一种智能坐便器能效水效综合检测系统的制作方法

本发明涉及能效水效检测，尤其涉及一种智能坐便器能效水效综合检测系统。

背景技术：

1、能效水效检测技术领域主要关注的是衡量和验证各种设备和系统在使用能源和水资源方面的效率，涵盖了广泛的设备，包括家用和工业设备，如洗衣机、热水器、坐便器以及其他各种机械和电子设备。通过精确的测量设备和系统在实际操作中的能源及水的消耗，旨在推动更高效的设计和改进，进而减少能源和水资源的浪费。

2、智能坐便器能效与水效综合检测系统则是相关技术领域的具体应用，旨在评估智能坐便器在使用过程中的能源和水资源消耗效率，通过综合监测智能坐便器的水流量、温度控制、自动清洁功能等多个方面的性能，以确保产品在提供舒适便利的同时，也能达到节能节水的效果，通过合规性测试以及为消费者提供关于产品性能的透明信息，帮助他们做出更优秀的选择。

3、现有技术在能效与水效检测方面通常缺乏对设备全方位性能的连续监测能力。特别是在智能坐便器等复杂设备的测试中，传统方法往往只关注单一性能指标，忽略了综合分析水质、温度等其他关键因素的重要性。分散的监测方法未能提供设备性能的全面数据，导致无法进行有效的实时反馈和调整。缺乏集成的数据分析也意味着无法实现数据驱动的决策支持，影响了节能节水措施的实施效果。这种不足限制了产品的市场应用潜力，导致资源使用效率低下，进一步加剧了能源和水资源的浪费。缺少高效的集成监测方法，智能坐便器及其他类似设备的竞争力也难以提升，阻碍了市场对高效节能产品的接受度。

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，而提出的一种智能坐便器能效水效综合检测系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智能坐便器能效水效综合检测系统包括：

3、流量监测模块根据超声波传感器，采用时间差测量技术，进行智能坐便器水流速度和总流量的测量，根据测量结果获取行进时间差和速度数据，计算并确定智能坐便器水流动态特性，生成流速数据特征；

4、水质分析模块通过光谱仪采集智能坐便器水流中的光谱数据，分析目标波长下水的吸收率，利用分析结果与所述流速数据特征进行比较，分析水中的有机物含量和悬浮颗粒物，生成水质光谱特性分析档案；

5、能效评估模块采用传感器收集智能坐便器温度和流量数据，通过计算流体熵变评估智能坐便器能量利用效率，根据评估结果结合所述水质光谱特性分析档案，进行能量损失评估，监测和评价智能坐便器的能量效率，生成能效评估结果；

6、数据综合模块整合所述流速数据特征、水质光谱特性分析档案和能效评估结果，利用数据融合技术进行信号处理和数据分析，形成智能坐便器能效与水效综合检测记录。

7、作为本发明的进一步方案，所述智能坐便器水流速度和总流量的测量步骤为：

8、使用超声波传感器，通过两点间的距离和超声波在水中的传播速度，采用公式，

9、，

10、计算超声波传播时间差t，其中，d代表超声波传感器之间的固定距离，c代表超声波在水中的速度，为速度调整参数，k为距离的衰减因子，得到传播时间差数据；

11、根据所述传播时间差数据，计算水流速度v，计算公式为，

12、，

13、其中，d为传感器之间的距离，t是从传播时间差数据中获取的时间差，是流体密度影响系数，为水的密度，为指数调整系数，用于调整计算的灵活性和精确度，生成水流速度数据；

14、利用所述水流速度数据和管道截面积a，计算总流量q，采用公式，

15、，

16、其中，是流速与流量关系的非线性调整系数，是微调参数，增强模型对高速流动的敏感度，生成总流量数据。

17、作为本发明的进一步方案，所述流速数据特征的获取步骤为：

18、根据所述水流速度数据和传播时间差数据，构建时间序列分析模型，采用公式，

19、，

20、生成时间-速度关系图，其中，表示时间-速度关系值，是时间点t时的速度数据，是时间点t时的传播时间数据，、和是调整系数，用于提供非线性和多因素的时间序列分析；

21、对所述时间-速度关系图进行数据拟合，结合非线性模型，使用公式，

22、，

23、生成流速特性方程，其中，表示流速特性方程值，、、、和是多项式系数，使用三角函数增强时间函数对周期性变化进行捕捉；

24、利用所述流速特性方程和总流量数据，采用公式，

25、，

26、生成流速数据特征，其中，是时间点t时的总流量数据，是流速特性方程值，是调整因子，用于平衡流量和速度数据之间的复杂相互作用，表示流速数据特征值。

27、作为本发明的进一步方案，所述目标波长下水的吸收率的分析步骤为：

28、启动光谱仪，对智能坐便器的水流进行实时光谱扫描，记录光谱强度数据，采用公式，

29、，

30、计算每个波长下的初始光强，其中，exp表示自然指数函数，表示目标波长，代表测量波长下的光强，为波长的吸收系数，为光在水中传播的距离，为波长逆比调整系数，用于调整波长对吸收的影响，得到初始光强数据；

31、根据所述初始光强数据，使用公式，

32、，

33、计算目标波长下水的吸收率，生成吸收率数据，其中，表示目标波长，是波长的吸收系数，为光路径长度，是基于路径和波长的调整系数；

34、利用所述吸收率数据，整理目标波长下的吸收率特征，分析水质中目标成分的影响，使用公式，

35、，

36、生成吸收率特性分析结果，其中，为波长的平方逆比权重。

37、作为本发明的进一步方案，所述水质光谱特性分析档案的获取步骤为：

38、整合所述吸收率特性分析结果与流速数据特征，采用比较公式，

39、，

40、其中，是流速数据特征值，c代表吸收率与流速的比值，表示水质特性与流速的关系，为波长的逆比调整系数，生成比较数据；

41、利用所述比较数据，采用线性回归模型分析水中有机物含量和悬浮颗粒物的相关性，使用公式，

42、，

43、其中，表示i点的吸收率与流速的比值，表示最大值，表示平均值，代表相关系数，用于量化有机物含量和悬浮颗粒物与水流特性之间的统计相关性，生成相关性分析结果；

44、根据所述相关性分析结果，整合所有数据，编制水质光谱特性分析档案，包括从光谱数据到水质分析的所有信息。

45、作为本发明的进一步方案，所述智能坐便器能量利用效率的评估步骤为：

46、在智能坐便器上安装温度传感器，实时记录温度数据，结合流量数据进行数据汇总，生成温度和流量记录；

47、根据所述温度和流量记录，计算流体的熵变，评估能量转换效率，采用公式，

48、，

49、其中，表示计算得到的熵变值，表示结束温度，表示初始温度，表示平均温度，q表示流量数据，表示水的比热容，e表示气体常数，生成熵变数据；

50、利用所述熵变数据，评估能量利用效率，采用公式，

51、，

52、其中，表示能量效率，评估智能坐便器在设定操作条件下的能量效率，生成能量利用效率数据。

53、作为本发明的进一步方案，所述能效评估结果的获取步骤为：

54、根据所述能量利用效率数据，与水质光谱特性分析档案中的数据进行比较，应用公式，

55、，

56、其中，表示能量损失调整值，z表示光谱调整系数，为光谱调整系数的权重，用于调整光谱数据在能量损失评估中的贡献程度，为基线调整因子，为能量损失评估提供起始基准值，评估能量损失，生成初步能量损失数据；

57、根据所述初步能量损失数据，应用统计分析方法深度评估能量损失，采用公式，

58、，

59、其中，表示调整后的能量损失评估值，a为主系数，用于放大或缩小由光谱调整系数计算得到的能量损失值，b为常数项，c为非线性调节因子，用于调整能量损失随光谱调整系数的非线性响应，生成能量损失分析记录；

60、整合所有所述能量损失分析记录，生成能效评估结果，包括熵变分析、能效评估和光谱数据对能量损失的影响。

61、作为本发明的进一步方案，所述智能坐便器能效与水效综合检测记录的形成步骤为：

62、收集智能坐便器所述流速数据特征、水质光谱特性分析档案和能效评估结果，对收集的数据进行清洗和标准化处理，应用公式进行数据标准化，

63、，

64、其中，和分别代表数据的均值和标准差，rd表示实际数据，包括流速数据、水质光谱数据和能效数据，确保差异数据集在同一尺度上进行比较，h为加权系数，用于微调数据敏感性，得到标准化数据sd；

65、应用数据融合技术整合所述标准化数据，提取关键信息，使用加权公式计算，

66、，

67、其中，fd为标准化后的流速数据，sd为标准化后的水质光谱数据，ed为标准化后的能效数据，、和是非线性调整系数，增强模型对特定数据类型的敏感性，得到融合数据y；

68、利用机器学习技术对所述融合数据进行深度分析，识别效率和水效模式，识别关键趋势和潜在问题，采用公式，

69、，

70、其中，表示差异数据维度的权重，表示增强数据差异性的指数系数，确保数据分析深度和广度，ep表示效率模式值，输出综合分析结果；

71、将所述综合分析结果进行整合，记录包括数据分析结果和操作建议，以及未来改进方向，形成智能坐便器能效与水效综合检测记录。

72、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

73、本发明中，采用时间差测量技术精确确定智能坐便器的水流动态特性，并结合光谱仪器分析目标波长下水的吸收率，为智能坐便器的水质与流量提供了全面的实时数据，通过集成的传感器监测温度与流量，计算流体的熵变，实现了能量利用效率的高精度评估，允许即时调整操作以优化资源使用，防止能源和水资源的浪费，可以全面洞察智能坐便器的性能不仅优化了产品设计，确保了效率标准的实际达成，而且提高了产品的环境可持续性与经济效益，还可以为消费者提供性能透明，促进市场推出更高效的产品。