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申请/专利权人：深圳市五轮科技股份有限公司

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，具体为雾化器温度数据分析方法及系统，包括以下步骤：基于雾化器内部温度传感器，进行实时数据捕获，记录每个测温点的温度和对应时间戳，并进行数据流整合，根据整合结果对雾化器温度数据进行时间序列分析，识别温度异常波动和温度峰值，得到关键温度事件列表。本发明中，通过实时数据捕获配合时间序列分析可以即时识别异常波动和温度峰值，进行雾化器早期故障预防，小波变换的应用可以在分解大量温度数据时，提取关键特征，揭示雾化器的表现，通过温度分布网络图的拓扑分析，细致追踪温度在雾化器内的传递路径，提高调节和维护的准确性，优化了能源效率，提升了雾化器的操作安全和成本效率。

主权项：1.雾化器温度数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于雾化器内部温度传感器，进行实时数据捕获，记录每个测温点的温度和对应时间戳，并进行数据流整合清洗，根据整合结果对雾化器温度数据进行时间序列分析，识别温度异常波动和温度峰值，得到关键温度事件列表；基于所述关键温度事件列表，采用小波变换对列表中的数据进行多尺度分解，揭示时间尺度下的雾化器温度变化模式，并进行节点连接，构建雾化器温度分布网络图；通过所述温度分布网络图，进行网络拓扑分析，通过识别关键节点和边，检测关键温度传递路径，根据检测结果进行温度分布不均匀性分析，识别异常温度传播的潜在路径，得到异常传播路径分析结果；基于所述异常传播路径分析结果，调整雾化器的温度控制参数，监控调整后的实时温度响应，将监控数据转换成几何图形，通过几何形态变化分析雾化器温度动态特性，建立雾化器温度动态响应特性图；所述关键温度传递路径的检测步骤为：分析所述雾化器温度分布网络图，计算每个节点的度中心性，采用公式， ，生成节点度中心性分析结果，其中，表示节点的度中心性，表示节点的连接数，表示网络中的总节点数，是对度中心性的调整因子；基于所述节点度中心性分析结果，使用介数中心性识别关键节点和边，采用公式， ，生成关键节点和边的集合，其中，表示节点的介数中心性，表示总路径数，表示经过节点的路径数，用于调整路径数的影响；利用所述关键节点和边的集合，采用路径分析算法， ，生成关键温度传递路径集合，其中，表示关键温度传递路径，表示关键节点和边的集合中的一个关键节点，表示关键节点到其他节点的距离，表示关键节点的数量；所述异常传播路径分析结果的获取步骤为：基于所述关键温度传递路径集合，进行不均匀性分析，采用公式， ，生成温度分布不均匀性分析结果，表示路径上温度值的方差，表示路径上的温度值，表示关键温度传递路径集合中的平均温度值，表示基于温差的权重因子，表示路径数；根据所述温度分布不均匀性分析结果，识别异常方差路径，应用阈值公式， ，生成异常温度传播路径集合，其中，表示异常温度传播路径，是单个路径的方差，是预设的阈值，是调整阈值的因子；对所述异常温度传播路径集合进行深度分析，采用公式， ，评估每条路径的异常程度，生成异常传播路径分析结果，其中，表示路径的温度方差，表示异常传播路径的异常性概率，表示一条异常路径。

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