【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光学测量装置，尤其涉及高精准分布式光纤传感在线监测装置。
技术介绍
1、光学测量装置
专注于使用光学原理来进行精确的测量，涵盖了从基本的光学测量仪器到高端的激光和光纤传感技术的广泛应用。光学测量装置利用光的传播、折射、反射和干涉等性质来测量各种物理量，如长度、温度、压力和振动等。在现代科技中，光学测量技术因其高精度、非侵入性和灵活性而变得越来越重要，广泛应用于工业自动化、结构健康监测、环境监测、生物医学和科学研究等领域。
2、高精准分布式光纤传感在线监测装置是一种利用光纤传感技术进行实时监测的先进设备。该装置的主要目的是提供连续、精确的监测数据，用于检测和分析各种环境和结构条件。这类装置通常用于监测建筑和基础设施的健康状况、环境参数变化，以及其他关键工业过程。通过测量光纤中光的特性变化(如强度、相位、偏振等)，这种装置能够检测温度、应力、压力等物理量的微小变化。光纤传感器具有独特的优势，如高灵敏度、抗电磁干扰能力强、可以布设于难以触及的区域等。数据通过光纤网络实时传输，再通过专门的分析软件进行处理和解析，从而提供实时的监测和评估。这种技术的应用不仅提高了监测的准确性和效率，也极大地扩展了监测范围和应用的灵活性。
3、传统的光纤传感监测系统存在多个不足之处。系统通常缺乏高效的实时数据捕获和初步过滤功能，导致数据采集的精度和效率不足。在数据处理方面，传统系统往往缺乏先进的特征提取和模式识别技术，限制了数据分析的深度和准确性。数据分类通常不够精准，影响了后续的分析和应用。在趋势分析和异常检测
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的高精准分布式光纤传感在线监测装置。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：高精准分布式光纤传感在线监测装置包括数据采集模块、特征提取模块、模式分类模块、趋势分析模块、异常检测模块、数据压缩与传输模块、实时监测模块、可视化展示模块；
3、所述数据采集模块基于多点光纤传感技术，采用动态采集算法，进行实时数据捕获，并进行初步过滤，生成原始传感数据；
4、所述特征提取模块基于原始传感数据，采用自动编码器技术，进行特征抽取和模式识别，生成特征数据集；
5、所述模式分类模块基于特征数据集，采用卷积神经网络和循环神经网络，进行深度学习分析，生成分类结果；
6、所述趋势分析模块基于分类结果，采用长短期记忆网络，进行时间序列分析，生成趋势分析报告；
7、所述异常检测模块基于趋势分析报告，采用孤立森林算法，识别数据异常，生成异常报告；
8、所述数据压缩与传输模块基于异常报告和原始传感数据，采用波形编码技术，优化数据存储和传输，生成压缩数据包；
9、所述实时监测模块基于压缩数据包，采用复杂事件处理技术，实时分析数据流，生成实时监控数据；
10、所述可视化展示模块基于实时监控数据，采用交互式数据可视化技术，展现数据报告和图表，生成可视化报告。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述原始传感数据包括温度、振动、压力和环境变化指标，所述特征数据集包括关键频率、振幅变化、波形特性，所述分类结果包括正常运行模式、预警模式、潜在故障模式，所述趋势分析报告包括趋势曲线、预测结果、潜在风险评估，所述异常报告包括异常数据点、异常模式分析、故障预警信息，所述压缩数据包包括压缩后的传感数据、异常信息摘要、传输效率指标，所述实时监控数据包括实时事件警报、数据流动态分析、即时反馈信息，所述可视化报告包括动态图表、趋势图、用户交互界面。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述数据采集模块包括传感器子模块、采集调整子模块、数据初处理子模块；
13、所述传感器子模块基于多点光纤传感技术，采用动态信号处理方法，进行环境监测，并生成实时监测数据；
14、所述采集调整子模块基于实时监测数据，采用数据清洗与优化策略，提升数据质量，并生成优化采集数据；
15、所述数据初处理子模块基于优化采集数据，采用初级数据分析技术，进行数据整理，并生成原始传感数据；
16、所述动态信号处理方法包括频谱分析、信号去噪处理，所述数据清洗与优化策略包括异常值剔除、数据平滑处理，所述初级数据分析技术具体为数据格式化、基本统计分析。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述特征提取模块包括卷积处理子模块、特征编码子模块、第一模式识别子模块；
18、所述卷积处理子模块基于原始传感数据，采用深度学习卷积操作，进行特征提取，并生成卷积特征数据；
19、所述特征编码子模块基于卷积特征数据，采用自动编码器技术，进行数据编码，并生成编码特征数据集；
20、所述第一模式识别子模块基于编码特征数据集，采用模式识别分析方法，进行数据分类，并生成特征数据集；
21、所述深度学习卷积操作包括特征图生成、激活函数应用，所述自动编码器技术具体为编码层和解码层的构建、损失函数最小化，所述模式识别分析方法包括监督学习分类算法、非监督学习聚类算法。
22、作为本专利技术的进一步方案，所述模式分类模块包括深度学习子模块、分类算法子模块、标注处理子模块；
23、所述深度学习子模块基于特征数据集，采用卷积神经网络与循环神经网络，进行特征分析，生成深度学习分析结果；
24、所述分类算法子模块基于深度学习分析结果，采用多类别分类技术，进行数据分组，生成分类数据集；
25、所述标注处理子模块基于分类数据集，采用半自动标注策略，进行数据标注，生成分类结果；
26、所述卷积神经网络包括特征映射和激活函数的应用，所述循环神经网络具体为时间序列数据的处理和循环单元的应用，所述多类别分类技术包括概率分布模型和决策边界的确定，所述半自动标注策略具体为人工辅助的自动化标注流程和反馈机制的应用。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述趋势分析模块包括时间序列分析子模块、预测模型子模块、数据统计子模块；
28、所述时间序列分析子模块基于分类结果，采用长短期记忆网络，进行时间依赖性分析，生成时间序列分析数据；
29、所述预测模型子模块基于时间序列分析数据，采用趋势预测算法，进行未来数据预测，生成预测结果；
30、所述数据统计子模块基于预测结果，采用综合数据分析技术，进行分析处理，生成趋势分析报告；
31、所述长短期记忆网络包括序列依赖关系建模和遗忘门、输入门、输出门，所述趋势预测算法包括线性回归分析和季节性调整方法，所述综合数据分析技术包括多维数据聚合和数据可视化方法。
32、作为本专利技术的进一步方案，所述异常检测模块包括第二模式识别子模块、异常分析子模块、报警生成子模块；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述装置包括数据采集模块、特征提取模块、模式分类模块、趋势分析模块、异常检测模块、数据压缩与传输模块、实时监测模块、可视化展示模块；
2.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述原始传感数据包括温度、振动、压力和环境变化指标，所述特征数据集包括关键频率、振幅变化、波形特性，所述分类结果包括正常运行模式、预警模式、潜在故障模式，所述趋势分析报告包括趋势曲线、预测结果、潜在风险评估，所述异常报告包括异常数据点、异常模式分析、故障预警信息，所述压缩数据包包括压缩后的传感数据、异常信息摘要、传输效率指标，所述实时监控数据包括实时事件警报、数据流动态分析、即时反馈信息，所述可视化报告包括动态图表、趋势图、用户交互界面。
3.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述数据采集模块包括传感器子模块、采集调整子模块、数据初处理子模块；
4.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述特征提取模块包括卷积处理子模块、特征编码子模块
5.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述模式分类模块包括深度学习子模块、分类算法子模块、标注处理子模块；
6.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述趋势分析模块包括时间序列分析子模块、预测模型子模块、数据统计子模块；
7.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述异常检测模块包括第二模式识别子模块、异常分析子模块、报警生成子模块；
8.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述数据压缩与传输模块包括数据压缩子模块、传输优化子模块、安全加密子模块；
9.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述实时监测模块包括事件识别子模块、数据流处理子模块、监控反馈子模块；
10.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述可视化展示模块包括图表生成子模块、交互设计子模块、用户界面子模块；
...【技术特征摘要】
1.高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述装置包括数据采集模块、特征提取模块、模式分类模块、趋势分析模块、异常检测模块、数据压缩与传输模块、实时监测模块、可视化展示模块；
2.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述原始传感数据包括温度、振动、压力和环境变化指标，所述特征数据集包括关键频率、振幅变化、波形特性，所述分类结果包括正常运行模式、预警模式、潜在故障模式，所述趋势分析报告包括趋势曲线、预测结果、潜在风险评估，所述异常报告包括异常数据点、异常模式分析、故障预警信息，所述压缩数据包包括压缩后的传感数据、异常信息摘要、传输效率指标，所述实时监控数据包括实时事件警报、数据流动态分析、即时反馈信息，所述可视化报告包括动态图表、趋势图、用户交互界面。
3.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述数据采集模块包括传感器子模块、采集调整子模块、数据初处理子模块；
4.根据权利要求1所述的高精准分布式光纤传感在线监测装置，其特征在于：所述特征提取模块包括卷积处理子...
【专利技术属性】
技术研发人员：张彬彬，鲍志伟，郭丽霞，王凯，王刚，高瑞东，赵亮，任甜，闫长祺，左瑜，赵炯，李浩，杨晨曦，乔左江，牛淑锏，赵勇，王章军，韩炜，郑勇，药炜，李冉，任健萍，葛令源，朱晨力，武鑫，于倩，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司太原供电公司，
类型：发明
国别省市：
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