CN115184250A - 一种光纤老化状态评估系统及其评估方法 - Google Patents

一种光纤老化状态评估系统及其评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种光纤老化状态评估系统，包括光纤温度测量模块，用于采集光纤温度数据；光纤色散测量模块，用于采集光纤的色散系数；光纤衰耗测量模块，用于采集光纤的衰耗系数；光纤偏振测量模块，用于采集光纤的偏振状态数据；数据预处理模块，分别与光纤温度测量模块、光纤色散测量模块、光纤衰耗测量模块和光纤偏振测量模块通讯连接，用于对采集到的光纤参数数据进行预处理；状态评估模块，用于根据数据预处理模块处理后的数据对光纤老化状态进行评估。本发明能够改进现有技术的不足，提高光纤老化状态评估的准确性。

Description

一种光纤老化状态评估系统及其评估方法
技术领域
本发明涉及光纤状态检测技术领域，尤其是一种光纤老化状态评估系统及其评估方法。
背景技术
随着光纤通讯技术的发展，通过光纤进行数据传输越来越普及。光纤在使用过程中会逐渐出现老化等潜在问题，如果不对光纤的老化状态进行及时的评估，当出现通讯中断等故障时会对整个通讯系统造成很大的影响和损失。现有的光纤老化状态评估方法通常是借助神经网络或决策树等算法通过对光纤参数进行运算而得出评估结果。但是，由于现有算法都存在自身缺陷(例如，神经网络模型的计算量大，决策树容易出现过拟合)，会导致在某些工况下对光纤老化状态进行评估的准确性较差。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种光纤老化状态评估系统及其评估方法，能够解决现有技术的不足，提高光纤老化状态评估的准确性。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种光纤老化状态评估系统，包括：
光纤温度测量模块，用于采集光纤温度数据；
光纤色散测量模块，用于采集光纤的色散系数；
光纤衰耗测量模块，用于采集光纤的衰耗系数；
光纤偏振测量模块，用于采集光纤的偏振状态数据；
数据预处理模块，分别与光纤温度测量模块、光纤色散测量模块、光纤衰耗测量模块和光纤偏振测量模块通讯连接，用于对采集到的光纤参数数据进行预处理；
状态评估模块，用于根据数据预处理模块处理后的数据对光纤老化状态进行评估。
作为优选，所述光纤温度测量模块、光纤色散测量模块、光纤衰耗测量模块和光纤偏振测量模块与数据预处理模块之间采用分频复用方式进行通讯。
作为优选，所述数据预处理模块和状态评估模块之间设置有数据暂存模块。
一种上述的光纤老化状态评估系统的评估方法，包括以下步骤：
A、光纤温度测量模块采集光纤温度数据，光纤色散测量模块采集光纤的色散系数，光纤衰耗测量模块采集光纤的衰耗系数，光纤偏振测量模块采集光纤的偏振状态数据，然后光纤温度测量模块、光纤色散测量模块、光纤衰耗测量模块和光纤偏振测量模块将采集到的光纤参数数据发送至数据预处理模块；
B、数据预处理模块对光纤参数数据进行预处理；
C、状态评估模块根据数据预处理模块处理后的数据对光纤老化状态进行评估。
作为优选，步骤B中，对光纤参数数据进行预处理包括以下步骤，B1、分别对每一类数据进行拟合，根据拟合结果删除噪声数据；
B2、对拟合数据进行差分处理；
B3、对差分处理后的数据进行归一化。
作为优选，步骤B1中，对每一类数据进行拟合，根据拟合结果删除噪声数据包括以下步骤，
B11、按照时间轴和空间轴两个维度进行曲面拟合；
B12、以待处理数据点为圆心按照预设半径划定圆形范围，使用在圆形范围内的其它数据点与拟合曲面的平均距离与待处理数据点与拟合曲面的距离进行比较，若距离差值超出设定阈值，则将待处理数据点删除，否则将待处理数据点保留。
作为优选，步骤B2中对拟合数据进行差分处理包括以下步骤，B21、分别沿时间轴和空间轴对拟合数据进行两次差分处理；
B22、将两次差分处理的结果进行加权平均，加权系数与差分处理结果的最大值和最小值之差成反比。
作为优选，步骤C中，对光纤老化状态进行评估包括以下步骤，
C1、建立随机森林评估模型，使用神经网络模块对随机森林中的决策树进行一对一替换；
C2、根据随机森林评估模型的要求计算神经网络模块的约束条件；
C3、在约束条件下，对神经网络模块进行训练；
C4、在随机森林评估模型中加入数据整合模块，然后对随机森林评估模型进行训练；
C5、将数据输入训练后的随机森林评估模型，随机森林评估模型输出光纤老化状态评估结果。
作为优选，步骤C1中，将神经网络模块分为使用组和备用组，使用组的神经网络模块用于替换决策树，使用组和备用组中的神经网络模块根据随机森林评估模型的需求进行互换。
作为优选，步骤C4中，数据整合模块为一组函数集合，数据整合模块设置在神经网络模块输出端与随机森林评估模型输出端之间，数据整合模块用于对神经网络模块的输出结果进行修正，以满足随机森林评估模型输出需求；训练随机森林评估模型时，对数据整合模块中的函数进行迭代更新。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明摒弃了现有技术中直接使用神经网络等现有算法进行状态评估的方式。开创性的将神经网络算法融入随机森林模型中，代替决策树，避免过拟合的问题，同时针对神经网络算法的特点专门设计了数据预处理的过程，有效的降低了神经网络模型在运算过程中的数据运算量。本发明有效的客服了现有算法的缺点，对于光纤老化状态的评估十分准确。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的结构图。
图中：1、光纤温度测量模块；2、光纤色散测量模块；3、光纤衰耗测量模块；4、光纤偏振测量模块；5、数据预处理模块；6、状态评估模块；7、数据暂存模块。
具体实施方式
在以下实施例的描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
一种光纤老化状态评估系统，包括：
光纤温度测量模块1，用于采集光纤温度数据；
光纤色散测量模块2，用于采集光纤的色散系数；
光纤衰耗测量模块3，用于采集光纤的衰耗系数；
光纤偏振测量模块4，用于采集光纤的偏振状态数据；
数据预处理模块5，分别与光纤温度测量模块1、光纤色散测量模块2、光纤衰耗测量模块3和光纤偏振测量模块4通讯连接，用于对采集到的光纤参数数据进行预处理；
状态评估模块6，用于根据数据预处理模块5处理后的数据对光纤老化状态进行评估。
所述光纤温度测量模块1、光纤色散测量模块2、光纤衰耗测量模块3和光纤偏振测量模块4与数据预处理模块5之间采用分频复用方式进行通讯。
所述数据预处理模块5和状态评估模块6之间设置有数据暂存模块7。
一种上述的光纤老化状态评估系统的评估方法，包括以下步骤：
A、光纤温度测量模块1采集光纤温度数据，光纤色散测量模块2采集光纤的色散系数，光纤衰耗测量模块3采集光纤的衰耗系数，光纤偏振测量模块4采集光纤的偏振状态数据，然后光纤温度测量模块1、光纤色散测量模块2、光纤衰耗测量模块3和光纤偏振测量模块4将采集到的光纤参数数据发送至数据预处理模块5；
B、数据预处理模块5对光纤参数数据进行预处理；
C、状态评估模块6根据数据预处理模块5处理后的数据对光纤老化状态进行评估。
步骤B中，对光纤参数数据进行预处理包括以下步骤，
B1、分别对每一类数据进行拟合，根据拟合结果删除噪声数据；
B2、对拟合数据进行差分处理；
B3、对差分处理后的数据进行归一化。
步骤B1中，对每一类数据进行拟合，根据拟合结果删除噪声数据包括以下步骤，
B11、按照时间轴和空间轴两个维度进行曲面拟合；
B12、以待处理数据点为圆心按照预设半径划定圆形范围，使用在圆形范围内的其它数据点与拟合曲面的平均距离与待处理数据点与拟合曲面的距离进行比较，若距离差值超出设定阈值，则将待处理数据点删除，否则将待处理数据点保留。
步骤B2中对拟合数据进行差分处理包括以下步骤，
B21、分别沿时间轴和空间轴对拟合数据进行两次差分处理；
B22、将两次差分处理的结果进行加权平均，加权系数与差分处理结果的最大值和最小值之差成反比。
步骤C中，对光纤老化状态进行评估包括以下步骤，
C1、建立随机森林评估模型，使用神经网络模块对随机森林中的决策树进行一对一替换；
C2、根据随机森林评估模型的要求计算神经网络模块的约束条件；
C3、在约束条件下，对神经网络模块进行训练；
C4、在随机森林评估模型中加入数据整合模块，然后对随机森林评估模型进行训练；
C5、将数据输入训练后的随机森林评估模型，随机森林评估模型输出光纤老化状态评估结果。
步骤C1中，将神经网络模块分为使用组和备用组，使用组的神经网络模块用于替换决策树，使用组和备用组中的神经网络模块根据随机森林评估模型的需求进行互换。
步骤C4中，数据整合模块为一组函数集合，数据整合模块设置在神经网络模块输出端与随机森林评估模型输出端之间，数据整合模块用于对神经网络模块的输出结果进行修正，以满足随机森林评估模型输出需求；训练随机森林评估模型时，对数据整合模块中的函数进行迭代更新。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在实施例中，技术的硬件实现可以直接采用现有的智能设备，包括但不限于工控机、PC机、智能手机、手持单机、落地式单机等。其输入设备优选采用屏幕键盘，其数据存储和计算模块采用现有的存储器、计算器、控制器，其内部通信模块采用现有的通信端口和协议，其远程通信采用现有的gprs网络、万维互联网等。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Acces Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种光纤老化状态评估系统，其特征在于包括：
光纤温度测量模块(1)，用于采集光纤温度数据；
光纤色散测量模块(2)，用于采集光纤的色散系数；
光纤衰耗测量模块(3)，用于采集光纤的衰耗系数；
光纤偏振测量模块(4)，用于采集光纤的偏振状态数据；
数据预处理模块(5)，分别与光纤温度测量模块(1)、光纤色散测量模块(2)、光纤衰耗测量模块(3)和光纤偏振测量模块(4)通讯连接，用于对采集到的光纤参数数据进行预处理；
状态评估模块(6)，用于根据数据预处理模块(5)处理后的数据对光纤老化状态进行评估。
2.根据权利要求1所述的光纤老化状态评估系统，其特征在于：所述光纤温度测量模块(1)、光纤色散测量模块(2)、光纤衰耗测量模块(3)和光纤偏振测量模块(4)与数据预处理模块(5)之间采用分频复用方式进行通讯。
3.根据权利要求1所述的光纤老化状态评估系统，其特征在于：所述数据预处理模块(5)和状态评估模块(6)之间设置有数据暂存模块(7)。
4.一种权利要求1-3任意一项所述的光纤老化状态评估系统的评估方法，其特征在于包括以下步骤：
A、光纤温度测量模块(1)采集光纤温度数据，光纤色散测量模块(2)采集光纤的色散系数，光纤衰耗测量模块(3)采集光纤的衰耗系数，光纤偏振测量模块(4)采集光纤的偏振状态数据，然后光纤温度测量模块(1)、光纤色散测量模块(2)、光纤衰耗测量模块(3)和光纤偏振测量模块(4)将采集到的光纤参数数据发送至数据预处理模块(5)；
B、数据预处理模块(5)对光纤参数数据进行预处理；
C、状态评估模块(6)根据数据预处理模块(5)处理后的数据对光纤老化状态进行评估。
5.根据权利要求4所述的光纤老化状态评估系统的评估方法，其特征在于：步骤B中，对光纤参数数据进行预处理包括以下步骤，
B1、分别对每一类数据进行拟合，根据拟合结果删除噪声数据；
B2、对拟合数据进行差分处理；
B3、对差分处理后的数据进行归一化。
6.根据权利要求5所述的光纤老化状态评估系统的评估方法，其特征在于：步骤B1中，对每一类数据进行拟合，根据拟合结果删除噪声数据包括以下步骤，
B11、按照时间轴和空间轴两个维度进行曲面拟合；
B12、以待处理数据点为圆心按照预设半径划定圆形范围，使用在圆形范围内的其它数据点与拟合曲面的平均距离与待处理数据点与拟合曲面的距离进行比较，若距离差值超出设定阈值，则将待处理数据点删除，否则将待处理数据点保留。
7.根据权利要求6所述的光纤老化状态评估系统的评估方法，其特征在于：步骤B2中对拟合数据进行差分处理包括以下步骤，
B21、分别沿时间轴和空间轴对拟合数据进行两次差分处理；
B22、将两次差分处理的结果进行加权平均，加权系数与差分处理结果的最大值和最小值之差成反比。
8.根据权利要求7所述的光纤老化状态评估系统的评估方法，其特征在于：步骤C中，对光纤老化状态进行评估包括以下步骤，
C1、建立随机森林评估模型，使用神经网络模块对随机森林中的决策树进行一对一替换；
C2、根据随机森林评估模型的要求计算神经网络模块的约束条件；
C3、在约束条件下，对神经网络模块进行训练；
C4、在随机森林评估模型中加入数据整合模块，然后对随机森林评估模型进行训练；
C5、将数据输入训练后的随机森林评估模型，随机森林评估模型输出光纤老化状态评估结果。
9.根据权利要求8所述的光纤老化状态评估系统的评估方法，其特征在于：步骤C1中，将神经网络模块分为使用组和备用组，使用组的神经网络模块用于替换决策树，使用组和备用组中的神经网络模块根据随机森林评估模型的需求进行互换。
10.根据权利要求9所述的光纤老化状态评估系统的评估方法，其特征在于：步骤C4中，数据整合模块为一组函数集合，数据整合模块设置在神经网络模块输出端与随机森林评估模型输出端之间，数据整合模块用于对神经网络模块的输出结果进行修正，以满足随机森林评估模型输出需求；训练随机森林评估模型时，对数据整合模块中的函数进行迭代更新。
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