一种基于人工智能的光缆远程监测系统及方法

专利主权项内容

1.一种基于人工智能的光缆远程监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S10、对远程设备之间的传输数据进行监测，将监测数据发送给智能分析模块进行分析处理，并将监测数据发送给设备管理模块进行监测数据实时显示；所述智能分析模块用于对监测数据进行分析处理，检测监测数据中的异常数据并确定故障设备；根据异常数据确定设备故障类型；所述设备管理模块用于为用户提供人机交互界面，对连接设备进行监测设置和操作；S20、智能分析模块根据历史监测数据判断当前监测数据是否存在异常；当存在异常数据时，执行步骤S30；当不存在异常数据时，重复执行步骤S20；S30、智能分析模块基于历史监测数据和历史OTDR检测数据对异常数据进行分析；根据数据传输设备之间的距离确定异常数据进行传输时的光纤长度, 根据历史OTDR检测数据得到异常数据进行数据传输光纤的基准磨损程度和基准误码率；确定光纤当前磨损程度，预测数据异常类型；并将异常数据信息发送给异常警报模块，所述异常警报模块用于对设备异常情况进行报警，将设备故障信息发送给管理人员，并记录设备异常情况和设备维修情况；S40、将预测的数据异常类型发送给管理人员；其中，所述数据异常类型分为光纤故障和网络波动；所述监测数据为数据传输误码率；基于OTDR远程检测技术，检测光纤磨损程度，分析数据在不同光纤磨损程度下进行传输时的误码率；其中，检测光纤磨损程度的方法步骤为：S101、将进行数据传输的设备之间的光纤连接到OTDR的测试端口并固定；S102、启动测试，OTDR将功率大小为P的激光脉冲发送至光纤，记录反射激光脉冲功率P；12S103、根据发送激光脉冲功率P与反射激光脉冲功率P，生成OTDR测试曲线；分析OTDR测试曲线确定光纤衰减损耗A；A的计算公式如下：12
；S104、将光纤衰减损耗A作为光纤磨损程度；当光纤第一次被布置时，通过OTDR检测光纤的磨损程度，并将此次布置时检测的光纤磨损程度作为基准磨损程度；所述基准磨损程度表示光纤未经磨损时的光纤磨损程度；测试光纤在基准磨损程度时，数据进行传输时的误码率数值，将测试的误码率数值作为基准误码率；所述基准误码率表示在光纤未经磨损时进行数据传输时的正常误码率；通过历史监测数据和历史OTDR检测数据分析光纤磨损程度对数据传输误码率的影响，方法步骤为：S201、分析历史OTDR检测数据得到OTDR进行检测的不同光纤H、H、...、H；确定检测的不同光纤对应的光纤长度L、L、...、L；确定检测的不同光纤对应的基准磨损程度A、A、...、A；并得到历史OTDR分别检测的光纤H时的不同磨损程度D、D、...、D；计算光纤H不同磨损程度的光纤损耗率C；C的计算公式如下：12m12m12mI12nIii
；其中，I=1、2、...、m；m表示OTDR进行检测的不同光纤数量；i=1、2、...、n；n表示检测的光纤H不同磨损程度数量；IS202、根据历史监测数据得到光纤H的基准误码率B，并得到光纤H在对应光纤损耗率为C时，数据进行传输时的误码率E；IIIiiS203、分析光纤不同光纤损耗率对于数据传输误码率的影响；以C为自变量，E-B为因变量，拟合关于光纤损耗率和数据传输误码率的方程曲线模型；iiI在步骤S30中，判断数据异常类型的方法步骤为：S301、分析历史监测数据中光纤故障时OTDR检测的光纤磨损程度，得到光纤故障时光纤磨损程度值集合F；将集合F划分为训练集f和验证集f，采用神经网络模型对训练集f进行训练，并将验证集f与训练后的神经网络模型进行交叉验证，根据交叉验证的结果作为评估指标，确定光纤故障时的光纤磨损程度阈值K；1212S302、根据数据传输设备之间的距离确定异常数据进行传输时的光纤长度L；根据历史OTDR检测数据得到异常数据进行数据传输光纤的基准磨损程度A和基准误码率B；xxxS303、分析监测数据得到当前数据传输误码率E，将E-B代入关于光纤损耗率和数据传输误码率的方程曲线模型中，计算出因变量当前光纤损耗率C；并确定当前磨损程度D；D的计算公式如下：xxxxxx
；S304、将D与K作比较；当D＞K时，预测异常数据为光纤故障；当D≤K时，预测异常数据为网络波动；xxx其中，管理人员通过用户管理单元实时查询当前光纤磨损程度和当前数据传输误码率，并将故障光纤实时维修情况记录在日志记录单元中；所述用户管理单元用于显示实时监测数据和设备异常情况，并下达用户操作指令；所述日志记录单元用于记录设备异常情况和设备维修情况。 来源：马 克 数 据 网