CN117420006A - 使用神经网络的电缆破损评估系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种使用神经网络的电缆破损评估系统，包括：评估执行机构，用于使用前馈神经网络模型基于目标电缆的各项使用信息和目标电缆的各项固化信息智能评估目标电缆出现破损的破损时长；预警操作机构，用于在目标电缆的使用时长与智能评估的目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度小于等于设定长度阈值时，发出破损预警信号。本发明的使用神经网络的电缆破损评估系统设计智能、应用广泛。由于能够引入执行过设定数目的各次学习后的前馈神经网络对每一处电缆的破损时机进行智能评估，从而为破损电缆的提前更换提供基础信息，避免电缆管理者更换电缆过早或者过晚，保证电缆各处安全使用的同时，避免出现电缆材料的浪费。

Description

使用神经网络的电缆破损评估系统
技术领域
本发明涉及电缆领域，尤其涉及一种使用神经网络的电缆破损评估系统。
背景技术
电缆的衍生/新产品主要是因应用场合、应用要求不同及装备的方便性和降低装备成本等的要求，而采用新材料、特殊材料、或改变产品结构、或提高工艺要求、或将不同品种的产品进行组合而产生。电缆采用的不同材料如：阻燃线缆、低烟无卤/低烟低卤线缆、防白蚁、防老鼠线缆、耐油/耐寒/耐温线缆等。随着近二十多年来，通讯行业的飞速发展，通讯电缆产品也有惊人的发展速度。从过去的简单的电话电报线缆发展到几千对的话缆、同轴缆、光缆、数据电缆，甚至组合通讯缆。该类产品结构尺寸通常较小而均匀，制造精度要求高。
由于包括通讯电缆的各类电缆的使用环境恶劣且较为复杂，在长期使用过程中难免出现破损现象，而一旦出现电缆破损，就应该快速进行现场更换，但是，每一处电缆出现破损现象的时机难以准确把握，导致电缆管理者或者更换电缆过早，造成电缆材料的浪费，或者更换电缆过晚，引起各项电缆铺设现场的安全事故。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种使用神经网络的电缆破损评估系统，能够引入执行过设定数目的各次学习后的前馈神经网络对每一处电缆的破损时机进行智能评估，从而为破损电缆的提前更换提供基础信息，避免电缆管理者更换电缆过早或者过晚。
根据本发明，提供了一种使用神经网络的电缆破损评估系统，所述系统包括：
数据解析器件，用于获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流；
信息捕获器件，用于获取目标电缆的各项固化信息，所述目标电缆的各项固化信息包括所述目标电缆的垂直截面的面积、所述目标电缆的长度、所述目标电缆内部的导线根数以及所述目标电缆的平均宽度；
模型建立器件，用于建立前馈神经网络模型，所述前馈神经网络模型为执行过设定数目的各次学习后的前馈神经网络，所述设定数目的取值与所述目标电缆的长度单调正向关联，其中，所述前馈神经网络的每一次学习使用已出现破损的单根电缆的各项使用信息以及已出现破损的单根电缆的各项固化信息；
评估执行机构，分别与所述数据解析器件、所述信息捕获器件以及所述模型建立器件连接，用于使用所述前馈神经网络模型基于所述目标电缆的各项使用信息和所述目标电缆的各项固化信息智能评估所述目标电缆出现破损的破损时长；
预警操作机构，与所述评估执行机构连接，用于在所述目标电缆的使用时长与智能评估的所述目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度小于等于设定长度阈值时，发出破损预警信号；
其中，所述预警操作机构还用于在所述目标电缆的使用时长与智能评估的所述目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度大于所述设定长度阈值时，发出无损评估信号；
其中，使用所述前馈神经网络模型基于所述目标电缆的各项使用信息和所述目标电缆的各项固化信息智能评估所述目标电缆出现破损的破损时长包括：所述目标电缆出现破损的破损时长为所述目标电缆的出厂时间到所述目标电缆出现破损的时间的间隔时长；
其中，所述目标电缆出现破损的破损时长为所述目标电缆的出厂时间到所述目标电缆出现破损的时间的间隔时长包括：所述间隔时长采用小时进行数值表示。
由此可见，本发明至少具备以下三处显著的实质性特点：
首先：获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流，获取目标电缆的各项固化信息，所述目标电缆的各项固化信息包括所述目标电缆的垂直截面的面积、所述目标电缆的长度、所述目标电缆内部的导线根数以及所述目标电缆的平均宽度，从而为所述目标电缆的出现破损的时长评估提供充分、全面的基础数据；
其次：出现破损的时长评估基于前馈神经网络模型，所述前馈神经网络模型为执行过设定数目的各次学习后的前馈神经网络，所述设定数目的取值与所述目标电缆的长度单调正向关联，其中，所述前馈神经网络的每一次学习使用已出现破损的单根电缆的各项使用信息以及已出现破损的单根电缆的各项固化信息，从而实现评估模型的定制化结构设计；
再次：使用前馈神经网络模型基于目标电缆的各项使用信息和目标电缆的各项固化信息智能评估目标电缆出现破损的破损时长，并在目标电缆的使用时长与智能评估的目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度小于等于设定长度阈值时，发出破损预警信号，从而为目标电缆的安全使用提供信息保障。
本发明的使用神经网络的电缆破损评估系统设计智能、应用广泛。由于能够引入执行过设定数目的各次学习后的前馈神经网络对每一处电缆的破损时机进行智能评估，从而为破损电缆的提前更换提供基础信息，避免电缆管理者更换电缆过早或者过晚，保证电缆各处安全使用的同时，避免出现电缆材料的浪费。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明第一实施方案示出的使用神经网络的电缆破损评估系统的内部结构图。
图2为根据本发明第二实施方案示出的使用神经网络的电缆破损评估系统的内部结构图。
图3为根据本发明第三实施方案示出的使用神经网络的电缆破损评估系统的内部结构图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的使用神经网络的电缆破损评估系统的实施方案进行详细说明。
图1为根据本发明第一实施方案示出的使用神经网络的电缆破损评估系统的内部结构图，所述系统包括：
数据解析器件，用于获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流；
示例地，可以选择使用可编程逻辑器件来实现所述数据解析器件，用于获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流；
信息捕获器件，用于获取目标电缆的各项固化信息，所述目标电缆的各项固化信息包括所述目标电缆的垂直截面的面积、所述目标电缆的长度、所述目标电缆内部的导线根数以及所述目标电缆的平均宽度；
模型建立器件，用于建立前馈神经网络模型，所述前馈神经网络模型为执行过设定数目的各次学习后的前馈神经网络，所述设定数目的取值与所述目标电缆的长度单调正向关联，其中，所述前馈神经网络的每一次学习使用已出现破损的单根电缆的各项使用信息以及已出现破损的单根电缆的各项固化信息；
评估执行机构，分别与所述数据解析器件、所述信息捕获器件以及所述模型建立器件连接，用于使用所述前馈神经网络模型基于所述目标电缆的各项使用信息和所述目标电缆的各项固化信息智能评估所述目标电缆出现破损的破损时长；
预警操作机构，与所述评估执行机构连接，用于在所述目标电缆的使用时长与智能评估的所述目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度小于等于设定长度阈值时，发出破损预警信号；
其中，所述预警操作机构还用于在所述目标电缆的使用时长与智能评估的所述目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度大于所述设定长度阈值时，发出无损评估信号；
其中，使用所述前馈神经网络模型基于所述目标电缆的各项使用信息和所述目标电缆的各项固化信息智能评估所述目标电缆出现破损的破损时长包括：所述目标电缆出现破损的破损时长为所述目标电缆的出厂时间到所述目标电缆出现破损的时间的间隔时长；
其中，所述目标电缆出现破损的破损时长为所述目标电缆的出厂时间到所述目标电缆出现破损的时间的间隔时长包括：所述间隔时长采用小时进行数值表示；
其中，获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流包括：所述目标电缆的使用时长为所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度；
其中，所述目标电缆的使用时长为所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度包括：所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度采用小时进行数值表示；
其中，获取目标电缆的各项固化信息，所述目标电缆的各项固化信息包括所述目标电缆的垂直截面的面积、所述目标电缆的长度、所述目标电缆内部的导线根数以及所述目标电缆的平均宽度包括：沿着所述目标电缆的电缆走向获取均匀间隔的各个位置分别对应的各处电缆宽度，将所述各处电缆宽度去除最大值和最小值后剩余的多处电缆宽度的算术平均值作为所述目标电缆的平均宽度。
图2为根据本发明第二实施方案示出的使用神经网络的电缆破损评估系统的内部结构图。
在图2中，与图1不同，本发明第二实施方案示出的使用神经网络的电缆破损评估系统还可以包括：
触摸屏幕，用于根据用户的操作，接收用户分别针对所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的输入信息。
图3为根据本发明第三实施方案示出的使用神经网络的电缆破损评估系统的内部结构图。
在图3中，与图1不同，本发明第三实施方案示出的使用神经网络的电缆破损评估系统还可以包括：
压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力；
其中，压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力包括：所述压力检测设备内置压力分析设备，用于在接收到的所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力超限时，发出压力报警指令；
其中，压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述压力检测设备内置压力分析设备，用于在接收到的所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件各个设备的外壳当前所承受的即时压力都未超限时，发出压力安全指令；
其中，压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力；
其中，所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力包括：所述多个压力检测单元的内部结构相同；
其中，所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述多个压力检测单元的压力测量上限值和压力测量下限值分别相等；
其中，所述多个压力检测单元的压力测量上限值和压力测量下限值分别相等包括：所述压力测量上限值大于所述压力测量下限值；
其中，所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述多个压力检测单元分别安装在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳的顶端的底部位置且位于所述底部的中央。
另外，在所述使用神经网络的电缆破损评估系统中，沿着所述目标电缆的电缆走向获取均匀间隔的各个位置分别对应的各处电缆宽度，将所述各处电缆宽度去除最大值和最小值后剩余的多处电缆宽度的算术平均值作为所述目标电缆的平均宽度包括：采用宽度传感器测量沿着所述目标电缆的电缆走向的均匀间隔的各个位置分别对应的各处电缆宽度。
尽管已经参考其特定典型实施例说明了本发明，但是本领域技术人员应当理解，可以对本发明进行各种调整和变化，而不脱离在附加的权利要求及其等价物中限定的本发明的精神或者范围。

Claims (9)

1.一种使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，所述系统包括：
数据解析器件，用于获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流；
信息捕获器件，用于获取目标电缆的各项固化信息，所述目标电缆的各项固化信息包括所述目标电缆的垂直截面的面积、所述目标电缆的长度、所述目标电缆内部的导线根数以及所述目标电缆的平均宽度；
模型建立器件，用于建立前馈神经网络模型，所述前馈神经网络模型为执行过设定数目的各次学习后的前馈神经网络，所述设定数目的取值与所述目标电缆的长度单调正向关联，其中，所述前馈神经网络的每一次学习使用已出现破损的单根电缆的各项使用信息以及已出现破损的单根电缆的各项固化信息；
评估执行机构，分别与所述数据解析器件、所述信息捕获器件以及所述模型建立器件连接，用于使用所述前馈神经网络模型基于所述目标电缆的各项使用信息和所述目标电缆的各项固化信息智能评估所述目标电缆出现破损的破损时长；
预警操作机构，与所述评估执行机构连接，用于在所述目标电缆的使用时长与智能评估的所述目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度小于等于设定长度阈值时，发出破损预警信号；
其中，所述预警操作机构还用于在所述目标电缆的使用时长与智能评估的所述目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度大于所述设定长度阈值时，发出无损评估信号；
其中，使用所述前馈神经网络模型基于所述目标电缆的各项使用信息和所述目标电缆的各项固化信息智能评估所述目标电缆出现破损的破损时长包括：所述目标电缆出现破损的破损时长为所述目标电缆的出厂时间到所述目标电缆出现破损的时间的间隔时长；
其中，所述目标电缆出现破损的破损时长为所述目标电缆的出厂时间到所述目标电缆出现破损的时间的间隔时长包括：所述间隔时长采用小时进行数值表示。
2.如权利要求1所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于：
获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流包括：所述目标电缆的使用时长为所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度；
其中，所述目标电缆的使用时长为所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度包括：所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度采用小时进行数值表示；
其中，获取目标电缆的各项固化信息，所述目标电缆的各项固化信息包括所述目标电缆的垂直截面的面积、所述目标电缆的长度、所述目标电缆内部的导线根数以及所述目标电缆的平均宽度包括：沿着所述目标电缆的电缆走向获取均匀间隔的各个位置分别对应的各处电缆宽度，将所述各处电缆宽度去除最大值和最小值后剩余的多处电缆宽度的算术平均值作为所述目标电缆的平均宽度。
3.如权利要求2所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，所述系统还包括：
触摸屏幕，用于根据用户的操作，接收用户分别针对所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的输入信息。
4.如权利要求2所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，所述系统还包括：
压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力。
5.如权利要求4所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于：
压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力包括：所述压力检测设备内置压力分析设备，用于在接收到的所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力超限时，发出压力报警指令。
6.如权利要求5所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于：
压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述压力检测设备内置压力分析设备，用于在接收到的所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件各个设备的外壳当前所承受的即时压力都未超限时，发出压力安全指令。
7.如权利要求6所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于：
压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力。
8.如权利要求7所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，还包括：
所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力包括：所述多个压力检测单元的内部结构相同。
9.如权利要求8所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，还包括：
所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述多个压力检测单元的压力测量上限值和压力测量下限值分别相等；
其中，所述多个压力检测单元的压力测量上限值和压力测量下限值分别相等包括：所述压力测量上限值大于所述压力测量下限值；
其中，所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述多个压力检测单元分别安装在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳的顶端的底部位置且位于所述底部的中央。
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