基于云的LED灯管质量管理系统及方法与流程

本发明涉及质量管理，尤其涉及基于云的led灯管质量管理系统及方法。

背景技术：

1、质量管理技术领域包含对产品、过程和服务的质量进行监测、评估、分析和控制的技术和方法。该技术领域的核心内容包括通过科学的质量管理方法和技术手段确保产品或服务满足预定的标准和要求，涵盖从生产流程优化、质量检测技术的实施到质量数据的采集和分析等多个方面。整体质量管理技术领域系统性地整合了硬件设备、软件平台和管理方法，通过全流程的监测和数据管理实现对质量的有效控制。

2、其中，led灯管质量管理系统是指一种专门用于led灯管质量监测和管理的技术系统。该专利主题针对led灯管的生产和运行过程中的质量检测、性能评估以及数据分析管理事项，涵盖了对led灯管的亮度、色温、能耗等关键性能指标的检测和数据采集，以云计算平台为基础对采集数据进行存储、分类和分析，结合物联网设备实现质量问题的实时反馈及决策支持，最终通过特定的硬件监测装置和云端处理平台完成led灯管全生命周期的质量管理工作。

3、现有技术在处理亮度值与电压稳定值时缺乏参数间动态关系分析，难以全面反映性能间的内在联系，降低了监测的有效性。环境因素对性能的长期影响未被充分考虑，导致评估结果易偏离实际运行状态。分组与分类机制缺乏灵活性，性能差异化管理效率较低，影响了精细化监测和问题反馈速度。分类边界调整能力不足，使质量评估难以适应复杂运行环境，限制了数据管理对产品全生命周期的支持能力。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于云的led灯管质量管理系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于云的led灯管质量管理系统包括：

3、数据标准化处理模块基于云端数据流，获取芯片亮度值、电压稳定值、使用时长值参数，标准化处理参数范围，将芯片亮度值与电压稳定值归类至光源与驱动参数，将使用时长值归类至寿命参数，对归类数据进行分层与分组，生成多维性能标准化集合；

4、参数关联性与模糊矩阵生成模块基于所述多维性能标准化集合，提取芯片亮度值与电压稳定值进行差值运算获取参数关联性，将使用时长值与芯片亮度值进行累积变化率计算，合并关联性与变化率形成模糊关联矩阵，对矩阵数据归一化处理，生成初始权重参数集；

5、动态权重生成模块基于所述初始权重参数集，结合外部环境温度变化与芯片亮度值、电压稳定值进行差值分析，提取环境波动值与使用时长值的偏移调整值，归一化处理所有偏移值并匹配权重类别，生成动态权重参数集；

6、多级性能聚类模块基于所述动态权重参数集，对光源与驱动类别的芯片亮度值、电压稳定值进行分组排序，结合寿命类别的使用时长值计算分组差异，提取分组偏移与权重匹配参数验证聚类，生成多级性能聚类结构；

7、分类边界优化与动态调整模块基于所述多级性能聚类结构，提取聚类结果中芯片亮度值、电压稳定值、使用时长值的分类边界参数，结合动态权重调整值修正分类边界，完成光源、驱动、寿命类别的同步优化与动态调整，生成分类管理动态调整值集合。

8、所述多维性能标准化集合包括芯片亮度值、电压稳定值、使用时长值，所述初始权重参数集具体为参数关联性、累积变化率、模糊关联矩阵，所述动态权重参数集包括环境波动值、偏移调整值、权重类别，所述多级性能聚类结构包括分组偏移、权重匹配参数、聚类验证结果，所述分类管理动态调整值集合具体为分类边界参数、动态权重调整值、同步优化与动态调整结果。

9、作为本发明的进一步方案，所述多维性能标准化集合的获取步骤具体为：

10、基于云端数据流，将芯片亮度值、电压稳定值以及使用时长值进行标准化处理，芯片亮度值和电压稳定值通过各自分布范围的极差归一化处理后结合，生成光源与驱动参数，使用时长值通过累计时长与正常使用标准化比值归一化，生成寿命参数；

11、利用所述光源与驱动参数以及所述寿命参数，依据其在多维空间中的分布特征进行分层处理，通过调用参数值分布的均值和标准差计算每一层的分布中心点，对比中心点之间的距离确定分层范围，生成多层性能初始集合；

12、对所述多层性能初始集合内的参数进行分组，通过判断分组内参数的关联性指标是否满足最小阈值条件，采用公式：

13、

14、计算每个分组的综合得分，结合分组指标值的拟合度阈值筛选分组，生成多维性能标准化集合；

15、其中，g代表分组后的参数综合得分，pi代表分组中第i个参数的归一化值，wi代表对应参数的权重系数，i为当前分组参数的索引，n为当前分组总参数数量。

16、作为本发明的进一步方案，所述初始权重参数集的获取步骤具体为：

17、基于所述多维性能标准化集合中的芯片亮度值与电压稳定值，通过两者对应位置的差值运算计算关联性参数，判断每对参数的差值绝对值是否满足指定阈值范围，将符合条件的参数组合归入芯片亮度与电压稳定差值关联参数集；

18、将使用时长值与芯片亮度值进行累积变化率计算，通过将累积变化值与初始参数值的比值标准化生成变化率参数，计算变化率与累积参数的线性关联系数，判断关联系数是否满足设定范围，将符合条件的参数筛入使用时长与亮度变化率参数集；

19、对所述芯片亮度与电压稳定差值关联参数集和所述使用时长与亮度变化率参数集进行合并，采用公式：

20、

21、计算多矩阵位置的综合关联性值，生成模糊关联矩阵；

22、其中，mij代表模糊关联矩阵中第i行与第j列的综合关联性值，pi代表芯片亮度值，qj代表电压稳定值，rij为累积变化率关联性权重，i为亮度值索引，j为电压稳定值索引，n为参数总数，pk表示芯片亮度值中的第k个参数值，qk表示电压稳定值中的第k个参数值，|pi-qj|为芯片亮度值与电压稳定值之间的绝对差值；

23、对所述模糊关联矩阵中综合关联性值执行归一化处理，筛选所述综合关联性值符合预设阈值范围的矩阵参数，计算筛选后矩阵参数的权重归一化值，调用归一化值及对应矩阵位置的初始参数值，生成初始权重参数集。

24、作为本发明的进一步方案，所述动态权重参数集的获取步骤具体为：

25、基于所述初始权重参数集中的芯片亮度值、电压稳定值与外部环境温度值，分别计算芯片亮度值与外部环境温度值的差值以及电压稳定值与外部环境温度值的差值，筛选满足差值绝对值在设定阈值范围内的参数组合，生成环境波动差值参数集；

26、从所述环境波动差值参数集中提取使用时长值与环境波动差值，计算所述使用时长值的变化趋势对所述环境波动差值的调整偏移值，通过累计变化趋势与归一化比值，生成偏移调整参数集；

27、利用所述偏移调整参数集匹配权重类别，通过将偏移调整值、权重参数值及环境波动参数进行综合运算，采用公式：

28、

29、调用多匹配类别的综合值，计算生成动态权重参数集；

30、其中，wdyn代表动态权重参数，pi代表偏移调整参数，tj为对应权重类别，为环境波动参数的平方和，为权重值与偏移值的平方和的归一化计算，i、j、k、m均为参数索引，n为参数总数。

31、作为本发明的进一步方案，所述多级性能聚类结构的获取步骤具体为：

32、基于所述动态权重参数集中的光源与驱动类别参数，提取芯片亮度值与电压稳定值，按照光源与驱动类别分组对芯片亮度值与电压稳定值进行排序，计算组内排序差异值并筛选差异值满足目标阈值范围的分组，生成光源与驱动类别分组排序结果；

33、从所述光源与驱动类别分组排序结果中提取寿命类别的使用时长值，计算组内使用时长值对光源与驱动类别的分组差异性，通过对分组差异性与寿命类别偏移参数的加权累积分析，筛选差异偏移值满足阈值范围的分组，生成分组偏移与权重匹配参数；

34、利用所述分组偏移与权重匹配参数，计算分组内偏移值与动态权重参数的加权归一化指标，采用公式：

35、

36、计算多级性能聚类指标，将聚类指标与动态权重参数进行整合，生成多级性能聚类结构；

37、其中，cp代表多级性能聚类指标，ai代表分组内偏移参数，bi代表动态权重参数，di为分组差异值，ri为偏移参数的关联权重，|ai·bi+di|为偏移参数与权重参数及差异值的绝对值，为组间差异平方和与权重平方和的加总计算，k为聚类分组的总数，i、j为参数索引，n、m为分组内与分组间的参数总数。

38、作为本发明的进一步方案，所述分类管理动态调整值集合的获取步骤具体为：

39、从所述多级性能聚类结构中提取芯片亮度值、电压稳定值与使用时长值的聚类分类边界参数，通过比较多分类边界参数的分布范围，确定分类边界的初始参数范围，生成聚类分类边界参数；

40、将动态权重调整值与所述聚类分类边界参数进行交互分析，通过计算动态权重对每个分类边界值的偏移修正量，调用修正后的分类边界值集合，生成修正分类边界参数；

41、结合所述修正分类边界参数与动态权重调整值，完成光源、驱动、寿命类别的同步优化，采用公式：

42、

43、计算分类边界动态调整指标，将调整指标整合至修正分类边界值，生成分类管理动态调整值集合；

44、其中，topt代表分类边界动态调整指标，ai代表修正后的分类边界参数，bi代表动态权重调整值，ci为边界偏移修正量，|ai-bi|为修正边界与权重调整值的绝对偏差，fk为分类组的优化聚类指标，p为分类组的总数，i、j、k为参数索引，n、m、p分别为分类内、分类间及分类组的参数总数。

45、基于云的led灯管质量管理方法，所述基于云的led灯管质量管理方法基于上述基于云的led灯管质量管理系统执行，包括以下步骤：

46、s1：基于云端数据流，收集芯片亮度值、电压稳定值、使用时长参数，对芯片亮度值与电压稳定值进行光源与驱动参数归类，使用时长值进行寿命参数归类，通过数据归类执行标准化操作，依据参数特性执行数据分层与分组，生成多维性能标准化集合；

47、s2：基于所述多维性能标准化集合，计算芯片亮度值与电压稳定值间差异，得到关联性值，同时计算使用时长与亮度值的累积变化率，将两者合并为模糊关联矩阵，对矩阵数据进行归一化处理，生成初始权重参数集；

48、s3：基于所述初始权重参数集，分析外部环境温度与芯片亮度、电压值间的偏差，提取偏移调整值，对所有偏移值执行归一化，根据结果划分权重类别，生成动态权重参数集；

49、s4：基于所述动态权重参数集，执行芯片亮度值与电压稳定值的分组排序，计算使用时长值组间差异，根据权重匹配参数验证数据偏移，通过聚类验证流程生成多级性能聚类结构；

50、s5：基于所述多级性能聚类结构，分析聚类中芯片亮度值、电压稳定值与使用时长值的分类边界，执行动态权重调整，同步优化光源、驱动与寿命类别的分类边界，生成分类管理动态调整值集合。

51、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

52、本发明中，通过对亮度值、电压稳定值和使用时长值进行标准化归类和分层分组分析，实现数据处理的精确化和系统化。关联性计算结合累积变化率揭示关键性能参数间的内在联系，提升了数据分析的深度。环境温度波动与性能参数的动态调整增强了数据适应性，保证分析结果的实时性和精准性。动态权重优化和聚类结构生成使性能分类更灵活，结合分类边界的修正，实现关键性能指标在光源、驱动、寿命类别中的同步优化，全面提高了质量管理的精细化水平和问题反馈效率。