针对智能光纤传感网络的自我诊断和自我治疗技术的研究
Ruiqi Zhang1,2, Liang Fan1,2, Dongzhu Lu1,2
1State Key Laboratory of Advanced Marine Materials, Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 28, 2025
概括
本研究介绍了光纤传感网络的智能自我诊断和自我治疗方法,提高了复杂环境中的可靠性. 这种新的方法通过快速故障恢复和减少设备依赖来提高网络稳定性和效率.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 计算机科学 计算机科学
- 网络工程 网络工程
背景情况:
- 光纤传感网络在复杂的环境中面临可靠性挑战.
- 传统的自我诊断方法通常依赖于昂贵的设备,如光学时域反射仪.
- 现有系统可能缺乏有效的故障检测和快速数据恢复机制.
研究的目的:
- 为光纤传感网络开发智能自我诊断和自我治疗方法.
- 在苛刻的条件下提高这些网络的可靠性和稳定性.
- 减少对昂贵的诊断设备的依赖,提高运营效率.
主要方法:
- 整合冗余光纤路径和智能故障检测机制.
- 基于数据结构分析的自我诊断算法的开发.
- 对光学开关的新型,外部供电的光开关驱动装置的实施.
- 构建和测试冗余环,双环和网格网络拓.
主要成果:
- 实现了0.1257秒的平均自我诊断时间.
- 显示平均自我愈合时间为0.5364秒.
- 通过实验测试验证了拟议的自我愈合方法的效率和实用性.
- 提出了一个使用传感器感知和覆盖范围统一性的稳定性评估模型.
结论:
- 提出的智能自我诊断和自我治疗方法显著提高光纤传感网络的可靠性.
- 基于数据结构分析的算法为传统方法提供了经济高效的替代方案.
- 开发的硬件和评估模型提高了系统的适应性,并为网络优化和故障恢复策略提供了基础.
