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申请/专利权人：深圳市金印达科技有限公司

摘要：本发明公开了一种打印机芯片耗电模式识别方法及系统，具体涉及模式识别技术领域，具体包括：识别打印机中不同的打印机芯片，使用层次分析法综合性分析不同打印机芯片在耗电中的贡献程度，根据不同打印机芯片的耗电时长和耗电量，通过加权求和计算不同打印机芯片的耗电贡献评估系数，并获得打印机芯片整体的耗电评估系数，以区分打印机芯片的不同耗电模式，对不同打印机芯片的耗电贡献进行排序，将排序靠前的打印机芯片的相似度信息和异常数据信息进行综合性分析，识别打印机芯片的异常耗电模式，本发明有助于综合打印机中不同类型的芯片，识别打印机芯片的耗电模式，并及时发现打印机芯片在工作过程中可能出现的异常情况。

主权项：1.一种打印机芯片耗电模式识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：识别打印机中不同的打印机芯片，使用层次分析法综合性分析不同打印机芯片在耗电中的贡献程度，计算不同打印机芯片的耗电贡献；S2：根据不同打印机芯片的耗电时长和耗电量，通过加权求和计算不同打印机芯片的耗电贡献评估系数，并确定打印机芯片整体的耗电评估系数，区分打印机芯片的不同耗电模式；S3：获得打印机芯片的相似度信息和异常数据信息，其中，相似度信息通过打印机芯片的运行特征向量和历史运行数据对比获得，异常数据信息通过分析打印机芯片的功耗数据获得；S4：对不同打印机芯片的耗电贡献进行排序，将排序靠前的打印机芯片的相似度信息和异常数据信息进行综合性分析，识别打印机芯片的异常耗电模式；使用层次分析法综合性分析不同打印机芯片在耗电中的贡献程度，计算不同打印机芯片的耗电贡献，包括：确定层次分析法中的目标层、准则层以及方案层，其中，目标层为打印机芯片的耗电贡献，准则层包括打印机芯片的价值、打印机芯片的功率大小以及打印机芯片的使用频率，方案层为不同打印机芯片；通过各个准则之间相互两两比较，确定准则层对目标层的相对重要性，构建准则层对目标层的第一判断矩阵；对第一判断矩阵进行一致性检验，并基于通过一致性检验的第一判断矩阵，确定不同准则的权重；根据第二、三、四判断矩阵，获得不同打印机芯片的评分，通过打印机芯片的评分与不同准则权重之间的加权求和计算，获得打印机芯片的耗电贡献；获得打印机芯片的相似度信息，包括：将打印机芯片的相似度信息通过运行画像相似度系数表示，所述运行画像相似度系数的获取逻辑为：获取打印机芯片在不同工作状态下的运行特征，运行特征包括耗电占比、平均温度、运行时间；对打印机芯片的运行特征进行归一化处理，获得归一化后的运行特征，将归一化后的运行特征组合成一个向量，并标记为在监测时间区间内的运行特征向量；根据打印机芯片的历史运行数据，获得打印机芯片在不同工作状态下历史运行特征向量，并构建历史运行特征向量数据库；将监测时间区间内的运行特征向量与历史运行特征向量数据库中的历史运行特征向量进行相似性计算，通过余弦相似度计算方法获得运行画像相似度系数；获得打印机芯片的异常数据信息，包括：打印机芯片的异常数据信息通过功耗偏差系数和功耗波动系数表示，所述功耗偏差系数的获取逻辑为：获取监测时间区间内打印机芯片的瞬时功率，设置打印机芯片的最佳功率阈值，将监测时间区间内打印机芯片的瞬时功率与最佳功率阈值比较，获取监测时间区间内打印机芯片的瞬时功率中大于最佳功率阈值的瞬时功率，并通过公式计算功耗偏差系数；所述功耗波动系数的获取逻辑为：根据监测时间区间内打印机芯片的瞬时功率，获得监测时间区间内打印机芯片瞬时功率的平均值和标准差，并获得监测时间区间内打印机芯片瞬时功率的变异系数，根据公式计算功耗波动系数；将排序靠前的打印机芯片的相似度信息和异常数据信息进行综合性分析，识别打印机芯片的异常耗电模式，包括：将运行画像相似度系数、功耗偏差系数以及功耗波动系数联立计算生成异常耗电评估系数；设置异常耗电评估系数阈值，将异常耗电评估系数与异常耗电评估系数阈值对比，若异常耗电评估系数大于异常耗电评估系数阈值，则生成第三信号，将打印机芯片的耗电模式标记为异常耗电模式，若异常耗电评估系数小于异常耗电评估系数阈值，则不生成信号。

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