一种基于输出功率实时监控的功放保护方法及系统

摘要

本发明涉及输出功率监控技术领域，具体为一种基于输出功率实时监控的功放保护方法及系统，包括以下步骤：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据。本发明中，通过随机森林算法强化异常功率模式识别，提高诊断速度和准确性，主成分分析结合遗传算法进行环境因素分析和阈值调整，增强适应性和响应能力，自回归移动平均模型和季节性分解时间序列进行趋势分析，提供全面功率变化趋势预测，卡尔曼滤波器和模拟退火算法优化DSP参数设置，提高整体运行效率和稳定性，深度信念网络结合反向传播算法故障模式识别，提升故障诊断的精准度和效率。

权利要求

1.一种基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，包括以下步骤：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据；

基于所述功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式；

基于所述异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值；

基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告；

基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，并使用模拟退火算法进行参数优化，生成DSP参数设置；

基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告；

基于所述故障诊断报告，采用循环神经网络模型，进行操作参数调整，生成功放运行调整方案；

所述功率监测数据包括功率级别、功率波动和历史对比数据，所述异常功率模式包括功率突变、高功率异常、低功率异常，所述优化功率阈值具体为基于环境变化的最大和最小功率限制，所述功率趋势预测报告包括短期和长期功率变化趋势预测，所述DSP参数设置具体为调整后的压缩比率和阈值参数，所述故障诊断报告包括故障类型和故障原因；

基于所述异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值的步骤具体为：基于所述异常功率模式，采用主成分分析，分析功率模式与环境因素的关联性，生成环境因素分析报告；

基于所述环境因素分析报告，采用逻辑回归模型，预测差异化环境因素对功率阈值的影响，生成环境影响预测数据；

基于所述环境影响预测数据，采用遗传算法，结合历史功率阈值数据，进行动态阈值调整，生成优化功率阈值；

基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告的步骤具体为：基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，分析功率数据的长期趋势，识别潜在周期波动，生成长期趋势分析结果；

基于所述长期趋势分析结果，采用季节性分解时间序列算法，对功率数据进行季节性分析，生成季节性分析数据；

基于所述季节性分析数据，采用高斯过程回归模型，进行时间序列建模，预测功率趋势，生成功率趋势预测报告；

基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，并使用模拟退火算法进行参数优化，生成DSP参数设置的步骤具体为：基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，调整DSP参数设置，生成初始DSP调整参数；

基于所述初始DSP调整参数，采用信号强度分析，采用快速傅里叶变换，进行信号强度分析，分析调整参数对信号处理的影响，生成频谱分析结果；

基于所述频谱分析结果，采用模拟退火算法，进行参数调整，生成DSP参数设置。

2.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据的步骤具体为：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行关键功率特征提取，生成功率特征数据；

基于所述功率特征数据，采用自回归移动平均模型，进行时间序列分析，生成时间序列分析结果；

基于所述时间序列分析结果，采用K‑均值聚类算法，对数据进行分类，识别差异化功率模式，生成功率监测数据。

3.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式的步骤具体为：基于所述功率监测数据，采用Z得分标准化，将数据转换为标准化格式，生成标准化功率监测数据；

基于所述标准化功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常模式检测分析，生成初步异常模式识别结果；

基于所述初步异常模式识别结果，采用方差分析，进行偏差分析，确认和细化异常模式特征，生成异常功率模式。

4.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告的步骤具体为：基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用卷积神经网络，进行特征提取，并采用深度信念网络，标定故障类型，生成初步故障识别结果；

基于所述初步故障识别结果，使用反向传播算法，优化深度信念网络，生成训练后的故障识别模型；

基于所述训练后的故障识别模型，进行故障模式分析确认，生成故障诊断报告。

5.根据权利要求1所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，其特征在于，基于所述故障诊断报告，采用循环神经网络模型，进行操作参数调整，生成功放运行调整方案的步骤具体为：基于所述故障诊断报告，采用循环神经网络模型，分析故障模式对功放性能影响，生成初步运行调整方案；

基于所述初步运行调整方案，采用蒙特卡洛模拟，评估调整方案效果和可行性，生成模拟测试结果；

基于所述模拟测试结果，采用线性规划，调整功放运行参数，生成功放运行调整方案。

6.一种基于输出功率实时监控的功放保护系统，其特征在于，根据权利要求1‑5任一项所述的基于输出功率实时监控的功放保护方法，所述系统包括功率特征提取模块、功率监测模块、异常模式识别模块、环境因素分析模块、趋势分析与DSP调整模块、故障类型标定模块、故障诊断模块、运行参数调整模块。

7.根据权利要求6所述的基于输出功率实时监控的功放保护系统，其特征在于，所述功率特征提取模块基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，利用自回归移动平均模型，进行时间序列分析，并通过K‑均值聚类算法，对功率数据进行分类，生成功率监测数据；

所述功率监测模块基于功率监测数据，采用Z得分标准化方法，将数据转换为标准化格式，并通过随机森林算法，进行异常模式检测分析，生成初步异常模式识别数据；

所述异常模式识别模块基于初步异常模式识别数据，采用方差分析方法进行偏差分析，生成异常功率模式数据；

所述环境因素分析模块基于异常功率模式数据，通过主成分分析，分析功率模式与环境因素的关联，利用逻辑回归模型，预测环境因素对功率阈值的影响，生成环境影响预测数据；

所述趋势分析与DSP调整模块基于环境影响预测数据，结合历史功率数据，应用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并使用季节性分解时间序列算法，进行季节性分析，通过高斯过程回归模型，进行时间序列建模，预测功率趋势，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，生成DSP参数调整数据；

所述故障类型标定模块基于功率监测数据和DSP参数调整数据，使用卷积神经网络进行特征提取，并结合深度信念网络，对故障类型进行标定，生成初步故障识别数据；

所述故障诊断模块基于初步故障识别数据，利用反向传播算法，优化深度信念网络，并进行故障模式分析，生成故障诊断报告；

所述运行参数调整模块基于故障诊断报告，采用循环神经网络模型，分析故障影响，制定初步运行调整方案，采用蒙特卡洛模拟与线性规划，进行功放运行参数调整，生成功放运行调整方案。

说明书

一种基于输出功率实时监控的功放保护方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及输出功率监控技术领域，尤其涉及一种基于输出功率实时监控的功放保护方法及系统。

背景技术

[0002] 输出功率监控技术领域专注于实时监测和调整功率放大器的输出功率，以确保其稳定、高效地工作，同时防止过载和潜在的损坏，在这个领域内，技术的关键在于精确监测功放的输出功率，并根据实时数据作出快速响应，以调整或保护设备，通常涉及使用高级传感器和控制系统，旨在提高功率放大器的可靠性和效率，同时减少由于过热、过电流或其他电气故障导致的风险。

[0003] 其中，基于输出功率实时监控的功放保护方法是一种用于功率放大器的技术，其主要目的是确保功放在安全和最佳的工作条件下运行，这个方法通过实时监控功放的输出
功率来实现，确保输出保持在设定的安全范围内，如果监测到功率超过预设阈值，会采取措施来调整或减少功率输出，从而避免可能的损害或故障，这种方法的目的是延长功放的使
用寿命，提高其性能和稳定性，同时减少由于过载或不当使用造成的维修成本。

[0004] 传统功放保护方法的异常检测依赖于简单的算法，限制了其在复杂环境中的应用效果，传统方法在环境因素分析和阈值调整方面较为薄弱，导致其在动态变化环境中的适
应性和灵活性不足，在长期和短期功率趋势预测方面，传统方法缺乏有效的预测机制和参
数优化策略了，在故障诊断方面，传统方法难以分析故障类型和原因识别。

发明内容

[0005] 本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于输出功率实时监控的功放保护方法及系统。

[0006] 为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于输出功率实时监控的功放保护方法，包括以下步骤：

[0007] S1：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据；

[0008] S2：基于所述功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式；

[0009] S3：基于所述异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值；

[0010] S4：基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告；

[0011] S5：基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，并使用模拟退火算法进行参数优化，生成DSP参数设置；

[0012] S6：基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告；

[0013] S7：基于所述故障诊断报告，采用循环神经网络模型，进行操作参数调整，生成功放运行调整方案；

[0014] 所述功率监测数据包括功率级别、功率波动和历史对比数据，所述异常功率模式包括功率突变、高功率异常、低功率异常，所述优化功率阈值具体为基于环境变化的最大和最小功率限制，所述功率趋势预测报告包括短期和长期功率变化趋势预测，所述DSP参数设置具体为调整后的压缩比率和阈值参数，所述故障诊断报告包括故障类型和故障原因。

[0015] 作为本发明的进一步方案，基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据的步骤具体为：

[0016] S101：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行关键功率特征提取，生成功率特征数据；

[0017] S102：基于所述功率特征数据，采用自回归移动平均模型，进行时间序列分析，生成时间序列分析结果；

[0018] S103：基于所述时间序列分析结果，采用K‑均值聚类算法，对数据进行分类，识别差异化功率模式，生成功率监测数据。

[0019] 作为本发明的进一步方案，基于所述功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式的步骤具体为：

[0020] S201：基于所述功率监测数据，采用Z得分标准化，将数据转换为标准化格式，生成标准化功率监测数据。

[0021] S202：基于所述标准化功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常模式检测分析，生成初步异常模式识别结果；

[0022] S203：基于所述初步异常模式识别结果，采用方差分析，进行偏差分析，确认和细化异常模式特征，生成异常功率模式。

[0023] 作为本发明的进一步方案，基于所述异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值的步骤具体为：

[0024] S301：基于所述异常功率模式，采用主成分分析，分析功率模式与环境因素的关联性，生成环境因素分析报告；

[0025] S302：基于所述环境因素分析报告，采用逻辑回归模型，预测差异化环境因素对功率阈值的影响，生成环境影响预测数据；

[0026] S303：基于所述环境影响预测数据，采用遗传算法，结合历史功率阈值数据，进行动态阈值调整，生成优化功率阈值。

[0027] 作为本发明的进一步方案，基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告的步骤具体为：

[0028] S401：基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，分析功率数据的长期趋势，识别潜在周期波动，生成长期趋势分析结果；

[0029] S402：基于所述长期趋势分析结果，采用季节性分解时间序列算法，对功率数据进行季节性分析，生成季节性分析数据；

[0030] S403：基于所述季节性分析数据，采用高斯过程回归模型，进行时间序列建模，预测功率趋势，生成功率趋势预测报告。

[0031] 作为本发明的进一步方案，基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，并使用模拟退火算法进行参数优化，生成DSP参数设置的步骤具体为：

[0032] S501：基于所述功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，调整DSP参数设置，生成初始DSP调整参数；

[0033] S502：基于所述初始DSP调整参数，采用信号强度分析，采用快速傅里叶变换，进行信号强度分析，分析调整参数对信号处理的影响，生成频谱分析结果；

[0034] S503：基于所述频谱分析结果，采用模拟退火算法，进行参数调整，生成DSP参数设置。

[0035] 作为本发明的进一步方案，基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告的步骤具体为：

[0036] S601：基于所述功率监测数据和功率趋势预测报告，采用卷积神经网络，进行特征提取，并采用深度信念网络，标定故障类型，生成初步故障识别结果；

[0037] S602：基于所述初步故障识别结果，使用反向传播算法，优化深度信念网络，生成训练后的故障识别模型；

[0038] S603：基于所述训练后的故障识别模型，进行故障模式分析确认，生成故障诊断报告。

[0039] 作为本发明的进一步方案，基于所述故障诊断报告，采用循环神经网络模型，进行操作参数调整，生成功放运行调整方案的步骤具体为：

[0040] S701：基于所述故障诊断报告，采用循环神经网络模型，分析故障模式对功放性能影响，生成初步运行调整方案；

[0041] S702：基于所述初步运行调整方案，采用蒙特卡洛模拟，评估调整方案效果和可行性，生成模拟测试结果；

[0042] S703：基于所述模拟测试结果，采用线性规划，调整功放运行参数，生成功放运行调整方案。

[0043] 一种基于输出功率实时监控的功放保护系统，所述基于输出功率实时监控的功放保护系统用于执行上述基于输出功率实时监控的功放保护方法，所述系统包括功率特征提
取模块、功率监测模块、异常模式识别模块、环境因素分析模块、趋势分析与DSP调整模块、故障类型标定模块、故障诊断模块、运行参数调整模块。

[0044] 作为本发明的进一步方案，所述功率特征提取模块基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，利用自回归移动平均模型，进行时间序列分析，并通过K‑均值聚类算法，对功率数据进行分类，生成功率监测数据；

[0045] 所述功率监测模块基于功率监测数据，采用Z得分标准化方法，将数据转换为标准化格式，并通过随机森林算法，进行异常模式检测分析，生成初步异常模式识别数据；

[0046] 所述异常模式识别模块基于初步异常模式识别数据，采用方差分析方法进行偏差分析，生成异常功率模式数据；

[0047] 所述环境因素分析模块基于异常功率模式数据，通过主成分分析，分析功率模式与环境因素的关联，利用逻辑回归模型，预测环境因素对功率阈值的影响，生成环境影响预测数据；

[0048] 所述趋势分析与DSP调整模块基于环境影响预测数据，结合历史功率数据，应用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并使用季节性分解时间序列算法，进行季节性分析，通过高斯过程回归模型，进行时间序列建模，预测功率趋势，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，生成DSP参数调整数据；

[0049] 所述故障类型标定模块基于功率监测数据和DSP参数调整数据，使用卷积神经网络进行特征提取，并结合深度信念网络，对故障类型进行标定，生成初步故障识别数据；

[0050] 所述故障诊断模块基于初步故障识别数据，利用反向传播算法，优化深度信念网络，并进行故障模式分析，生成故障诊断报告；

[0051] 所述运行参数调整模块基于故障诊断报告，采用循环神经网络模型，分析故障影响，制定初步运行调整方案，采用蒙特卡洛模拟与线性规划，进行功放运行参数调整，生成功放运行调整方案。

[0052] 与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

[0053] 本发明中，通过随机森林算法进行异常检测和模式分析，增强了对异常功率模式的识别能力，从而提升了诊断的快速性和准确性，采用主成分分析结合遗传算法进行环境
因素分析和阈值调整，提供了更灵活的适应性和响应能力，使其能够有效应对环境变化，结合自回归移动平均模型和季节性分解时间序列进行趋势分析，能够提供更全面的功率变化
趋势预测，为后续的决策提供可靠依据，在DSP参数调整方面，卡尔曼滤波器和模拟退火算法的应用，优化了参数设置，提高了整体的运行效率和稳定性，深度信念网络结合反向传播算法的故障模式识别，提高了故障诊断的精准度和效率。

附图说明

[0054] 图1为本发明的工作流程示意图；

[0055] 图2为本发明的S1细化流程图；

[0056] 图3为本发明的S2细化流程图；

[0057] 图4为本发明的S3细化流程图；

[0058] 图5为本发明的S4细化流程图；

[0059] 图6为本发明的S5细化流程图；

[0060] 图7为本发明的S6细化流程图；

[0061] 图8为本发明的S7细化流程图；

[0062] 图9为本发明的系统流程图。

具体实施方式

[0063] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0064] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限
制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

[0065] 实施例一

[0066] 请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于输出功率实时监控的功放保护方法，包括以下步骤：

[0067] S1：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据；

[0068] S2：基于功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式；

[0069] S3：基于异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值；

[0070] S4：基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告；

[0071] S5：基于功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，并使用模拟退火算法进行参数优化，生成DSP参数设置；

[0072] S6：基于功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告；

[0073] S7：基于故障诊断报告，采用循环神经网络模型，进行操作参数调整，生成功放运行调整方案；

[0074] 功率监测数据包括功率级别、功率波动和历史对比数据，异常功率模式包括功率突变、高功率异常、低功率异常，优化功率阈值具体为基于环境变化的最大和最小功率限
制，功率趋势预测报告包括短期和长期功率变化趋势预测，DSP参数设置具体为调整后的压缩比率和阈值参数，故障诊断报告包括故障类型和故障原因。

[0075] 采用卷积神经网络，进行特征提取结合时间序列分析，能够高效地处理和分析大量的功放输出功率数据，不仅提高了数据处理的速度，还增强了对功率数据特征的理解和
识别能力，使得实时数据监控更加精确，利用聚类分析算法进行模式分析，进一步增强了对功率数据模式的识别能力，使得方法能够有效区分正常和异常的功率模式。

[0076] 随机森林算法的应用在异常检测与异常模式分析中尤为重要，随机森林算法通过构建多个决策树并综合它们的预测结果，提高了异常检测的准确性，能够更准确地识别出
功率突变、高功率异常和低功率异常等多种异常情况，从而及时进行相应的保护措施，减少潜在的设备损坏或性能下降的风险。

[0077] 主成分分析在环境因素分析中的应用，以及遗传算法在阈值调整中的应用，能够根据环境变化调整最大和最小功率限制，从而在不同的运行环境中保持最佳性能，这种动
态调整机制对于长时间运行的功放至关重要。

[0078] 自回归移动平均模型和季节性分解时间序列的应用在趋势分析方面显得尤为关键，能够提供关于功率数据短期和长期变化趋势的详细预测，帮助运维人员更好地理解功
率数据的变化模式，并据此做出更有效的维护和调整决策，这不仅提高了运行效率，还有助于预防潜在的故障。

[0079] 深度信念网络和反向传播算法在故障模式识别中的应用，以及循环神经网络模型在操作参数调整方面的应用，极大地提高了故障诊断的准确性和及时性，可以快速准确地
识别出故障的类型和原因，并据此调整运行参数，从而最小化因故障导致的停机时间和维
护成本。

[0080] 请参阅图2，基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，结合时间序列分析，进行实时数据监控，并采用聚类分析算法，进行模式分析，生成功率监测数据的步骤具体为：

[0081] S101：基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行关键功率特征提取，生成功率特征数据；

[0082] S102：基于功率特征数据，采用自回归移动平均模型，进行时间序列分析，生成时间序列分析结果；

[0083] S103：基于时间序列分析结果，采用K‑均值聚类算法，对数据进行分类，识别差异化功率模式，生成功率监测数据。

[0084] 在S101步骤中，通过对功放设备输出的功率数据进行收集，利用卷积神经网络对这些数据进行特征提取，卷积神经网络通过其层次化的结构，能够有效地识别出功率数据
中的关键特征，例如功率波动、峰值等，在这个过程中，卷积神经网络模型被训练以确保它能够精确地捕捉到这些关键信息，从而生成包含重要功率特征的数据集。

[0085] 在S102步骤中，基于功率特征数据，使用自回归移动平均模型进行时间序列分析，自回归移动平均模型专门设计用于分析和预测时间序列数据，可以有效识别数据的时间相关性和趋势，分析功率数据随时间的变化，例如周期性的波动、长期趋势的上升或下降等，生成时间序列分析结果。

[0086] 在S103步骤中，基于时间序列分析的结果，采用K‑均值聚类算法对功率数据进行进一步分类，这种聚类分析有助于将功率数据划分为不同的类别或群组，基于功率特征和
时间序列行为的相似性进行分类，通过这种方式，可以识别出不同的功率模式，例如正常运行模式、异常波动模式等，这一步骤最终生成功率监测数据，其反映了功放设备的运行状态和可能的异常模式，为后续的分析和决策提供关键信息。

[0087] 请参阅图3，基于功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常检测与异常模式分析，生成异常功率模式的步骤具体为：

[0088] S201：基于功率监测数据，采用Z得分标准化，将数据转换为标准化格式，生成标准化功率监测数据。

[0089] S202：基于标准化功率监测数据，采用随机森林算法，进行异常模式检测分析，生成初步异常模式识别结果；

[0090] S203：基于初步异常模式识别结果，采用方差分析，进行偏差分析，确认和细化异常模式特征，生成异常功率模式。

[0091] 在S201步骤中，通过Z得分标准化方法，对功放输出功率监测数据进行转换，以获得标准化格式的数据，这一过程涉及到将原始数据转化为具有零均值和单位方差的格式，
使得来自不同时间点和条件下的功率数据可进行有效比较和分析，为后续的异常检测提供
均一化的数据基础。

[0092] 在S202步骤中，使用随机森林算法对标准化后的功率监测数据进行异常模式检测，随机森林算法通过构建多个决策树并综合预测结果来提高准确性和鲁棒性，通过识别
与常规功率分布模式显著不同的数据点或模式，从而生成初步的异常模式识别结果，为精
确识别和响应潜在的功率异常提供了基础。

[0093] 在S203步骤中，方差分析被应用于对初步识别的异常模式进行进一步的偏差分析，该方法使得可以定量分析不同功率模式之间的差异程度，并确认异常模式的具体特征，通过这一步骤，将更加细致和准确地描绘出异常功率模式的特点，为采取相应的保护措施
提供了关键信息。

[0094] 请参阅图4，基于异常功率模式，采用主成分分析，进行环境因素分析，并采用遗传算法，进行阈值调整，生成优化功率阈值的步骤具体为：

[0095] S301：基于异常功率模式，采用主成分分析，分析功率模式与环境因素的关联性，生成环境因素分析报告；

[0096] S302：基于环境因素分析报告，采用逻辑回归模型，预测差异化环境因素对功率阈值的影响，生成环境影响预测数据；

[0097] S303：基于环境影响预测数据，采用遗传算法，结合历史功率阈值数据，进行动态阈值调整，生成优化功率阈值。

[0098] 在S301步骤中，通过主成分分析方法对异常功率模式进行深入分析，探究其与各种环境因素如温度、湿度等的关联性，此分析帮助揭示功率异常与特定环境条件之间的潜
在联系，结果汇总成环境因素分析报告，为后续的数据处理提供了关键的环境背景信息。

[0099] 在S302步骤中，利用逻辑回归模型，基于环境因素分析报告，预测不同环境因素对功率阈值产生的影响，通过这种统计方法，可以量化环境变量对功率阈值的影响程度，生成环境影响预测数据，为功率阈值的优化调整提供了科学依据。

[0100] 在S303步骤中，结合遗传算法和环境影响预测数据，对功率阈值进行动态调整，这一调整基于历史功率阈值数据和预测的环境影响，采用遗传算法优化搜索最优阈值设置，生成最终的优化功率阈值，确保功放系统能够根据环境变化灵活调整，提高其适应性和效
率。

[0101] 请参阅图5，基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并采用季节性分解时间序列与时间序列建模，生成功率趋势预测报告的步骤具体为：

[0102] S401：基于历史功率数据，采用自回归移动平均模型，分析功率数据的长期趋势，识别潜在周期波动，生成长期趋势分析结果；

[0103] S402：基于长期趋势分析结果，采用季节性分解时间序列算法，对功率数据进行季节性分析，生成季节性分析数据；

[0104] S403：基于季节性分析数据，采用高斯过程回归模型，进行时间序列建模，预测功率趋势，生成功率趋势预测报告。

[0105] 在S401步骤中，通过自回归移动平均模型对历史功率数据进行分析，专注于识别功率数据的长期趋势和潜在的周期性波动，这一分析揭示了功率变化的长期模式和规律
性，为预测未来的功率趋势提供了基础，生成了长期趋势分析结果。

[0106] 在S402步骤中，利用季节性分解时间序列算法对长期趋势分析结果进行进一步处理，专注于功率数据的季节性变化，这种分析有助于理解功率如何随季节或特定时间段变
化，从而生成了季节性分析数据，这些数据为理解和预测功率数据的季节性波动提供了重
要视角。

[0107] 在S403步骤中，结合高斯过程回归模型进行时间序列建模，基于季节性分析数据预测未来的功率趋势，这种方法利用高斯过程回归模型的强大能力来模拟和预测功率数据
的复杂动态行为，为准确预测功率趋势提供了有效工具，最终生成功率趋势预测报告，为功放系统的预防性维护和运行优化提供了关键信息。

[0108] 请参阅图6，基于功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，并使用模拟退火算法进行参数优化，生成DSP参数设置的步骤具体为：

[0109] S501：基于功率趋势预测报告，采用卡尔曼滤波器，调整DSP参数设置，生成初始DSP调整参数；

[0110] S502：基于初始DSP调整参数，采用信号强度分析，采用快速傅里叶变换，进行信号强度分析，分析调整参数对信号处理的影响，生成频谱分析结果；

[0111] S503：基于频谱分析结果，采用模拟退火算法，进行参数调整，生成DSP参数设置。

[0112] 在S501步骤中，通过利用卡尔曼滤波器对功率趋势预测报告进行分析，进而调整DSP参数，卡尔曼滤波器作为一种有效的估计算法，能够基于预测报告准确调整DSP的参数
设置，如增益控制和频率调节等，从而生成初始的DSP调整参数，这一步骤是确保DSP系统能够根据预测的功率趋势调整其处理策略，以适应不同的运行条件。

[0113] 在S502步骤中，通过采用信号强度分析和快速傅里叶变换，对初始DSP调整参数进行深入分析，快速傅里叶变换作为一种高效的信号处理工具，用于将信号从时域转换到频
域，分析调整后的参数对信号处理的具体影响，这一步骤的目的是生成频谱分析结果，确保DSP参数调整不仅基于理论预测，而且在实际信号处理中也能达到最佳效果。

[0114] 在S503步骤中，基于频谱分析结果，采用模拟退火算法对DSP参数进行进一步调整，模拟退火算法通过模拟物理过程中的退火过程来找到全局最优解，这在DSP参数优化中尤为有效，通过这种方法，能够细化并最终确定DSP的最佳参数设置，确保数字信号处理系统在各种运行条件下均能以最优状态运行。

[0115] 请参阅图7，基于功率监测数据和功率趋势预测报告，采用深度信念网络，进行故障模式识别，并使用反向传播算法进行模型训练，生成故障诊断报告的步骤具体为：

[0116] S601：基于功率监测数据和功率趋势预测报告，采用卷积神经网络，进行特征提取，并采用深度信念网络，标定故障类型，生成初步故障识别结果；

[0117] S602：基于初步故障识别结果，使用反向传播算法，优化深度信念网络，生成训练后的故障识别模型；

[0118] S603：基于训练后的故障识别模型，进行故障模式分析确认，生成故障诊断报告。

[0119] 在S601步骤中，通过结合功率监测数据和功率趋势预测报告，采用卷积神经网络进行高级特征提取，卷积神经网络在这里主要用于分析和识别功率数据中的关键模式和异
常特征，运用深度信念网络，对这些特征进行进一步分析，以标定具体的故障类型，这一过程涉及到从复杂数据中识别潜在的故障信号，最终生成初步的故障识别结果。

[0120] 在S602步骤中，使用反向传播算法对深度信念网络进行训练，以提高其在故障识别方面的准确性和可靠性，这种训练过程涉及调整网络中的权重和偏差，以确保网络能够
准确地识别出各种故障类型，通过这种优化，能够生成一个经过训练和调整的故障识别模
型。

[0121] 在S603步骤中，利用经过训练的故障识别模型对故障模式进行细致的分析和确认，这一步骤包括使用模型分析故障数据，识别出具体的故障模式和的原因，基于分析结
果，能够生成详尽的故障诊断报告，为后续的维修和调整提供重要的信息和指导。

[0122] 请参阅图8，基于故障诊断报告，采用循环神经网络模型，进行操作参数调整，生成功放运行调整方案的步骤具体为：

[0123] S701：基于故障诊断报告，采用循环神经网络模型，分析故障模式对功放性能影响，生成初步运行调整方案；

[0124] S702：基于初步运行调整方案，采用蒙特卡洛模拟，评估调整方案效果和可行性，生成模拟测试结果；

[0125] S703：基于模拟测试结果，采用线性规划，调整功放运行参数，生成功放运行调整方案。

[0126] 在S701步骤中，通过使用循环神经网络模型分析故障诊断报告，系统能够详细评估故障模式对功放性能的影响，循环神经网络适合处理序列数据，使其能够从故障诊断报
告中提取时间序列相关的故障模式和特征，从而生成初步的运行调整方案，这一方案旨在
指导如何调整功放，以应对检测到的故障，确保功放维持最优性能。

[0127] 在S702步骤中，运用蒙特卡洛模拟来评估初步运行调整方案的效果和可行性，蒙特卡洛模拟通过随机抽样和统计分析，对方案进行多次模拟运行，评估其在不同情况下的
表现，这一过程有助于确定调整方案的效果，确保所提出的方案在实际应用中能够有效地
提高功放性能，同时降低故障风险。

[0128] 在S703步骤中，基于模拟测试结果采用线性规划方法对功放运行参数进行调整，线性规划作为一种优化算法，能够在给定的约束条件下，找到最优的参数调整方案，以达到预期的性能目标，通过这种方法，能够生成最终的功放运行调整方案，该方案旨在确保功放系统在经历故障后能够恢复到最佳运行状态。

[0129] 请参阅图9，一种基于输出功率实时监控的功放保护系统，基于输出功率实时监控的功放保护系统用于执行上述基于输出功率实时监控的功放保护方法，系统包括功率特征
提取模块、功率监测模块、异常模式识别模块、环境因素分析模块、趋势分析与DSP调整模块、故障类型标定模块、故障诊断模块、运行参数调整模块。

[0130] 功率特征提取模块基于功放输出功率数据，采用卷积神经网络，进行特征提取，利用自回归移动平均模型，进行时间序列分析，并通过K‑均值聚类算法，对功率数据进行分类，生成功率监测数据；

[0131] 功率监测模块基于功率监测数据，采用Z得分标准化方法，将数据转换为标准化格式，并通过随机森林算法，进行异常模式检测分析，生成初步异常模式识别数据；

[0132] 异常模式识别模块基于初步异常模式识别数据，采用方差分析方法进行偏差分析，生成异常功率模式数据；

[0133] 环境因素分析模块基于异常功率模式数据，通过主成分分析，分析功率模式与环境因素的关联，利用逻辑回归模型，预测环境因素对功率阈值的影响，生成环境影响预测数据；

[0134] 趋势分析与DSP调整模块基于环境影响预测数据，结合历史功率数据，应用自回归移动平均模型，进行趋势分析，并使用季节性分解时间序列算法，进行季节性分析，通过高斯过程回归模型，进行时间序列建模，预测功率趋势，采用卡尔曼滤波器，进行DSP参数调整，生成DSP参数调整数据；

[0135] 故障类型标定模块基于功率监测数据和DSP参数调整数据，使用卷积神经网络进行特征提取，并结合深度信念网络，对故障类型进行标定，生成初步故障识别数据；

[0136] 故障诊断模块基于初步故障识别数据，利用反向传播算法，优化深度信念网络，并进行故障模式分析，生成故障诊断报告；

[0137] 运行参数调整模块基于故障诊断报告，采用循环神经网络模型，分析故障影响，制定初步运行调整方案，采用蒙特卡洛模拟与线性规划，进行功放运行参数调整，生成功放运行调整方案。

[0138] 功率特征提取模块结合了卷积神经网络、自回归移动平均模型和K‑均值聚类算法，不仅能够高效准确地提取和分析功放输出功率的关键特征，还能对数据进行有效分类，这极大地提升了数据处理的速度和准确性，通过这种精确的实时监控，系统能够快速响应
各种状态变化，从而提高整体的运行效率和稳定性。

[0139] 功率监测模块采用Z得分标准化方法和随机森林算法，能够有效标准化数据并准确识别异常模式，这种高效的异常检测机制能够及时发现潜在的问题，从而防止功放设备
的损坏，减少维修成本和停机时间。

[0140] 异常模式识别模块通过方差分析方法进行深入的偏差分析，能够更准确地确定异常功率模式的具体特征，这有助于系统更精确地诊断问题，并采取针对性的保护措施。

[0141] 环境因素分析模块结合了主成分分析和逻辑回归模型，使得系统能够根据环境变化动态调整功率阈值，这种灵活性对于应对多变的运行环境至关重要，有助于提高系统的
适应性和可靠性。

[0142] 趋势分析与DSP调整模块的应用，结合了自回归移动平均模型、季节性分解时间序列算法和高斯过程回归模型，为系统提供了深入的趋势分析和准确的功率预测。这不仅有
助于制定更有效的维护策略，还能优化DSP参数设置，进一步提高系统的整体性能。

[0143] 故障类型标定模块和故障诊断模块的集成，通过深度信念网络和反向传播算法，提供了高效准确的故障诊断能力，这种先进的故障诊断机制能够快速准确地识别出故障的
类型和原因，大大提高了系统的可靠性和安全性。

[0144] 运行参数调整模块采用循环神经网络模型、蒙特卡洛模拟和线性规划，为系统提供了灵活的运行调整方案，有助于在发现故障后快速恢复系统的正常运行，同时保证功放
的最优性能。

[0145] 以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上
实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。