CN115882938A - 一种光网故障监测*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种光网故障监测***，属于网络故障监测技术领域，包括远程数据测试模块、边缘计算处理终端和云服务管理平台；所述远程数据测试模块，用于测试被测光缆的原始数据并发送给边缘计算处理终端；所述边缘计算处理终端，用于对测得的原始数据进行评估，并将评估结果的告警数据发送至云服务管理平台；所述云服务管理平台，用于存储接收到的告警数据并通过告警数据进行故障分析。本发明通过边缘计算处理终端监测整个网络链路的运行状态，减少了OTDR测试模块的部署数量同时降低了对网络正常通信的影响；对于大量的告警数据通过告警分析***，提高了告警数据的处理效率以及分析***的扩展性。
Description
技术领域
本发明属于网络故障监测技术领域，具体涉及一种光网故障监测***。
背景技术
随着互联网的发展，带动了网络业务需求的上涨。作为互联网重要的基础设施，光接入网中光纤的分布更加密集、网络拓扑更加复杂，导致网络出现多链路故障的概率增大，因此光网络中的光路部署和实时信号质量监测变得越来越重要。
目前的光网络故障监测***大多采用利用光时域反射器（Optical Time DomainReflectometer，简称OTDR）等设备进行测试，定位光缆故障或隐患发生的具体地理位置，并在地理信息***（Geographic information system，简称GIS）的地图上标识出来，以便相关维护人员进行维修，可大大缩短平均修复时间。但是OTDR测试设备过于频繁地测试光纤，会影响到正常通信，同时对于监测产生的大量数据，故障监测***处理的及时性和有效性较低，***的可扩展性较差。
因此，针对现有存在的问题，亟需提供一种能够快速分析定位故障位置并且不影响正常通信的光网络故障监测***，完成光网络故障的周期性监测和故障链路的及时性定位。
发明内容
为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种光网故障监测***，通过边缘计算处理终端监测整个网络链路的运行状态，减少了OTDR测试模块的部署数量同时降低了对网络正常通信的影响；对于大量的告警数据通过告警分析***，提高了告警数据的处理效率以及分析***的扩展性。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种光网故障监测***，包括远程数据测试模块、边缘计算处理终端和云服务管理平台；
所述远程数据测试模块，用于测试被测光缆的原始数据并发送给边缘计算处理终端；
所述边缘计算处理终端，用于对测得的原始数据进行评估，并将评估结果的告警数据发送至云服务管理平台；
所述云服务管理平台包括GIS***和告警分析***，用于存储接收到的告警数据并通过告警数据进行故障分析；
所述告警分析***，用于挖掘基础数据和故障成因之间的关联关系并生成告警关联规则。
作为本发明的一种优选技术方案，所述告警分析***运行时具体包括以下步骤：
S11、告警数据进行预处理；
S12、将预处理后的告警数据根据故障成因类别合并为项集，构建告警数据库；
S13、在告警数据库中挖掘频繁项集；
S14、根据频繁项集对应查找基础数据进行特征提取，生成关联规则。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤S11中，所述告警数据预处理具体为：检验告警数据的完整性并剔除不完整的告警数据。
作为本发明的一种优选技术方案，所述原始数据包括故障电缆的当前状态信息和故障信息，所述当前状态信息包括光传输方向、功率和电缆编号，所述故障信息包括光纤的***损耗、反射损耗、光纤链路损耗、光纤长度、光纤故障点的位置和光功率沿路由长度的分布情况。
作为本发明的一种优选技术方案，所述GIS***，用于将告警数据转换成具体的三维地理坐标，使得更加准确地定位故障点。
作为本发明的一种优选技术方案，所述远程数据测试模块包括光纤识别器、光开关模块和OTDR测试模块；
所述光纤识别器，用于实时测试光纤中光的传输方向和功率，同时识别电缆获取编号；
所述光开关模块，用于将OTDR测试模块切换到故障链路；
所述OTDR测试模块，用于对故障链路进一步测试，获取故障信息。
作为本发明的一种优选技术方案，所述边缘计算处理终端包括通信模块、网络监测模块、初期数据库和状态告警模块；
所述通信模块，用于通过有线和无线的方式连接云服务管理平台；
所述网络监测模块，用于周期性地调用光纤识别器测试网络，获取当前状态信息；
所述初期数据库，用于初期数据的集成和存储；
所述状态告警模块，用于对测得的当前状态信息进行比对评估，并生成故障告警数据。
作为本发明的一种优选技术方案，还包括一种光网故障监测方法，应用于以上所述的监测***，包括以下步骤：
S21、通过网络监测模块获取当前状态信息；
S22、将异常链路信息发送至远程数据测试模块；
S23、远程数据测试模块通过光开关模块切换至异常链路，测试获取故障信息并发送至边缘计算处理终端；
S24、边缘计算处理终端通过数据集成生成告警数据并发送至云服务管理平台；
S25、云服务管理平台完成故障分析并生成告警关联规则发送至边缘计算处理终端；
S26、边缘计算处理终端中的网络监测模块将按照关联规则预测网络。
本发明的有益效果为：
通过边缘计算处理终端以当前状态信息故障调用和预测试调用OTDR测试模块的监测方式，减少了OTDR测试模块的部署数量同时降低了对网络正常通信的影响；将告警分析***生成的告警关联规则用于边缘计算处理终端，提高了电缆故障的处理效率以及分析***的扩展性。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的光网故障监测***框图；
图2为本发明中告警分析***运行流程图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。
本申请实施例提供一种光网故障监测***，如图1所示，包括远程数据测试模块、边缘计算处理终端和云服务管理平台；
所述远程数据测试模块，用于测试被测光缆的原始数据并发送给边缘计算处理终端；
所述边缘计算处理终端，用于对测得的原始数据进行评估，并将评估结果的告警数据发送至云服务管理平台；
所述云服务管理平台包括GIS***和告警分析***，用于存储接收到的告警数据并通过告警数据进行故障分析；
所述告警分析***，用于挖掘基础数据和故障成因之间的关联关系并生成告警关联规则。
所述原始数据包括故障电缆的当前状态信息和故障信息。
具体的，当前状态信息包括光传输方向、功率以及电缆编号；故障信息包括光纤的***损耗、反射损耗、光纤链路损耗、光纤长度、光纤故障点的位置和光功率沿路由长度的分布情况。
所述GIS***，用于将告警数据转换成具体的三维地理坐标，使得更加准确地定位和显示故障点，便于查看；
所述远程数据测试模块包括光纤识别器、光开关模块和OTDR测试模块；
所述光纤识别器，在不影响传输的情况下用于实时测试光纤中光的传输方向和功率，同时识别电缆获取编号。
所述光开关模块，用于将OTDR测试模块切换到故障链路；
所述OTDR测试模块，用于对故障链路进一步测试，获取故障信息。
所述边缘计算处理终端包括通信模块、网络监测模块、初期数据库和状态告警模块；
所述通信模块，用于通过有线和无线的方式连接云服务管理平台；
所述网络监测模块，用于周期性地调用光纤识别器测试网络，获取当前状态信息；
所述初期数据库通过基础数据与动态更新的当前状态信息据构建而成，用于初期数据的集成和存储，其中基础数据包括电缆铺设时记录的电缆型号、编号、铺设姿态、熔接次数、熔接方法、铺设规则和启用日期。
所述状态告警模块，用于对测得的当前状态信息根据设定的数据阈值进行比对评估，比如设定的光传输方向和功率阈值，当以上参数发生改变或者超出阈值时调用OTDR测试模块做进一步测试，从而获取故障信息，然后调取该故障电缆的基础数据与故障信息一一对应合并生成故障告警数据。
本实施例中，远程数据测试模块安装在电缆网络之中，通过光纤识别器实时监控电缆的状态，当边缘计算处理终端判定该电缆存在异常时调用OTDR测试模块做进一步测试获取故障信息，之后经过边缘计算处理终端生成故障告警数据，以有线或无线的方式发送至云服务管理平台，提示维护人员及时处理故障。
如图2所示，所述告警分析***运行时具体包括以下步骤：
S11、告警数据进行预处理；
S12、将预处理后的告警数据根据故障成因类别合并为项集，构建告警数据库；
S13、在告警数据库中挖掘频繁项集；
S14、根据频繁项集对应查找基础数据进行特征提取，生成关联规则。
步骤S11中，告警数据预处理具体为：
检验告警数据的完整性，包括基础数据中的每一项和故障信息，剔除不完整的告警数据。
本实施例中，在告警数据库中挖掘频繁项集可以采用关联规则挖掘算法，即现有的Apriori或者FP-Growth算法，在此不再赘述。步骤S14中基础数据的特征提取具体为：针对频繁项集排序，链接到电缆型号、铺设姿态、熔接次数、熔接方法、铺设规则和启用日期等信息，从而得出故障电缆的本质原因，生成的关联规则即故障电缆的本质原因与故障成因相对应的数据检索规则，在后期关联规则的更新中需要不断增加积累故障电缆的本质原因和故障成因。
故障成因类别包括雷电的冲击、电缆线路绝缘性欠佳、外力的影响、线路接头处故障、电缆过长、电缆老化和电缆弯曲过度等，通过挖掘的频繁项集对应联系基础数据，如电缆型号、铺设姿态、熔接次数、熔接方法、铺设规则、使用时长和检修次数等进行特征提取，生成故障形成的关联规则；关联规则是形如X⇒Y的蕴含式，其中X={x1，x2，…，xm}⊂I，Y={y1，y2，…，yn}⊂I，X和Y是不同的项集且非空。X⇒Y表示在一次事务中如果前件X出现，那么后件Y会有一定概率出现。
本申请实施例还提供一种光网故障监测方法，应用于以上所述的监测***，包括以下步骤：
S21、通过网络监测模块获取当前状态信息；
S22、将异常链路信息发送至远程数据测试模块；
S23、远程数据测试模块通过光开关模块切换至异常链路，测试获取故障信息并发送至边缘计算处理终端；
S24、边缘计算处理终端通过数据集成生成告警数据并发送至云服务管理平台；
S25、云服务管理平台完成故障分析并生成告警关联规则发送至边缘计算处理终端；
S26、边缘计算处理终端中的网络监测模块将按照关联规则预测网络。
本实施例中，通过边缘计算处理终端中的网络监测模块对网络链路的周期性测试获取网络的当前状态信息；当监测到异常链路时，首先通过光纤识别器获取的异常链路的编号发送至远程数据测试模块请求测试该链路；远程数据测试模块通过光开关模块将OTDR测试模块切换至异常链路，OTDR测试模块测试获取故障信息发送至边缘计算处理终端。
OTDR的工作原理是将某一光波段的激光以脉冲形式注入到待测光纤，光脉冲沿光纤传播遇到介质折射率偏差或跳变的位置，即产生不同强度的背向瑞利散射光和菲涅耳反射光。计算公式为：
其中，
为光纤L处的散射回波功率，L为光脉冲在光纤中传输的故障位置距离，e是自然对数的底数，S为后向散射系数，/>
为瑞利散射系数，/>
为光纤衰减系数，W和
分别为发射脉冲的持续时间和峰值功率。通过测量画出散射回波功率获得待测光纤的响应曲线，其中的突变点就是故障点，而定位故障的分辨率由脉冲宽度决定。
本实施例中，边缘计算处理终端首先通过状态告警模块生成告警数据，然后将其发送至云服务管理平台；云服务管理平台将故障信息中的光纤故障点的位置进行三维建模并录入到GIS***之中，以实现更加准确地定位故障点。将警报信息通过GIS服务器处理，转换成地理坐标信息后，可以通过云服务管理平台终端直观地显示当前故障所发生的较为准确的地点，方便维护人员定位故障。地理信息***GIS主要用来在计算机上处理空间地理信息，利用地理信息***软件，可以用各种形状数字表示地理对象，并将这些形状层叠在一起以创建地图和进行分析，主要包括多边形、线段、点以及光栅图像几种形状，当该***监测到任何故障问题时可以在地图上标示出故障点。
同时经过告警分析***进行关联分析，生成告警关联规则发送至边缘计算处理终端，之后边缘计算处理终端可根据关联规则检验初期数据库中的电缆基础数据，从而预测该电缆出现故障的概率，当概率达到一定程度后调用OTDR测试模块做进一步预测试，在该电缆故障前进行检测，当验证到电缆损耗已经超出设定的阈值时则判定该电缆需要检修，将此信息告知工作人员进行处理，有效地预防和减少光缆网络故障，提高网络服务质量。在后期的运行中，电缆运行实时状态由边缘处理终端进行监测以及根据下发的关联规则进行预测试，云服务管理平台负责告警数据故障分析，不断更新关联规则。
本发明通过边缘计算处理终端以当前状态信息故障调用和预测试调用OTDR测试模块的监测方式，减少了OTDR测试模块的部署数量同时降低了对网络正常通信的影响；将告警分析***生成的告警关联规则用于边缘计算处理终端，根据基础数据进行预测试的方式，提前掌握电缆传输的状态完成检修，避免了电缆中断而造成的巨大损失，同时采用边缘计算处理终端处理数据的模式，降低了云服务管理平台的大数据处理压力，同时提高事件处置效率，提升网络运行维护智能化水平。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (8)
1.一种光网故障监测***，其特征在于：包括远程数据测试模块、边缘计算处理终端和云服务管理平台；
所述远程数据测试模块，用于测试被测光缆的原始数据并发送给边缘计算处理终端；
所述边缘计算处理终端，用于对测得的原始数据进行评估，并将评估结果的告警数据发送至云服务管理平台；
所述云服务管理平台包括GIS***和告警分析***，用于存储接收到的告警数据并通过告警数据进行故障分析；
所述告警分析***，用于挖掘基础数据和故障成因之间的关联关系并生成告警关联规则。
2.根据权利要求1所述的一种光网故障监测***，其特征在于：所述告警分析***运行时具体包括以下步骤：
S11、告警数据进行预处理；
S12、将预处理后的告警数据根据故障成因类别合并为项集，构建告警数据库；
S13、在告警数据库中挖掘频繁项集；
S14、根据频繁项集对应查找基础数据进行特征提取，生成关联规则。
3.根据权利要求2所述的一种光网故障监测***，其特征在于：步骤S11中，所述告警数据预处理具体为：检验告警数据的完整性并剔除不完整的告警数据。
4.根据权利要求1所述的一种光网故障监测***，其特征在于：所述原始数据包括故障电缆的当前状态信息和故障信息，所述当前状态信息包括光传输方向、功率和电缆编号，所述故障信息包括光纤的***损耗、反射损耗、光纤链路损耗、光纤长度、光纤故障点的位置和光功率沿路由长度的分布情况。
5.根据权利要求1所述的一种光网故障监测***，其特征在于：所述GIS***，用于将告警数据转换成具体的三维地理坐标，使得更加准确地定位故障点。
6.根据权利要求1所述的一种光网故障监测***，其特征在于：所述远程数据测试模块包括光纤识别器、光开关模块和OTDR测试模块；
所述光纤识别器，用于实时测试光纤中光的传输方向和功率，同时识别电缆获取编号；
所述光开关模块，用于将OTDR测试模块切换到故障链路；
所述OTDR测试模块，用于对故障链路进一步测试，获取故障信息。
7.根据权利要求4所述的一种光网故障监测***，其特征在于：所述边缘计算处理终端包括通信模块、网络监测模块、初期数据库和状态告警模块；
所述通信模块，用于通过有线和无线的方式连接云服务管理平台；
所述网络监测模块，用于周期性地调用光纤识别器测试网络，获取当前状态信息；
所述初期数据库，用于初期数据的集成和存储；
所述状态告警模块，用于对测得的当前状态信息根据设定的数据阈值进行比对评估，并生成故障告警数据。
8.一种光网故障监测方法，应用于如权利要求1至7任一项所述的监测***，其特征在于：所述监测方法包括以下步骤：
S21、通过网络监测模块获取当前状态信息；
S22、将异常链路信息发送至远程数据测试模块；
S23、远程数据测试模块通过光开关模块切换至异常链路，测试获取故障信息并发送至边缘计算处理终端；
S24、边缘计算处理终端通过数据集成生成告警数据并发送至云服务管理平台；
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115882938B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116881670A (zh) * | 2023-09-01 | 2023-10-13 | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 | 一种基于gis地图的通信光缆附挂核查方法 |
| CN117353807A (zh) * | 2023-12-04 | 2024-01-05 | 唐山市艾科特科技有限公司 | 一种基于人工智能的光缆远程监测***及方法 |
| CN117830030A (zh) * | 2024-03-04 | 2024-04-05 | 吉林省远程电缆有限公司 | 基于物联网的电缆运行监管方法及*** |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103647601A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-19 | 国家电网公司 | 一种光纤监测*** |
| WO2016029570A1 (zh) * | 2014-08-28 | 2016-03-03 | 北京科东电力控制***有限责任公司 | 一种面向电网调度的智能告警分析方法 |
| CN105790833A (zh) * | 2014-12-23 | 2016-07-20 | 中富通股份有限公司 | 一种基于gis技术的光网络动态监控*** |
| CN110401262A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-11-01 | 北京许继电气有限公司 | 基于边缘计算技术的gis设备状态智能监控***及方法 |
| CN111736566A (zh) * | 2019-03-25 | 2020-10-02 | 南京智能制造研究院有限公司 | 一种基于机器学习与边缘计算的远程设备健康预测方法 |
| WO2021016978A1 (zh) * | 2019-08-01 | 2021-02-04 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 电信网络告警预测方法及*** |
| CN112815969A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-18 | 西安众恒科技有限公司 | 一种基于边缘计算的物联网光纤分析仪装置 |
| CN113532621A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-10-22 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种基于边缘计算的电力电缆监测分析***及其方法 |
| CN113708839A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-11-26 | 阿里巴巴新加坡控股有限公司 | 一种光纤数据传输网络*** |
-
2023
- 2023-02-20 CN CN202310136270.4A patent/CN115882938B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103647601A (zh) * | 2013-12-13 | 2014-03-19 | 国家电网公司 | 一种光纤监测*** |
| WO2016029570A1 (zh) * | 2014-08-28 | 2016-03-03 | 北京科东电力控制***有限责任公司 | 一种面向电网调度的智能告警分析方法 |
| CN105790833A (zh) * | 2014-12-23 | 2016-07-20 | 中富通股份有限公司 | 一种基于gis技术的光网络动态监控*** |
| CN111736566A (zh) * | 2019-03-25 | 2020-10-02 | 南京智能制造研究院有限公司 | 一种基于机器学习与边缘计算的远程设备健康预测方法 |
| CN110401262A (zh) * | 2019-06-17 | 2019-11-01 | 北京许继电气有限公司 | 基于边缘计算技术的gis设备状态智能监控***及方法 |
| WO2021016978A1 (zh) * | 2019-08-01 | 2021-02-04 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 电信网络告警预测方法及*** |
| CN112815969A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-18 | 西安众恒科技有限公司 | 一种基于边缘计算的物联网光纤分析仪装置 |
| CN113708839A (zh) * | 2021-07-07 | 2021-11-26 | 阿里巴巴新加坡控股有限公司 | 一种光纤数据传输网络*** |
| CN113532621A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-10-22 | 国网浙江省电力有限公司 | 一种基于边缘计算的电力电缆监测分析***及其方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 成先文等: "一种基于集成 SoC 芯片的中低压配电网故障监测***", 供用电 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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