1.一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，包括：步骤1.对反射镜健康状况进行预测性维护，在每个反射镜及其支撑结构上均匀安装高精度传感器，传感器数据通过无线网络实时传输到数据分析预测模块，利用大数据分析和机器学习技术，对传感器数据进行实时分析，预测反射镜的健康状况；并基于预测结果，提前发出预警信号；

步骤1中使用应变计、温度传感器和湿度传感器，实时监测反射镜及支撑结构的健康状况；

利用广域网LPWAN技术，进行传感器数据的传输；并于云计算平台上对传感器数据进行实时分析，使用机器学习算法预测反射镜的健康状况；

步骤2.针对反射镜表面清洁度进行智能化监控，在反射镜表面安装光学传感器，检测反射镜表面对光的散射和吸收特性变化；光学传感器实时采集数据，通过边缘计算设备进行初步处理，判断清洁度；当检测到反射镜表面污染达到阈值时，自动启动清洁机器人、机械臂进行清洁；

步骤3.基于计算机视觉进行自动对准，在反射镜周围布置相机捕捉反射镜的图像；相机实时采集反射镜的图像，并通过计算机视觉技术进行分析，判断反射镜的对准状态；根据分析结果，自动对准装置实时调整反射镜的角度。

2.根据权利要求1所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，步骤1中传感器数据实时分析方式为：设每个反射镜上的传感器为Si，i代表不同的传感器类型，包括温度传感器、应变计和湿度传感器，每个传感器在时间t上采集的数据记为Di(t)；

设温度传感器数据为T(t)，应变计数据ε(t)，湿度传感器数据H(t)；

利用LPWAN技术，将采集到的数据Di(t)无线传输到云计算平台即实时分析单元；

在云计算平台上进行数据预处理，包括数据清洗、去噪和标准化：对于每个传感器数据Di(t)，进行标准化处理：从预处理后的数据中提取特征，使用滑动窗口技术提取时间序列特征：设定窗口大小为w和步长为s：

3.根据权利要求2所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，传感器数据实时分析方式还包括：使用长短期记忆网络LSTM模型处理时间序列数据，进行模型训练：LSTM网络架构包括：

输入层：输入特征Fi(t)；

隐藏层：多层LSTM单元；

输出层：健康状况预测结果；

设ht为LSTM单元的隐藏状态，Ct为细胞状态，σ为sigmoid激活函数，tanh为tanh激活函数；

遗忘门：

输入门：

候选细胞状态：

细胞状态更新：

输出门：

隐藏状态更新：ht＝ot·tanh(Ct)；

其中，Wf,Wi,WC,Wo和bf,bi,bC,bo为权重和偏置矩阵；

使用训练好的LSTM模型，对实时数据进行健康状况预测。

4.根据权利要求3所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，健康状况预测方式为：设

根据预测结果

设定健康状况阈值θ，当

5.根据权利要求4所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，步骤2中，在反射镜表面安装高精度光学传感器，实时监测清洁度；

利用边缘计算技术，对传感器数据进行初步处理和分析；

结合清洁度监控数据，自动启动清洁机器人、机械臂。

6.根据权利要求5所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，步骤2中利用边缘计算技术进行传感器数据的初步处理和分析方式为：在每个反射镜表面安装高精度光学传感器，用于监测表面的清洁度，传感器测量光的散射和吸收特性，反映表面的污染程度，设定光学传感器采集到的数据为L(t)，表示时间t时的光学反射强度；

传感器数据L(t)通过边缘计算设备进行实时采集，初步处理包括噪声过滤和数据标准化：使用移动平均法来平滑数据，设定窗口大小为w：利用边缘计算设备进行实时分析，判断反射镜的清洁度是否达到清洁阈值；

设定清洁度阈值θL，当标准化后的光学反射强度L'(t)低于阈值时，认为反射镜需要清洁；

根据污染评估结果，边缘计算设备决定是否启动清洁机器人、机械臂；

当检测到反射镜的清洁度低于阈值θL时，向清洁机器人、机械臂发送启动信号。

7.根据权利要求6所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，步骤3中，在反射镜周围安装高分辨率相机，实时捕捉反射镜的图像；

利用计算机视觉技术和机器学习算法，实时分析反射镜的对准状态；

结合视觉分析结果，自动调整反射镜的角度。

8.根据权利要求7所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，步骤3中进行自动对准方式为：在反射镜周围布置高分辨率相机，设每个相机在时间t采集到的图像记为I(t)；

将采集到的图像I(t)转换为灰度图像Ig(t)，减少计算量：Ig(t)＝0.299·R(t)+0.587·G(t)+0.114·B(t)；其中，R(t),G(t),B(t)分别为图像在时间t的红、绿、蓝三个通道像素值；

使用Canny边缘检测算法提取反射镜的边缘，E(t)＝Canny(Ig(t))，其中，E(t)为时间t的边缘检测结果；

利用Hough变换从边缘检测结果中提取反射镜的轮廓线，H(t)＝HoughLine(sE(t))，其中，H(t)为时间t的Hough变换结果，包含检测到的直线参数。

9.根据权利要求8所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，其特征在于，步骤3中进行自动对准方式还包括：对准状态分析，比较当前图像中的反射镜轮廓线与预设的标准对准状态，计算偏移量，设预设的标准对准状态为Href，当前时间t的检测结果为H(t)，两者的偏移量计算公式为：Δθ(t)＝H(t)-Href，其中Δθ(t)为时间t的对准偏移量；

根据偏移量Δθ(t)计算需要调整的角度，并生成调整指令，设定调整角度为α(t)，控制器的调整指令为A(t)：将调整指令A(t)发送到反射镜驱动系统调整反射镜的角度。

10.一种太阳能光热系统反射镜的监控系统，其特征在于，使用了权利要求1-9任一项所述的一种太阳能光热系统反射镜的监控方法，包括：传感器网络模块，包括：

温度传感器单元，监测反射镜及其支撑结构的温度变化；

应变计单元，检测反射镜及其支撑结构的应力和应变；

湿度传感器单元，监控环境湿度；

数据采集传输模块，包括：

数据采集单元，实时收集传感器数据；

无线传输单元，采用广域网技术，将数据传输到计算机视觉模块；

数据分析预测模块，包括：

实时分析单元，利用大数据技术，对传感器数据进行实时分析，识别异常情况；

预测算法单元，使用机器学习算法，预测反射镜的健康状况，提前预警可能的故障；

光学传感模块，包括：

光学检测单元，在反射镜表面安装光学传感器，实时检测反射镜表面的光学特性变化；

数据处理单元，对光学传感器数据进行初步处理，判断反射镜表面的污染程度；

边缘计算模块，包括：

边缘计算设备单元，边缘计算设备部署在本地，处理传感器数据并做出初步分析，并进行清洁度评估，利用边缘计算技术，实时评估反射镜的清洁度，提供清洁建议；

自动清洁系统模块，包括：

清洁机器人单元，配备柔性刷和喷雾装置的清洁机器人，根据清洁度评估结果自动进行清洁；

自动调度单元，根据反射镜的污染情况和清洁优先级，调度清洁机器人进行清洁；

图像采集模块，包括：

相机单元，在反射镜周围安装高分辨率相机，实时捕捉反射镜的图像；

图像传输单元，将采集到的图像数据传输到计算机视觉模块进行处理；

计算机视觉模块，包括：

图像处理单元，基于计算机视觉技术对反射镜的图像进行处理，提取关键特征；

机器学习分析单元，采用机器学习算法分析反射镜的对准状态，识别微小偏移；

自动对准模块，包括：

对准控制单元，根据视觉分析结果，自动调整反射镜的角度；

实时反馈单元，实时监控反射镜的对准效果，反馈调整结果。