本发明涉及电源远程诊断，尤其涉及一种应急启动电源的远程监测诊断方法及系统。
背景技术：
1、随着现代社会的发展，应急启动电源在各个领域中扮演着重要的角色，它们被广泛用于电力设备、通信系统、交通运输等关键领域，以确保在突发事件或停电情况下的可靠供电，然而，由于应急启动电源的复杂性和重要性，其故障或异常工作可能会导致严重的后果，包括设备损坏、系统瘫痪甚至人员伤亡，传统上，对于应急启动电源的监测和诊断主要依赖于现场人工观察和手动测试，这种方式存在着一些局限性，如无法实时监测、诊断效率较低以及对操作人员的依赖性，为了克服这些问题，并提高应急启动电源的监测和诊断效率，远程监测诊断方法应运而生，远程监测诊断方法利用先进的传感器技术和互联网通信技术，可以实现对应急启动电源的实时监测和远程诊断，该方法通过在关键部件上部署传感器，实时采集电源的工作参数和状态信息，如电压、电流、温度等，这些数据可以通过网络传输到远程监测系统，进行实时分析和诊断。
技术实现思路
1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种应急启动电源的远程监测诊断方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供一种应急启动电源的远程监测诊断方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取电源内部多部位温度监测参数；对电源内部多部位温度监测参数进行迭代平滑优化，构建平滑优化多部位温度序列；
4、步骤s2：对平滑优化多部位温度序列进行部位间温度差异计算，得到多部位温差数据；对多部位温差数据进行温差趋势演化，从而生成温差分布趋势数据；
5、步骤s3：获取电源内部结构图；基于温差分布趋势数据对电源内部结构图进行动态时空演变重构，构建动态温差趋势演变模型；
6、步骤s4：获取电源实时电流信号；基于电源实时电流信号生成滤波电流信号；对滤波电流信号进行瞬态波动分布分析，以生成电流瞬态波动分布特征；
7、步骤s5：对滤波电流信号进行频域周期特征分析，以生成频域周期特征数据；基于电流瞬态波动分布特征对频域周期特征数据进行时序动态拟合，构建频域瞬变动态图；
8、步骤s6：基于动态温差趋势演变模型及频域瞬变动态图进行自适应异常诊断决策，从而构建自适应电源诊断策略，以执行远程监测诊断作业。
9、本发明通过获取电源内部多部位温度监测参数并进行迭代平滑优化，构建平滑优化多部位温度序列，这样的序列减少温度监测数据中的噪声和异常波动，提高温度数据的可靠性和稳定性，平滑优化后的多部位温度序列后续的温差计算和温差趋势演化分析，通过对平滑优化多部位温度序列进行部位间温度差异计算，得到多部位温差数据，反映了电源内部不同部位之间的温度差异情况，进一步对多部位温差数据进行温差趋势演化分析，生成温差分布趋势数据，温差分布趋势数据展示电源内部温度差异的演化趋势，为后续的动态时空演变重构提供依据，通过获取电源内部结构图并基于温差分布趋势数据进行动态时空演变重构，构建动态温差趋势演变模型，该模型将温差趋势数据与电源内部结构图相结合，展示了电源内部温差随时间和空间变化的动态演变过程，动态温差趋势演变模型理解电源内部温度分布的变化规律和趋势，通过获取电源实时电流信号并生成滤波电流信号，减少电流信号中的噪声和干扰，对滤波电流信号进行瞬态波动分布分析，得到电流瞬态波动分布特征，这些特征反映了电源电流的瞬时波动情况，识别电源的异常行为和故障状况，通过对滤波电流信号进行频域周期特征分析，得到电流信号在频域上的周期特征数据，这些特征数据揭示电流信号的频率成分和周期性变化情况，基于电流瞬态波动分布特征，对频域周期特征数据进行时序动态拟合，构建频域瞬变动态图，频域瞬变动态图展示了电流信号频域特征随时间的变化，检测电源的瞬时动态行为和异常波动，基于前面构建的动态温差趋势演变模型和频域瞬变动态图，进行自适应异常诊断决策，这意味着根据电源内部温差和电流信号的动态变化情况，系统自动判断是否存在异常情况或故障，并采取相应的诊断策略，这种自适应电源诊断策略提高远程监测诊断的效率和准确性，及时发现和解决潜在问题，确保电源的正常运行和可靠性。
10、优选地，步骤s1包括以下步骤：
11、步骤s11：基于多物联传感节器进行实时电源温度检测，获取电源内部多部位温度监测参数；
12、步骤s12：基于预设的电源各部位温度范围阈值对电源内部多部位温度监测参数进行离群温度值过滤，以得到过滤温度监测参数；
13、步骤s13：对过滤温度监测参数进行滑动时序采样，以生成温度监测序列；
14、步骤s14：对温度监测序列进行异常跳变点识别，提取温度异常跳变点；
15、步骤s15：根据温度异常跳变点对温度监测序列进行异常点清除处理，得到异常清除温度序列；
16、步骤s16：对异常清除温度序列进行迭代平滑优化，构建平滑优化多部位温度序列。
17、本发明通过多物联传感器进行实时温度检测，获取电源内部多个部位的温度监测参数，这些参数提供了电源内部不同位置的温度信息，了解电源内部的温度分布情况，通过对电源内部多部位温度监测参数与预设的温度范围阈值进行比较，过滤掉超出合理范围的温度值，得到过滤后的温度监测参数，排除异常值或错误读数对后续数据处理和分析的干扰，提高温度数据的准确性和可靠性，通过对过滤后的温度监测参数进行滑动时序采样，降低数据的采样频率，并生成较稠密的温度监测序列，这样做平滑温度数据，减少数据的噪声和波动，提高后续分析的精度和可靠性，通过对温度监测序列进行异常跳变点识别，检测出温度变化中的异常跳变点，这些异常跳变点表示电源内部的温度突然发生变化，是由于故障、异常操作或其他原因引起的，提取异常跳变点进一步分析和诊断电源的异常情况，根据温度异常跳变点，对温度监测序列中的异常点进行清除处理，排除那些由于传感器误差、测量噪声或其他干扰因素导致的异常值，得到更加准确和可靠的温度序列用于后续分析和处理，通过对异常清除温度序列进行迭代平滑优化，进一步减少温度数据中的噪声和异常波动，构建平滑优化的多部位温度序列，这样的序列能够更好地反映电源内部温度的整体趋势和变化规律，为后续的温差计算和温差趋势演化分析提供更可靠的数据基础。
18、优选地，步骤s2包括以下步骤：
19、步骤s21： 对平滑优化多部位温度序列进行逐个部位温度时序变化分析，以生成多个部位温度时序变化数据；
20、步骤s22：对平滑优化多部位温度序列进行部位间温度差异计算，得到多部位温差数据；
21、步骤s23：对多部位温差数据进行温差空间分布分析，生成部位温差分布数据；
22、步骤s24：基于多个部位温度时序变化数据对部位温差分布数据进行温差趋势演化，从而生成温差分布趋势数据。
23、本发明通过对平滑优化的多部位温度序列进行逐个部位的温度时序变化分析，获得每个部位温度随时间变化的数据，反映了每个部位的温度趋势和变化模式，了解不同部位的温度变化情况，并提供了基础数据用于后续的温度趋势分析和异常检测，通过对平滑优化的多部位温度序列进行部位间的温度差异计算，得到不同部位之间的温差数据，这些温差数据反映了不同部位之间的温度差异情况，用于分析和评估电源内部各个部位的热分布情况和温度均衡性，同时，温差数据还提供关于部位之间热传导和热交换的信息，理解电源内部的热耦合效应，通过对多部位温差数据进行温差空间分布分析，得到不同部位温差的空间分布数据，展示了电源内部各个部位之间温差的分布情况，揭示出温差的高低差异和局部热点区域，这样的分析发现温差异常或不均匀分布的情况，提供了针对性的指导用于调整电源结构或改进散热设计，基于多个部位温度时序变化数据，对部位温差分布数据进行温差趋势演化分析，观察和评估温差随时间的演变趋势，检测出温差的变化模式和趋势，温差分布趋势数据提供关于电源内部热状态的动态变化信息，监测电源的温度稳定性、温度变化速率以及异常情况的持续演化。
24、优选地，步骤s3包括以下步骤：
25、步骤s31：获取电源内部结构图；
26、步骤s32：对电源内部结构图进行网格化分解处理，以得到三维网格单元；
27、步骤s33：对温差分布趋势数据进行温差分布空间定位，从而得到温差值空间位置数据；
28、步骤s34：基于温差值空间位置数据对三维网格单元进行空间插值处理，构建空间温差分布场；
29、步骤s35：对空间温差分布场进行动态时空演变重构，构建动态温差趋势演变模型。
30、本发明通过获取电源内部结构图，了解电源的组成部件、连接关系和布局结构，这提供了对电源内部空间的几何信息和物理结构的认知，为后续的分析和诊断提供了基础，通过对电源内部结构图进行网格化分解处理，将电源的空间区域划分为离散的三维网格单元，这样的网格化处理使得电源内部的空间变得可量化和可计算，为后续的分析和模型构建提供了基础，通过对温差分布趋势数据进行温差分布空间定位，将温差数据与电源内部的空间位置进行关联，获得温差值在电源内部各个位置的空间分布情况，确定温差异常或热点区域的位置信息，通过对温差值空间位置数据进行空间插值处理，基于已知位置的温差数据推断未知位置的温差情况，构建电源内部的空间温差分布场，提供了对整个空间范围内温差分布的连续和全面描述，空间温差分布场帮助发现温差异常区域、热点集中区域以及温差的空间变化趋势，通过对空间温差分布场进行动态时空演变重构，将温差的时空变化建模和分析，构建动态温差趋势演变模型，揭示温差随时间和空间的变化规律，动态温差趋势演变模型用于预测未来的温差状态、识别温差异常情况以及提供对电源内部热状态的动态监测和诊断。
31、优选地，步骤s35包括以下步骤：
32、步骤s35的具体步骤为：
33、对空间温差分布场进行离散化处理，得到多点温差分布单元；
34、对多点温差分布单元进行时序延伸模拟，从而生成温差分布单元时序模拟数据；
35、对温差分布单元时序模拟数据进行变化趋势学习，从而得到温差时序变化趋势规律；
36、对温差分布单元时序模拟数据进行空间温差波动识别，以生成温差空间波动趋势数据；
37、基于温差时序变化趋势规律及温差空间波动趋势数据对空间温差分布场进行动态时空演变重构，构建动态温差趋势演变模型。
38、本发明通过对空间温差分布场进行离散化处理，将连续的温差分布场划分为离散的多点温差分布单元，这样的离散化处理使得对温差的分析和处理更加精确和可操作，为后续的模拟和分析提供了基础，通过对多点温差分布单元进行时序延伸模拟，模拟和生成温差分布单元在不同时间点的温差数据，获得温差随时间变化的模拟结果，通过对温差分布单元时序模拟数据进行变化趋势学习，分析和学习温差随时间变化的趋势规律，了解温差的周期性、趋势性以及其他变化规律，为后续的趋势预测和异常检测提供了基础，通过对温差分布单元时序模拟数据进行空间温差波动识别，识别和提取温差在空间上的波动情况，生成温差空间波动趋势数据，描述温差在空间范围内的变化趋势，发现温差异常或波动较大的区域，通过基于温差时序变化趋势规律和温差空间波动趋势数据，对空间温差分布场进行动态时空演变重构，构建动态温差趋势演变模型，这样的模型能够综合考虑温差的时序变化和空间波动，揭示温差在时间和空间上的演变规律，为应急启动电源的远程监测诊断提供全面的动态信息。
39、优选地，步骤s4的具体步骤为：
40、步骤s41：获取电源实时电流信号；
41、步骤s42：对电源实时电流信号进行低通滤波处理，生成滤波电流信号；
42、步骤s43：对滤波电流信号进行时序波形分析，生成电流时序波形图；
43、步骤s44：对电流时序波形图进行瞬态波动多重采样，提取多个电流瞬态波动点；
44、步骤s45：对多个电流瞬态波动点进行瞬态波动分布分析，以生成电流瞬态波动分布特征。
45、本发明通过获取电源的实时电流信号，获取电源当前的电流数值，实时监测电源的电流状态，为后续的分析和诊断提供实时数据源，通过对电源实时电流信号进行低通滤波处理，去除高频噪声和干扰信号，得到平滑的滤波电流信号，提高信号的质量和准确性，消除不稳定因素对后续分析的影响，通过对滤波电流信号进行时序波形分析，分析电流随时间的变化规律，并将其可视化为电流时序波形图，直观地观察电流的波动情况、周期性以及其他特征，为后续的瞬态波动分析提供基础，通过对电流时序波形图进行瞬态波动多重采样，提取多个电流瞬态波动点，这些波动点表示电流波动较大或突变的区域，捕捉电源的瞬态行为和异常情况，通过对多个电流瞬态波动点进行瞬态波动分布分析，分析这些波动点在空间上的分布情况，并提取电流瞬态波动分布特征，了解电流波动的空间分布特性，发现波动较大的区域或异常情况，为应急启动电源的远程监测诊断提供更详细的信息。
46、优选地，步骤s5的具体步骤为：
47、步骤s51：对滤波电流信号进行多时频分解，从而得到电流频域特征图谱；
48、步骤s52：对电流频域特征图谱进行频率分量计算，以生成多点频率峰值；
49、步骤s53：基于多点频率峰值进行频域周期特征分析，以生成频域周期特征数据；
50、步骤s54：基于电流瞬态波动分布特征对频域周期特征数据进行瞬变位置匹配，生成频域瞬态波动特征数据；
51、步骤s55：对频域瞬态波动特征数据进行时序动态拟合，构建频域瞬变动态图。
52、本发明通过对滤波电流信号进行多时频分解，将电流信号从时域转换到频域，分析电流在不同频率上的能量分布情况，得到电流频域特征图谱，频域特征图谱揭示电流信号中不同频率成分的相对强弱，帮助了解电流的频域特性，通过对电流频域特征图谱进行频率分量计算，确定频域图谱中的多点频率峰值，这些峰值代表电流信号中突出的频率成分，用于后续的频域周期特征分析，通过基于多点频率峰值进行频域周期特征分析，计算电流信号在不同频率上的周期特征数据，反映了电流信号的周期性变化情况，了解电流信号的频域周期特性，通过基于电流瞬态波动分布特征对频域周期特征数据进行瞬变位置匹配，将频域周期特征数据与电流瞬态波动分布特征相匹配，获得频域瞬态波动特征数据，反映了电流信号在不同频率上的瞬态波动情况，检测瞬态波动引起的异常或故障情况，通过对频域瞬态波动特征数据进行时序动态拟合，将频域瞬态波动特征数据与时间轴相结合，构建频域瞬变动态图，直观地展示电流信号在不同频率上的瞬态波动变化情况，帮助监测人员更好地理解和分析电流信号的瞬态行为。
53、优选地，步骤s6的具体步骤为：
54、步骤s61：对动态温差趋势演变模型进行异常温差趋势预测，从而得到异常温差趋势预测数据；
55、步骤s62：对异常温差趋势预测数据进行预测误差迭代校正，从而得到误差校正温差预测数据；
56、步骤s63：对频域瞬变动态图进行故障瞬变点识别，得到电源故障瞬变点；
57、步骤s64：对电源故障瞬变点进行故障归因分析，得到故障瞬变因素；
58、步骤s65：对误差校正温差预测数据及故障瞬变因素进行自适应异常诊断决策，从而构建自适应电源诊断策略，以执行远程监测诊断作业。
59、本发明通过对动态温差趋势演变模型进行异常温差趋势预测，预测出出现的异常温差趋势，提前发现潜在的温差异常情况，为后续的诊断和处理提供预警信息，通过对异常温差趋势预测数据进行预测误差迭代校正，校正预测数据中的误差，得到更准确的温差预测数据，提高温差预测的准确性，减少误差对后续诊断决策的影响，通过对频域瞬变动态图进行故障瞬变点识别，定位出电源故障瞬变点的位置，这些瞬变点表示电源在频域上发生的异常波动，用于判断电源是否存在故障，并提供故障发生的时间和频率信息，通过对电源故障瞬变点进行故障归因分析，确定导致故障的具体因素，深入了解故障的本质原因，通过对误差校正温差预测数据及故障瞬变因素进行自适应异常诊断决策，根据实际情况制定适应性的电源诊断策略，针对不同的异常情况采取相应的监测和诊断措施，提高远程监测诊断的效果和准确性。
60、在本说明书中，提供一种应急启动电源的远程监测诊断系统，用于执行如上所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，包括：
61、平滑优化模块，用于获取电源内部多部位温度监测参数；对电源内部多部位温度监测参数进行迭代平滑优化，构建平滑优化多部位温度序列；
62、温差趋势演化模块， 用于对平滑优化多部位温度序列进行部位间温度差异计算，得到多部位温差数据；对多部位温差数据进行温差趋势演化，从而生成温差分布趋势数据；
63、时空演变模块，用于获取电源内部结构图；基于温差分布趋势数据对电源内部结构图进行动态时空演变重构，构建动态温差趋势演变模型；
64、瞬态波动分布模块，用于对获取电源实时电流信号；基于电源实时电流信号生成滤波电流信号；对滤波电流信号进行瞬态波动分布分析，以生成电流瞬态波动分布特征；
65、瞬变动态拟合模块，用于滤波电流信号进行频域周期特征分析，以生成频域周期特征数据；基于电流瞬态波动分布特征对频域周期特征数据进行时序动态拟合，构建频域瞬变动态图；
66、自适应诊断模块，用于基于动态温差趋势演变模型及频域瞬变动态图进行自适应异常诊断决策，从而构建自适应电源诊断策略，以执行远程监测诊断作业。
67、本发明通过获取电源内部多部位温度监测参数并进行迭代平滑优化，获得平滑优化的多部位温度序列，减少温度数据中的噪声和异常值，提高数据的可靠性和稳定性，通过对平滑优化多部位温度序列进行部位间温度差异计算，得到多部位温差数据，然后，对多部位温差数据进行温差趋势演化，生成温差分布趋势数据，分析不同部位之间的温差变化趋势，提供电源内部温度分布的动态信息，通过获取电源内部结构图，并基于温差分布趋势数据，对电源内部结构图进行动态时空演变重构，构建动态温差趋势演变模型，将温差趋势与电源内部结构关联起来，提供更加细致和准确的电源温度变化模型，通过获取电源实时电流信号，并生成滤波电流信号，对滤波电流信号进行瞬态波动分布分析，生成电流瞬态波动分布特征，了解电源电流的瞬时变化情况，提供电流波动的时域特征，通过对滤波电流信号进行频域周期特征分析，生成频域周期特征数据，然后，基于电流瞬态波动分布特征，对频域周期特征数据进行时序动态拟合，构建频域瞬变动态图，揭示电流信号的频域特征变化，提供电流信号的动态变化模型，基于动态温差趋势演变模型及频域瞬变动态图，进行自适应异常诊断决策，构建自适应电源诊断策略，根据温差趋势和电流信号的变化特征，判断电源是否存在异常情况，并制定相应的诊断策略，远程监测诊断作业，及时发现和处理电源的异常情况，提高电源的可靠性和安全性。
1.一种应急启动电源的远程监测诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，其特征在于，步骤s35的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，其特征在于，步骤s4的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，其特征在于，步骤s5的具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，其特征在于，步骤s6的具体步骤为：
9.一种应急启动电源的远程监测诊断系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的应急启动电源的远程监测诊断方法，包括：
