一种基于散热模型优化的被动散热结构PLC控制器的控制方法与流程

本发明提出了一种基于散热模型优化的被动散热结构plc控制器控制方法，属于plc控制器。

背景技术：

1、随着工业自动化和智能化水平的不断提高，plc（可编程逻辑控制器）作为工业自动化系统的核心控制设备，其性能和稳定性对于整个系统的运行至关重要。然而，plc控制器在运行过程中会产生大量的热量，如果不能及时有效地进行散热，将会导致plc控制器内部温度升高，进而影响其性能和稳定性，甚至可能引发故障。

2、传统的plc控制器散热设计通常采用固定的散热结构，这些结构在设计和制造阶段就已经确定，无法根据plc控制器实际工作时的温度变化进行自适应调整。因此，在plc控制器运行过程中，尤其是在高温、高负载等恶劣环境下，传统的散热结构往往难以满足散热需求，导致plc控制器温度过高，从而降低了其性能和稳定性。

3、为了解决上述问题，近年来研究人员和工程师们开始探索基于散热模型优化的被动散热结构plc控制器的控制方法。这种方法通过实时监测plc控制器的温度分布情况，并根据温度数据对散热结构进行自适应调整，从而实现对plc控制器温度的有效控制。这种方法不仅提高了plc控制器的散热性能，还增强了其适应不同工作环境的能力。

4、然而，现有的基于散热模型优化的被动散热结构plc控制器的控制方法还存在一些不足之处。首先，散热模型的构建需要考虑plc控制器的内部热量分布、散热元件的热阻、散热表面的热交换系数等多个因素，这使得模型的构建过程复杂且耗时。其次，在散热结构的优化过程中，如何确定散热元件的基本信息（如布局、形状和尺寸等）以及散热表面的材料和处理方式，仍然是一个需要深入研究的问题。此外，如何根据实时监测的温度数据对散热结构进行自适应调整，以及如何设置故障预警机制，也是实现基于散热模型优化的被动散热结构plc控制器控制方法的关键问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于散热模型优化的被动散热结构plc控制器控制方法，用以解决上述背景技术中提到的问题：

2、本发明提出的一种基于散热模型优化的被动散热结构plc控制器的控制方法，所述方法包括：

3、s1、获取plc控制器工作环境数据以及散热需求数据，构建散热模型；

4、s2、基于建立的散热模型，获得plc控制器的散热结构的初步设计结果，对初步设计结果进行模拟仿真和实验验证，确定散热元件的基本信息；

5、s3、基于初步设计结果，对散热结构进行性能评估，通过对比分析不同设计方案的散热效果，并对散热结构进行进一步优化；

6、s4、在plc控制器运行过程中，实时监测温度分布情况，并进行实时分析，根据监测结果，通过plc控制器的控制程序，对散热结构进行自适应调整；

7、s5、在实时监测的基础上，设置故障预警机制，当plc控制器的温度超过预设的安全阈值时，控制系统自动触发预警信号，并采取相应的措施进行散热调整。

8、进一步的，所述s1，包括：

9、s11、通过高精度传感器阵列，对plc控制器工作环境的多维度数据进行实时采集，所述多维度数据包括温度、湿度、气压以及风速；

10、s12、将采集到的多维度数据传输至边缘设备，通过边缘设备对多维度数据进行第一处理，获得第一结果，将第一结果进行第二处理，将第二处理后的数据存入云空间，获得第二结果；

11、s13、所述云空间对接收到的第二结果数据进行第三处理，获得第三结果；通过机器学习算法，对第三结果进行特征提取，提取散热性能影响的关键因素；

12、s14、根据plc控制器的功率消耗、工作时间参数，预测其散热需求；并基于plc控制器内部不同元件的散热特性，制定差异化的散热目标；

13、s15、基于流体力学计算软件，构建三维散热模型，并通过预设热阻网络模型，对plc控制器内部元件之间的热传导进行精确描述。

14、进一步的，所述将采集到的多维度数据传输至边缘设备，通过边缘设备对多维度数据进行第一处理，获得第一结果，包括：

15、所述高精度传感器中的各个传感器将采集到的数据传输至边缘设备，所述边缘设备根据传感器类型将接收到的采集的数据存储到不同的边缘空间；

16、对各个边缘空间进行依次编号，并对各个边缘空间存储的数据进行记录，并与编号进行对应；

17、边缘设备为各个边缘空间分配计算资源，各个边缘空间通过接收到的计算资源对存储的数据进行第一处理，所述第一处理包括数据清洗、缺失值填充以及删除异常值；

18、第一处理完成后，获得各个边缘空间第一处理后的第一结果。

19、进一步的，所述将第一结果数据进行第二处理，将第二处理后的数据存入云空间，获得第二结果，包括：

20、基于获取的第一结果，并按照各个边缘空间的编号，依次对各个边缘空间中的第一结果数据进行分片，划分为多个数据片；

21、对划分的数据片进行压缩，并通过对称加密算法对压缩后的数据片进行分别加密，再次将各个边缘空间中划分后压缩完并加密后的数据片放入到文件夹中，对所述文件夹进行压缩，并通过非对称加密算法对压缩后的文件夹分别进行加密；

22、通过多通道传输协议将压缩加密后的文件夹传输至云空间，获得第二结果。

23、进一步的，所述s2，包括：

24、s21、基于散热模型，通过拓扑优化算法，生成散热结构的初步设计方案；并基于多因素对初步设计方案进行评估，所述多因素包括材料性能以及加工工艺；

25、s22、利用多物理场仿真软件，对初步设计的散热结构进行多物理场仿真分析，所述多物理场包括温度场、流场以及应力场；

26、s23、通过仿真结果，对散热结构的指标进行评估，所述指标包括散热性能以及结构强度；

27、s24、搭建实验平台，对初步设计的散热结构进行实际测试，对比实验结果与仿真数据，根据对比结果，确定差异，并进行原因分析；

28、s25、根据实验结果反馈，对散热结构进行微调。

29、进一步的，所述s3，包括：

30、s31、建立多指标的性能评估体系，所述多指标包括温度分布均匀性、散热效率以及噪音水平；对初步设计的散热结构进行性能评估；

31、s32、通过相变材料以及纳米流体，并利用人工智能算法，对散热结构进行全局优化，获得优化后的散热方案；

32、s33、对优化后的散热结构进行再次仿真和实验验证， 并根据验证结果，对优化方案进行迭代调整。

33、进一步的，所述s4，包括：

34、s41、对实时监测的温度数据进行预处理，所述预处理包括滤波以及降噪，利用时间序列分析算法，对温度数据进行趋势预测和异常检测；

35、s42、根据实时监测数据和预测结果，制定散热结构的自适应调整策略，并基于多因素，对调整策略进行动态调整；

36、s43、将自适应调整策略嵌入到plc控制器的控制程序中，对散热结构进行自动调整，并在实际运行过程中，对自适应调整效果进行验证和评估。

37、进一步的，所述s42包括：

38、plc控制器根据传感器阵列采集到的实时监测数据，以及对温度数据进行趋势预测和异常检测的预测结果，以及plc控制器的实时工作负载，作为输入，输入到内置的多因素综合评估模型，基于内置的多因素综合评估模型，输出多因素综合评估结果；

39、基于多因素综合评估结果，制定初始的自适应散热调整策略，通过神经网络算法，对初始策略进行优化，并结合历史数据及专家系统，对优化后的策略进行验证和微调；

40、设计一个反馈循环机制，实时监测散热效果，并根据反馈结果对散热策略进行动态调整，并引入预测控制算法，根据预测结果对散热策略进行提前调整。

41、进一步的，所述s5，包括：

42、s51、基于内置的故障预警模型，对plc控制器的运行状态进行实时监测和预测，设定多级预警阈值，根据不同程度的异常情况触发不同级别的预警；

43、s52、当预警被触发时，控制系统自动启动散热结构的调整程序，采取相应措施进行散热，

44、s53、若调整措施无效或异常情况持续恶化，控制系统将触发应急响应机制，进行进一步散热处置或进行故障处理；

45、s54、记录每次故障预警和自动调整的过程和结果，形成故障案例库，利用故障案例库对故障预警模型和自动调整策略进行持续优化和更新。

46、进一步的，所述设定多级预警阈值，根据不同程度的异常情况触发不同级别的预警，包括：

47、根据历史数据和专家系统，设定初步的预警阈值，并引入自适应算法，根据plc控制器的实时运行情况和环境条件动态调整预警阈值，

48、并基于各个参数的综合效应，设定多维度的预警阈值，并通过机器学习算法对历史数据进行学习，自动设定或调整预警阈值；

49、设定多个预警级别，所述预警级别包括一级预警、二级预警以及三级预警；

50、根据实时监测和预测的结果，结合多级预警阈值，触发相应级别的预警；

51、当某个参数超过一级预警阈值时，触发一级预警；

52、当多个参数同时超过二级预警阈值时，触发二级预警；

53、当系统预测到即将发生严重故障时，触发三级预警；

54、当触发预警时，通过多种方式将预警内容通知相关人员，相关人员根据预警级别采取相应的响应措施。

55、本发明有益效果：通过高精度传感器阵列实时采集多维度环境数据，并结合边缘计算与云计算能力，实现了对plc工作环境的精细监控和散热需求的精确预测。利用流体力学和机器学习技术构建的散热模型，确保了散热结构设计的科学性和高效性；实时监测与分析plc运行时的温度分布，结合先进的控制理论和算法（如时间序列分析、神经网络算法），实现散热结构的自适应调整。这种动态调整策略能够迅速响应环境变化和工作负载波动，维持系统稳定运行；建立了多级预警机制，能够根据系统状态的轻微变化至严重异常，分层次触发预警并自动采取相应措施，有效避免因过热导致的系统故障，延长了plc及其组件的使用寿命；通过故障案例库的建立和利用，结合机器学习算法，不断优化预警模型和散热控制策略，使得系统具有自我学习和持续改进的能力，提高了应对复杂工况的适应性；采用加密技术和多层次的数据处理流程保护数据安全，确保了从数据采集到云传输过程的信息安全性。同时，通过综合评估和多因素考量，增强了散热结构的整体稳定性和安全性；通过全局优化策略，如相变材料和纳米流体的应用，不仅提升了散热效率，还有助于降低能耗，符合绿色可持续发展的要求。