本发明属于扬声器控制领域，具体是涉及一种扬声器保护装置。
背景技术：
1、随着音频设备的普及和应用场景的增多，扬声器作为音频输出的重要组成部分，用户对其要求越来越高。然而，由于使用环境的多样性和用户操作的不确定性，扬声器常常面临着过载、过热、过度振动的问题，导致其性能下降甚至损坏。这不仅给用户带来不便，也增加了维修和更换设备的成本；目前市场上的扬声器保护装置依靠传统的硬件保护机制，无法适应不同环境和使用场景的需求，现提出一种基于人工智能的环境自适应扬声器保护装置。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种扬声器保护装置，实时监测扬声器的温度、湿度和振动水平，利用人工智能算法对其进行分析和识别，从而自动调整扬声器的工作状态，以保证在不同环境下的正常运行。
2、为了实现上述目的，本发明所采取的技术方案如下：一种扬声器保护装置，所述保护装置包含有监测模块、识别与分析模块、中央处理器控制模块，所述监测模块、识别与分析模块通过所述中央处理器模块控制。
3、进一步地，所述监测模块用于温度、噪声以及振动的监测，包括温度传感器、噪声传感器和振动传感器，所述温度传感器监测扬声器的温度，所述噪声传感器监测扬声器的噪声，所述振动传感器监测扬声器的振动幅度，以实时调整扬声器的音量和音频参数。
4、进一步地，所述识别与分析模块含有三个部分，温度控制模块、噪声控制模块以及振动控制模块，通过训练模型与智能算法，识别并分析所述温度传感器、噪声传感器及振动传感器的实时监测数据。
5、进一步地，所述识别与分析模块中温度控制模块采用模糊算法和传统pid相结合，也即二维模糊pid控制模块。
6、进一步地，二维模糊pid控制模块控制量
7、μ1(kt)＝μ1(kt-t)+kudu(kt)+kekie(kt)，
8、其中，t是控制模块采样周期，ki为模糊控制模块积分系数，ku为模糊控制模块输出增益；当误差e(kt)＝0时，μ1(kt)停止变化，达到温度控制的目的。
9、进一步地，所述识别与分析模块中噪声分析模块采用时域自适应滤波算法(lms)，具体方法如下：
10、(1)滤波器初始化：w(0)、x(0)；
11、(2)对每一个新的噪声传感器输入采样x(n)，计算输出信号y(n)；
12、(3)利用期望输出d(n)，计算误差信号e(n)，得到梯度
13、(4)利用lms更新公式更新滤波器系数：w(n)；
14、(5)返回步骤2)，直至结束，可以得到输出序列和误差序列。
15、进一步地，根据噪声的时域特征和频谱信息，动态地调整滤波器的参数，以实现噪声的抑制，lms算法更新公式如下：
16、w(n+1)＝w(n)+2μx(n)e(n)。
17、进一步地，所述识别与分析模块中振动控制模块采用径向基函数神经网络模型，将经过处理的振动信号作为输入信号x，通过训练分类得到输出y，进而识别出正常振动和异常振动。
18、进一步地，设网络输入x为m维：x＝[x1,x2,...,xm]t隐含层一共有k个节点，输出y为l维，输出层
19、式中：ωjk为隐含层至输出层的调节权值；θk为输出层节点k的偏置；yk作为对相应输入信号的响应，根据不同背景作为重要调控变量输出到工作空间。
20、进一步地，识别正常的振动模式，并判断是否存在异常的振动频率或振幅；当检测到异常振动时，所述中央处理器模块控制自动降低音量或切断电源，以避免扬声器受到过大的振动而损坏。
21、本发明相对于现有技术具有如下有益效果：
22、(1)本发明利用结合温度控制、噪声控制和振动检测等多种保护机制，全面保护扬声器的性能和寿命；通过温度传感器实时监测扬声器的温度，当温度超过安全范围时，自动降低功率或停止工作；通过噪声传感器实时监测环境噪声水平，当噪声超过一定阈值时，自动调整扬声器的音量或采取噪声抑制措施；通过振动传感器实时监测扬声器的振动情况，当检测到异常振动时，及时采取保护措施，避免损坏。
23、(2)结合二维模糊pid控制模块温度控制、时域自适应滤波算法(lms)噪声控制、径向基函数神经网络模型振动控制，智能调整扬声器的工作状态，提供更好的音频体验和保护扬声器的安全性。
1.一种扬声器保护装置，其特征在于，所述保护装置包含有监测模块、识别与分析模块、中央处理器控制模块，所述监测模块、识别与分析模块通过所述中央处理器模块控制。
2.根据权利要求1所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，所述监测模块用于温度、噪声以及振动的监测，包括温度传感器、噪声传感器和振动传感器，所述温度传感器监测扬声器的温度，所述噪声传感器监测扬声器的噪声，所述振动传感器监测扬声器的振动幅度，以实时调整扬声器的音量和音频参数。
3.根据权利要求1所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，所述识别与分析模块含有三个部分，温度控制模块、噪声控制模块以及振动控制模块，通过训练模型与智能算法，识别并分析所述温度传感器、噪声传感器及振动传感器的实时监测数据。
4.根据权利要求1所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，所述识别与分析模块中温度控制模块采用模糊算法和传统pid相结合，也即二维模糊pid控制模块。
5.根据权利要求4所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，二维模糊pid控制模块控制量计算如下：
6.根据权利要求5所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，所述识别与分析模块中噪声分析模块采用时域自适应滤波算法(lms)，具体方法如下：
7.根据权利要求6所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，根据噪声的时域特征和频谱信息，动态地调整滤波器的参数，以实现噪声的抑制，lms算法更新公式如下：
8.根据权利要求1所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，所述识别与分析模块中振动控制模块采用径向基函数神经网络模型，将经过处理的振动信号作为输入信号x，通过训练分类得到输出y，进而识别出正常振动和异常振动。
9.根据权利要求8所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，设网络输入x为m维：x＝[x1,x2,...,xm]t隐含层一共有k个节点，输出y为l维，输出层
10.根据权利要求8所述的一种扬声器保护装置，其特征在于，识别正常的振动模式，并判断是否存在异常的振动频率或振幅；当检测到异常振动时，所述中央处理器模块控制自动降低音量或切断电源，以避免扬声器受到过大的振动而损坏。
