CN120104431A 一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法及装置 （深圳市永成光电子股份有限公司）

(19)国家知识产权局(71)申请人深圳市永成光电子股份有限公司地址518000广东省深圳市宝安区沙井街道芙蓉工业区芙蓉一路西第三栋厂房(72)发明人朱志斌柏广廖俊斌(54)发明名称一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法及装置本发明涉及灯头模组数据分析领域，尤其涉及一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法及装置。该方法包括以下步骤：获取灯头模组历史运行监测日志，并进行数据清洗及多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志；根据多个时间窗口的监测日志进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征；对多个时间窗口的监测日志进行多时点环境温度波动分析，根据所述瞬态突变状态特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关系；根据所述定量关联关系进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果型21.一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，所述可通讯存储灯头模组带有记忆存储芯片，包括以下步骤：步骤S1:获取灯头模组历史运行监测日志，并进行数据清洗及多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志；步骤S2:根据多个时间窗口的监测日志进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征；步骤S3:对多个时间窗口的监测日志进行多时点环境温度波动分析，根据所述瞬态突变状态特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关系；步骤S4:根据所述定量关联关系进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果链；步骤S5:根据多因素因果链及所述定量关联关系进行全局状态趋势演化，并进行局部端到端训练，从而得到每一个灯头的局部最优趋势模型；步骤S6:对所述局部最优趋势模型进行多工况模拟及实时灯头模组状态分析评估，以得到实时灯头模组状态评估报告。2.根据权利要求1所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，步骤S1具体步骤为：基于所述记忆存储芯片获取灯头模组历史运行监测日志；根据所述历史运行监测日志计算参数化数据的平均值及标准值；根据所述平均值及标准值计算得到常态化参数范围；基于常态化参数范围进行异常数据识别，标记异常数据并清洗，以得到清洗优化监测对清洗优化监测日志进行多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志。3.根据权利要求2所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，所述基于常态化参数范围进行异常数据识别，标记异常数据并清洗，以得到清洗优化监测日志的具体步骤为：对清洗优化监测日志进行多频噪点检测，提取多个数据噪点；根据多个数据噪点提取多个邻近点；遍历所述数据噪点，提取每一个噪点的多个邻近点，并计算所有邻近点的平均值；根据所述平均值对所述数据噪点进行平均滤波处理，从而得到滤波优化监测日志；对滤波优化监测日志进行时间戳同步处理，以得到时间一致性监测日志；定义时间窗口长度；根据所述时间窗口长度对时间一致性监测日志进行多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志。4.根据权利要求1所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，步骤S2具体步骤为：根据多个时间窗口的监测日志提取不同时窗的灯头模组多维度工作状态参数；根据所述多维度工作状态参数计算使用频率；对所述多维度工作状态参数进行实时电流电压计算，并分析运行负载，以得到时序运行负载数据；基于所述多维度工作状态参数进行灯头温度变化演化，以得到灯头温度变化特征；3对所述使用频率、时序运行负载数据及灯头温度变化特征进行多维度状态拟合，构建多维度时序状态曲线；根据多维度时序状态曲线进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征。5.根据权利要求4所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，所述根据多维度时序状态曲线进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征的具体步骤为：对多维度时序状态曲线进行多尺度小波分解，以得到不同尺度的成分特征；基于不同尺度的成分特征进行多时间频段瞬态突变识别，标记瞬态突变数据；根据所述瞬态突变数据提取瞬态突变时间戳；根据所述瞬态突变数据计算突变持续时长、幅值变化及频率特征；对所述突变持续时长、幅值变化及频率特征进行多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征。6.根据权利要求5所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，步骤S3具体步骤为：根据多个时间窗口的监测日志提取不同时窗的历史环境监测数据；基于所述历史环境监测数据进行多时点环境温度波动分析，构建多时点温度波动曲根据所述瞬态突变时间戳对多时点温度波动曲线进行同时点匹配，并提取匹配时间点的温度波动特征；基于多个尺度的瞬态突变状态特征对所述温度波动特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关系。7.根据权利要求1所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：基于多个时间窗口的监测日志进行关键事件信息标记，提取关键事件信息，所述关键事件信息包括灯头故障信息及寿命状态衰减信息；对灯头故障信息及寿命状态衰减信息进行相关影响因素推断，以得到故障因素及寿命对所述瞬态突变状态特征进行异常根源追溯，生成异常状态因素；对异常状态因素、故障因素及寿命衰减因素进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果链。8.根据权利要求1所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：根据多因素因果链及所述定量关联关系进行全局状态趋势演化，以得到全局状态趋势对全局状态趋势特征进行深度学习建模，构建全局趋势模糊模型；基于所述多个时间窗口的监测日志提取每一个灯头的监测信息；根据所述监测信息对全局趋势模糊模型进行局部端到端训练，从而得到每一个灯头的局部最优趋势模型。49.根据权利要求1所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：根据得到每一个灯头的局部最优模型进行多工况模拟，生成每一个灯头的多工况模拟数据；对所述多工况模拟数据进行故障概率预测，得到每一个灯头在不同工况的故障概率；根据所述多工况模拟数据进行寿命态势预测，生成寿命态势预测图；对所述每一个灯头在不同工况的故障概率及寿命态势预测图进行实时灯头模组状态分析评估，以得到实时灯头模组状态评估报告。10.一种可通讯存储灯头模组的信息分析装置，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，包括：多窗口划分模块，用于获取灯头模组历史运行监测日志，并进行数据清洗及多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志；瞬态突变识别模块，用于根据多个时间窗口的监测日志进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征；定量分析模块，用于对多个时间窗口的监测日志进行多时点环境温度波动分析，根据所述瞬态突变状态特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关系；多因素关联分析模块，用于根据所述定量关联关系进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果链；端到端训练模块，用于根据多因素因果链及所述定量关联关系进行全局状态趋势演化，并进行局部端到端训练，从而得到每一个灯头的局部最优趋势模型；状态评估模块，用于对所述局部最优趋势模型进行多工况模拟及实时灯头模组状态分析评估，以得到实时灯头模组状态评估报告。5技术领域[0001]本发明涉及灯头模组数据分析领域，尤其涉及一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法及装置。背景技术[0002]随着智能照明、物联网(IoT)和智慧城市等技术的迅速发展，灯头模组作为照明系统的重要组成部分，广泛应用于各类照明设备中。随着这些设备的不断普及，灯头模组不仅承担着提供照明的基本功能，还在环境监测、智能控制、节能减排等领域发挥着越来越重要的作用。灯头模组通过嵌入式计算和通信技术实现了智能化管理，能够通过网络与其他设备进行数据交互，达到高效能、低能耗以及灵活管理的目标。然而，随着灯头模组在复杂环境中的长期运行，其面临的安全性和可靠性问题也逐渐显现。[0003]灯头模组的健康状况通常受到多种因素的影响，包括电力波动、温湿度变化、运行负荷变化等外部环境因素，这些因素可能导致模组的性能退化、故障发生或者失效。此外，由于灯头模组长时间处于复杂的环境中，其信息存储和运行状态也容易受到恶意攻击、未经授权的访问或者其他人为操作的威胁。传统的灯头模组故障检测和安全防护方法主要依赖于简单的硬件冗余设计、基本的状态监控和人工巡检等手段，这些方法往往无法实时、精准地识别出多样化的安全威胁、性能问题及潜在故障。[0004]与此同时，传统的监控方式通常无法应对灯头模组在高负荷、动态环境下的复杂行为模式。现有的灯头模组监控系统大多仅依赖于传感器采集的数据，缺乏智能分析和多维度数据挖掘，难以在故障发生之前及时预测其可能出现的异常状态。更为重要的是，灯头模组与其他智能设备的通信依赖于复杂的网络传输，一旦遭遇外部攻击或设备故障，往往难以及时响应并提供有效的应急处置。为了更好地解决这些问题，迫切需要一种全新的、智能化的灯头模组信息分析方法。发明内容[0005]本发明为解决上述技术问题，提出了一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法及装置，以解决至少一个上述技术问题。[0006]为实现上述目的，本发明提供一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法，所述可通讯存储灯头模组带有记忆存储芯片，包括以下步骤：步骤S1:获取灯头模组历史运行监测日志，并进行数据清洗及多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志；步骤S2:根据多个时间窗口的监测日志进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征；步骤S3:对多个时间窗口的监测日志进行多时点环境温度波动分析，根据所述瞬态突变状态特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关6步骤S4:根据所述定量关联关系进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果链；步骤S5:根据多因素因果链及所述定量关联关系进行全局状态趋势演化，并进行局部端到端训练，从而得到每一个灯头的局部最优趋势模型；步骤S6:对所述局部最优趋势模型进行多工况模拟及实时灯头模组状态分析评估，以得到实时灯头模组状态评估报告。[0007]本发明通过获取灯头模组的历史运行监测日志，确保系统可以基于历史数据做出准确的分析和预测。数据清洗步骤去除了噪声数据，保证数据的精确性和可靠性。将数据按时间窗口进行划分后，可以更好地捕捉灯头模组的短期与长期行为模式。每个时间窗口的日志代表了不同的运行阶段，有助于识别周期性或突发性故障问题。通过多时间窗口的划分，系统能够针对不同的时间段进行个性化分析，更好地应对灯头模组的不同工作条件及潜在故障。通过识别瞬态突变(如电流、电压、温度等参数的剧烈变化),可以及时发现灯头模组的异常行为，避免未发现的故障蔓延或扩大。通过多尺度异常状态解构，系统能够从微观与宏观角度分析灯头模组的运行状态。短期的电流波动和长期的温度波动可以被独立地识别与处理，从而提升系统的容错能力和细节捕捉能力。多尺度分析确保了无论是微小的瞬时变化，还是系统长期的异常趋势都能够被准确捕捉和分析，增强了整体故障预警能力。通过分析不同时间点的环境温度波动，可以识别环境变化对灯头模组性能的影响。这有助于发现如过高温度对电池寿命、灯头工作效率等的潜在影响，提供精细化的故障诊断。定量分析能够有效地揭示瞬态突变与环境变化之间的关系。温度的快速升高是否直接导致电流的过载或灯头模组温度异常，从而为后续故障预测提供精确的数据支持。多尺度定量关联分析有助于处理不同时间范围内的环境变化与设备反应，能够从宏观趋势到微观变化全面捕捉两者之间的关系，使预测模型更为准确。多因素非线性关联演变能够揭示灯头模组故障的潜在因果链。温度波动、电流波动等因素的相互作用，可以形成复杂的因果关系。此步骤能够帮助预测多因素作用下的故障链条。通过构建多因素因果链，系统不仅能够识别表面故障，还能追溯故障的根本原因。为故障维修人员提供更深入的故障分析和预警信息。构建精确的因果链将帮助模型学习因果关系，而不是单纯的相关性，能够更好地预测系统在复杂情况下的故障发生几率。基于因果链和定量关系进行的全局状态趋势分析能够捕捉系统的整体运行趋势。通过深度学习方法预测灯头模组的长期运行趋势，帮助预测系统潜在的长期故障风险。通过局部端到端训练，对每个灯头模组进行单独优化。每个灯头模组有不同的工作状态与环境条件，局部模型能够精细地调整全局模型的预测结果，使得预测结果更加个性化、精准。通过局部优化训练，系统能够对每个灯头模组的个性化需求进行优化，使得预测结果能够符合每个模组的特定特点，进一步提高预测的准确性。对灯头模组进行多工况模拟，系统能够预见不同工作条件下的行为。模拟不同负载、温度、湿度等变量的影响，有助于准确评估模组在各种环境和使用条件下的表现。通过实时监控和分析，系统能够根据当前灯头模组的工作状态进行即时评估。在温度过高时，系统会实时发出预警，避免过热导致的设备故障或性能降低。最终的实时灯头模组状态评估报告能够为运营人员提供清晰的故障风险、寿命状态以及维护建议，帮助及时采取相应措施，避免设备出现无法预测的故障。[0008]在本说明书中，提供一种可通讯存储灯头模组的信息分析装置，用于执行如上所述的可通讯存储灯头模组的信息分析方法，包括：7多窗口划分模块，用于获取灯头模组历史运行监测日志，并进行数据清洗及多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志；瞬态突变识别模块，用于根据多个时间窗口的监测日志进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征；定量分析模块，用于对多个时间窗口的监测日志进行多时点环境温度波动分析，根据所述瞬态突变状态特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关系；多因素关联分析模块，用于根据所述定量关联关系进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果链；端到端训练模块，用于根据多因素因果链及所述定量关联关系进行全局状态趋势演化，并进行局部端到端训练，从而得到每一个灯头的局部最优趋势模型；状态评估模块，用于对所述局部最优趋势模型进行多工况模拟及实时灯头模组状态分析评估，以得到实时灯头模组状态评估报告。[0009]本发明通过划分时间窗口，系统可以对不同时间尺度下的灯头模组运行情况进行独立分析。长时间窗口能够展示灯头模组的总体趋势，而短时间窗口能够揭示微小的异常变化。多窗口划分允许同时捕捉长期和短期的变化模式，有助于识别灯头模组在不同工作条件下的变化趋势和潜在的故障。通过在多个时间窗口下进行数据分析，可以提高对灯头模组状态的识别精度，从而避免因单一窗口无法捕捉到的微小异常而错过潜在故障。及时识别灯头模组的瞬态突变，确保能够在设备出现故障前或故障初期发现问题，从而为后续的故障预测和维修提供及时信息。通过多尺度异常状态解构，可以在不同时间尺度上识别和分析突变事件。这种精细化的分析方法能够有效地从多个角度评估灯头模组的状态，从而更准确地捕捉异常。瞬态突变通常是设备故障的前兆，及时识别这些突变特征，有助于提早预警并采取相应的预防措施，从而有效减少设备故障的发生频率。通过定量分析环境温度波动与灯头模组状态之间的关系，能够发现温度等环境因素对设备性能和故障发生的潜在影响。温度变化可能导致灯头模组内部电流、电压的波动，进而导致故障。基于环境温度波动和瞬态突变的定量分析，可以为灯头模组的优化设计提供指导。系统可以通过调节工作环境参数(如温度、湿度等)来延长设备的使用寿命。定量分析提供了更精确的故障预测数据，帮助在发生瞬态突变前识别潜在故障的触发因素。通过多因素因果链分析，系统能够揭示不同因素(如电流、电压、温度等)之间的非线性关系，追溯灯头模组故障的根本原因。这种因果链分析能更精确地捕捉故障模式，提升故障诊断的深度。多因素因果链可以帮助预测不同因素的相互作用如何导致故障的发生，从而在潜在问题升级为故障前提供预警。通过分析不同因素之间的关系，设计者可以进一步优化灯头模组的设计和工作条件，减少故障发生的概率。端到端训练使得每个灯头模组都能根据其独特的运行历史和工作环境得到个性化优化。局部最优模型可以更精确地反映出不同灯头模组的工作特性和故障模式。通过全局趋势演化，模型能够识别整个灯头模组系统的运行趋势，而局部训练则使每个灯头模组的状态能够精准预测。两者结合提高了故障预测的准确性和全面性。个性化的训练过程能够进一步提高预测精度，减少由于标准模型不能适应不同工作环境和使用情况而导致的误差。通过实时评估灯头模组的工作状态，系统能够快速识别出当前模组的潜在故障风险并及时报告。避免了设备故障发生后才开始诊断的被动局面。通过多工况模拟，可以模8拟不同工作环境下灯头模组的表现，使得评估报告更加全面、准确。这样，设备在不同的工况下都能得到相应的状态评估。实时状态评估报告为运维人员提供了清晰的决策支持，能够在出现问题之前及时采取预防措施，减少设备故障带来的停机时间和维修成本。附图说明[0010]图1为本发明一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法的步骤流程示意图；图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。具体实施方式[0011]应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0012]本申请实例提供一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法及装置。所述可通讯存储灯头模组的信息分析方法及装置的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。[0013]请参阅图1至图4,本发明提供了可通讯存储灯头模组的信息分析方法，所述可通讯存储灯头模组的信息分析方法包括以下步骤：步骤S1:获取灯头模组历史运行监测日志，并进行数据清洗及多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志；步骤S2:根据多个时间窗口的监测日志进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征；步骤S3:对多个时间窗口的监测日志进行多时点环境温度波动分析，根据所述瞬态突变状态特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关步骤S4:根据所述定量关联关系进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果链；步骤S5:根据多因素因果链及所述定量关联关系进行全局状态趋势演化，并进行局部端到端训练，从而得到每一个灯头的局部最优趋势模型；步骤S6:对所述局部最优趋势模型进行多工况模拟及实时灯头模组状态分析评估，以得到实时灯头模组状态评估报告。[0014]本发明通过获取灯头模组的历史运行监测日志，确保系统可以基于历史数据做出准确的分析和预测。数据清洗步骤去除了噪声数据，保证数据的精确性和可靠性。将数据按时间窗口进行划分后，可以更好地捕捉灯头模组的短期与长期行为模式。每个时间窗口的日志代表了不同的运行阶段，有助于识别周期性或突发性故障问题。通过多时间窗口的划分，系统能够针对不同的时间段进行个性化分析，更好地应对灯头模组的不同工作条件及潜在故障。通过识别瞬态突变(如电流、电压、温度等参数的剧烈变化),可以及时发现灯头模组的异常行为，避免未发现的故障蔓延或扩大。通过多尺度异常状态解构，系统能够从微观与宏观角度分析灯头模组的运行状态。短期的电流波动和长期的温度波动可以被独立地识别与处理，从而提升系统的容错能力和细节捕捉能力。多尺度分析确保了无论是微小的9瞬时变化，还是系统长期的异常趋势都能够被准确捕捉和分析，增强了整体故障预警能力。通过分析不同时间点的环境温度波动，可以识别环境变化对灯头模组性能的影响。这有助于发现如过高温度对电池寿命、灯头工作效率等的潜在影响，提供精细化的故障诊断。定量分析能够有效地揭示瞬态突变与环境变化之间的关系。温度的快速升高是否直接导致电流的过载或灯头模组温度异常，从而为后续故障预测提供精确的数据支持。多尺度定量关联分析有助于处理不同时间范围内的环境变化与设备反应，能够从宏观趋势到微观变化全面捕捉两者之间的关系，使预测模型更为准确。多因素非线性关联演变能够揭示灯头模组故障的潜在因果链。温度波动、电流波动等因素的相互作用，可以形成复杂的因果关系。此步骤能够帮助预测多因素作用下的故障链条。通过构建多因素因果链，系统不仅能够识别表面故障，还能追溯故障的根本原因。为故障维修人员提供更深入的故障分析和预警信息。构建精确的因果链将帮助模型学习因果关系，而不是单纯的相关性，能够更好地预测系统在复杂情况下的故障发生几率。基于因果链和定量关系进行的全局状态趋势分析能够捕捉系统的整体运行趋势。通过深度学习方法预测灯头模组的长期运行趋势，帮助预测系统潜在的长期故障风险。通过局部端到端训练，对每个灯头模组进行单独优化。每个灯头模组有不同的工作状态与环境条件，局部模型能够精细地调整全局模型的预测结果，使得预测结果更加个性化、精准。通过局部优化训练，系统能够对每个灯头模组的个性化需求进行优化，使得预测结果能够符合每个模组的特定特点，进一步提高预测的准确性。对灯头模组进行多工况模拟，系统能够预见不同工作条件下的行为。模拟不同负载、温度、湿度等变量的影响，有助于准确评估模组在各种环境和使用条件下的表现。通过实时监控和分析，系统能够根据当前灯头模组的工作状态进行即时评估。在温度过高时，系统会实时发出预警，避免过热导致的设备故障或性能降低。最终的实时灯头模组状态评估报告能够为运营人员提供清晰的故障风险、寿命状态以及维护建议，帮助及时采取相应措施，避免设备出现无法预测的故障。[0015]本发明实施例中，参阅图1,为本发明一种可通讯存储灯头模组的信息分析方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述可通讯存储灯头模组的信息分析方法的步骤包括：步骤S1:获取灯头模组历史运行监测日志，并进行数据清洗及多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志；本实施例中，首先，确认灯头模组的历史运行监测日志的来源。这些日志通常来自于灯头的内置传感器数据采集系统，存储于数据库中或以文件形式存在。确保数据源的完整性和可靠性是成功分析的基础。确定历史监测日志的存储位置，可能包括SQL数据库或CSV文件，并确保可以访问这些数据。从确认的数据源中提取历史监测日志。提取的内容应设定提取的时间范围为过去一年，确保覆盖灯头模组的完整运行周期，提取格式为“时间理。可以将数据转换为结构化的表格形式，方便后续的数据清洗和分析。整理为表格格式，数据清洗过程中，首先识别并处理缺失值。缺失值可能会影响分析结果的准确性，因此需要采取措施进行填补或剔除。常用的方法包括均值填补、前向填补或直接剔除缺失记录。若某时间点的温度数据缺失，可以用该时间窗口前后时间点的平均值进行填补，确保数据的连续性。对监测日志中的异常值进行检测和处理。可以使用统计方法(如Z-score或IQR)来识别明显偏离正常范围的数据点，并决定是否剔除或替换这些异常值。若功率数据出现超过额定值的异常高值(如150W),则可将其标记为异常并进行剔除，确保数据的准确性。在数据清洗的最后阶段，进行数据一致性检查，以确保所有参数在同一时间戳下具有一致性。功率和温度应在合理范围内相互关联，避免逻辑上的不一致。检查在高功率状态下，温度是否超过正常工作范围(如超过60℃),若发现不一致，则需要进行相应的数据修正。根据分析需求，定义合适的时间窗口。窗口的大小应根据监测目标和数据特性进行选择，常见的窗口大小包括1小时、1天或1周。选择时需考虑数据的采集频率和分析的时效性。若目标是分析灯头的日常性能波动，可以设定1小时为一个窗口，以便捕捉到细微的变化。将清洗后的监测日志按照定义的时间窗口进行划分。每个窗口应包含相应时间段内的所有监测数据，形成独立的数据集，以便于后续分析和处理。将数据按照每小时划分，形成多个窗口数据集，如“2023-04-0100:00:00到2023-04-0101:00:00”的数据集。对每个时间窗口内的数据进行特征提取，计算如平均值、标准差、最大值和最小值等统计特征。这些特征将用于后续的分析和建模。对于每个窗口，计算功率的平均值和温度的标准差，记录结果以形成特征数据集，供后续使用。[0016]步骤S2:根据多个时间窗口的监测日志进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征；本实施例中，从多个时间窗口的监测日志中提取相关数据，包括功率、温度、运行时长等。这些数据需经过清洗处理，确保数据的完整性和一致性，以便进行有效的突变识别。提取的监测数据应包括每个时间窗口的平均功率和温度，并确保没有缺失值和异常点。若发现数据缺失，采用均值填补或前向填补进行处理。选择合适的瞬态突变识别算法。常用的方法包括CUSUM(累积和控制图)和Z-score法，这些方法能够有效地检测出数据中的显著变化点。使用Z-score法，可以设定一个阈值(如±2标准差),当某一时刻的Z-score值超过该阈值时，判定为瞬态突变。应用选定的算法对时间窗口内的监测数据进行分析，识别出瞬态突变点。每个突变点应记录其时间戳、突变幅度及相应的状态参数若在2023年4月1日12:00:00时，温度突变从25°℃骤升至40℃,记录该点为突变点，并标记C”。为了对瞬态突变状态进行多尺度解构，选择合适的小波变换方法，如离散小波变换(DWT)。小波变换能够将信号分解为不同频率的成分，便于分析不同尺度下的特征。使用哈儿小波进行5层小波分解，将监测数据分解为多个频段的近似和细节系数。将监测数据应用小波变换，得到不同尺度的近似和细节系数。这些系数将用于提取瞬态突变的特征，分析其在不同尺度上的表现。若在第1层小波分解中得到的近似系数为{A1,A2,A3},则可以分析这些系数在不同时间段的变化，以识别潜在的异常状态。对提取的小波系数进行分析，计算各个尺度下的统计特征，如均值、标准差和极值。这些特征将帮助识别潜在的异常状态和突变特征。分析某一细节系数的标准差，若标准差超过设定阈值，说明在该尺度上存在显著的波动，可能指示潜在的异常状态。将识别出的瞬态突变点及其对应的多尺度特征记录在数D1”。对收集的瞬态突变状态特征进行总结，分析其在不同工况下的表现，评估突变状态对灯头模组性能的影响。这将为后续的故障预测和状态评估提供依据。通过对比不同时间窗11口的特征，识别出在高温环境下灯头的故障率增加，从而得出结论：高温是导致灯头故障的一个主要因素。最后，将识别出的瞬态突变状态特征及其分析结果生成报告，并通过可视化工具展示。可绘制突变点的时间序列图，标示出突变幅度和状态变化，以便于决策者理解和分析。绘制折线图显示温度变化及其突变点，帮助分析人员直观地看到灯头的性能变化及其潜在的风险。[0017]步骤S3:对多个时间窗口的监测日志进行多时点环境温度波动分析，根据所述瞬态突变状态特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关本实施例中，从多个时间窗口的监测日志中提取环境温度数据。这些数据应包括每个时间窗口的平均温度、温度波动幅度及其变化趋势。确保提取的数据覆盖整个监测周期，以便进行全面分析。设定时间窗口为1小时，从过去的监测日志中提取每小时的环境温评估环境温度的变化情况。常用的方法包括标准差计算和变异系数(CV),可用于定量描述温度波动的程度。若某一时间窗口内的温度数据为{22℃,24℃,23℃},则计算其标准差以了解温度波动情况。标准差越大，表示温度波动越明显。针对每个时间窗口，计算温度的每个时间窗口的特征数据，以便于后续分析。若在某一时间窗口内，温度的平均值为23℃,标准差为1.5℃,则记录为“时间戳，平均温度，标准差”,如“2023-04-0112:00:00,23℃,1.5℃”。将之前步骤中识别出的瞬态突变状态特征与环境温度波动数据进行整合。每个突变点应与其对应的环境温度特征关联，以便于分析瞬态突变与环境变化的关系。将突变点择合适的定量关联分析方法，如相关性分析或多元回归分析，研究瞬态突变与环境温度波动之间的关系。可以使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等方法来量化这种关系。通过计算突变幅度与相应时间点的环境温度之间的皮尔逊相关系数，评估它们之间的线性关系。对整合后的数据进行定量分析，计算瞬态突变与环境温度波动之间的相关系数，并记录结果。确保每个关联结果都包含时间戳、突变幅度和相关性系数。若计算得到的相关系数为0.75,表示瞬态突变与环境温度的波动有较强的正相关关系，记录格式为“时间戳，突变幅度，相关系数”,如“2023-04-0112:00:00,15℃,0的定量关联关系进行汇总，形成综合分析报告。报告应包括每个突变点的特征、相关性分析结果和可能的影响因素。汇总报告中可指出：“在2023年4月1日12C,与24℃的环境温度存在0.75的相关性，表明高温可能导致突变的发生。”利用可视化工具展示瞬态突变与环境温度波动的关联关系，可以绘制散点图和趋势图，使分析结果直观易数。最后，根据分析结果提出结论和建议。如果发现某一温度范围内的突变频率明显增加，头模组的故障风险显著增加，建议定期检查与维护以保证设备的稳定性。”步骤S4:根据所述定量关联关系进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果链；本实施例中，首先，将之前步骤中得到的瞬态突变与环境变化的定量关联关系进记录都准确无误，以便后续分析。从汇总的数据中提取可能影响突变状态的多种因素。这些后续建立模型。对提取的多因素数据进行标准化处理，以确保不同量纲的数据可以在同一模型中进行比较和分析。常用的方法包括Z-score标准化和Min-Max归一化。若环境温度范围为10℃至40℃,可以通过Min-Max归一化将其转换为0到1之间的值，以便于模型训练和分些方法能够有效捕获数据中复杂的非线性关系。随机森林模型能够处理高维数据，并且通过特征重要性评估，帮助识别对突变状态影响最大的因素。使用整合后的多因素数据集，建立非线性预测模型。将突变状态作为因变量，将提取的特征作为自变量，进行建模。使用随过交叉验证评估模型的准确性，并进行调优以提高模型的预测能力。在训练过程中，通过调整随机森林的树木数量和深度，优化模型的表现，并确保模型在测试集上具有良好的泛化能力。根据建立的非线性模型，分析各个因素对突变状态的影响，构建多因素因果链。因果链应明确每个因素如何影响突变状态及其相互关系。若模型表明“环境温度”与“突变幅度”之间的关系为正相关，可以构建因果链为“环境温度→突变幅度”。将构建的因果链记录在数据库中，确保每个因素之间的关系清晰可见。同时，利用可视化工具绘制因果链图，直观展示各因素间的关系。使用图形化工具绘制因果关系图，节点表示因素，箭头表示因果关系，帮助分析人员理解复杂的相互作用。对构建的因果链进行评估，分析其合理性和科学性。确保每个因果链的构建有充分的数据支持，并借助专家意见进行验证。若发现某一因素对突变状态的影响不明显，则应重新审视该因素在因果链中的位置，必要时进行调整或替换。[0018]步骤S5:根据多因素因果链及所述定量关联关系进行全局状态趋势演化，并进行局部端到端训练，从而得到每一个灯头的局部最优趋势模型；本实施例中，首先，整合之前步骤中得到的多因素因果链和定量关联关系。这些数据应包含每个灯头的历史监测数据、突变状态特征、环境因素等，确保数据的完整性与一致每个灯头的状态信息都能完整呈现。选择合适的时间序列分析方法，用于全局状态趋势演化分析。常用的方法包括自回归移动平均模型(ARIMA)、指数平滑法和长短期记忆网络序列数据时能有效捕获长期依赖关系，适合灯头状态的动态变化分析。基于整合后的数据，建立全局趋势模型。将历史监测数据作为输入，训练模型以预测未来的灯头状态。模型应考虑多种因素对灯头状态的影响。使用LSTM模型输入过去72小时的监测数据，输出接下来12小时的状态预测，确保模型能够反映灯头在不同环境下的性能变化。针对每个灯头，提取其特定的监测数据和相关特征，构建局部数据集。局部数据集应包括灯头的历史运行情况、环境条件和故障记录，以便进行针对性的模型训练。提取某灯头在过去一周的监测数据，记录部模型。根据灯头的运行特性和历史数据，可能需要调整模型架构，以提高预测的准确性。针对某个灯头，选择小型的LSTM模型，输入层为多维特征(如环境温度、湿度),输出层为未来故障概率或性能指标。使用局部数据集对每个灯头的局部模型进行端到端训练。通过优化算法(如Adam优化器)调整模型的权重，确保模型在训练集上的表现良好。设置训练轮数为100次，监控训练过程中的损失函数变化，以评估模型的收敛情况和性能。在训练完成后，使用独立的测试集评估每个灯头的局部模型性能。计算模型在测试集上的准确率、召回率和F1-score,以确保模型的泛化能力。如果某灯头的局部模型在测试集上F1-score达到0.85,则表明模型在实际应用中的预测能力较强。将每个灯头的局部最优趋势模型保存至数据库中，确保模型的可追溯性和后续使用的便利性。记录每个模型的参数设置、训练历史模型的预测能力、适用范围以及潜在的改进方向。报告中可以指出：“温环境下表现良好，但在低温环境下的预测准确性有待提高。”建立持续监测机制，定期评估模型的性能并进行必要的优化。根据新收集的监测数据，定期更新模型，以保持其预测能力的准确性。设定每季度检查一次灯头模型的性能，依据最新数据进行再训练，确保模型能够适应环境变化和设备老化。[0019]步骤S6:对所述局部最优趋势模型进行多工况模拟及实时灯头模组状态分析评估，以得到实时灯头模组状态评估报告。[0020]本实施例中，定义多个工况参数，以模拟灯头在不同环境和负载条件下的运行状态。常见的工况包括高温、高湿、低温、正常负载、超载等。设定工况A为高温(4(80%RH)和正常负载；工况B为低温(10℃)、低湿(30%灯头的局部最优趋势模型应用于定义的工况参数，生成不同工况下的模拟数据。这些数据相应的温度和湿度数据，得到灯头1在高温高湿条件下的模拟结果，如“功率：120W,温度：42℃,故障概率：0.10”。将生成的多工况模拟数据记录在数据库中，况下的性能数据完整且易于访问。每条记录应包含灯头ID、工况类型、模拟结果等信息。记些数据将用于与模拟结果进行对比分析，评估灯头的当前状态。实时数据可能显示“灯头1,果的对比分析、故障概率计算和剩余寿命预测等。这些方法能够综合评估灯头的性能状态和潜在风险。采用阈值法，设定功率和温度的安全范围，以判断灯头是否处于正常工作状态。将实时监测数据与多工况模拟结果进行对比，评估灯头的当前状态。分析灯头在当前工况下的运行是否符合预期，计算其故障概率及剩余寿命。若灯头1的实时功率(125W)高于模拟结果(120W),且温度(43°℃)也高于预期，可能表明灯头处于过评估结果记录在数据库中，并生成实时灯头模组状态评估报告。该报告应详细列出每个灯头的状态摘要、故障风险评估、建议措施等。评估报告中可包湿工况下，实时功率为125W,超出安全范围，故障概率为0.15,建议进行维护检查。”根据实时状态评估结果，进行总结分析，识别灯头在不同工况下的性能特点及潜在风险。这将为后续的维护与管理提供重要依据。若发现某个灯头在高温环境下频繁出现故障，需重点关注其工作状态，考虑调整运行环境或进行技术改进。根据评估结果，提出后续的维护和管理建议。若灯头的故障概率较高，建议定期检查或更换灯头，确保设备的正常运行。报告中可以建议：“针对灯头1,建议每周进行一次监测，若故障概率超过0.20,应立即停机检查。持续监控机制，定期评估灯头的运行状态，及时更新模型和模拟参数，以提高预测的准确性和可靠性。设定每季度进行一次全面的状态评估，结合新收集的数据不断优化局部趋势模型，确保灯头在不同工况下的安全运行。[0021]本实施例中，参阅图2,为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：基于所述记忆存储芯片获取灯头模组历史运行监测日志；根据所述历史运行监测日志计算参数化数据的平均值及标准值；根据所述平均值及标准值计算得到常态化参数范围；基于常态化参数范围进行异常数据识别，标记异常数据并清洗，以得到清洗优化监测日志；对清洗优化监测日志进行多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志。[0022]本实施例中，从可通讯存储芯片中提取灯头模组的历史运行监测日志。确保提取供基础。提取最近三个月的监测日志，确保数据的完整性和一致性。设定提取频率为每小时一次，以便捕获每个时间段的详细信息。对提取的数据进行格式化，确保每条记录的时间戳、参数名称、参数值等信息清晰且结构化。可将数据存储为CSV或数据库格式，便于后续处理。记录格式可以为：时间戳，状态，功率，温度，亮度，确保各个参数的单位一致(如功率单位为瓦特，温度单位为摄氏度)。对监测日志中提取的各项参数进行整理，按照参数名称进行分组，便于后续计算。确保每个参数都有足够的数据点进行统计分析，通常至少需要30个数据点。对功率、温度和亮度分别进行分组，计算各组的平均值和标准差。采用统计分析方法计算每个参数的平均值和标准差。可以使用描述性统计学中的公式：平均值=功率数据为[10,12,11,13,10],则平均值为11瓦特，标准差可计算为1.41瓦特。根据计算出的平均值和标准差，确定常态化参数范围。一般采用均值±2倍标准差的范围来定义正常值区间，符合正态分布的假设。若功率的平均值为11瓦特，标准差为1.41瓦特，则常态化范围为11-2×1.41,11+2×1.41,即8.18,13.82瓦特。将计算得到的每个参数的常态化范围记录在数据库中，便于后续的异常数据识别和对比分析。每个参数应包含其平均值、标准差和常态化范围。根据常态化参数范围，对历史监测日志进行异常数据识别。任何超出正常范围的数据点都应被标记为异常。若某次记录的功率为15瓦特，则该记录将被标记为异常。可以使用条件过滤方法遍历日志数据，检查每个参数的值是否在正常范围内，记录下所有异常值及其时间戳。对标记为异常的数据进行清洗处理。依据实际需求，选择删除或修正这些异常值。可以选择用平均值替代异常值，或将其标记为缺失值。若功率的异常值为15瓦特，则可以用该参数的平均值11瓦特进行替代，确保数据的连续性。根据时间戳将清洗优化后的监测日志进行多窗口划分。可以按小时、日或周为单位进行划分，具体依据分析需求和数据量决定。设定每小时为一个窗口，生成24个小时的监测日志数据，确保每个窗口内的数据完整。窗口数据整理：对每个划分的时间窗口内的数据进行整理，计算每个窗口的参数统亮度的平均值，生成汇总报告，便于观察不同时间段内的性能变化。[0023]本实施例中，所述基于常态化参数范围进行异常数据识别，标记异常数据并清洗，以得到清洗优化监测日志的具体步骤为：对清洗优化监测日志进行多频噪点检测，提取多个数据噪点；根据多个数据噪点提取多个邻近点；遍历所述数据噪点，提取每一个噪点的多个邻近点，并计算所有邻近点的平均值；根据所述平均值对所述数据噪点进行平均滤波处理，从而得到滤波优化监测日对滤波优化监测日志进行时间戳同步处理，以得到时间一致性监测日志；定义时间窗口长度；根据所述时间窗口长度对时间一致性监测日志进行多窗口划分，从而得到多个时间窗口的监测日志。[0024]本实施例中，采用合适的噪点检测算法对清洗优化后的监测日志进行多频噪点检测。可以使用基于统计学的方法(如Z-score检测)或信号处理技术(如小波变换)来识别异常波动。设定Z-score阈值为3,任何超过±3标准差的值均被视为噪点。这样能有效识别出在正常数据范围内的异常波动。遍历清洗优化后的监测日志，逐条记录每个参数的值，并计算其Z-score。若Z-score超过设定阈值，则标记为噪点，并记录噪点的时间戳及对应值。若某记录的功率为15瓦特，而其历史均值为10瓦特，标准差为1.5瓦特，则Z-score为(15-10)/1.5=3.33,该值被标记为噪点。确定每个噪点的邻近点范围。邻近点可以定义为在时间上相邻的n个数据点(如前后各3个数据点),以形成一个局部数据集。若噪点的时间戳为2023-04-0112:00:00,则提取的邻近点范围可以是从2023-04-0111:59:57到2023-04-0112:00:03的所有数据点。针对每一个标记的噪点，提取其对应的邻近点数据。记录下这些邻近点的时间戳及其对应的参数值，以便后续计算。若噪点的时间戳为2023-04-0112:00:00,邻近点的功率数据为[9.5,10.0,10.2,10.5,11.0]瓦特，则这些值将作为计算平均值的候选数据。对每个噪点的邻近点进行平均值计算。将邻近点的所有参数值相加并除以邻近点的数量，得到该噪点的平均值。若邻近点的数据为[9.5,10.0,10.2,10.5,11.0]瓦特，则平均值为(9.5+10.0+10.2+10.5+11.0)/5=10.24瓦特。将每个噪点及其对应的平均值记录在数据集内，方便后续的滤波处理和分析。记录下噪点的时间戳、原始值(如15瓦特)和计算出的平均值(如10.24瓦特)。根据计算得到的平均值，对原始的噪点数据进行平均滤波处理。具体方法为用计算出的平均值替代原噪点值，从而平滑数据。若原噪点为15瓦特，则将其替换为10.24瓦特，得到滤波后的数据。将经过滤波处理的所有数据点汇总，生成新的监测日志。确保每个时间戳的值都已被更新为滤波后的结果。生成的监测日志将显示在时间戳为2023-04-0112:00:00时的功率值为10.24瓦特，而不是15瓦特。对滤波优化监测日志中的时间戳进行同步处理，确保所有记录的时间戳格式一致，并且没有缺失值。可以使用统一的时间格式(如ISO8601)进行标准化。将所有时间戳格式化为SS”形式，确保统一性。针对时间戳中可能存在的缺失值，采用插值法或前向填充法进行处理，以确保时间序列的连续性。若在某时间段内缺失了数据，则可以用前一个有效值进行填充。根据分析需求，定义时间窗口的长度(如1小时、2小时或24小时)。窗口长度的选择应根据数据采集频率和分析目的进行合理设定。将时间窗口长度设定为1小时，以便于观察每小时的监测趋势。根据定义的窗口长度，对时间一致性监测日志进行多窗口划分。将数据按时间段分组，每个窗口内包含相应时间段内的所有记录。若监测日志从2023-04-0100:00:00到2023-04-0123:59:59,则将其划分为24个1小时的窗口，每个窗口内包含该小时的所有数据记录。[0025]本实施例中，参阅图3,为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：根据多个时间窗口的监测日志提取不同时窗的灯头模组多维度工作状态参数；根据所述多维度工作状态参数计算使用频率；对所述多维度工作状态参数进行实时电流电压计算，并分析运行负载，以得到时序运行负载数据；基于所述多维度工作状态参数进行灯头温度变化演化，以得到灯头温度变化特对所述使用频率、时序运行负载数据及灯头温度变化特征进行多维度状态拟合，构建多维度时序状态曲线；根据多维度时序状态曲线进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征。[0026]本实施例中，从多个时间窗口的监测日志中提取灯头模组的多维度工作状态参完整且结构化，便于后续分析。设定时间窗口为1小时，从每个窗口中提取的参数可以为：工作状态参数进行标准化处理，确保不同参数之间的可比性。功率和温度可以通过最大值归一化，将所有参数归一化到0到1的范围内。若功率最归一化后的值为80/100=0.8。定义“使用频率”为灯头模组在每个时间窗口内的开关状态变化次数。遍历每个时间窗口的监测日志，计算每个窗口的使用频率。若在某1小时窗口内灯头开关切换了10次，则使用频率为10次/小时。将每个时间窗口的使用频率记录在数据集0112:00:00,10”。通过监测日志提取实时电流和电压数据。这些数据通常由灯头模组的传感器提供，需确保数据的准确性和时间同步。若电压记录为220V,电流记录为0.5A,则可以计算出功率为P=V×I。根据实时电流和电压数据计算运行负载，得到每个时间窗口的功率负载数据。可以使用功率公式进行计算。若某时间窗口内的电压为220V,电流为0.5A,则计算功率为P=220×0.5=110W。将计算出的运行负载数据与时间戳关联，记录在数据集中，便于后续的时序分析。记录格式为“时间窗口，运行负载”,如“2023-04-0112:00:00,110W”。从监测日志中提取每个时间窗口的灯头温度参数，确保数据完整且与时间戳一致。记录每个时间窗口的温度数据，如“2023-04-0112:00:00,45℃”。分析灯头温度的变化趋势，计算每个时间窗口的温度变化率(如温度变化幅度与时间的比值),以识别温度变化的特征。若在1小时内温度从40℃升高至50℃,则变化率为(50-40)/1=10C/h。将温度变化特温度变化率”,如“2023-04-0112:00:00,10℃/h”。将使用频率、时序运行负载数据及灯头温度变化特征整合到一个多维度数据集，使用多元回归或机器学习方法进行拟合。设定目标变量为灯头的稳定性，将各个参数作为自变量进行拟合，计算出多维度状态曲线。通过数据可视化工具生成多维度时序状态曲线，展示使用频率、运行负载和温度变化之间的关系。可以绘制3D图形，分别在X、Y、Z轴上表示频率、负载和负载下，灯头温度会显著上升，反映出运行状态的变化。对多维度状态曲线进行瞬态突变识别，使用阈值法或变异点检测算法(如CUSUM算法)识别状态曲线中的突变点。若温度在短时间内骤然升高超过设定阈值，则判断为瞬态突变。将识别出的瞬态突变状态进行分解，以便分析不同尺度下的异常特征。可以采用小波变换等技术，将信号分解为不同频率分量，提取各尺度下的异常状态特征。若在高频率分量上发现异常波动，记录其幅度和持续时间，以便进行后续分析。将所有识别出的瞬态突变状态及其特征记录到数据集中，确保异常状态的可追溯性和分析的全面性。记录格式为“时间窗口，瞬态突变特征”,如“202300,突变幅度10℃”。[0027]本实施例中，所述根据多维度时序状态曲线进行瞬态突变识别及多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征的具体步骤为：对多维度时序状态曲线进行多尺度小波分解，以得到不同尺度的成分特征；基于不同尺度的成分特征进行多时间频段瞬态突变识别，标记瞬态突变数据；根据所述瞬态突变数据提取瞬态突变时间戳；根据所述瞬态突变数据计算突变持续时长、幅值变化及频率特征；对所述突变持续时长、幅值变化及频率特征进行多尺度异常状态解构，以得到多个尺度的瞬态突变状态特征。[0028]本实施例中，选择合适的小波变换方法进行多尺度小波分解。通常使用离散小波变换(DWT),如哈儿小波(HaarWavelet)或墨西哥帽小波(MexicanHatWavelet),以便提取信号的不同尺度成分。设定小波分解层数为5,能够捕获信号在从低频到高频的不同特征。将多维度时序状态曲线输入到小波变换算法中，进行分解。每一层分解将输出近似成分(低频)和细节成分(高频),记录每层的系数。若原始信号为包含温度和负载的状态曲线，则通过5层小波分解，得到5组近似和细节系数，分别表示不同频段的特征。将分解得到的多尺度成分特征记录在数据集中，并通过可视化工具绘制不同尺度的信号特征图，以便于分析。绘制每一层的近似系数和细节系数图，便于观察不同频段的变化趋势。针对不同尺度的成定义突变的标准，若某尺度的变化超过设定阈值(如±2标准差),则标记为瞬态突变。将识别出的瞬态突变数据进行标记，并记录突变的时间戳及其对应的参数值，确保后续分析的准确性。若在某一时间点检测到温度突变，则记录其时间戳及突变值，例如“2023-04-0112:00:00,突变值：10℃”。通过可视化工具展示突变识别的结果，绘制含有标记的时序状态曲线图，直观显示突变点的位置和幅度。在温度变化曲线中，使用红色标记突变点，以便于分析。从标记的瞬态突变数据中提取时间戳，整理成时间序列数据，便于后续计算和分析。若记录的突变点为[“2023-04-0112:00:00”,“2023-04-0112:05:00”],则将这些时间戳提取为列表。确保提取的时间戳格式一致，通常使用ISO8601格式(如“YYYY-MM-DDTHH:MM:SS”),以便于后续的数据处理和对比。将时间戳转换为“2023-04-01T12:00:00”形式。通过计算相邻突变点之间的时间差，得到每个突变事件的持续时长。若突变点之间的时间差大于设定阈值，则视为一次独立的突变事件。若第一突变时间为“2023-04-0112:00:00”,第二突变时间为“2023-04-0112:05:00”,则持续时长为5分钟。计算每个突变事件的幅值变化，即突变前后的值之差。记录下幅值变化的绝对值，用以评估突变的严重程度。若突变前温度为40℃,突变后温度为50℃,则幅值变化为50-40=10℃。计算单位时间内发生的突变次数，以评估突变的频率特征。频率特征可用于分析设备运行的稳定性。若在一小时内发生了3次突变，则频率为3次/小时。根据计算得到的突变持续时长、幅值变化及频率特征，定义异常状态的标准。设定幅值变化超过5℃且频率超过2次/小时为异常状态。若某个时段内的幅值变化为10℃,且频率为3次，则标记为异常状态。通过小波分解分析，进一步解构这些异常状态，提取不同尺度下的特征。采用小波重构方法，将异常状态的特征分解为多个频率分量。将突变事件的幅值变化进行小波重构，得到高频和低频成分，以分析其潜在规律。将所有识别出的异常状态及其特征记录在数据库中，确保数据的可追溯性和分析的全5分钟，10℃,3次/小时”。[0029]本实施例中，参阅图4,为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：根据多个时间窗口的监测日志提取不同时窗的历史环境监测数据；基于所述历史环境监测数据进行多时点环境温度波动分析，构建多时点温度波动根据所述瞬态突变时间戳对多时点温度波动曲线进行同时点匹配，并提取匹配时间点的温度波动特征；基于多个尺度的瞬态突变状态特征对所述温度波动特征进行多尺度定量关联分析，从而得到瞬态突变与环境变化的定量关联关系。[0030]本实施例中，从多个时间窗口的监测日志中提取历史环境监测数据，包括温度、湿度、光照强度等信息。确保提取的数据完整且结构化，以便后续分析。设定时间窗口为1小时，从每个窗口中提取的环境数据可以为：[时间戳，温度(摄氏度),湿度(%),光照强度(1x)].对提取的历史环境监测数据进行清洗，去除缺失值和异常值。利用统计方法(如Z-score)检测并剔除不符合正常范围的值，保证数据的准确性。若温度数据的历史均值为25°C,标准差为2℃,则将超过29°C或低于21°℃的值标记为异常并剔除。将清洗后的历史环境监测数据记录在数据库中，以便后续分析。同时，通过可视化工具绘制温度变化趋势图，观察整体温度波动情况。绘制温度随时间变化的折线图，直观展示温度波动的规律。选择合适的波动分析方法，通常采用统计学中的标准差和变异系数来评估温度波动。变异系数(CV)计算为标准差与均值的比值，有助于评估不同时间段温度的相对波动性。若某时间段温度均值为25℃,标准差为2℃,则变异系数为CV=2/25×100%=8%。基于清洗后的历史温度数据，构建多时点温度波动曲线。将每个时间窗口的温度波动特征(如均值、标准差)绘制在同一图表上，以便于对比分析。将每小时的温度均值和标准差绘制成带有误差条的折线图，直观展示不同时间段的温度波动情况。从构建的温度波动曲线中提取重要的波动特征，例如最大波动幅度、平均波动幅度等。这些特征将为后续的瞬态突变分析提供依据。计算在某段时间内温度波动的最大幅度，若温度从20℃波动至30℃,则最大波动幅度为10℃。根据之前步骤中提取的瞬态突变时间戳，对多时点温度波动曲线进行同时点匹配。设定一个时间窗口 (如±5分钟)以确保能够准确捕捉到突变时的环境温度数据。若某瞬态突变时间戳为“2023-04-0112:00:00”,则提取“2023-04-0111:59:55”至“2023-04-0112:00:05”之间的温度数据。在匹配的时间窗口内提取温度波动特征，包括匹配时刻的温度值及其变化率。这些特征将用于后续的定量关联分析。若在突变时间点的温度为28C,且前一时刻的温度为25°C,则变化率为28-25=3℃。将每个瞬态突变对应的温度波动特征记录在数据集中，确保与瞬态突变时间戳关联，便于后续分析。记录格式为“瞬态突变时间戳，匹配温度，变化率”,如“2023-04-0112:00:00,28℃,3°℃”。选择适当的定量分析方法，如相关性分析或回归分析，研究瞬态突变与环境温度波动特征之间的关系。可以使用皮尔逊相关系数来评估变量之间的线性关系。计算瞬态突变幅值与相应时间点的温度变化率之间的相关性。结合小波变换等多尺度分析技术，对瞬态突变状态特征进行多尺度特征提取。提取不同尺度下的温度变化特征，并与瞬态突变数据进行关联分析。利用小波变换分解得到的温度变化特征，评估不同频率成分对突变状态的影响。将瞬态突变与环境变化的定量关联关系记录在数据集中，包括相关系数、回归方程等。这些结果将为后续的决策提供依据。记录格式为“瞬态突变时间戳，相关系数，回归方程”,如“2023-04-0112:00:00,0.85,y=0.5x+[0031]本实施例中，步骤S4包括以下步骤：基于多个时间窗口的监测日志进行关键事件信息标记，提取关键事件信息，所述关键事件信息包括灯头故障信息及寿命状态衰减信息；对灯头故障信息及寿命状态衰减信息进行相关影响因素推断，以得到故障因素及寿命衰减因素；对所述瞬态突变状态特征进行异常根源追溯，生成异常状态因素；对异常状态因素、故障因素及寿命衰减因素进行多因素非线性关联演变，构建多因素因果链。[0032]本实施例中，从多个时间窗口的监测日志中提取关键事件信息，重点关注灯头故障信息和寿命状态衰减信息。这些信息通常包括故障时间、故障类型、寿命预警指标等。设定故障信息的标记标准，记录故障事件的时间戳、故障代码和描述。若在某一时刻检测到灯头功率异常下降，则标记为故障事件。对标记的关键事件进行整理，提取相关的故障信息和格式可以为“时间戳，故障类型，寿命状态”,如“2023-04-0112:00:00,功率下降，寿命剩余20%”。将提取的关键事件信息存储在数据库中，确保数据的可追工具绘制事件发生时间线，展示故障与寿命状态变化的关系。绘制包含故障事件与寿命状态变化的时间线图，以便于分析其相互影响。利用统计分析方法，分析灯头故障信息及寿命使用相关性分析方法(如皮尔逊相关系数)计算故障事件与环境因素之间的关系，识别出显著影响故障的因素。对提取的影响因素进行因果推断，利用回归分析方法建立故障因素与寿命衰减因素之间的关系模型。分析这些因素如何影响灯头的性能和寿命。构建回归方程以探讨“环境温度”与“故障率”之间的关系，若结果显示温度每升高1℃,故障率可以推断温度是一个重要故障因素。将推断得到的故障因素及寿命衰减因素记录在数据集瞬态突变时，记录到的温度异常及功率波动，则需要综合分析这些数据，判断其对突变的影响。通过对比历史数据，识别导致异常状态的根源，并记录相关信息。这可以通过异常检测算法(如孤立森林)来实现，自动化识别潜在的根源。若分析发现突变发生时，灯头温度超过设定阈值，则可记录为异常状态的根源。将识别出的异常状态因素进行汇总，形成异常状态因素列表，确保各个因素的清晰描述和数据来源。记录格式为“异常状态时间，根源因素”,如“2023-04-0112:00:00,温度过高”。采用非线性回归分析或机器学习方法(如随机森林或神经网络)进行多因素的非线性关联演变分析，研究故障因素、寿命衰减因素及异常状态因素之间的关系。使用随机森林模型，输入故障因素、寿命状态和环境变化数据，以预测灯头的故障风险。将提取的故障因素、寿命衰减因素和异常状态因素进行训练，建立预测模型。通过交叉验证评估模型的准确性，以确保结果的可靠性。使用70%的数据进行模型训练，30%的数据进行验证，确保模型能够准确预测故障。根据分各因素之间的因果关系。这一链条将帮助识别潜在的故障根源和寿命衰减机制。记录因果链的格式为“因素A→因素B→因素C”,如“环境温度→故障率→寿命衰减”。[0033]本实施例中，步骤S5包括以下步骤：根据多因素因果链及所述定量关联关系进行全局状态趋势演化，以得到全局状态趋势特征；对全局状态趋势特征进行深度学习建模，构建全局趋势模糊模型；基于所述多个时间窗口的监测日志提取每一个灯头的监测信息；根据所述监测信息对全局趋势模糊模型进行局部端到端训练，从而得到每一个灯头的局部最优趋势模型。[0034]本实施例中，根据提取的多因素因果链和定量关联关系，整合历史监测数据，构建全局状态的时间序列。数据应包括灯头的故障信息、寿命状态、环境因素等。设定时间窗口为1小时，计算每个窗口内的综合状态指标，包括故障率、平均用时间序列分析方法，对整合后的数据进行全局状态趋势分析。可以使用移动平均法或指数平滑法提取全局状态趋势特征，以便于识别趋势变化。使用7天的移动平均来平滑日常波动，提取出长期趋势，若故障率在过去7天逐渐上升，则表明全局状全局状态趋势特征可视化，生成趋势图表，以便于直观分析。可视化工具可以帮助识别趋势的变化点。绘制趋势图，显示故障率、寿命状态和环境因素的变化，便于观察它们之间的关系。选择合适的深度学习模型来构建全局趋势模糊模型。常用的模型包括长短期记忆网络(LSTM)或卷积神经网络(CNN),适合处理时间序列数据。使用LSTM模型，设计输入层为多个状态特征，输出层为未来状态预测。准备训练数据集，包括全局状态趋势特征和对应的目标变量。通常将数据分为训练集和测试集，训练集占70%,测试集占30%。构建输入特征集为过去7天的状态数据，目标为预测接下来1天的状态变化。使用训练集对深度学习模型进行训练，调整超参数(如学习率、批量大小),并使用交叉验证评估模型性能。通过损失函数(如均方误差)来优化模型。若模型在测试集上的均方误差低于设定阈值，则认为模型训练成功。从多个时间窗口的监测日志中提取每个灯头的监测信息，包括功率、温度、故障事件等。这些信息将为局部趋势模型提供基础数据。记录每个灯头在每个时间窗口的监测数据，格式常值，确保数据的准确性和可靠性。标准化各个参数(如功率和温度)以便于后续分析。将功率和温度数据归一化到0到1的范围，确保不同灯头的数据在同一尺度上进行比较。将清洗后的监测信息存储在数据库中，并确保与灯头ID和时间戳关联，以便后续分析和训练模型。模糊模型，设计每个灯头的局部趋势模型。这些模型应针对各个灯头的特定监测信息进行优化，考虑其独特的运行环境和故障模式。针对某个灯头，选取过去的监测数据作为输入，预测其未来的状态。使用每个灯头的监测信息对局部趋势模型进行端到端训练。确保模型能够适应每个灯头的特性，通过调整超参数和网络结构优化模型性能。使用局部灯头的训练数据进行模型训练，评估模型在该灯头上的表现，确保模型能准确预测该灯头的未来状态。使用交叉验证评估每个局部模型的性能，确保模型在灯头的监测数据上具有良好的预测能力。记录模型的准确率和损失值，进行必要的调整。若某个灯头的局部模型在验证集上的均方误差低于全局模型，则认为该局部模型更具优势。[0035]本实施例中，步骤S6包括以下步骤：根据得到每一个灯头的局部最优模型进行多工况模拟，生成每一个灯头的多工况模拟数据；对所述多工况模拟数据进行故障概率预测，得到每一个灯头在不同工况的故障概根据所述多工况模拟数据进行寿命态势预测，生成寿命态势预测图；对所述每一个灯头在不同工况的故障概率及寿命态势预测图进行实时灯头模组状态分析评估，以得到实时灯头模组状态评估报告。率等。这些参数将用于模拟灯头在不同工作条件下的性能表现。设定工况A为高温(40℃)、高湿(80%RH)和高负载(1.2倍额定功率),工况B为低温(10℃)、低湿(30%RH)和正常负载。根据每个灯头的局部最优模型，输入定义好的工况参数进行模拟，生成每个灯头在不同工数，得到灯头在该工况下的功率输出、温度变化及故障预测信息。将生成的多工况模拟数据记录在数据库中，确保每个灯头在不同工况下的性能数据完整且易于访问。每条记录应包障概率预测模型。可以使用逻辑回归、支持向量机(SVM)等方法，通过学习历史故障数据与工况参数之间的关系，形成故障预测模型。利用历史故障数据训练逻辑回归模型，以预测在特定工况下灯头的故障概率。将多工况模拟数据输入到故障概率预测模型中，计算每个灯头在不同工况下的故障概率。记录每个灯头的故障概率及其对应的工况参数。若在工况A下，对灯头1的故障概率预测为0.15,则表示在此工况下，灯头1有15%的可能性发生故障。将计算得到的故障概率记录在数据库中，并通过可视化工具生成故障概率分布图，以展示不同工况下灯头的故障概率变化。绘制柱状图，显示每个灯头在不同工况下的故障概率，便于直观比较。基于历史寿命数据和局部最优模型，建立寿命态势预测模型。可以使用生存分析方法，如Weibull分布或寿命数据回归分析，预测灯头的剩余寿命。通过分析历史灯头的故障时间，建立基于Weibull分布的寿命模型，预测灯头在不同工况下的寿命。将多工况模拟数据输入到寿命预测模型中，计算每个灯头在不同工况下的剩余寿命，并生成寿命态势预测图。若在工况B下，灯头1的剩余寿命预测为2000小时，则记录该结果，并绘制相应的寿命态势图。将生成的寿命态势预测图保存，并与灯头监测数据关联，确保数据的可访问性。同时，通过可视化工具展示寿命态势预测图，以便于分析。使用折线图显示每个灯头在不同工况下的剩余寿命变化趋势。将每个灯头在不同工况下的故障概率及寿命态势预测图整合为头，进行实时状态分析，结合故障概率及寿命态势预测