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题名基于大数据分析的光通信系统关键设备状态识别
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作者
周鹤
黄建军
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机构
南昌理工学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第12期167-172,共6页
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基金
江西省教育厅科学技术项目(No.GJJ212125)。
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文摘
为有效分析光通信系统关键设备状态,保障光通信系统安全稳定运行,提出基于大数据分析的光通信系统关键设备状态识别方法。利用无线传感技术采集光通信系统关键设备状态信号,经小波阈值方法去噪后,利用数DL-GA算法检测异常数据信号,将异常数据信号上传至设备状态识别与管理中心,由设备状态诊断模块、设备寿命预测模块、设备识别管理模块,完成对设备状态、寿命的诊断、预测以及可视化管理。实验结果表明:该方法可有效识别光通信系统关键设备状态,信号识别准确性高于99%,识别时间低于187 ms,提高了数据去噪以及异常数据信号检测的效果。
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关键词
大数据分析
光通信系统
关键设备状态
状态识别
小波去噪
异常检测
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Keywords
big data analysis
optical communication system
key equipment status
status recognition
wavelet denoising
anomaly detection
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分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
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