【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光器散热，特别是指基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统。
技术介绍
1、传统技术依赖于本地部署的传感器和监测设备，这使得监测范围受到物理连接和地理位置的限制。对于分布广泛或远程部署的激光器，实现全面监测变得困难且成本高昂。数据处理能力有限，难以应对大量、高频的散热状态数据。这导致数据处理的延迟和准确性问题，无法实时提供精确的散热状态信息和分析结果。
2、传统监测系统不具备远程访问功能，用户需要亲临现场或通过专用的网络连接才能查看监测数据。这限制了用户的灵活性和便捷性，特别是在需要远程监控或多个地点同时监测的场景下。传统监测系统的硬件和软件架构往往较为固定，难以根据实际需求进行灵活扩展。随着激光器数量的增加或监测需求的变化，系统可能需要大量的硬件升级和软件修改，增加了维护成本和复杂度。
3、此外，在传统系统中，警报信息的传递往往依赖于人工检查或简单的警报机制。这可能导致警报响应速度慢，无法及时采取措施处理潜在的散热问题，从而增加设备损坏或安全隐患的风险。缺乏强大的数据管理和分析工具，难以对长期积累的历史数据进行有效管理和深入分析。这限制了用户对激光器散热状态的全面了解和优化潜力的挖掘。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，为超快激光器的散热状态监测提供了全面、高效、便捷的解决方案。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、基于云计算的超快激光
4、激光器监测模块，用于发射超快激光，并内置温度传感器，以实时监测激光器的工作温度；
5、数据采集模块，用于与激光器监测模块连接，实时获取温度传感器的温度数据和关键参数，包括激光功率和工作电流，并将温度数据和关键参数上传至云端服务器；
6、云端分析模块，用于接收并分析温度数据和关键参数数据，识别异常温度模式，预测潜在的过热风险，并计算散热效率，以得到分析结果；
7、自适应散热调控模块，用于根据云端处理模块的分析结果，自动调整激光器的工作参数，使激光器在预设温度范围内运行；
8、预警模块，用于根据云端分析模块的分析结果，对潜在的散热问题发出预警，预测未来激光器散热系统的未来状态，并自动规划预防措施；
9、用户交互模块，用于进行远程访问，使用户通过网页实时查看激光器的散热状态、接收警报信息、查阅历史数据报告和分析结果。
10、进一步的，接收并分析温度数据和关键参数数据，识别异常温度模式，预测潜在的过热风险，并计算散热效率，以得到分析结果，包括：
11、接收数据采集模块上传的温度数据和关键参数数据，并进行预处理，得到处理后温度数据；
12、从处理后温度数据中提取特征，包括平均值、标准差和温度变化趋势，并
13、识别异常温度模式；
14、根据异常温度模式和历史数据构建过热风险预测模型，并将实时温度数据和关键参数输入风险预测模型中，计算当前的过热风险值，得到风险评估结果；
15、根据风险评估结果，建立散热效率计算模型，并将实时温度数据、关键参数和散热系统的运行状态，包括风扇转速和冷却液流量输入散热效率计算模型中，计算当前的散热效率；
16、将异常温度模式、过热风险预测值和散热效率整合为分析结果
17、进一步的，从处理后温度数据中提取特征，包括平均值、标准差和温度变化趋势，并识别异常温度模式，包括：
18、将温度数据按照时间顺序排列，形成时间序列数据集；
19、遍历时间序列数据集，得到温度数据的平均值和标准差，并对时间序列数据集进行拟合，得到温度随时间变化的趋势模型；
20、根据温度随时间变化的趋势模型、温度数据的平均值和标准差，设定阈值范围，并将实时温度数据与阈值进行对比，识别超出正常范围、波动异常或趋势异常的温度模式，标记为异常温度模式。
21、进一步的，当前的过热风险值的计算公式为：
22、；
23、其中，表示当前的过热风险值；表示权重系数；表示激光器当前的工作温度；表示温度阈值；表示最大温度差；表示环境温度影响系数；表示环境温度；表示环境参考温度；表示温度采样点的数量；表示温度索引；表示第个温度采样点的温度值；表示所有温度采样点的平均温度值；表示温度波动影响系数；表示在时间时的温度值；表示时间间隔；表示温度变化率影响系数；表示实时功率；表示功率影响系数；表示额定功率；表示实时电流；表示电流影响系数；表示额定电流。
24、进一步的，当前的散热效率的计算公式为：
25、；
26、其中，表示当前的散热效率；表示实际散热量；预设散热量；表示环境温度影响系数；表示环境温度；表示参考温度；表示功率影响系数；表示激光器实时功率；表示激光器最大功率；表示实时电流；表示激光器最大电流；表示风扇转速影响系数；表示风扇的实际转速；表示冷却液流量影响系数；表示冷却液的实际流量；表示湿度影响系数；表示环境湿度；表示最大环境湿度；表示污染物影响系数；表示环境污染物浓度值；表示清洁环境下的污染物浓度基准值；表示污染物浓度阈值；表示散热器材质影响系数；表示散热器材质类型。
27、进一步的，根据云端处理模块的分析结果，自动调整激光器的工作参数，使激光器在预设温度范围内运行，包括：
28、定义蝙蝠种群的参数设置，并初始化蝙蝠种群的位置，每个蝙蝠的位置代表一组激光器的工作参数，包括激光功率、工作电流、脉冲频率；
29、对云端处理模块的分析结果进行解析，提取关键信息，包括当前温度状态、是否超出预设温度范围、过热风险等级和建议的散热措施；
30、根据关键信息，定义适应度函数，评估当前激光器工作参数下的散热状态是否满足预设要求，以得到评估结果；
31、根据评估结果，在迭代过程中，每只蝙蝠根据当前位置和速度，发射超声波，并接收回声，回声包含当前工作参数下的散热状态信息，包括温度、过热风险等级；
32、根据回声信息，蝙蝠更新自己的位置和速度，更新位置后，蝙蝠进行局部搜索，当迭代次数达到预设值时，确定最终的工作参数；
33、根据回声信息，蝙蝠更新自己的位置和速度，更新位置后，蝙蝠进行局部搜索，当迭代次数达到预设值时，从蝙蝠种群中根据蝙蝠的适应度值确定最终的工作参数；
34、向激光器发送调整指令，将工作参数改为最终的工作参数，以更新激光器控制系统中的工作参数设置；
35、不断接收云端分析结果、解析关键信息、评估当前状态的过程，使激光器在预设温度范围内运行。
36、进一步的，所述蝙蝠种群的参数设置包括种群规模、频率范围、脉冲发射率、响度、脉冲音量衰减系数参数。
37、进一步的，适应度函数的计算公式为：
38、；
39、其中，表示适应度值；表示温度本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，接收并分析温度数据和关键参数数据，识别异常温度模式，预测潜在的过热风险，并计算散热效率，以得到分析结果，包括：
3.根据权利要求2所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，从处理后温度数据中提取特征，包括平均值、标准差和温度变化趋势，并识别异常温度模式，包括：
4.根据权利要求3所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，当前的过热风险值的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，当前的散热效率的计算公式为：
6.根据权利要求5所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，根据云端处理模块的分析结果，自动调整激光器的工作参数，使激光器在预设温度范围内运行，包括：
7.根据权利要求6所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，所述蝙蝠种群的参数
8.根据权利要求7所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，适应度函数的计算公式为：
9.根据权利要求8所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，根据云端分析模块的分析结果，对潜在的散热问题发出预警，预测未来激光器散热系统的未来状态，并自动规划预防措施，包括：
10.根据权利要求9所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，进行远程访问，使用户通过网页实时查看激光器的散热状态、接收警报信息、查阅历史数据报告和分析结果，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，接收并分析温度数据和关键参数数据，识别异常温度模式，预测潜在的过热风险，并计算散热效率，以得到分析结果，包括：
3.根据权利要求2所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，从处理后温度数据中提取特征，包括平均值、标准差和温度变化趋势，并识别异常温度模式，包括：
4.根据权利要求3所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，当前的过热风险值的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，当前的散热效率的计算公式为：
6.根据权利要求5所述的基于云计算的超快激光器散热状态实时监测系统，其特征在于，根...
【专利技术属性】
技术研发人员：张华年，孙新，张容归，
申请(专利权)人：台州同合激光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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