本发明专利技术公开了一种远程无线单元的维护辅助系统及方法，该系统包括：机器视觉监控模块用于捕捉RRU的三维图像和热成像图，实时监控RRU的物理状态和热分布；环境监测模块用于实时监测RRU周围的环境数据；状态数据分析模块用于通过数据收集单元收集RRU的运行状态数据，以分析RRU的工作状况；故障预警数据分析模块用于采用训练好的深度神经网络接收来自机器视觉监控模块、环境监测模块和状态数据分析模块的数据，得到RRU的健康状况和潜在故障风险；远程维护和支持模块用于提供远程通信接口和用户界面，允许技术人员远程访问数据。本发明专利技术能够实时监控RRU，并对RRU的故障进行预测，显著提升了RRU的维护响应速度和准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线通信，特别是一种远程无线单元的维护辅助系统及方法。
技术介绍
1、随着无线通信技术的快速进步，远程无线单元(rru)在无线网络中扮演着至关重要的角色。rru的可靠性直接影响到整个无线通信网络的稳定性和效能。然而，由于rru常常部署于偏远或难以接触的地区，其维护和监控面临着显著的挑战。传统的维护方法，如定期的现场检查和手动故障排查，不仅效率低下，而且在快速响应故障方面存在限制，这可能导致长时间的设备停机和高昂的维护成本。
2、近年来，随着机器学习和深度神经网络技术的发展，结合机器视觉和深度神经网络为rru维护提供了新的可能性。通过分析学习历史热成像图像、周边环境数据(如温度、湿度)及设备状态数据(如功率消耗、信号强度)，可以更准确地预测设备潜在故障和性能下降原因。这种技术进步不仅能够显著减少故障导致的停机时间，也能降低整体的维护成本，同时提升维护工作的效率和准确性。
3、因此，开发一种集成机器视觉和深度神经网络的rru维护辅助系统显得尤为迫切，它不仅能够提高故障诊断的准确性，还能通过预测性维护来优化运维流程，为无线通信网络的可持续发展提供强有力的技术支持。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术提供了一种远程无线单元的维护辅助系统及方法，该系统通过集成高分辨率3d摄像头、红外热成像摄像头、环境传感器及深度神经网络，实现了对远程无线单元(rru)的高效和准确维护。
2、本专利技术公开了一种远程无线单元的维护辅助系统，其包括：
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p>3、机器视觉监控模块，其配备高分辨率3d摄像头和红外热成像摄像头，用于捕捉rru的三维图像和热成像图，实时监控rru的物理状态和热分布；4、环境监测模块，用于实时监测rru周围的环境数据；环境数据包括温度、湿度和风速；
5、状态数据分析模块，用于通过数据收集单元收集rru的运行状态数据，以分析rru的工作状况；运行状态数据包括功率消耗、信号质量、驻波比、温度传感器数据、告警数据、运行日志；
6、故障预警数据分析模块，用于采用训练好的深度神经网络接收来自机器视觉监控模块、环境监测模块和状态数据分析模块的数据，得到rru的健康状况和潜在故障风险；
7、远程维护和支持模块，用于提供远程通信接口和用户界面，允许技术人员远程访问数据，指导现场维护工作，或进行远程配置调整。
8、进一步地，在所述故障预警数据分析模块中，深度神经网络的训练过程包括：
9、收集训练数据，即rru历史维护数据，rru历史维护数据包括rru正常维护数据和rru故障数据，并通过故障原因-故障数据类型概率对故障数据进行空间分解，得到rru故障对应的三维坐标向量；其中，rru历史维护数据的类型分为图像数据，周边环境数据及设备状态数据，图像数据包括三维图像和热成像图；周边环境数据包括温度和湿度；设备状态数据包括功率消耗和信号强度；
10、整理rru历史维护数据，进行训练数据因素分析并形成训练样本，样本格式为：每一条数据根据数据类型按输入-输出对模式组织，输入为该数据类型下rru运行的参数，输出为该数据类型下各个故障发生的概率；
11、将整理后的rru历史维护数据作为训练样本，设计深度神经网络结构；
12、根据设计的深度神经网络进行数据预处理，帮助深度神经网络更加高效和准确收敛，将图像数据进行数据增强，将环境数据及设备状态数据进行归一化、白化、独热编码，将输入数据处理成能够使用深度神经网络的数据；
13、对深度神经网络进行权重初始化；
14、网络训练，采用收集的训练数据和整理后的样本集对深度神经网络进行训练，并用故障数据样本正交检测深度神经网络的训练精度；
15、故障分析，将机器视觉模块、环境检测模块和状态数据分析模块收集到的数据输入深度神经网络进行故障分析。
16、进一步地，所述深度神经网络的结构包括机器视觉子网、环境数据子网、rru状态数据子网、融合层和输出层；
17、机器视觉子网包括依次连接的输入层、卷积层、池化层和扁平化层；扁平化层即压平层；
18、输入层用于接收rru的三维图像和热成像数据，捕捉rru的物理状态和温度分布；卷积层用于通过多层卷积处理来提取图像中的特征信息，特征信息包括外部接口特征，过热区域和结构特征；池化层用于对卷积层的输出进行池化操作，减少特征维度；扁平化层用于将池化后的特征转换为一维数据，以便与其他数据进行融合。
19、进一步地，所述环境数据子网包括依次连接的输入层和全连接层；
20、输入层用于接收rru周围的环境数据；全连接层用于对环境数据进行深度分析，提取与rru性能相关的特征，相关的特征包括温度、干扰、电源、现场空气对硬件的影响因素；需要时可结合rru的老化试验结果；
21、所述rru状态数据子网包括依次连接的输入层和全连接层；
22、输入层用于接收rru的运行状态数据；全连接层用于分析rru的工作状况，提取关键运行指标，关键运行指标包括不同点位的功率、前串口数据、运行日志和内部告警数据；
23、所述融合层用于结合机器视觉子网、环境数据子网和rru状态数据子网的输出，进行数据融合和综合分析；
24、输出层用于基于融合层的分析结果，生成最终的故障预测和维护建议。
25、进一步地，所述融合层用于结合机器视觉子网、环境数据子网和rru状态数据子网的输出，进行数据融合和综合分析，包括：
26、机器视觉监控模块的数据经过预处理，以优化图像质量，提高后续分析的准确性，预处理包括统一尺寸和色差；卷积层用于通过多层卷积处理来提取预处理后的图像中的特征信息，特征信息包括外部接口特征，过热区域和结构特征；池化层用于对卷积层的输出进行池化操作，减少特征维度；扁平化层用于将池化后的特征转换为一维数据，并输出视觉子网故障概率坐标x；
27、环境监测模块和状态数据分析模块的数据进行格式化处理，以适应深度神经网络的输入要求，全连接层对预处理后的数据进行神经网络的分析，提取出与rru性能相关的特征，相关的特征包括温度、干扰、电源、现场空气对硬件的影响因素，并输出环境与状态子网的概率坐标y，z；
28、融合层将来自不同来源的数据特征进行整合，形成一个多维数据集，将其中各个子网的概率坐标(x，y，z)与故障模式正交表进行三维空间向量计算，计算出概率坐标(x，y，z)与各个故障模式的向量距离，距离的平均值及方差最小的，作为识别出的潜在故障模式和风险点。
29、进一步地，系统根据故障预警数据分析模块的输出，结合历史故障数据，自动生成具体的故障预警信息和详细的分析报告；远程维护及支持模块将具体的故障预警信息和建议的维护措施及时传递给维护团队，故障预警信息包括故障的具体位置和性质。
30、进一步地，维护团队通过远程维护和支持模块访问系统，获取故障预警和相关数据；基于系统提供的本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，在所述故障预警数据分析模块中，深度神经网络的训练过程包括：
3.根据权利要求1所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，所述深度神经网络的结构包括机器视觉子网、环境数据子网、RRU状态数据子网、融合层和输出层；
4.根据权利要求3所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，所述环境数据子网包括依次连接的输入层和全连接层；
5.根据权利要求3所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，所述融合层用于结合机器视觉子网、环境数据子网和RRU状态数据子网的输出，进行数据融合和综合分析，包括：
6.根据权利要求1所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，系统根据故障预警数据分析模块的输出，结合历史故障数据，自动生成具体的故障预警信息和详细的分析报告；远程维护及支持模块将具体的故障预警信息和建议的维护措施及时传递给维护团队，故障预警信息包括故障的具体位置和性质。
7.根据权利要求6所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，维护团队通过远程维护和支持模块访问系统，获取故障预警和相关数据；基于系统提供的信息，远程团队可进行故障诊断，指导现场维护工作或进行远程配置调整。
8.一种远程无线单元的维护辅助方法，适用于权利要求1-7任一项所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，在所述故障预警数据分析模块中，深度神经网络的训练过程包括：
3.根据权利要求1所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，所述深度神经网络的结构包括机器视觉子网、环境数据子网、rru状态数据子网、融合层和输出层；
4.根据权利要求3所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，所述环境数据子网包括依次连接的输入层和全连接层；
5.根据权利要求3所述的远程无线单元的维护辅助系统，其特征在于，所述融合层用于结合机器视觉子网、环境数据子网和rru状态数据子网的输出，进行数据融合和综合...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，黄永春，
申请(专利权)人：四川恒湾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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