CN116827843A - 一种基于大数据技术的通信检测方法及装置 - Google Patents
一种基于大数据技术的通信检测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116827843A CN116827843A CN202311100637.3A CN202311100637A CN116827843A CN 116827843 A CN116827843 A CN 116827843A CN 202311100637 A CN202311100637 A CN 202311100637A CN 116827843 A CN116827843 A CN 116827843A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fault
- detection unit
- communication
- data
- warning
- 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
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 122
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 14
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 44
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 claims description 16
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 14
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 14
- 238000007791 dehumidification Methods 0.000 claims description 13
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 claims description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 8
- 238000009413 insulation Methods 0.000 claims description 7
- 239000003292 glue Substances 0.000 claims description 5
- 230000000712 assembly Effects 0.000 claims description 4
- 238000000429 assembly Methods 0.000 claims description 4
- 239000008188 pellet Substances 0.000 claims description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 claims 1
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 30
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 16
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 2
- 239000002346 layers by function Substances 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 241000883990 Flabellum Species 0.000 description 1
- 206010033799 Paralysis Diseases 0.000 description 1
- 241000135164 Timea Species 0.000 description 1
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 1
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000007858 starting material Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于大数据技术的通信检测方法及装置，涉及通信检测领域，包括如下步骤：S1、故障数据处理，通过大数据技术对故障数据进行降维处理，同时对故障数据进行抗干扰处理；S2、故障信号拟合，将经过降维处理的故障数据信号参量拟合成一个结构性数据文件；S3、故障特征提取，通过对故障数据进行特征值提取，判断出故障的主要成分，获得有效的故障数据，并对故障的数据进行收集；S4、识别检测，通过利用大数据技术建立故障检测模型，对提取到的故障特征进行综合分析，检测出通信网络故障类型；该基于大数据技术的通信检测方法及装置，能够对通信网络故障进行自动化检测，解决了现有通信检测方法查全率较低、检测时间长的问题。
Description
技术领域
本发明涉及通信检测技术，具体涉及一种基于大数据技术的通信检测方法及装置。
背景技术
通信网络故障不仅会影响到网络正常运行，降低通信速率，而且还会影响到网络信息安全，出现信息丢失，严重情况下还会出现通信网络瘫痪，因此对通信网络故障检测具有一定的现实意义。
现有通信故障检测方法查全率较低，检测时间长，难以满足使用需求，且通信检测装置内部散热方式单元，难以对某个高温点进行集中散热，进而难以保证通信检测装置在长时间运行时的稳定性，为此，本方案提出了一种基于大数据技术的通信检测方法及装置。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于大数据技术的通信检测方法及装置，以解决现有技术中通信故障检测方法查全率较低，检测时间长，难以满足使用需求，且通信检测装置内部散热方式单元，难以对某个高温点进行集中散热，进而难以保证通信检测装置在长时间运行时的稳定性。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据技术的通信检测方法，包括如下步骤：
S1、故障数据处理，通过大数据技术对故障数据进行降维处理，降维处理表达式为：，式中，c表示降维出口后的通信网络故障信号；/>表示故障信号在n维下的向量均值；/>表示故障信号在n维下的向量值；b表示故障信号向量方差，利用协方差矩阵计算出降维后故障信号的特征值：/>，式中，A表示故障信号c的特征值；k表示故障特征主成分；E表示故障信号协方差矩阵；W表示故障信号分布的边向量，利用上述公式确定故障信号特征值，如果A大于零，则表示该信号为可疑信号；如果A小于零，则表示该信号为正常信号，根据特征值A提取到通信网络故障信号，同时对故障数据进行抗干扰处理，抗干扰处理的表达式为：/>，式中，/>为在维度/>下采集到的阻塞故障数据；/>为所有获取到的信息汇总后的矢量均值；/>为矢量标准差；/>为抗干扰处理后得到的标准化阻塞故障数据，完成抗干扰处理后，构建协方差矩阵：/>，式中，Z为阻塞数据的规范化处理结果；/>为Z的均值；P为高维随机变量；
S2、故障信号拟合，将经过降维处理的故障数据信号参量拟合成一个结构性数据文件，故障信号拟合表达式为：，式中，Y表示拟合后的故障信号；/>、分别表示最小故障信号分割系数和最大故障信号分割系数；/>、/>分别表示信号列表中第一个和最后一个故障信号拟合权限项；K表示故障信号信息参量；ε表示最小参量数值；
S3、故障特征提取，通过对故障数据进行特征值提取，判断出故障的主要成分，获得有效的故障数据，并对故障的数据进行收集，利用扩展频谱技术进行阻塞故障特征提取，并将其与大数据分析结果相结合，从而获得通信网阻塞故障数据特征识别函数：，式中，/>表示参考信号；/>表示模板信号；/>表示数据分布的边矢量集合；
S4、识别检测，通过利用大数据技术建立故障检测模型，对提取到的故障特征进行综合分析，确定通信网络状态，检测出通信网络故障类型，故障检测模型由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，每个功能层都是由不同数量的神经元r组成，输入层位于模型的最首层，其功能是对提取到的故障特征进行归一化处理，其可表示为：，式中，/>表示归一化处理后的故障特征，CV表示提取的故障特征列表中第/>个特征值；/>表示提取的故障特征数据中第/>个特征的最大值，利用上述公式将故障特征动态范围转换到0-1之间，将归一化后的故障特征发送到隐藏层，隐藏层对数据进行迭代计算，确定通信网络运行状态，其可表示为：/>，式中，/>表示通信网络故障概率；m表示提取到的故障特征向量数量；/>表示故障特征权重系数。如果故障概率/>小于零，则表示当前通信网络运行正常，无故障；如果/>值大于零，则表示当前通信网络存在故障，利用隐藏层的学习功能确定故障类型。向模型输入通信网络历史故障信息，提取到各个故障对应的故障特征，建立大数据库，将当前网络故障特征与大数据库比对，计算出该故障特征与大数据库中故障特征相似度，输出相似度最高故障特征对应的故障类型，其用公式表示为：/>，式中，表示故障特征与大数据库故障特征相似度；n表示知识库中通信网络故障类型数量；/>表示第n个故障类型特征的数值；将计算数值输入到输出层，由输出层对相似度进行排序，输出相似度最高的故障类型，并生成识别检测报告，以此完成基于大数据技术的通信网络故障检测；
S5、方法测试，通过对故障记录中的信息数据进行检测，记录检测方法检测出的故障次数，并计算得出故障查全率，故障查全率公式为：，/>为阻塞故障查全率；m为检测到的阻塞故障次数；M为实际阻塞故障发生次数。
一种通信检测装置，其适用于一种基于大数据技术的通信检测方法，包括壳体、检测单元和控制面板，所述控制面板与检测单元连接，所述检测单元安装在壳体的内部，所述检测单元包括故障数据处理模块、故障信号拟合模块、故障特征提取模块和识别检测模块，还包括巡检机构，其安装在检测单元的外部，用于对检测单元的不同部位进行温度监测；
定点散热机构，其与巡检机构连接，用于对检测单元的温度较高部位进行定点快速散热；
定点警示机构，其与巡视机构连接，用于对检测单元的各部位进行分级警示，警示分为两级，分别通过警示灯的红黄两种颜色显示，红色为一级警示，表示检测单元温度较高，需要停止使用；黄色为二级警示，表示检测单元温度中等，需要持续观察；警示灯还有一种为绿色，表示检测单元温度正常，可持续使用；
循环除湿机构，其与巡视机构连接，用于对壳体内部进行除湿。
进一步地，所述巡视机构包括滑动套接在检测单元外部的导热圈、开设在导热圈内侧的多个安装槽、分别设置在多个安装槽内侧的多个隔热层、分别安装在多个隔热层内侧的多个第一传感器和用于驱动导热圈沿着检测单元外部上下移动的升降组件，所述导热圈的内侧通过导热胶与检测单元的外壁抵接，多个所述第一传感器均匀分布在检测单元四侧的外壁上。
进一步地，所述升降组件包括安装在壳体底部内壁上的电机、固接在电机输出端的往复螺杆和分别固接在导热圈两侧外壁上的两个连接块，其中一个所述连接块螺接在往复螺杆的外部，所述壳体的内部沿其高度方向还固接有导杆，另一个所述连接块滑动套接在导杆的外部。
进一步地，所述定点散热机构包括分别开设在壳体顶部与底部的两个通风口、分别安装在两个通风口内部的两个过滤网和安装在其中一个通风口内部的循环扇，所述循环扇位于检测单元的下方。
进一步地，所述定点警示机构包括沿壳体高度方向依次设置在其一侧外壁上的多个警示灯和沿壳体高度方向依次设置在其一侧内壁上的多个第二传感器，多个所述警示灯均与多个第一传感器连接，多个所述警示灯还均与多个第二传感器连接。
进一步地，所述循环除湿机构的数量为多个，多个所述循环除湿机构均安装在导热圈的顶部，所述循环除湿机构包括安装在导热圈顶部的支架、安装在支架顶部的套筒、沿套筒轴向转动连接在其内部的两个传动轴、分别安装在两个传动轴外部的两个扇叶和用于驱动两个传动轴转动的两个联动组件，所述套筒的内部填充有干燥丸。
进一步地，所述联动组件包括固接在传动轴另一端的齿轮和沿壳体高度方向固接在其内壁上的齿条，所述齿轮与齿条啮合。
进一步地，所述壳体底部的内壁上安装有多个支撑座，所述检测单元安装在多个支撑座的顶部，所述壳体的底部安装有多个柱脚。
与现有技术相比，本发明提供的一种基于大数据技术的通信检测方法及装置，具备以下有益效果：
能够对通信网络故障进行自动化检测，解决了现有通信检测方法查全率较低、检测时间长的问题；
通过巡检机构与定点散热机构各部件的配合，能够对检测单元各位置的温度进行检测，当第一传感器检测到检测单元的某处温度较高时，控制器控制电机关闭，此时导热圈停留在检测单元温度较高的位置，对检测单元进行定点导热，从而循环扇在运行时，能够加速检测单元该处的散热；
通过第二传感器定位导热圈及第一传感器的位置，从而能够显示检测单元各层的温度是否正常，并且在检测单元出现温度异常时，通过警示灯能够帮助工作人员判断温度异常发生的位置，便于工作人员检查。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1提供的一种基于大数据技术的通信检测方法流程图；
图2为本发明实施例2提供的一种通信检测装置外部整体结构示意图；
图3为本发明实施例2提供的一种通信检测装置内部整体结构第一视角示意图；
图4为本发明实施例2提供的一种通信检测装置内部整体结构第二视角示意图；
图5为本发明实施例2提供的图3中A处结构放大示意图；
图6为本发明实施例2提供的图4中B处结构放大示意图；
图7为本发明实施例2提供的一种通信检测装置内部整体结构第三视角示意图。
附图标记说明：
1、壳体；2、检测单元；3、控制面板；4、导热圈；5、安装槽；6、隔热层；7、第一传感器；8、导热胶；9、电机；10、往复螺杆；11、连接块；12、导杆；13、通风口；14、过滤网；15、循环扇；16、警示灯；17、支架；18、套筒；19、传动轴；20、扇叶；21、齿轮；22、齿条；23、支撑座；24、柱脚。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明作进一步的详细介绍。
实施例1：
请参阅图1，一种基于大数据技术的通信检测方法，包括如下步骤：
S1、故障数据处理，通过大数据技术对故障数据进行降维处理，降维处理表达式为：，式中，c表示降维出口后的通信网络故障信号；/>表示故障信号在n维下的向量均值；/>表示故障信号在n维下的向量值；b表示故障信号向量方差，利用协方差矩阵计算出降维后故障信号的特征值：/>，式中，A表示故障信号c的特征值；k表示故障特征主成分；E表示故障信号协方差矩阵；W表示故障信号分布的边向量，利用上述公式确定故障信号特征值，如果A大于零，则表示该信号为可疑信号；如果A小于零，则表示该信号为正常信号，根据特征值A提取到通信网络故障信号，同时对故障数据进行抗干扰处理，抗干扰处理的表达式为：/>，式中，/>为在维度/>下采集到的阻塞故障数据；/>为所有获取到的信息汇总后的矢量均值；/>为矢量标准差；/>为抗干扰处理后得到的标准化阻塞故障数据，完成抗干扰处理后，构建协方差矩阵：/>，式中，Z为阻塞数据的规范化处理结果；/>为Z的均值；P为高维随机变量；
S2、故障信号拟合，将经过降维处理的故障数据信号参量拟合成一个结构性数据文件，故障信号拟合表达式为：，式中，Y表示拟合后的故障信号；/>、分别表示最小故障信号分割系数和最大故障信号分割系数；/>、/>分别表示信号列表中第一个和最后一个故障信号拟合权限项；K表示故障信号信息参量；ε表示最小参量数值；
S3、故障特征提取，通过对故障数据进行特征值提取，判断出故障的主要成分，获得有效的故障数据，并对故障的数据进行收集，利用扩展频谱技术进行阻塞故障特征提取，并将其与大数据分析结果相结合，从而获得通信网阻塞故障数据特征识别函数：，式中，/>表示参考信号；/>表示模板信号；/>表示数据分布的边矢量集合；
S4、识别检测，通过利用大数据技术建立故障检测模型，对提取到的故障特征进行综合分析，确定通信网络状态，检测出通信网络故障类型，故障检测模型由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，每个功能层都是由不同数量的神经元r组成，输入层位于模型的最首层，其功能是对提取到的故障特征进行归一化处理，其可表示为：，式中，/>表示归一化处理后的故障特征，CV表示提取的故障特征列表中第/>个特征值；/>表示提取的故障特征数据中第/>个特征的最大值，利用上述公式将故障特征动态范围转换到0-1之间，将归一化后的故障特征发送到隐藏层，隐藏层对数据进行迭代计算，确定通信网络运行状态，其可表示为：/>，式中，/>表示通信网络故障概率；m表示提取到的故障特征向量数量；/>表示故障特征权重系数。如果故障概率/>小于零，则表示当前通信网络运行正常，无故障；如果/>值大于零，则表示当前通信网络存在故障，利用隐藏层的学习功能确定故障类型。向模型输入通信网络历史故障信息，提取到各个故障对应的故障特征，建立大数据库，将当前网络故障特征与大数据库比对，计算出该故障特征与大数据库中故障特征相似度，输出相似度最高故障特征对应的故障类型，其用公式表示为：/>，式中，表示故障特征与大数据库故障特征相似度；n表示知识库中通信网络故障类型数量；/>表示第n个故障类型特征的数值；将计算数值输入到输出层，由输出层对相似度进行排序，输出相似度最高的故障类型，并生成识别检测报告，以此完成基于大数据技术的通信网络故障检测；
S5、方法测试，通过对故障记录中的信息数据进行检测，记录检测方法检测出的故障次数，并计算得出故障查全率，故障查全率公式为：，/>为阻塞故障查全率；m为检测到的阻塞故障次数；M为实际阻塞故障发生次数。
实施例2：
请参阅图2-7，一种通信检测装置，包括壳体1、检测单元2和控制面板3，控制面板3与检测单元2连接，检测单元2安装在壳体1的内部，壳体1底部的内壁上安装有多个支撑座23，检测单元2安装在多个支撑座23的顶部，壳体1的底部安装有多个柱脚24，检测单元2包括故障数据处理模块、故障信号拟合模块、故障特征提取模块和识别检测模块。
还包括巡检机构，其安装在检测单元2的外部，用于对检测单元2的不同部位进行温度监测，巡视机构包括滑动套接在检测单元2外部的导热圈4、开设在导热圈4内侧的多个安装槽5、分别设置在多个安装槽5内侧的多个隔热层6、分别安装在多个隔热层6内侧的多个第一传感器7和用于驱动导热圈4沿着检测单元2外部上下移动的升降组件，第一传感器7为温度传感器，导热圈4的内侧通过导热胶8与检测单元2的外壁抵接，多个第一传感器7均匀分布在检测单元2四侧的外壁上，升降组件包括安装在壳体1底部内壁上的电机9、固接在电机9输出端的往复螺杆10和分别固接在导热圈4两侧外壁上的两个连接块11，其中一个连接块11螺接在往复螺杆10的外部，壳体1的内部沿其高度方向还固接有导杆12，另一个连接块11滑动套接在导杆12的外部，通过启动电机9带动往复螺杆10转动，进而带动连接块11上下往复移动，进而带动导热圈4及导热胶8沿着检测单元2的外部上下往复移动，在这个过程中，检测单元2外部的多个第一传感器7对检测单元2的温度进行检测，值得一提的是，控制器控制电机9分段运行，即通过往复螺杆10带动连接块11和导热圈4分段移动，导热圈4每移动一段距离，停顿一下，停顿的时间第一传感器7能够准确的检测检测单元2该处位置的温度，另外升降组件还可以替换成气缸，通过控制器控制气缸带动导热圈4分段移动。
定点散热机构，其与巡检机构连接，用于对检测单元2的温度较高部位进行定点快速散热，定点散热机构包括分别开设在壳体1顶部与底部的两个通风口13、分别安装在两个通风口13内部的两个过滤网14和安装在其中一个通风口13内部的循环扇15，启动循环扇15将外部的空气从壳体1底部的通风口13导入壳体1内部，对检测单元2风冷散热后，通过壳体1顶部的通风口13排出，过滤网14的设置是用于减少外部灰尘进入壳体1内部，循环扇15位于检测单元2的下方，循环扇15包括驱动电机和安装在驱动电机输出轴外部的叶片组成，当第一传感器7检测到检测单元2的温度较高时，控制器控制电机9关闭，此时导热圈4停留在检测单元2温度较高的位置，对检测单元2进行定点导热，从而循环扇15在运行时，能够加速检测单元2该处的散热。
定点警示机构，其与巡视机构连接，用于对检测单元2的各部位进行分级警示，定点警示机构包括沿壳体1高度方向依次设置在其一侧外壁上的多个警示灯16和沿壳体1高度方向依次设置在其一侧内壁上的多个第二传感器，多个警示灯16均与多个第一传感器7连接，多个警示灯16还均与多个第二传感器连接，警示分为两级，分别通过警示灯16的红黄两种颜色显示，红色为一级警示，表示检测单元2温度较高，需要停止使用；黄色为二级警示，表示检测单元2温度中等，需要持续观察；警示灯16还有一种为绿色，表示检测单元2温度正常，可持续使用，第二传感器为位置传感器，进而能够定位导热圈4及第一传感器7的位置，从而能够显示检测单元2各层的温度是否正常，并且在检测单元2出现温度异常时，通过警示灯16能够帮助工作人员判断温度异常发生的位置。
循环除湿机构，其与巡视机构连接，用于对壳体1内部进行除湿，循环除湿机构的数量为多个，多个循环除湿机构均安装在导热圈4的顶部，循环除湿机构包括安装在导热圈4顶部的支架17、安装在支架17顶部的套筒18、沿套筒18轴向转动连接在其内部的两个传动轴19、分别安装在两个传动轴19外部的两个扇叶20和用于驱动两个传动轴19转动的两个联动组件，套筒18的内部填充有干燥丸，联动组件包括固接在传动轴19另一端的齿轮21和沿壳体1高度方向固接在其内壁上的齿条22，齿轮21与齿条22啮合，导热圈4向下移动时，通过支架17带动套筒18及传动轴19同步向下移动，在这个过程中，通过齿轮21与齿条22之间啮合的作用，带动扇叶20转动，从而将壳体1内部的空气导入套筒18内部，进而通过套筒18内部的干燥丸对空气进行除湿处理。
工作原理：检测单元2在运行时会产生高温，循环扇15将外部的空气从壳体1底部的通风口13导入壳体1内部，对检测单元2风冷散热后，通过壳体1顶部的通风口13排出，另外通过启动电机9带动往复螺杆10转动，进而带动连接块11上下往复移动，进而带动导热圈4及导热胶8沿着检测单元2的外部上下往复移动，在这个过程中，检测单元2外部的多个第一传感器7对检测单元2的温度进行检测，当第一传感器7检测到检测单元2的温度较高时，控制器控制电机9关闭，此时导热圈4停留在检测单元2温度较高的位置，对检测单元2进行定点导热，从而循环扇15在运行时，能够加速检测单元2该处的散热，通过第二传感器定位导热圈4及第一传感器7的位置，从而能够显示检测单元2各层的温度是否正常，并且在检测单元2出现温度异常时，通过警示灯16能够帮助工作人员判断温度异常发生的位置。
需要说明的是，本发明的设备结构和附图主要对本发明的原理进行描述，在该设计原理的技术上，装置的动力机构、供电系统及控制系统等的设置并没有完全描述清楚，而在本领域技术人员理解上述发明的原理的前提下，可清楚获知其动力机构、供电系统及控制系统的具体，申请文件的控制方式是通过控制器来自动控制，控制器的控制电路通过本领域的技术人员简单编程即可实现；以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，属于“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”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和简化描述，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。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
Claims (9)
1.一种基于大数据技术的通信检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、故障数据处理，通过大数据技术对故障数据进行降维处理，同时对故障数据进行抗干扰处理；
S2、故障信号拟合，将经过降维处理的故障数据信号参量拟合成一个结构性数据文件；
S3、故障特征提取，通过对故障数据进行特征值提取，判断出故障的主要成分，获得有效的故障数据，并对故障的数据进行收集；
S4、识别检测，通过利用大数据技术建立故障检测模型，对提取到的故障特征进行综合分析，确定通信网络状态，检测出通信网络故障类型；
S5、方法测试，通过对故障记录中的信息数据进行检测，记录检测方法检测出的故障次数，并计算得出故障查全率。
2.一种通信检测装置，其适用于权利要求1所述的一种基于大数据技术的通信检测方法，包括壳体（1）、检测单元（2）和控制面板（3），所述控制面板（3）与检测单元（2）连接，所述检测单元（2）安装在壳体（1）的内部，所述检测单元（2）包括故障数据处理模块、故障信号拟合模块、故障特征提取模块和识别检测模块，其特征在于，还包括巡检机构，其安装在检测单元（2）的外部，用于对检测单元（2）的不同部位进行温度监测；
定点散热机构，其与巡检机构连接，用于对检测单元（2）的温度较高部位进行定点快速散热；
定点警示机构，其与巡视机构连接，用于对检测单元（2）的各部位进行分级警示，警示分为两级，分别通过警示灯的红黄两种颜色显示，红色为一级警示，表示检测单元（2）温度较高，需要停止使用；黄色为二级警示，表示检测单元（2）温度中等，需要持续观察；警示灯还有一种为绿色，表示检测单元（2）温度正常，可持续使用；
循环除湿机构，其与巡视机构连接，用于对壳体（1）内部进行除湿。
3.根据权利要求2所述的一种通信检测装置，其特征在于，所述巡视机构包括滑动套接在检测单元（2）外部的导热圈（4）、开设在导热圈（4）内侧的多个安装槽（5）、分别设置在多个安装槽（5）内侧的多个隔热层（6）、分别安装在多个隔热层（6）内侧的多个第一传感器（7）和用于驱动导热圈（4）沿着检测单元（2）外部上下移动的升降组件，所述导热圈（4）的内侧通过导热胶（8）与检测单元（2）的外壁抵接，多个所述第一传感器（7）均匀分布在检测单元（2）四侧的外壁上。
4.根据权利要求3所述的一种通信检测装置，其特征在于，所述升降组件包括安装在壳体（1）底部内壁上的电机（9）、固接在电机（9）输出端的往复螺杆（10）和分别固接在导热圈（4）两侧外壁上的两个连接块（11），其中一个所述连接块（11）螺接在往复螺杆（10）的外部，所述壳体（1）的内部沿其高度方向还固接有导杆（12），另一个所述连接块（11）滑动套接在导杆（12）的外部。
5.根据权利要求2所述的一种通信检测装置，其特征在于，所述定点散热机构包括分别开设在壳体（1）顶部与底部的两个通风口（13）、分别安装在两个通风口（13）内部的两个过滤网（14）和安装在其中一个通风口（13）内部的循环扇（15），所述循环扇（15）位于检测单元（2）的下方。
6.根据权利要求2所述的一种通信检测装置，其特征在于，所述定点警示机构包括沿壳体（1）高度方向依次设置在其一侧外壁上的多个警示灯（16）和沿壳体（1）高度方向依次设置在其一侧内壁上的多个第二传感器，多个所述警示灯（16）均与多个第一传感器（7）连接，多个所述警示灯（16）还均与多个第二传感器连接。
7.根据权利要求2所述的一种通信检测装置，其特征在于，所述循环除湿机构的数量为多个，多个所述循环除湿机构均安装在导热圈（4）的顶部，所述循环除湿机构包括安装在导热圈（4）顶部的支架（17）、安装在支架（17）顶部的套筒（18）、沿套筒（18）轴向转动连接在其内部的两个传动轴（19）、分别安装在两个传动轴（19）外部的两个扇叶（20）和用于驱动两个传动轴（19）转动的两个联动组件，所述套筒（18）的内部填充有干燥丸。
8.根据权利要求7所述的一种通信检测装置，其特征在于，所述联动组件包括固接在传动轴（19）另一端的齿轮（21）和沿壳体（1）高度方向固接在其内壁上的齿条（22），所述齿轮（21）与齿条（22）啮合。
9.根据权利要求2所述的一种通信检测装置，其特征在于，所述壳体（1）底部的内壁上安装有多个支撑座（23），所述检测单元（2）安装在多个支撑座（23）的顶部，所述壳体（1）的底部安装有多个柱脚（24）。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311100637.3A CN116827843B (zh) | 2023-08-30 | 2023-08-30 | 一种基于大数据技术的通信检测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311100637.3A CN116827843B (zh) | 2023-08-30 | 2023-08-30 | 一种基于大数据技术的通信检测方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116827843A true CN116827843A (zh) | 2023-09-29 |
| CN116827843B CN116827843B (zh) | 2023-11-14 |
Family
ID=88118852
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311100637.3A Active CN116827843B (zh) | 2023-08-30 | 2023-08-30 | 一种基于大数据技术的通信检测方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116827843B (zh) |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001341693A (ja) * | 2000-06-01 | 2001-12-11 | Toyo Commun Equip Co Ltd | 海洋観測ブイ |
| JP2016212717A (ja) * | 2015-05-12 | 2016-12-15 | レノボ・シンガポール・プライベート・リミテッド | 放熱システム、制御方法、コンピュータ・プログラムおよび情報処理装置 |
| KR101723217B1 (ko) * | 2016-07-01 | 2017-04-18 | 한웅 | 수배전반 내에서 스스로 정확한 동작 여부를 진단하고 및 동작이 부정확하면 경보를 울리는 자가진단모듈, 및 이를 포함하는 수배전반 |
| CN207232861U (zh) * | 2017-05-03 | 2018-04-13 | 于德金 | 一种智能针对散热的计算机主机箱 |
| CN207250957U (zh) * | 2017-07-17 | 2018-04-17 | 戌文俊 | 一种具有感应散热功能的电力柜 |
| CN207819960U (zh) * | 2018-01-23 | 2018-09-04 | 唐山众腾伟业科技有限公司 | 自动检测温度的交换机 |
| CN110031230A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-19 | 江苏海事职业技术学院 | 一种船舶机械故障报警检测装置 |
| CN112188806A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-01-05 | 淮南联合大学(安徽广播电视大学淮南分校淮南职工大学) | 一种电力电子元器件的散热结构 |
| CN214121451U (zh) * | 2021-01-30 | 2021-09-03 | 江苏兴顺电子有限公司 | 一种便于快速定位的温度传感器 |
| CN214667275U (zh) * | 2021-04-19 | 2021-11-09 | 华能国际电力股份有限公司河南清洁能源分公司 | 配电柜红外温度监测装置 |
| CN115459532A (zh) * | 2022-10-14 | 2022-12-09 | 董帅 | 一种自适应电机散热系统及散热方法 |
| CN218276134U (zh) * | 2022-08-11 | 2023-01-10 | 宣臣电气股份有限公司 | 一种户外用移动电源 |
| US20230018598A1 (en) * | 2020-03-27 | 2023-01-19 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Fault detection method and device |
| CN218414295U (zh) * | 2022-10-27 | 2023-01-31 | 锦州世纪通力电气有限公司 | 一种具有高温预警功能的真空热定电容器元件 |
| CN116398374A (zh) * | 2023-03-09 | 2023-07-07 | 国电投南通新能源有限公司 | 一种海上风机变压器散热系统故障检测装置 |
| CN116489968A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-07-25 | 甘肃省科学技术情报研究所（甘肃省科学技术发展战略研究院） | 一种数据中台的预警结构及其使用方法 |
| CN116506196A (zh) * | 2023-05-09 | 2023-07-28 | 湖北华特信息技术有限公司 | 一种基于大数据的通信检测预警平台 |
-
2023
- 2023-08-30 CN CN202311100637.3A patent/CN116827843B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001341693A (ja) * | 2000-06-01 | 2001-12-11 | Toyo Commun Equip Co Ltd | 海洋観測ブイ |
| JP2016212717A (ja) * | 2015-05-12 | 2016-12-15 | レノボ・シンガポール・プライベート・リミテッド | 放熱システム、制御方法、コンピュータ・プログラムおよび情報処理装置 |
| KR101723217B1 (ko) * | 2016-07-01 | 2017-04-18 | 한웅 | 수배전반 내에서 스스로 정확한 동작 여부를 진단하고 및 동작이 부정확하면 경보를 울리는 자가진단모듈, 및 이를 포함하는 수배전반 |
| CN207232861U (zh) * | 2017-05-03 | 2018-04-13 | 于德金 | 一种智能针对散热的计算机主机箱 |
| CN207250957U (zh) * | 2017-07-17 | 2018-04-17 | 戌文俊 | 一种具有感应散热功能的电力柜 |
| CN207819960U (zh) * | 2018-01-23 | 2018-09-04 | 唐山众腾伟业科技有限公司 | 自动检测温度的交换机 |
| CN110031230A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-19 | 江苏海事职业技术学院 | 一种船舶机械故障报警检测装置 |
| US20230018598A1 (en) * | 2020-03-27 | 2023-01-19 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Fault detection method and device |
| CN112188806A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-01-05 | 淮南联合大学(安徽广播电视大学淮南分校淮南职工大学) | 一种电力电子元器件的散热结构 |
| CN214121451U (zh) * | 2021-01-30 | 2021-09-03 | 江苏兴顺电子有限公司 | 一种便于快速定位的温度传感器 |
| CN214667275U (zh) * | 2021-04-19 | 2021-11-09 | 华能国际电力股份有限公司河南清洁能源分公司 | 配电柜红外温度监测装置 |
| CN218276134U (zh) * | 2022-08-11 | 2023-01-10 | 宣臣电气股份有限公司 | 一种户外用移动电源 |
| CN115459532A (zh) * | 2022-10-14 | 2022-12-09 | 董帅 | 一种自适应电机散热系统及散热方法 |
| CN218414295U (zh) * | 2022-10-27 | 2023-01-31 | 锦州世纪通力电气有限公司 | 一种具有高温预警功能的真空热定电容器元件 |
| CN116398374A (zh) * | 2023-03-09 | 2023-07-07 | 国电投南通新能源有限公司 | 一种海上风机变压器散热系统故障检测装置 |
| CN116506196A (zh) * | 2023-05-09 | 2023-07-28 | 湖北华特信息技术有限公司 | 一种基于大数据的通信检测预警平台 |
| CN116489968A (zh) * | 2023-05-16 | 2023-07-25 | 甘肃省科学技术情报研究所（甘肃省科学技术发展战略研究院） | 一种数据中台的预警结构及其使用方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 崔宗辉;田朱泽旭;: "变电站日常维护中的预防过热故障分析", 无线互联科技, no. 14 * |
| 赵旭青: "基于大数据技术的多线程通信网络阻塞故障检测方法", 数字通信世界, pages 1 - 4 * |
| 陈旭刚;: "超声诊断仪共性故障的分类", 医疗装备, no. 15 * |
| 马璐璐 等: "基于大数据技术的通信网络故障检测方法", 长江信息通信, pages 0 - 4 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116827843B (zh) | 2023-11-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116827843B (zh) | 一种基于大数据技术的通信检测方法及装置 | |
| CN113253705A (zh) | 一种鼓风机的故障诊断方法及装置 | |
| CN118040125A (zh) | 一种电源保护装置 | |
| CN118316361A (zh) | 一种汽车电机转子的温升检测方法及设备 | |
| CN118371747B (zh) | 一种多工位打孔机床钻头调节装置及方法 | |
| CN112034782A (zh) | 一种空预器在线状态监测和故障预测方法 | |
| CN116071053B (zh) | 基于数字孪生的往复式压缩机状态预警系统 | |
| CN211554831U (zh) | 一种具有散热功能的网络监测装置 | |
| CN117393919A (zh) | 一种动力电池系统温控调试装置 | |
| CN112104267B (zh) | 一种模块化电机控制柜 | |
| CN116793725A (zh) | 设备异常巡检方法及装置 | |
| CN118783020B (zh) | 一种飞行汽车用动力固态电池及其供电系统 | |
| CN214228715U (zh) | 防尘效果好可靠性高的软件测试设备 | |
| CN108999753B (zh) | 风电机组的塔筒、风电机组、风电机组监测系统及方法 | |
| CN113685702A (zh) | 一种工业安全管理用信息采集装置及方法 | |
| CN116454765B (zh) | 一种带有温控监管调节功能的电力控制柜 | |
| CN219269403U (zh) | 一种电力监控装置 | |
| CN221489990U (zh) | 一种心理测评设备 | |
| CN222461628U (zh) | 一种高压陪试机箱式外罩 | |
| CN117594075A (zh) | 一种数据安全存储终端温度控制系统及其控制方法 | |
| CN212256385U (zh) | 一种新型可实时诊断的etc车道控制机 | |
| CN115061542B (zh) | 一种可检索对比历史数据的网络安全信息大数据分析系统 | |
| CN220893897U (zh) | 一种室内环境检测空气采集装置 | |
| CN118484349B (zh) | 一种服务器内存测试系统及测试方法 | |
| TWI725810B (zh) | 調整氣室容積的方法 |
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 |