CN102323505A - 一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及光通信领域，本发明公开了一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的装置，包括处理器CPU、存储器、光模块状态采集单元、光模块通讯接口，所述处理器CPU分别与所述存储器、光模块状态采集单元、光模块通讯接口连接；所述处理器CPU用于根据光模块的寿命参数和运行参数进行判断，并以判断结果为依据预测出光模块的寿命；所述存储器用于保存光模块的寿命参数和运行参数；所述光模块状态采集单元用于采集光模块的运行参数；所述光模块通讯接口用于与外部管理端的通讯。本发明还公开了一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，处理器CPU根据光模块的寿命参数和运行参数，计算出光模块当前所处的寿命阶段，作为是否需要更换光模块的依据，有效预测出光模块的寿命，同时存储的光模块运行参数可作失效原因的统计分析使用。
Description
技术领域
本发明涉及光通信领域，尤其涉及一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的装置和方法。
背景技术
随着光通信技术的日益广泛应用，半导体激光元件尤其是光集成器件在大量的场合被使用，半导体器件固有的特性决定随着工作时间的增加，器件的性能会出现劣化。作为光通信中的关键元器件，其性能稳定可靠是各级服务提供商保证服务质量的基础。为保证服务质量，各级运营商只能硬性规定在一定年限内（业界一般为3年）强制更新所有的光器件，这就造成了很多光器件在远未到达寿命前，就被替换掉从而产生浪费。运营商对此也处于两难的境地，一次性替换掉成千上万只光器件，需要支出的成本数以千万计，不利于改善其越来越紧张的资金状况；不替换掉又时常担心这些器件随时可能出现寿命到期而影响到服务质量。但是如何去监测这些分散的器件的工作状态，成为网络运营商头疼的问题。因此，能提供失效原因检测和寿命预测功能的光器件成为运营商理想的选择。
现有技术中存在带数字诊断功能的光器件，通过定时采集光器件的工作温度、工作电压、工作电流、输出功率、接收功率，可以提供在线的实时的器件工作状态监测。然而带这种功能的光器件，所提供的时间为器件的出厂时间，不能体现期间器件实际的工作时间。并且现有技术中的这种光器件也无法对影响其寿命的其他因数进行记录，因此无法准确判断光器件所处的寿命状态，也就无法对其寿命作预测。
发明内容
针对现有技术中没有一种有效的光器件寿命预测和失效原因分析的装置及方法，因此提供一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的装置和方法。
本发明公开了一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的装置，包括处理器CPU、存储器、光模块状态采集单元、光模块通讯接口，所述处理器CPU分别与所述存储器、光模块状态采集单元、光模块通讯接口连接，所述处理器CPU用于根据光模块的寿命参数和运行参数进行判断，并以判断结果为依据预测出光模块所处的寿命阶段；所述光模块状态采集单元用于采集光模块的运行参数；所述存储器用于保存光模块的寿命参数和运行参数；所述存储的运行参数用于做失效原因统计分析；所述光模块通讯接口用于与外部管理端的通讯。
优选地，上述光模块通讯接口为I2C接口或MDIO接口。
本发明还公开了一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其具体包含以下步骤：光模块状态采集单元实时采集光模块的运行参数，处理器CPU将光模块的运行参数定时写入存储器，所述处理器CPU根据存储器中光模块的寿命参数和运行参数，预测出光模块所处的寿命阶段。
优选地，上述光模块的寿命参数被预先保存在光器件的存储器中，所述寿命参数包括光模块总工作时间、总插拔次数、异常事件报警。
优选地，上述光模块的运行参数包含光模块的当前总工作时间、当前总插拔次数、当前异常事件报警次数。
优选地，处理器CPU根据采集的光模块是否处在工作状态计算光模块的当前总工作时间，具体方法为：当光模块上电工作时，处理器CPU计时算法启动，在前一次计时的基础上，累积增加本次光模块的上电工作时间；当光模块停止工作时，处理器CPU停止计时，并记录累积的光模块上电工作的总工作时间；处理器CPU的初始总工作时间为0。
优选地，处理器CPU根据采集的光模块是否被重新插拔计算光模块的当前总插拔次数，具体方法为：当光模块插拔后上电工作时，光模块的工作模式状态位变化，处理器CPU采集到该状态位的变化后，处理器CPU中的计数器自动在前一次基础上增加一次。
优选地，处理器CPU根据采集的光模块工作状态监测参数计算光模块出现的异常事件报警次数，具体方法为：处理器CPU定时读取光模块中模块诊断信息域中的警示状态位的变化，并对该变化的情况作记录，对状态的变化次数进行计数。
优选地，处理器CPU调用异常事件算法，对异常事件进行分析，并产生异常事件级别警示信号，并将警示信号写入存储器的特定区域中。
优选地，上述异常事件包括发射失效、通讯接口错误、温度超出设定告警阈值、工作电压超出设定告警阈值、工作电流超出设定告警阈值、发射光功率超出设定告警阈值、接收光功率超出设定告警阈值。
综上上述，由于采用了上述技术方案，本发明具有以下有益效果：通过在光器件内设置处理器CPU，处理器CPU可根据光模块的当前运行参数和设定的寿命参数作比较，估算出光模块所处的寿命状态，有效预测出光模块的寿命，作为是否需要更换光模块的依据；同时光器件存储的运行参数可用于失效原因的统计分析。本发明为各类光器件和模块的失效检测和寿命状况判断提供依据，为进一步准确判断光器件和光模块性能是否劣化提供数据支持。通过上述方法，有效预测出光器件的寿命，既不会有全部统一更换带来的成本高的问题，同时根据每个光模块本身运行的数据预测出光器件的寿命，使得预测结果更加准确有效。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1为本发明的支持光器件寿命预测和失效原因分析的装置结构示意图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本说明书（包括任何附加权利要求、摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其它等效或具有类似目的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
影响器件或模块寿命的因素主要有：工作时间、非正常的工作电压范围、非正常的工作电流范围、接插件的插拔次数等。本发明的方案可对一系列影响其使用寿命的因素进行记录，记录的内容包括但不限于如下几项：当前总工作时间、当前总插拔次数、当前出现过的异常事件时间及次数等。异常事件包括但不限于当前总工作时间超出设定值、当前总插拔次数超出设定值、发射失效、通讯接口错误、温度超出设定alarm/warning阈值、工作电压超出设定alarm/warning阈值、工作电流超出设定alarm/warning阈值、发射光功率超出设定alarm/warning阈值、接收光功率超出设定alarm/warning阈值。记录的上述这些信息还可以通过设定的判定机制给出告警信息，方便外界读取。
如图1所示的本发明的支持光器件寿命预测及失效原因分析的装置结构示意图，包括处理器CPU、存储器、光模块状态采集单元、光模块通讯接口，所述处理器CPU分别与所述存储器、光模块状态采集单元、光模块通讯接口连接；所述处理器CPU用于根据光模块的寿命参数和运行参数进行判断，并以判断结果为依据预测出光模块的寿命；所述存储器用于保存光模块的寿命参数和运行参数；所述光模块状态采集单元用于采集光模块的运行参数；所述光模块通讯接口用于与外部管理端的通讯。通过在光模块上连接处理器CPU，处理器CPU根据光模块的寿命参数和运行参数，计算出光模块所处的寿命阶段，作为是否需要更换光模块的依据，有效预测出光模块的寿命。本发明为各类光器件和模块的失效检测和寿命状况判断提供依据，为进一步准确判断光器件和光模块性能是否劣化提供数据支持。
优选地，上述光模块通讯接口为I2C接口或MDIO接口。
优选地，上述存储器包括但不限于Flash、EEPROM、SDRAM等存储装置。
本发明还公开了一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其具体包含以下步骤：光模块状态采集单元实时采集光模块的运行参数，处理器CPU将光模块的运行参数定时写入存储器，所述处理器CPU根据存储器中的光模块的寿命参数和运行参数，预测出光模块的寿命。通过上述方法，有效预测出光器件的寿命，既不会有全部统一更换带来的成本高的问题，同时根据每个光模块本身运行的数据预测出光器件的寿命，使得预测结果更加准确有效。
优选地，上述光模块的寿命参数包含但不限于光模块的总工作时间、总插拔次数、异常事件报警次数；所述光模块的运行参数包含但不限于光模块当前总工作时间、当前总插拔次数、当前异常事件报警次数。
优选地，上述光模块的运行数据包括光模块的总工作时间、光模块的总插拔次数、光模块出现过的异常事件的时间及次数。通过对影响光模块工作的所有数据进行检测、记录和判断，使得判断结果更加准确。
优选地，记录光模块当前总工作时间的具体方法为：当光模块上电工作时，处理器CPU计时算法启动，在前一次计时的基础上，累积增加本次光模块的上电工作时间；当光模块停止工作时，处理器CPU停止计时，并记录累积的光模块上电工作的总工作时间，处理器CPU的初始总工作时间为0。通过上述方案，准确记录光模块的总工作时间，为预测光模块的寿命提供准确的依据。
优选地，记录光模块当前总插拔次数的具体方法为：当光模块插拔后上电工作时，光模块的工作模式状态位（Mod_Abs）变化，处理器CPU采集到该状态位的变化后，处理器CPU中的计数器自动在前一次基础上增加一次。通过采集光模块中工作模式状态指示位的状态变化次数，累积记录光模块的总插拔次数，为预测光模块的寿命提供准确的依据。
优选地，记录光模块当前出现过的异常事件的时间及次数的具体方法为：处理器CPU定时读取光模块中模块诊断信息域中的警示（alarm/warning）状态位的变化，并对该变化的情况作记录，对状态的变化次数进行计数。通过采集光模块中出现过的异常事件的时间及次数，累积记录光模块出现过的异常事件的时间及次数，为预测光模块的寿命提供准确的依据。
优选地，上述异常事件包括但不限于当前总工作时间超出设定值、当前总插拔次数超出设定值、发射失效、通讯接口错误、温度超出设定告警（alarm/warning）阈值、工作电压超出设定告警（alarm/warning）阈值、工作电流超出设定告警（alarm/warning）阈值、发射光功率超出设定告警（alarm/warning）阈值、接收光功率超出设定告警（alarm/warning）阈值。详细记录光模块的异常事件，针对这部分光模块更准确地判断出其寿命。
上述记录的存储方式为通过光器件内置的CPU，将这些信息实时保存在存储器中，存储器包括但不限于Flash、EEPROM、低功耗SDRAM等存储装置的某一特定区域中。
存储器中记录的更新方式如下，由于存储区域的空间受限，系统管理端可通过串行接口访问该区域，串行接口类型包括但不限于I2C和MDIO。可选择的内容刷新处理方式包括但不限于先进先出和存满溢出，在记录将被移出存储区域时，对外给出告警，该告警信号被CPU存储到存储器的某个特定区域，存储器包括但不限于Flash、EEPROM、低功耗SDRAM、RTC实时时钟等。
本发明中可以根据需要设定不同的告警条件，包括但不限于以下条件：当前总工作时间超出设定值；当前总插拔次数超出设定值；当前异常事件次数超出设定值；异常事件级别超出设定值。通过处理器CPU，实时读取当前总工作时间、当前总插拔次数和当前异常事件次数级别，并与设定告警条件中的相应设定值做比较，当大于设定条件时，处理器CPU将特定区域的寿命告警指示设为有效；通过内置CPU，实时读取异常事件记录，并对异常记录与设定异常事件级别做比较，给出当前对应的异常事件级别，并将该级别存储于存储器的特定区域。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。
Claims (10)
1.一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的装置，其特征在于包括处理器CPU、存储器、光模块状态采集单元、光模块通讯接口，所述处理器CPU分别与所述存储器、光模块状态采集单元、光模块通讯接口连接；所述处理器CPU用于根据光模块的寿命参数和运行参数进行判断，并以判断结果为依据预测出光模块所处的寿命阶段；所述光模块状态采集单元用于采集光模块的运行参数；所述存储器用于保存光模块的寿命参数和运行参数；所述存储的运行参数用于做失效原因统计分析；所述光模块通讯接口用于与外部管理端的通讯。
2.如权利要求1所述的支持光器件寿命预测和失效原因分析的装置，其特征在于所述光模块通讯接口为I2C接口或MDIO接口。
3.一种支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其具体包含以下步骤：光模块状态采集单元实时采集光模块的运行参数，处理器CPU将光模块的运行参数定时写入存储器，所述处理器CPU根据存储器中光模块的寿命参数和运行参数，预测出光模块所处的寿命阶段。
4.如权利要求3所述的支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其特征在于所述光模块的寿命参数被预先保存在光器件的存储器中，所述寿命参数包括光模块总工作时间、总插拔次数、异常事件报警。
5.如权利要求3所述的支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其特征在于所述光模块的运行参数包含光模块的当前总工作时间、当前总插拔次数、当前异常事件报警次数。
6.如权利要求3或５所述的支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其特征在于处理器CPU根据采集的光模块是否处在工作状态计算光模块的当前总工作时间，具体方法为：当光模块上电工作时，处理器CPU计时算法启动，在前一次计时的基础上，累积增加本次光模块的上电工作时间；当光模块停止工作时，处理器CPU停止计时，并记录累积的光模块上电工作的总工作时间；处理器CPU的初始总工作时间为0。
7.如权利要求3或5所述的支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其特征在于处理器CPU根据采集的光模块是否被重新插拔计算光模块的当前总插拔次数，具体方法为：当光模块插拔后上电工作时，光模块的工作模式状态位变化，处理器CPU采集到该状态位的变化后，处理器CPU中的计数器自动在前一次基础上增加一次。
8.如权利要求3或5所述的支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其特征在于处理器CPU根据采集的光模块工作状态监测参数计算光模块出现的异常事件报警次数，具体方法为：处理器CPU定时读取光模块中模块诊断信息域中的警示状态位的变化，并对该变化的情况作记录，对状态的变化次数进行计数。
9.如权利要求8所述的支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其特征在于处理器CPU调用异常事件算法，对异常事件进行分析，并产生异常事件级别警示信号，并将警示信号写入存储器的特定区域中。
10.如权利要8所述的支持光器件寿命预测和失效原因分析的方法，其特征在于所述异常事件包括当前工作时间超出设定值、当前插拔次数超出设定值、发射失效、通讯接口错误、温度超出设定告警阈值、工作电压超出设定告警阈值、工作电流超出设定告警阈值、发射光功率超出设定告警阈值、接收光功率超出设定告警阈值。
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| C06 | Publication | ||
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| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| C53 | Correction of patent of invention or patent application | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: Hite Industrial Park No. 21 High-tech Zone Gaopeng road in Chengdu city of Sichuan province 610041 No. 2 Building 5 floor Applicant after: Eoptolink Technology Inc., Ltd. Address before: Hite Industrial Park No. 21 High-tech Zone Gaopeng road in Chengdu city of Sichuan province 610031 No. 2 Building 5 floor Applicant before: Eoptolink Technology Inc. |
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| GR01 | Patent grant |