[发明专利]基于人工智能的大功率灯具用环路热管散热效率检测方法

说明书

本发明涉及照明设备检测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的大功率灯具用环路热管散热效率检测方法，该方法通过对每个环路热管系统的换热器的合格率进行预测，以根据预测值分析每个环路热管系统的运行状态实现环路热管系统之间的性能差异分析，进而得到运行状态最好的环路热管系统，根据最好运行状态的环路热管系统对其他每个环路热管系统进行运行参数调节，实现了通过自动检测、学习、调试环路热管散热效率，能够及时发现散热性劣化问题，从而有效且高效地改善全部环路热管散热系统参数，提高散热效率。

技术领域

本发明涉及照明设备检测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的大功率灯具用环路热管散热效率检测方法。

背景技术

一般来说，LED灯的工作稳定性和品质好坏，与灯体本身散热至关重要，而市场上的高亮度LED灯的散热，常常采用自然散热，效果并不理想。LED光源打造的LED灯具，由LED、散热结构、驱动器、透镜组成，因此散热也是一个重要的部分，如果LED不能很好散热、它的寿命也会受影响。

环路热管（LHP/KHPs）是被动的两相传热装置，将热量由LED芯片导到换热器的散热鳍片。在大型灯具，如路灯等常见的设计，由于灯具本身需要小型化，但发热量巨大，所以照明设备的环路热管散热系统的换热器需要放置于冷却条件较佳的区域，通常采用水冷装置进一步提高散热效率和可控性。

环路热管无需电能即可传输热量到远端的纯机械散热系统，本无需控制和检测效率，但环路热管所搭配的换热系统的调节能力直接决定了环路热管的散热效率，因此环路热管的效率优化除了高质量的环路热管元件，还需要针对换热器设计适应性强的散热效率检测方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的大功率灯具用环路热管散热效率检测方法，所采用的技术方案具体如下：

在当前环路热管系统的工作过程中，基于设定采样频率采集水冷稳态电机的水冷换热器温差和灯具环路热管效率的换热器水路流动速度，对应得到设定时段内的水冷换热器温差序列和换热器水路流动速度序列；计算所述水冷换热器温差序列的温差稳态稳定性指标，结合所述温差稳态稳定性指标和所述换热器水路流动速度序列得到换热器配合环路热管的效率匹配程度；

获取设定时长下多个时段的所述效率匹配程度，得到效率匹配程度序列；根据所述效率匹配程度之间的差异计算所述效率匹配程度序列中每个所述效率匹配程度的局部异常因子，由所述局部异常因子计算所述设定时长下换热器的合格率；获取多个所述设定时长下的历史合格率，得到历史合格率序列，利用所述历史合格率序列训练合格率预测网络，得到当前环路热管系统的目标合格率预测网络；

获取每个环路热管系统的所述目标合格率预测网络，将每个环路热管系统的实时合格率序列通过对应的所述目标合格率预测网络，得到每个环路热管系统的合格率预测序列；根据所述合格率预测序列中的每个合格率预测值得到对应环路热管系统的运行状态指标，由所述运行状态指标确认目标环路热管系统，将每个环路热管系统的运行参数调整为所述目标环路热管系统的运行参数。

进一步地，所述温差稳态稳定性指标的计算公式为：

其中，为所述温差稳态稳定性指标；为所述水冷换热器温差序列中第个水冷换热器温差；为所述水冷换热器温差序列中前个水冷换热器温差之间的平均水冷换热器温差；为所述水冷换热器温差序列中前 个水冷换热器温差之间的平均水冷换热器温差；为所述水冷换热器温差序列中第个水冷换热器温差和第个水冷换热器温差之间的差值；为所述水冷换热器温差序列中水冷换热器温差的数量；为绝对值函数。

进一步地，所述由所述局部异常因子计算所述设定时长下换热器的合格率的方法，包括：

根据所述局部异常因子确认所述效率匹配程度序列中的正常效率匹配程度，统计所述正常效率匹配程度的第一数量，计算所述效率匹配程度序列中效率匹配程度的总数量与所述第一数量之间的比值，将比值作为换热器的合格率。