【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体为一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理系统及方法。
技术介绍
1、在现代电缆隧道管理系统中，数据采集与监控是确保隧道安全运行的关键环节。这些系统通常包括多种传感器、监控设备和通信模块，用于实时监测电缆的运行状态、环境条件以及隧道结构的健康状况。随着电缆隧道规模的扩大和监控需求的增加，系统中设备的数量和复杂度也显著提高。这些设备通常需要持续供电，以确保数据采集的连续性和系统的稳定性。然而，电池供电的设备在长时间运行过程中，容易受到电池寿命和电量的限制。
2、现有的电缆隧道监控系统在数据采集和传输过程中，通常采用传统的供电管理方式，无法根据设备的实际工作状态和环境条件动态调整供电策略。这导致了大量的能源浪费，特别是在设备处于空闲状态时，仍然消耗较高的电能。目前的电缆隧道监控系统缺乏智能化的电源管理机制，系统无法根据实时数据对供电模式进行调整。这种情况会导致在低负载或非任务时段，系统仍然保持高能耗模式，降低了设备的使用效率和电池的寿命。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，所述方法包括如下步骤：
4、s100、采用电池电量监测器件，对电缆隧道中各个设备的电池状态的实时监测，结合电池的寿命判断电池的剩余电量，当电量下降到设定的阈
5、s200、通过中断驱动的方式处理事件，在数据采集或重要事件发生时，通过中断机制唤醒系统，处理完成后进入低功耗模式；使用轻量化算法进行初步的数据处理与筛选，将非必要的数据丢弃，减少数据传输与存储的功耗；使用低功耗无线通信协议lora进行数据传输，进一步降低功耗；
6、s300、在生产制造阶段，通过软件工具预制系统的关键参数，所述关键参数根据电缆隧道的具体环境和应用需求，进行预先配置，预先配置的内容包括传感器校准值和数据处理阈值；
7、s400、使用决策树算法，通过分析隧道中各个设备的状态信息，确定是否关闭或降低某些设备的供电，以减少整体能耗，输出低功耗模式的供电策略，应用于pmic的低功耗模式。
8、根据步骤s100，电池电量监测器件负责对电缆隧道内各个设备的电池状态进行持续监测，通过模数转换器采集电池的输出电压，随着电池放电过程的进行，电压逐渐下降；通过电流传感器采集流经电池的电流，通过库仑计数法，计算电池在给定时间段内的实际放电量；
9、监测器件记录电池的初始容量，随着电池的使用，监测器件通过监测充放电过程中的容量衰减，调整电池的实际可用容量；结合当前的电压、电流和电池的实际可用容量，监测器件使用库仑计数法计算剩余电量；
10、监测器件在电池的初始使用阶段记录下其最大容量，即电池在新状态下能够储存的最大能量。随着电池的使用和时间的推移，电池的实际容量会逐渐衰减。监测器件通过监测每次充电和放电过程中，电池所能容纳和释放的实际能量，与初始容量进行对比，从而确定电池容量的衰减程度。通过反复监测和记录，监测器件能够实时更新电池的实际可用容量，并将其作为新的基准，用于评估电池的健康状态和剩余电量。
11、在实时监测的过程中，监测器件会持续跟踪电池的电压和电流变化。当电池处于放电状态时，监测器件记录电池释放的电荷量；当电池处于充电状态时，则记录电池吸收的电荷量。结合之前调整后的实际可用容量，监测器件能够通过累积这些电荷量，来计算电池当前的剩余电量。库仑计数法的原理是在电池的整个使用周期内，精确计算电池流出或流入的电量，从而准确估算电池的剩余容量。
12、当电池电量下降到预设的警戒阈值时，电池电量监测器件生成状态反馈信号，将状态反馈信号发送给电源管理集成电路pmic，触发低功耗模式。
13、根据步骤s100，pmic负责对各设备的电源进行统一管理，pmic根据隧道内不同设备的运行状态和实际需求，使用强化学习算法建立强化学习模型，动态调整供电策略；pmic通过监控隧道内设备的运行状态，识别当前工作模式，pmic对各设备的电力需求基于供电策略进行评估，确定所需的供电水平；基于对设备需求的评估结果，pmic调节输出的电压和电流；pmic在设备有实际任务时提供相应的电力支持，在非任务时间段，pmic则关闭提供对应设备的模块的电源，进入低功耗模式；
14、pmic为不同的设备分配供电优先级，电缆隧道内存在若干个电源输入，pmic负责在电源之间进行切换；pmic具备冗余电源管理能力，在某一路电源出现故障时，pmic能够切换到另一电源路径，确保设备的供电不中断。
15、pmic在分配供电时，会根据电缆隧道内各个设备的重要性、任务需求和当前工作状态，来决定每个设备的供电优先级。关键性设备，如用于安全监控的传感器或通信模块，优先级会较高，以确保它们在任何情况下都能稳定运行。其次是需要定期采集数据的设备，这些设备的供电优先级可以根据任务的紧急程度动态调整。对于那些不常使用或在当前任务中并不重要的设备，pmic会降低它们的供电优先级，甚至在不必要时完全切断电源，从而减少整个系统的能耗。
16、在电缆隧道内，由于环境的复杂性和设备的重要性，通常会设置多个电源输入，以确保设备的供电不间断。pmic具备智能电源切换功能，当监测到某一路电源出现故障或无法正常供电时，pmic能够自动切换到其他备用电源路径。这种切换是无缝的，确保设备的运行不会因为电源故障而中断。pmic通过监测各个电源输入的状态，如电压、供电稳定性等，来判断当前的电源状况。一旦检测到异常，pmic会优先使用健康状态良好的电源，同时还会将故障信息上报给系统，以便进行进一步的维护和检查。通过这种冗余电源管理，pmic确保了电缆隧道内所有设备的持续稳定供电，避免因单一路电源故障导致的系统停机。
17、强化学习模型包括状态空间、动作空间和奖励函数，所述状态空间表示pmic能够观察到的系统状态，包括各设备的运行状态、电池状态和环境状态，其中，运行状态包括工作、待机和休眠，电池状态包括电量百分比、电压和电流，环境状态包括温度和湿度；所述动作空间表示pmic能够采取的行动，包括高功率供电、低功率供电和关闭电源，所述高功率供电和低功率供电根据状态空间进行具体功率调整；所述奖励函数用于衡量pmic所采取的动作的效果，奖励值与系统的能耗和性能目标相关联；
18、使用q-learning算法作为强化学习方法，通过迭代更新一个称为 q 值的表决定策略，公式如下：
19、；
20、其中，是在状态采取动作时的q值，代表执行动作后的期望累积奖励；是学习率，取值范围为，控制新信息对旧信息的更新程度；是当前本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤S100，电池电量监测器件负责对电缆隧道内各个设备的电池状态进行持续监测，通过模数转换器采集电池的输出电压，随着电池放电过程的进行，电压逐渐下降；通过电流传感器采集流经电池的电流，通过库仑计数法，计算电池在给定时间段内的实际放电量；
3.根据权利要求2所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤S100，PMIC负责对各设备的电源进行统一管理，PMIC根据隧道内不同设备的运行状态和实际需求，使用强化学习算法建立强化学习模型，动态调整供电策略；PMIC通过监控隧道内设备的运行状态，识别当前工作模式，PMIC对各设备的电力需求基于供电策略进行评估，确定所需的供电水平；基于对设备需求的评估结果，PMIC调节输出的电压和电流；PMIC在设备有实际任务时提供相应的电力支持，在非任务时间段，PMIC则关闭提供对应设备的模块的电源，进入低功耗模式；
4.根据权利要求3所
5.根据权利要求1所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤S200，在无任务或待机状态下，系统的PMIC将系统置于低功耗模式，关闭或降低不必要模块的供电，以最大限度减少能耗；当预设的条件满足时，触发中断信号，所述预设的条件包括传感器检测到特定信号、外部输入请求和定时器到期；所述中断信号打断系统当前的低功耗模式，唤醒处理器；系统响应中断信号后，处理器进入中断服务程序，所述中断服务程序负责处理触发中断的具体事件，系统能够在ISR中完成数据采集和进行数据处理；当中断服务程序执行完毕后，系统将返回之前的低功耗模式；PMIC会关闭不再需要的模块供电，处理器进入睡眠或待机状态，等待下一次中断触发。
6.根据权利要求5所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤S200，传感器采集的数据包含冗余信息和噪声，轻量化算法通过对原始数据进行预处理，包括去噪、归一化和特征提取，使用移动平均算法进行去噪；在数据筛选阶段，使用阈值滤波算法和差分算法依据预设的条件或阈值对数据进行分类，满足特定条件将被保留，其余数据则会被标记为非必要数据并丢弃，所述特定条件表示超出设定范围的异常数据或特定时间段内的关键数据；针对温度和湿度传感器的数据，在正常范围内的波动被视为非必要数据，并被丢弃，在温度或湿度超出设定范围时将保留数据并传输；针对电缆隧道中某些设备运行状态的监测数据，当设备工作在正常状态时，产生的数据被丢弃；当设备出现异常时，产生的数据将被保留；
7.根据权利要求1所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤S300，传感器校准值是指在生产过程中根据标准参考环境对传感器进行校准所得的参数，用于确保传感器在实际使用中的测量精度；在生产车间中，模拟电缆隧道的环境条件，对传感器进行校准；根据校准结果，使用软件工具调整传感器的校准参数，针对不同的传感器类型，通过线性回归算法，将传感器输出与实际物理量之间的关系进行建模，以确定校准值；通过已知温度的标准源对温度传感器进行校准，得到校准值；
8.根据权利要求1所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤S400，决策树的输入特征包括电缆隧道中各个设备的当前状态和环境参数，输入特征用于构建决策树模型，包括：设备的电池电量、设备的当前任务负载、设备的环境温度、设备的当前工作模式和设备的任务优先级；
9.根据权利要求8所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤S400，利用历史数据，标注各设备在不同状态下的供电策略，从而训练决策树模型；利用信息增益选择每个决策节点的最佳分裂特征，递归地分裂特征空间，直到达到预设的节点纯度；根据设备的当前状态，通过决策树模型得出最优的供电策略；为了防止决策树模型过拟合，对树进行剪枝，移除不必要的分支；根据实际运行中的反馈数据，不断更新...
【技术特征摘要】
1.一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤s100，电池电量监测器件负责对电缆隧道内各个设备的电池状态进行持续监测，通过模数转换器采集电池的输出电压，随着电池放电过程的进行，电压逐渐下降；通过电流传感器采集流经电池的电流，通过库仑计数法，计算电池在给定时间段内的实际放电量；
3.根据权利要求2所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤s100，pmic负责对各设备的电源进行统一管理，pmic根据隧道内不同设备的运行状态和实际需求，使用强化学习算法建立强化学习模型，动态调整供电策略；pmic通过监控隧道内设备的运行状态，识别当前工作模式，pmic对各设备的电力需求基于供电策略进行评估，确定所需的供电水平；基于对设备需求的评估结果，pmic调节输出的电压和电流；pmic在设备有实际任务时提供相应的电力支持，在非任务时间段，pmic则关闭提供对应设备的模块的电源，进入低功耗模式；
4.根据权利要求3所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：强化学习模型包括状态空间、动作空间和奖励函数，所述状态空间表示pmic能够观察到的系统状态，包括各设备的运行状态、电池状态和环境状态，其中，运行状态包括工作、待机和休眠，电池状态包括电量百分比、电压和电流，环境状态包括温度和湿度；所述动作空间表示pmic能够采取的行动，包括高功率供电、低功率供电和关闭电源，所述高功率供电和低功率供电根据状态空间进行具体功率调整；所述奖励函数用于衡量pmic所采取的动作的效果，奖励值与系统的能耗和性能目标相关联；
5.根据权利要求1所述的一种基于电缆隧道的低功耗集成数据处理方法，其特征在于：根据步骤s200，在无任务或待机状态下，系统的pmic将系统置于低功耗模式，关闭或降低不必要模块的供电，以最大限度减少能耗；当预设的条件满足时，触发中断信号，所述预设的条件包括传感器检测到特定信号、外部输入请求和定时器到期；所述中断信号打断系统当前的低功耗模式，唤醒处理器；系统响应中断信号后，处理器进入中断服务程序，所述中断服务程序负责处理触发中断的具体事件，系统能够在isr中完成数据采集和进行数据处理；当中断服务程序执行完毕后，系统将返回之前的低功耗模式；pmic会关闭不再需要的模块供...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴杰，孙凯祺，罗崇兴，闫贺，季磊，衣兰晓，党轩宇，蒋文静，薛欣科，朱文，徐明磊，刘杨涛，
申请(专利权)人：山东科华电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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