示器屏幕对应的正常刷新频率，存储显示器屏幕正常显示下允许的外界环境振动频率，存储显示器屏幕正常显示状态下允许的静电干扰度，存储显示器正常显示状态下的标准传输信号稳定度，并存储各种铺设走线长度对应的参考铺设走线位置符合度。
[0013]显示器屏幕抖动故障智能诊断模块，用于基于抖动故障时间点提取抖动故障时间点对应的预测故障参数，并根据预测故障参数智能诊断出显示器屏幕抖动的故障原因。
[0014]在进一步的技术方案中，所述检测设备包括振动传感器、静电测试仪、功率测试仪和高清摄像头，其中振动传感器设置在公交车内，静电测试仪设置在显示器的安装区域，功率测试仪分别连接在显示器输电线的输入端和输出端，高清摄像头用于设置在显示器输电线的铺设区域。
[0015]在进一步的技术方案中，所述识别显示器屏幕是否存在抖动故障对应的识别方法为：从显示器的显示画面中提取刷新频率，并将其与分析数据库中存储的显示器屏幕对应的正常刷新频率进行对比，若提取的刷新频率小于显示器屏幕对应的正常刷新频率，则识别显示器屏幕存在抖动故障。
[0016]在进一步的技术方案中，所述预测故障参数包括公交车行驶振动频率、显示器安装区域静电电压、显示器传输信号电平和显示器输电线铺设走线图。
[0017]在进一步的技术方案中，所述基于抖动故障时间点提取抖动故障时间点对应的预测故障参数具体提取步骤如下：（1）、根据抖动故障时间点分别从实时检测的公交车行驶振动频率、显示器安装区域静电电压、显示器的输入功率和输出功率和显示器输电线的铺设位置图像中提取抖动故障时间点对应的公交车行驶振动频率、显示器安装区域静电电压、显示器的输入功率和输出功率及显示器输电线的铺设区域图像。
[0018]（2）、将抖动故障时间点中显示器的输入功率和输出功率代入传输信号电平计算公式得出抖动故障时间点对应的显示器传输信号电平。
[0019]（3）、将抖动故障时间点显示器输电线的铺设区域图像聚焦在显示器输电线的走线位置，并据此提取显示器输电线的走线轮廓，进而根据显示器输电线的走线轮廓绘制显示器输电线铺设走线图。
[0020]在进一步的技术方案中，所述传输信号电平计算公式为，表示为传输信号电平，p2表示为输出功率，p1表示为输入功率。
[0021]在进一步的技术方案中，所述从预测故障参数中智能诊断出显示器屏幕抖动的故障原因具体参照如下诊断步骤：S1：从预测故障参数中提取公交车行驶振动频率，并将其与分析数据库中存储的显示器屏幕正常显示状态下允许的外界环境振动频率进行对比，若公交车行驶振动频率大于显示器屏幕正常显示下能够允许的外界环境振动频率，则将公交车行驶状态不平稳作为备选故障原因。
[0022]S2：从预测故障参数中提取显示器安装区域静电电压，并将其与预设的参考静电电压进行对比，计算显示器安装区域的静电干扰度，其计算公式为，表示为显示器安装区域的静电干扰度，表示为显示器安装区域
静电电压，表示为参考静电电压，表示为空气环境静电影响因子。
[0023]S3：将显示器安装区域的静电干扰度与分析数据库中存储的显示器屏幕正常显示状态下允许的静电干扰度进行对比，若显示器安装区域的静电干扰度大于显示器屏幕正常显示状态下允许的静电干扰度，则将显示器安装区域的静电干扰作为备选故障原因。
[0024]S4：从预测故障参数中提取显示器传输信号电平，并将其与预定义的传输信号电平阈值进行对比，由此计算显示器传输信号的稳定度，其计算公式为，表示为显示器传输信号的稳定度，表示为显示器传输信号电平，表示为显示器对应的传输信号电平阈值，e表示为自然常数。
[0025]S5：将显示器传输信号的稳定度与分析数据库中存储的显示器正常显示状态下的标准传输信号稳定度进行对比，若显示器传输信号的稳定度小于显示器正常显示状态下的标准传输信号稳定度，则将显示器传输信号不稳定作为备选故障原因。
[0026]S6：从预测故障参数中提取显示器输电线铺设走线图，并将其与显示器输电线的原始铺设走线图进行重合对比，获取重合走线长度。
[0027]S7：从显示器输电线的原始铺设走线图中提取显示器输电线的原始铺设走线长度，进而将重合走线长度与显示器输电线的原始铺设走线长度进行对比，计算显示器输电线的铺设走线位置符合度，其计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，其特征在于，包括：检测设备设置模块，用于在公交车上设置检测设备；公交车行驶振动频率实时检测模块，用于由检测设备中的振动传感器实时检测公交车行驶振动频率；显示器安装区域静电电压实时检测模块，用于由检测设备中的静电测试仪实时检测显示器安装区域静电电压；显示器输电线信号传输参数实时检测模块，用于由检测设备中的功率测试仪实时检测显示器的输入功率和输出功率；显示器输电线放置位置实时检测模块，用于由检测设备中的高清摄像头对显示器输电线的铺设位置进行图像采集；显示器屏幕抖动故障识别模块，用于在公交车的车顶上设置监控摄像仪，由其实时采集显示器的显示画面，并据此识别显示器屏幕是否存在抖动故障，若识别显示器屏幕存在抖动故障，则记录抖动故障时间点；分析数据库，用于存储显示器屏幕对应的正常刷新频率，存储显示器屏幕正常显示下允许的外界环境振动频率，存储显示器屏幕正常显示状态下允许的静电干扰度,存储显示器正常显示状态下的标准传输信号稳定度，并存储各种铺设走线长度对应的参考铺设走线位置符合度；显示器屏幕抖动故障智能诊断模块，用于基于抖动故障时间点提取抖动故障时间点对应的预测故障参数，并根据预测故障参数智能诊断出显示器屏幕抖动的故障原因。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，其特征在于：所述检测设备包括振动传感器、静电测试仪、功率测试仪和高清摄像头，其中振动传感器设置在公交车内，静电测试仪设置在显示器的安装区域，功率测试仪分别连接在显示器输电线的输入端和输出端，高清摄像头用于设置在显示器输电线的铺设区域。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，其特征在于：所述识别显示器屏幕是否存在抖动故障对应的识别方法为：从显示器的显示画面中提取刷新频率，并将其与分析数据库中存储的显示器屏幕对应的正常刷新频率进行对比，若提取的刷新频率小于显示器屏幕对应的正常刷新频率，则识别显示器屏幕存在抖动故障。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，其特征在于：所述预测故障参数包括公交车行驶振动频率、显示器安装区域静电电压、显示器传输信号电平和显示器输电线铺设走线图。5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，其特征在于：所述基于抖动故障时间点提取抖动故障时间点对应的预测故障参数具体提取步骤如下：（1）、根据抖动故障时间点分别从实时检测的公交车行驶振动频率、显示器安装区域静电电压、显示器的输入功率和输出功率和显示器输电线的铺设位置图像中提取抖动故障时间点对应的公交车行驶振动频率、显示器安装区域静电电压、显示器的输入功率和输出功率及显示器输电线的铺设区域图像；（2）、将抖动故障时间点中显示器的输入功率和输出功率代入传输信号电平计算公式
得出抖动故障时间点对应的显示器传输信号电平；（3）、将抖动故障时间点显示器输电线的铺设区域图像聚焦在显示器输电线的走线位置，并据此提取显示器输电线的走线轮廓，进而根据显示器输电线的走线轮廓绘制显示器输电线铺设走线图。6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，其特征在于：所述传输信号电平计算公式为，表示为传输信号电平，p2表示为输出功率，p1表示为输入功率。7.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的显示器故障智能诊断分析系统，其特征在于：所述从预测故障参数中智能诊断出显示器屏幕抖动的故障原因具体参照如下诊断步骤：S...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱俊，
申请(专利权)人：深圳益实科技有限公司，
类型：发明
国别省市：