CN116760464A - 一种基于深度学习的光纤资源管理系统 - Google Patents
一种基于深度学习的光纤资源管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116760464A CN116760464A CN202310595754.5A CN202310595754A CN116760464A CN 116760464 A CN116760464 A CN 116760464A CN 202310595754 A CN202310595754 A CN 202310595754A CN 116760464 A CN116760464 A CN 116760464A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- optical fiber
- detection head
- port detection
- resource management
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 title claims abstract description 56
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 30
- 239000000835 fiber Substances 0.000 claims abstract description 15
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 73
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 24
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 21
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 15
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 14
- 229920000742 Cotton Polymers 0.000 claims description 13
- 239000011347 resin Substances 0.000 claims description 13
- 229920005989 resin Polymers 0.000 claims description 13
- 238000007789 sealing Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000000016 photochemical curing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004171 remote diagnosis Methods 0.000 claims description 7
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 2
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 claims description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract description 4
- 235000017166 Bambusa arundinacea Nutrition 0.000 description 11
- 235000017491 Bambusa tulda Nutrition 0.000 description 11
- 241001330002 Bambuseae Species 0.000 description 11
- 235000015334 Phyllostachys viridis Nutrition 0.000 description 11
- 239000011425 bamboo Substances 0.000 description 11
- 239000003292 glue Substances 0.000 description 9
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 4
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000001723 curing Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012856 packing Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
- H04B10/07—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems
- H04B10/075—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal
- H04B10/079—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal using measurements of the data signal
- H04B10/0791—Fault location on the transmission path
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
- H04B10/03—Arrangements for fault recovery
- H04B10/032—Arrangements for fault recovery using working and protection systems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
- H04B10/03—Arrangements for fault recovery
- H04B10/038—Arrangements for fault recovery using bypasses
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
- H04B10/07—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems
- H04B10/075—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal
- H04B10/079—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal using measurements of the data signal
- H04B10/0795—Performance monitoring; Measurement of transmission parameters
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
- H04B10/25—Arrangements specific to fibre transmission
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Testing Of Optical Devices Or Fibers (AREA)
Abstract
本申请公开了应用于光纤资源管理技术领域的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，该装置能够实现多个通信站间任意两芯光纤的自动交叉连接，进而能够快速恢复故障业务，同时，利用异常报警模块和故障定位模块，帮助工作人员找到故障具体位置，有利于工作人员后期的维修，AI机器人还可通过备纤管理模块管理备用光纤，记录剩余光纤数量，在日常维护时，通过链路质量预测模块及光缆网健康评估模块，对链路和光缆网的质量进行预测和评估，提高链路正常使用的稳定性，同时，利用AI机器人，对环形轨的接口进行检测，防止光纤的光纤端发生断裂后，卡在环形轨接口内部，造成环形轨接口不可用的现象。
Description
技术领域
本申请涉及光纤资源管理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的光纤资源管理系统。
背景技术
光纤是光导纤维的简写，是一种由玻璃或塑料制成的纤维，可作为光传导工具。传输原理是“光的全反射”，电力通信网目前以光纤通信为主，而电力通信光纤资源分布广、外界影响因素多，运维难度较高，且规模逐年递增。电力通信光纤资源承载了继电保护、调度自动化、生产营销管理等重要业务，因此通信光纤资源的安全直接关系到电网安全稳定运行。
然而，在链路发生故障时，传统的维修方式是通过运维人员在线下进行恢复故障业务以及检测业务，但该种方式维护难度和压力较大，且业务作业时间长，成本大。
因此申请人提出一种基于深度学习的光纤资源管理系统。
发明内容
本申请目的在于解决在链路发生故障时，传统的维修方式是通过运维人员在线下进行恢复故障业务以及检测业务，但该种方式维护难度和压力较大，且业务作业时间长，成本大的问题，相比现有技术提供一种基于深度学习的光纤资源管理系统，通过在所述链路检测模块与远程诊断模块连接，所述链路检测模块和远程诊断模块均与智能路由规划模块相连接，所述智能路由规划模块通过远程调度模块与AI机器人连接，所述AI机器人与故障定位模块和维护模块相连接，所述AI机器人包括设备检测模块、异常报警模块和备纤管理模块，所述维护模块包括链路质量预测模块和光缆网健康评估模块；
所述设备检测模块包括维修处理组件和制动组件，所述维修处理组件包括AI机器人外壳(1)、安装在AI机器人外壳(1)内部的环形轨(11)和机械臂(12)，所述机械臂(12)内部滑动连接有端口检测头(2)和限位板(3)，所述限位板(3)靠近端口检测头(2)一侧壁古墩路江有顶筒(31)，所述限位板(3)上螺纹连接有插接在顶筒(31)内部的螺纹套(6)，所述端口检测头(2)与限位板(3)之间固定连接有连接弹簧(4)，所述机械臂(12)上端安装有电机(5)，所述电机(5)输出端与螺纹套(6)连接，所述端口检测头(2)上固定连接有两个均贯穿限位板(3)的插杆(7)。
能够实现多个通信站间任意两芯光纤的自动交叉连接，进而能够快速恢复故障业务，同时，利用异常报警模块和故障定位模块，帮助工作人员找到故障具体位置，有利于工作人员后期的维修，AI机器人还可通过备纤管理模块管理备用光纤，记录剩余光纤数量，在日常维护时，通过链路质量预测模块及光缆网健康评估模块，对链路和光缆网的质量进行预测和评估，提高链路正常使用的稳定性，同时，利用AI机器人，对环形轨的接口进行检测，防止光纤的光纤端发生断裂后，卡在环形轨接口内部，造成环形轨接口不可用的现象。
可选的，设备检测模块包括维修处理组件和制动组件，维修处理组件包括AI机器人外壳、安装在AI机器人外壳内部的环形轨和机械臂，机械臂内部滑动连接有端口检测头和限位板，限位板靠近端口检测头一侧壁古墩路江有顶筒，限位板上螺纹连接有插接在顶筒内部的螺纹套，端口检测头与限位板之间固定连接有连接弹簧，机械臂上端安装有电机，电机输出端与螺纹套连接，端口检测头上固定连接有两个均贯穿限位板的插杆，能够对环形轨的端口起到检测作用，并在检测到损坏的光纤端时，能够将光纤端拔出。
可选的，端口检测头内部开凿有存液腔，存液腔内部填充有光固化树脂胶，端口检测头靠近顶筒一侧壁固定连接有与存液腔相连通的定量筒，定量筒内部滑动连接有密封塞，密封塞与定量筒之间固定连接有复位弹簧，端口检测头下端安装有粘接棉，粘接棉与存液腔之间相连通有传输通道，传输通道上安装有单向阀，能够通过光固化树脂胶将断裂的光纤端连接，便于后续的拔出清除。
可选的，端口检测头内部开凿有与传输通道相连通的开关腔，端口检测头下侧壁安装有弹性拉绳，开关腔内部安装有与弹性拉绳电性连接的开关按钮，开关腔内部滑动连接有移塞，移塞与开关腔之间固定连接有弹性拉绳，能够加快光固化树脂胶的固化时间，提高光固化树脂胶的粘接性能。
可选的，端口检测头下侧壁安装有摄像头，能够帮助工作人员更好的观察到接口的损坏情况。
可选的，端口检测头上安装有与存液腔相连通的导向透气管，能够使存液腔进入空气，更好的帮助密封塞进行复位。
可选的，制动组件包括安装在螺纹套内部的转轴，螺纹套上插接有两个插棒，两个插棒与螺纹套之间固定连接有推力弹簧，且插棒插接在转轴上，顶筒上开凿有环形滑槽，能够在端口检测头将损坏的光纤端拔出过程中，损坏的光纤端牢牢的卡在环形轨接口内部时，能够有效制止端口检测头的取出操作，避免环形轨接口发生损坏。
相比于现有技术，本发明的优点在于：
(1)本方案能够实现多个通信站间任意两芯光纤的自动交叉连接，进而能够快速恢复故障业务，同时，利用异常报警模块和故障定位模块，帮助工作人员找到故障具体位置，有利于工作人员后期的维修，AI机器人还可通过备纤管理模块管理备用光纤，记录剩余光纤数量，在日常维护时，通过链路质量预测模块及光缆网健康评估模块，对链路和光缆网的质量进行预测和评估，提高链路正常使用的稳定性，同时，利用AI机器人，对环形轨的接口进行检测，防止光纤的光纤端发生断裂后，卡在环形轨接口内部，造成环形轨接口不可用的现象。
(2)设备检测模块包括维修处理组件和制动组件，维修处理组件包括AI机器人外壳、安装在AI机器人外壳内部的环形轨和机械臂，机械臂内部滑动连接有端口检测头和限位板，限位板靠近端口检测头一侧壁古墩路江有顶筒，限位板上螺纹连接有插接在顶筒内部的螺纹套，端口检测头与限位板之间固定连接有连接弹簧，机械臂上端安装有电机，电机输出端与螺纹套连接，端口检测头上固定连接有两个均贯穿限位板的插杆，能够对环形轨的端口起到检测作用，并在检测到损坏的光纤端时，能够将光纤端拔出。
(3)端口检测头内部开凿有存液腔，存液腔内部填充有光固化树脂胶，端口检测头靠近顶筒一侧壁固定连接有与存液腔相连通的定量筒，定量筒内部滑动连接有密封塞，密封塞与定量筒之间固定连接有复位弹簧，端口检测头下端安装有粘接棉，粘接棉与存液腔之间相连通有传输通道，传输通道上安装有单向阀，能够通过光固化树脂胶将断裂的光纤端连接，便于后续的拔出清除。
(4)端口检测头内部开凿有与传输通道相连通的开关腔，端口检测头下侧壁安装有弹性拉绳，开关腔内部安装有与弹性拉绳电性连接的开关按钮，开关腔内部滑动连接有移塞，移塞与开关腔之间固定连接有弹性拉绳，能够加快光固化树脂胶的固化时间，提高光固化树脂胶的粘接性能。
(5)端口检测头下侧壁安装有摄像头，能够帮助工作人员更好的观察到接口的损坏情况。
(6)端口检测头上安装有与存液腔相连通的导向透气管，能够使存液腔进入空气，更好的帮助密封塞进行复位。
(7)制动组件包括安装在螺纹套内部的转轴，螺纹套上插接有两个插棒，两个插棒与螺纹套之间固定连接有推力弹簧，且插棒插接在转轴上，顶筒上开凿有环形滑槽，能够在端口检测头将损坏的光纤端拔出过程中，损坏的光纤端牢牢的卡在环形轨接口内部时，能够有效制止端口检测头的取出操作，避免环形轨接口发生损坏。
附图说明
图1为本申请的系统图；
图2为本申请AI机器人的三维立体图；
图3为本申请机械臂部分的三维立体图；
图4为本申请机械臂内部的结构示意的图；
图5为本申请顶筒内部的结构示意图；
图6为本申请AI机器人正常检测时机械臂内部的状态图；
图7为本申请机器人检测到损坏端口时机械臂内部的状态图；
图8为本申请顶筒内部的结构示意图；
图9为本申请端口检测头处的结构示意图；
图10为本申请粘接棉处的结构示意图。
图中标号说明：
1AI机器人外壳、11环形轨、12机械臂、2端口检测头、21定量筒、22密封塞、23复位弹簧、24开关腔、241移塞、242开关按钮、243弹性拉绳、25粘接棉、26摄像头、27导向透气管、3限位板、31顶筒、312环形滑槽、4连接弹簧、5电机、6螺纹套、61插棒、62推力弹簧、63转轴、7插杆。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例1：
本申请公开了一种基于深度学习的光纤资源管理系统，请参阅图1，包括链路检测模块、远程诊断模块、智能路由规划模块、远程调度模块、AI机器人、故障定位模块和维护模块，所述链路检测模块与远程诊断模块连接，所述链路检测模块和远程诊断模块均与智能路由规划模块相连接，所述智能路由规划模块通过远程调度模块与AI机器人连接，所述AI机器人与故障定位模块和维护模块相连接，所述AI机器人包括设备检测模块、异常报警模块和备纤管理模块，所述维护模块包括链路质量预测模块和光缆网健康评估模块。
通过链路检测模块和远程诊断模块，对链路进行检测，在链路发生故障时，链路检测模块和远程诊断模块首先确定链路故障的具体位置，并对链路故障原因进行诊断分析，同时通过智能路由规划模块，寻找新线路连接，利用远程调度模块，控制AI机器人对光纤接口进行更换，实现多个通信站间任意两芯光纤的自动交叉连接，进而能够快速恢复故障业务，同时，利用异常报警模块和故障定位模块，帮助工作人员找到故障具体位置，有利于工作人员后期的维修，AI机器人还可通过备纤管理模块管理备用光纤，记录剩余光纤数量，在日常维护时，通过链路质量预测模块及光缆网健康评估模块，对链路和光缆网的质量进行预测和评估，提高链路正常使用的稳定性。
请参阅图2-6，所述设备检测模块包括维修处理组件和制动组件，所述维修处理组件包括AI机器人外壳1、安装在AI机器人外壳1内部的环形轨11和机械臂12，所述机械臂12内部滑动连接有端口检测头2和限位板3，所述限位板3靠近端口检测头2一侧壁古墩路江有顶筒31，所述限位板3上螺纹连接有插接在顶筒31内部的螺纹套6，所述端口检测头2与限位板3之间固定连接有连接弹簧4，所述机械臂12上端安装有电机5，所述电机5输出端与螺纹套6连接，所述端口检测头2上固定连接有两个均贯穿限位板3的插杆7，所述端口检测头2内部开凿有存液腔，所述存液腔内部填充有光固化树脂胶，所述端口检测头2靠近顶筒31一侧壁固定连接有与存液腔相连通的定量筒21，所述定量筒21内部滑动连接有密封塞22，所述密封塞22与定量筒21之间固定连接有复位弹簧23，所述端口检测头2下端安装有粘接棉25，所述粘接棉25与存液腔之间相连通有传输通道，所述传输通道上安装有单向阀，所述端口检测头2内部开凿有与传输通道相连通的开关腔24，所述端口检测头2下侧壁安装有弹性拉绳243，所述开关腔24内部安装有与弹性拉绳243电性连接的开关按钮242，所述开关腔24内部滑动连接有移塞241，所述移塞241与开关腔24之间固定连接有弹性拉绳243。
AI机器人对光纤端进行更换时，首先AI机器人将光纤的接口拔出，随后，使机械臂12对准环形轨11的接口对其进行检测，防止光纤的光纤端发生断裂后，卡在环形轨11接口内部，造成环形轨11接口不可用的现象。在机械臂12完成与环形轨11的接口对接后，电机5启动，带动螺纹套6旋转，进而在螺纹的作用下驱动限位板3向下移动，使得限位板3通过连接弹簧4带动端口检测头2向下移动，直至端口检测头2完全进入环形轨11的接口内部后，电机5停止转动，在确定环形轨11内部完整后，电机5再次启动并反转，对端口检测头2进行复位。
请参阅图7和图9，而当光纤的连接端断裂在环形轨11内部的接口时，端口检测头2则无法完全进入环形轨11接口内部，导致限位板3继续向下移动，并使连接弹簧4发生压缩，同时螺纹套6在限位板3的带动下顶入定量筒21内部，使存液腔在压力下通过传输通道和开关腔24后，流至粘接棉25内部，使得粘接棉25通过光固化树脂与损坏的光纤端相粘，如图7所示，在光固化树脂经过开关腔24时，也会在压力下推动移塞241向下移动，从而按动开关按钮242，打开弹性拉绳243的开关，利用弹性拉绳243加快光固化树脂胶的固化速度，使得粘接棉25与损坏的光纤端牢牢粘住，最后启动电机5，使得电机5反转，带动端口检测头2复位，使端口检测头2能够将损坏的光纤端带出。
请参阅图10，所述端口检测头2下侧壁安装有摄像头26，能够帮助工作人员更好的观察到接口的损坏情况。
所述端口检测头2上安装有与存液腔相连通的导向透气管27，能够使存液腔进入空气，更好的帮助密封塞22进行复位。
实施例2：
相较于实施例1，请参阅图8，本实施例对螺纹套6内部进行细化，能够在端口检测头2将损坏的光纤端拔出过程中，损坏的光纤端牢牢的卡在环形轨11接口内部时，能够有效制止端口检测头2的取出操作，避免环形轨11接口发生损坏，需等待工作人员前来进行处理，具体实施如下：
所述制动组件包括安装在螺纹套6内部的转轴63，所述螺纹套6上插接有两个插棒61，两个所述插棒61与螺纹套6之间固定连接有推力弹簧62，且插棒61插接在转轴63上，所述顶筒31上开凿有环形滑槽312。
在电机5反转时，电机5通过转轴63带动螺纹套6旋转，带动限位板3向上移动，限位板3通过连接弹簧4拉动端口检测头2向上移动，而当损坏的光纤端牢牢的卡在环形轨11接口内部时，限位板3会继续向上移动，直至插棒61移动至顶筒31的环形滑槽312处，如图8所示，此时插棒61与转轴63脱离，转轴63则无法能够带动螺纹套6旋转，进而无法使限位板3继续向上移动，避免端口检测头2受到较强的拉力，导致环形轨11接口损坏，需等待工作人员前来进行处理。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式；但本发明的保护范围并不局限于此。任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于深度学习的光纤资源管理系统，包括链路检测模块、远程诊断模块、智能路由规划模块、远程调度模块、AI机器人、故障定位模块和维护模块，其特征在于：所述链路检测模块与远程诊断模块连接，所述链路检测模块和远程诊断模块均与智能路由规划模块相连接，所述智能路由规划模块通过远程调度模块与AI机器人连接，所述AI机器人与故障定位模块和维护模块相连接，所述AI机器人包括设备检测模块、异常报警模块和备纤管理模块，所述维护模块包括链路质量预测模块和光缆网健康评估模块；
所述设备检测模块包括维修处理组件和制动组件，所述维修处理组件包括AI机器人外壳(1)、安装在AI机器人外壳(1)内部的环形轨(11)和机械臂(12)，所述机械臂(12)内部滑动连接有端口检测头(2)和限位板(3)，所述限位板(3)靠近端口检测头(2)一侧壁古墩路江有顶筒(31)，所述限位板(3)上螺纹连接有插接在顶筒(31)内部的螺纹套(6)，所述端口检测头(2)与限位板(3)之间固定连接有连接弹簧(4)，所述机械臂(12)上端安装有电机(5)，所述电机(5)输出端与螺纹套(6)连接，所述端口检测头(2)上固定连接有两个均贯穿限位板(3)的插杆(7)。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：所述端口检测头(2)内部开凿有存液腔，所述存液腔内部填充有光固化树脂胶。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：所述端口检测头(2)靠近顶筒(31)一侧壁固定连接有与存液腔相连通的定量筒(21)，所述定量筒(21)内部滑动连接有密封塞(22)。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：所述密封塞(22)与定量筒(21)之间固定连接有复位弹簧(23)，所述端口检测头(2)下端安装有粘接棉(25)，所述粘接棉(25)与存液腔之间相连通有传输通道，所述传输通道上安装有单向阀。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：所述端口检测头(2)内部开凿有与传输通道相连通的开关腔(24)，所述端口检测头(2)下侧壁安装有弹性拉绳(243)，所述开关腔(24)内部安装有与弹性拉绳(243)电性连接的开关按钮(242)。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：所述开关腔(24)内部滑动连接有移塞(241)，所述移塞(241)与开关腔(24)之间固定连接有弹性拉绳(243)。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：所述端口检测头(2)下侧壁安装有摄像头(26)。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：所述端口检测头(2)上安装有与存液腔相连通的导向透气管(27)。
9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：所述制动组件包括安装在螺纹套(6)内部的转轴(63)，所述螺纹套(6)上插接有两个插棒(61)。
10.根据权利要求9所述的一种基于深度学习的光纤资源管理系统，其特征在于：两个所述插棒(61)与螺纹套(6)之间固定连接有推力弹簧(62)，且插棒(61)插接在转轴(63)上，所述顶筒(31)上开凿有环形滑槽(312)。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310595754.5A CN116760464B (zh) | 2023-05-25 | 2023-05-25 | 一种基于深度学习的光纤资源管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310595754.5A CN116760464B (zh) | 2023-05-25 | 2023-05-25 | 一种基于深度学习的光纤资源管理系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116760464A true CN116760464A (zh) | 2023-09-15 |
| CN116760464B CN116760464B (zh) | 2024-05-07 |
Family
ID=87950459
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310595754.5A Active CN116760464B (zh) | 2023-05-25 | 2023-05-25 | 一种基于深度学习的光纤资源管理系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116760464B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN202856733U (zh) * | 2012-06-04 | 2013-04-03 | 赵忠旭 | 光缆管理系统ocms |
| CN103913243A (zh) * | 2014-04-13 | 2014-07-09 | 杨志强 | 一种吊装式自动巡检机器人 |
| CN105227230A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-01-06 | 成都芮捷科技发展有限责任公司 | 一种基于光分配网络的电力监控系统 |
| WO2016150288A1 (zh) * | 2015-03-23 | 2016-09-29 | 吕根良 | 光纤线路路由查找方法、故障检测方法及检测系统 |
| CN111596171A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-08-28 | 国网上海市电力公司 | 一种人工智能深度学习下的智能配网故障诊断定位综合系统 |
| CN114895418A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-08-12 | 中国兵器装备研究院 | 一种增益光纤自动盘绕装置 |
| CN115426036A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-12-02 | 卓信通信股份有限公司 | 光纤链路智能处置系统及方法 |
-
2023
- 2023-05-25 CN CN202310595754.5A patent/CN116760464B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN202856733U (zh) * | 2012-06-04 | 2013-04-03 | 赵忠旭 | 光缆管理系统ocms |
| CN103913243A (zh) * | 2014-04-13 | 2014-07-09 | 杨志强 | 一种吊装式自动巡检机器人 |
| WO2016150288A1 (zh) * | 2015-03-23 | 2016-09-29 | 吕根良 | 光纤线路路由查找方法、故障检测方法及检测系统 |
| CN105227230A (zh) * | 2015-10-27 | 2016-01-06 | 成都芮捷科技发展有限责任公司 | 一种基于光分配网络的电力监控系统 |
| CN111596171A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-08-28 | 国网上海市电力公司 | 一种人工智能深度学习下的智能配网故障诊断定位综合系统 |
| CN114895418A (zh) * | 2022-05-11 | 2022-08-12 | 中国兵器装备研究院 | 一种增益光纤自动盘绕装置 |
| CN115426036A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-12-02 | 卓信通信股份有限公司 | 光纤链路智能处置系统及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张宁;: "光纤智能化调度系统在电力通信网的应用", 科技创新导报, no. 10, 1 April 2020 (2020-04-01) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116760464B (zh) | 2024-05-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN202273876U (zh) | 一种深井下水泵自动控制装置 | |
| CN202856733U (zh) | 光缆管理系统ocms | |
| CN205407823U (zh) | 一种光缆纤芯智能监测系统 | |
| CN116760464B (zh) | 一种基于深度学习的光纤资源管理系统 | |
| CN208508943U (zh) | 一种光纤线路监测系统 | |
| CN110045467B (zh) | 电动光纤耦合器及其使用方法 | |
| CN110685742A (zh) | 一种煤矿井下排水自动化控制系统 | |
| CN103957051A (zh) | 光缆在线监测装置 | |
| CN109356838A (zh) | 一种油库输油泵运行状态检测与远程监控系统 | |
| CN102104422B (zh) | 无源光网络光路质量监控系统和方法 | |
| CN112379523A (zh) | 一种应用于发电厂设备检查的智能佩戴眼镜系统 | |
| CN111817785A (zh) | 一体式光纤法兰连接性能检测设备 | |
| CN209195854U (zh) | 一种液压阀限位装置 | |
| CN209198076U (zh) | 一种液压碟簧操动机构中的控制阀组件磨合检测系统 | |
| CN214586104U (zh) | 一种便捷型光纤现场快速接头 | |
| CN204241194U (zh) | 一种基于光源检测及静电检测的光纤检测装置 | |
| CN204643414U (zh) | 一种基于物联网技术的电梯运行监测系统 | |
| CN212134033U (zh) | 光缆纤芯检查装置 | |
| CN212378992U (zh) | 一种一体式光纤法兰连接性能检测设备 | |
| CN209784812U (zh) | 一种列车洗车机远程监控系统 | |
| CN218511696U (zh) | 用于结构应变监测的一体化光电复合缆制造装备 | |
| CN207801213U (zh) | 配电柜 | |
| CN113581961B (zh) | 一种电梯厅门的故障自动识别方法 | |
| CN203883840U (zh) | 光缆在线监测装置 | |
| CN211979282U (zh) | 一种便携式光缆连接装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |