1.一种钢件加工用温度监测系统，其特征在于：包括温度收集模块、数据采集模块、数据判定模块、数据显示模块、数据记录模块、数据优化模块、反馈模块、温度调节模块和报警模块，所述温度收集模块、数据采集模块、数据判定模块、数据显示模块、数据记录模块、数据优化模块、反馈模块、温度调节模块和报警模块依次通信连接；
所述温度收集模块，用于实时采集工件加工时的温度，传输信号到下一模块，通过红外线测温仪，根据测量物体辐射出的红外线来获得钢件加工时的温度；
所述数据采集模块，通过内置的ADC芯片，可以将温度收集模块采集到的温度信号进行模数转换，并输出相应的数字信号进入数据判定模块；
所述数据判定模块，用于采集到的数据进行判定，将正常值传输进入数据显示模块中，将非正常值传输到反馈模块中；
所述数据显示模块，用于将经过判定的正常值传输到用户端，并将温度数据显示在用户界面上；
所述数据记录模块，将每次钢件加工时的温度进行整合，并上传至数据优化模块；
所述数据优化模块，通过整合钢件的空间位置、材质、加工参数、环境条件、冷却水喷洒情况以及钢件加工时的温度，进行数据分析和建模，获得优化方案并反馈至加工处理装置，对于后续钢件加工进行自动优化；
所述反馈模块，在异常数据被检测到后，反馈模块会触发相应的处理机制，将异常值反馈进入下一模块，进行异常处理操作；
所述温度调节模块，通过控制加工处理装置中冷却水注入的增大或者减小，对钢件加工时的异常温度进行三次控制；
所述报警模块，在温度调节模块调节失败后，会收到反馈模块的信号，将异常直接反馈给用户端，进行紧急处理操作，用户端一段时间未响应后会直接暂停加工处理装置，防止损失扩大；
所述数据优化模块会预先采集钢件加工过程中钢件的空间位置、材质、加工参数、环境条件和冷却水喷洒情况，由信息录入系统、激光测速仪、激光测距仪、温度传感器、湿度传感器、流量传感器来对钢件加工时的数据进行采集，这些装置用于准确地获取出加工处理装置的加工数据，数据优化模块配备了热传导方程来对冷却效果进行描述，数据优化模块还会对数据进行回归分析，以获取预测模型，所述数据优化模块还内置有误差处理系统，对同一批钢件加工过程中的非正常数据进行清洗；
所述数据优化模块会预先采集钢件加工过程中钢件的材质、加工参数、环境条件和冷却水喷洒量，其采集过程如下：
通过将正在进行的钢材的材质证书、标识输入信息录入系统中，信息录入系统与计算机联通，对钢材进行建库分类，收集和记录钢材的相关信息，包括规格、品种、质量；
通过将激光测速仪、激光测距仪与加工处理装置连接，可以在钢件的加工过程中，对切削速度、进给速度以及空间位置进行记录，并实时上传至信息录入系统中，与所进行加工的钢件进行匹配；
通过将温度传感器、湿度传感器安装在加工处理装置的周围，实时记录周边环境的温度、湿度，并上传至信息录入系统中，与所进行加工的钢件进行匹配；
通过在加工处理装置的冷却系统中装入流量传感器，对于钢件的冷却水喷洒频率、流量进行记录，并上传至信息录入系统中，与所进行加工的钢件进行匹配；
所述数据优化模块配备了热传导方程，以分析冷却效果，评估不同材质、加工参数、环境条件、冷却水喷洒量和加工时环境温度对冷却效果的影响，其算法公式为：
；
其中， 表示钢件的温度， 表示时间， 表示空间位置， 表示热扩散系数，温度的变化率 取决于温度在空间位置   方向上的曲率 ，即描述温度的曲线在空间上的弯曲程度，以对钢件冷却效果进行分析；
所述数据优化模块通过整合钢件的空间位置、材质、加工参数、环境条件和冷却水喷洒量，结合热传导方程所计算的冷却效果，对数据进行回归分析，其算法公式为：
；
其中， 为因变量，即冷却效果， 到 为自变量，包括钢件的空间位置、材质、加工参数、环境条件和冷却水喷洒量， 到 为回归系数， 表示误差项，所述数据优化模块会在每次钢件的加工过程中进行数据代入与整合分析，获得回归模型，并反馈到加工处理装置中的冷却系统里；
所述误差处理系统会使用极大似然估计，对于同一批钢件加工时的冷却温度进行分析，通过数据记录模块上传的温度数据，会先经过误差处理系统，经过与以往样本的概率值进行比对，可以判断哪些数据可能是非正常值，超出了预期的范围，自动剔除非正常数据，其具体的算法为：
；
其中， 为似然函数， 表示待估计的参数， 表示观测数据 的概率质
量函数， 为正整数，通过将已有的同一批钢件加工时的温度数据进行整合计算，得出似然函数，再与新的温度数据的似然函数进行对比，剔除非正常数据。
2.根据权利要求1所述的一种钢件加工用温度监测系统，其特征在于：所述数据判定模块会对数据采集模块上传的信息进行一次判定，其具体方法为：
在每次钢件加工之前，先在数据判定模块中设置一个阈值，包括钢件加工时的最高温度与最低温度，当上传的信息在最高温度与最低温度之间时，会通过数据判定模块的判定，进入数据显示模块中，进而被记录为有效数据；
当出现异常数值时，即数据采集模块上传的信息大于设定的最高温度或小于设定的最低温度时，数据判定模块会判定数据异常，并发送电信号进入反馈模块；
所述反馈模块会判定该异常是否进行过温度调节模块调节，如果该异常没有经过三次温度调节模块调节，则反馈模块会传输信号进入温度调节模块中，如该异常已经历过三次温度调节模块调节，则反馈模块会输出信号进入报警模块中，报警模块会直接向用户端进行反馈，并设置有断路控制装置，一段时间未响应后会自动暂停加工处理装置。
3.根据权利要求2所述的一种钢件加工用温度监测系统，其特征在于：所述温度调节模块会对产生异常值时的加工处理装置进行三次控制，其具体方法为：
温度调节模块在收到反馈模块的反馈信号后，会传输一次信号到加工处理装置的冷却系统中，控制冷却水的流速、流量以及位置，对于温度高于设定值的区域提高冷却水的流量以及冲刷频率，对于温度低于设定值的区域减少冷却水的流量以及冲刷频率；
在第一次温度调节模块工作后，新的温度数据会重新被采集，经过数据采集模块进入数据判定模块中，如果温度符合要求，则会进入数据显示模块中，并被记录，如果数据仍然异常，会进入反馈模块中进行一次判定并再次传输信号进入温度控制模块中；
当反馈模块判定三次仍为异常值后，会直接传输信号进入报警模块中，报警模块会先传输信号进入用户端，进行警告，在一定时间内未收到用户端的反馈后，会直接传输信号暂停加工处理装置。
4.根据权利要求1所述的一种钢件加工用温度监测系统，其特征在于：所述数据优化模块会自动优化加工处理装置，在数据优化模块整合一定数量的钢件加工样本后，根据钢件的空间位置、材质、加工参数、环境条件和冷却水喷洒量，结合热传导方程所计算的冷却效果所生成的回归模型，会自动对于加工处理装置进行优化，包括对于冷却系统中冷却水冲刷的位置、流量、冲刷频率进行调节；
在信息录入系统录入的新的钢件后，进行自动匹配，在库中自动匹配最相近的钢件加工案例，自动优化冷却方案；
在已有的钢件进行加工处理时，会结合回归模型，进行数据分析，自动优化冷却方案，高效完成钢件加工。