本发明涉及控制模块领域，特别涉及一种基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统及方法。
背景技术：
1、防爆控制箱的防爆型防护等级为ip65，适用于易燃易爆的场合。防爆控制箱内部主要有断路器、接触器、磁力启动装置、按钮以及指示灯等组成，由于布置较多的电器元件，导致在工作时会散发出大量的热量。控制箱内部通常设置有风扇，用于散热。
2、在对防爆控制箱进行保养时，现有方法通常是按照计划定期对防爆箱进行开箱检查，如果内部及其元器件表面有灰尘聚集，需要用绝缘柄的刷子将表面的灰尘刷掉，以防灰尘聚集引起故障。尤其是两相之间的间隙处存在灰尘时在潮湿天气下可能会引起爬电。
3、现需要一种方法能够根据各防爆控制箱的工作情况和工作环境自动判断箱内是否存在灰尘聚集等情况导致散热不佳，并可能引起故障的情况，从而确定开箱检查的时机。
技术实现思路
1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统及方法，能够根据各防爆控制箱的工作情况和工作环境自动判断箱内是否存在灰尘聚集等情况导致散热不佳，并可能引起故障的情况，从而确定开箱检查的时机。
2、本发明实施例一方面提供一种基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，所述控制模块包括若干防爆控制箱，包括：发热模型模块，用于获取各防爆控制箱的发热元件类型和数量，根据环境温度和设备运行数据建立发热模型；温度监控模块，用于获取各防爆控制箱内的温度数据，根据预设温度阈值和升温速度阈值得到预警信息；所述预设温度阈值和升温速度阈值时根据所述发热模型得到的；散热控制模块，用于根据预警信息控制散热设备的功率，并根据温度数据得到散热效率；历史维护信息模块，用于获取各防爆控制箱的历史开箱维护时间、两次开箱维护期间散热设备运行时间、功率、环境空气质量数据以及灰尘积累量，得到灰尘积累模型；历史故障信息模块，用于获取各防爆控制箱的历史故障原因为灰尘积累的历史故障数据，获取历史故障数据中的灰尘积累量取均值作为灰尘预警值；获取历史故障数据中的散热设备功率和散热效率得到各散热设备功率对应的散热效率预警值；开箱维护模块，用于根据当前散热效率和散热效率预警值确定是否开箱维护，以及根据上一次开箱维护时间和灰尘积累模型生成下一次开箱维护时间。
3、根据本发明的一些实施例，所述发热模型模块包括：环境设置单元，用于将若干电子元件配置不相同的防爆控制箱内的电路设置在不同温度的通风环境中工作；数据采集单元，用于采集不同温度和设备运行数据下的电路发热数据，得到不同温度环境和不同设备运行数据对应的温度和升温速度，得到发热模型。
4、根据本发明的一些实施例，所述散热控制模块包括：功率调整单元，用于当防爆控制箱内温度超过温度阈值或者升温速度超过升温速度阈值，调整散热设备功率增加一个单位；散热效率单元，用于计算一个单位时间间隔前后温度差值得到散热效率。
5、根据本发明的一些实施例，所述历史维护信息模块包括：灰尘积累模型单元，用于根据两次开箱维护期间散热设备运行时间、功率、环境空气质量数据以及灰尘积累量训练得到灰尘积累模型：；
6、其中，表示灰尘积累重量，表示不同档位散热设备功率的编号，n表示散热设备功率档位数量，表示编号为的散热设备功率对应的权重，表示编号为的散热设备功率，表示编号为的散热设备功率对应的空气质量，表示编号为的散热设备功率对应的运行时间。
7、根据本发明的一些实施例，所述开箱维护模块包括：散热效率预警单元，用于获取当前散热设备功率对应的散热效率预警值，计算当前散热效率与所述散热效率预警值差值的绝对值超过阈值，则确定开箱维护。
8、根据本发明的一些实施例，所述开箱维护模块包括：开箱维护时间确定单元，用于计算当前时间与上一次开箱维护时间的时间间隔，并获取时间间隔内的散热设备运行数据和环境空气质量数据，根据所述灰尘积累模型得到当前灰尘积累量，并根据当前散热设备运行数据和环境空气质量数据计算达到灰尘积累量阈值所需的时间，得到下一次开箱维护时间。
9、根据本发明的一些实施例，所述历史故障信息模块包括：潮湿故障信息单元，用于获取历史故障原因为箱内潮湿的历史故障数据，并获取所述历史故障数据中的防爆控制箱的散热设备运行数据和环境湿度数据，得到湿度预警模型：；其中表示湿度预警值，表示不同档位散热设备功率的编号，n表示散热设备功率档位数量，表示编号为的散热设备功率对应的权重，表示编号为的散热设备功率，表示编号为的散热设备功率对应的环境湿度，表示编号为的散热设备功率对应的运行时间。
10、根据本发明的一些实施例，所述开箱维护模块包括：湿度预警单元，用于根据所述湿度预警模型预估当前湿度是否达到湿度预警值，若达到，则确定开箱维护。
11、根据本发明的一些实施例，所述开箱维护模块包括：开箱时间确定单元，用于计算当前时间与上一次开箱维护时间的时间间隔，并获取时间间隔内的散热设备运行数据和环境湿度数据，根据所述湿度预警模型得到当前箱内湿度，并根据当前散热设备运行数据和环境湿度数据计算达到湿度预警值所需的时间，得到下一次开箱维护时间。
12、本发明实施例的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统至少包括以下有益效果：本发明实施例通过获取各防爆控制箱的内部发热元件信息并通过在通风环境下设置不同温度和设备运行数据情况下的实验环境得到各防爆控制箱电子设备的发热模型；根据发热模型可以得到电子设备在箱内需要进行散热处理的预警信息，并通过设置在防爆控制箱内的温度传感器得到；根据预警可以自动调节散热设备的功率以及时进行散热避免故障；通过计算实时的散热效率和历史故障信息的散热效率确定当前箱内是否存在灰尘积累导致散热不佳的情况；通过历史数据建立灰尘积累模型；根据当前散热效率确定是否需要开箱维护，并根据灰尘积累模型预计下一次开箱维护时间，不仅可能及时排除故障隐患，而且能够节省技术人员开箱检查的时间。
13、本发明实施例另一方面提供一种基于人工智能的控制模块智能化数据管理方法，所述控制模块包括若干防爆控制箱，包括以下步骤：s100、获取各防爆控制箱的发热元件类型和数量，根据环境温度和设备运行数据建立发热模型；s200、获取各防爆控制箱内的温度数据，根据预设温度阈值和升温速度阈值得到预警信息；所述预设温度阈值和升温速度阈值时根据所述发热模型得到的；s300、根据预警信息控制散热设备的功率，并根据温度数据得到散热效率；s400、获取各防爆控制箱的历史开箱维护时间、两次开箱维护期间散热设备运行时间、功率、环境空气质量数据以及灰尘积累量，得到灰尘积累模型；s500、获取各防爆控制箱的历史故障原因为灰尘积累的历史故障数据，获取历史故障数据中的灰尘积累量取均值作为灰尘预警值；获取历史故障数据中的散热设备功率和散热效率得到各散热设备功率对应的散热效率预警值；s600、根据当前散热效率和散热效率预警值确定是否开箱维护，以及根据上一次开箱维护时间和灰尘积累模型生成下一次开箱维护时间。
14、本发明实施例的基于人工智能的控制模块智能化数据管理方法至少包括以下有益效果：本发明实施例通过获取各防爆控制箱的内部发热元件信息并通过在通风环境下设置不同温度和设备运行数据情况下的实验环境得到各防爆控制箱电子设备的发热模型；根据发热模型可以得到电子设备在箱内需要进行散热处理的预警信息，并通过设置在防爆控制箱内的温度传感器得到；根据预警可以自动调节散热设备的功率以及时进行散热避免故障；通过计算实时的散热效率和历史故障信息的散热效率确定当前箱内是否存在灰尘积累导致散热不佳的情况；通过历史数据建立灰尘积累模型；根据当前散热效率确定是否需要开箱维护，并根据灰尘积累模型预计下一次开箱维护时间，不仅可能及时排除故障隐患，而且能够节省技术人员开箱检查的时间。
15、本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，所述控制模块包括若干防爆控制箱，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，其特征在于，所述发热模型模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，其特征在于，所述散热控制模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，其特征在于，所述历史维护信息模块包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，其特征在于，所述开箱维护模块包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，其特征在于，所述开箱维护模块包括：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，其特征在于，所述历史故障信息模块包括：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，其特征在于，所述开箱维护模块包括：
9.根据权利要求7所述的基于人工智能的控制模块智能化数据管理系统，其特征在于，所述开箱维护模块包括：
10.一种基于人工智能的控制模块智能化数据管理方法，所述控制模块包括若干防爆控制箱，其特征在于，包括以下步骤：
