【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，更具体地说，本专利技术涉及基于深度学习的异常信号处理系统。
技术介绍
1、当前光纤电缆材料种类繁多，其中碳纤维导线具有提高传输容量、降低弧垂、降低损耗、增强抗风性能等诸多优点，被业界誉为“超导导线”，已被广泛用于线路增容改造、复杂地形大跨越等项目，并逐步向基础建设领域拓展。这种导线的芯部为浸炭树脂，它的延伸率比较小，而且不能进行大角度的弯曲，但是在使用过程中，不可避免地会发生弯曲变形，从而使碳纤维导线还没有投入使用，就已经被损坏了，损坏的导线投入使用时易存在将振动或微观裂缝等隐蔽的缺陷，由于导线所存在的隐蔽光纤缺陷难以探查，从而影响材料的强度和稳定性，易导致信号传输出现异常，为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供基于深度学习的异常信号处理系统，分别获取第一特性数据以及第二特性数据，基于深度学习对第一特性数据以及第二特性数据进行分析，通过分析结果识别光缆异常信号，针对存在光缆异常信号的光缆生成故障告警信号，...
【技术保护点】
1.基于深度学习的异常信号处理系统，包括光缆监测设备以及信号分析子系统，其特征在于，光缆监测设备包括电源模块、通信控制模块、光缆振动监测模块以及若干光时域反射计；信号分析子系统包括异常识别模块、故障告警模块；光缆振动监测模块用于监测光缆振动的第一特性数据；光时域反射计用于测量光信号在光缆中的第二特性数据，并定位光纤中的故障点；异常识别模块用于获取第一特性数据以及第二特性数据，基于深度学习对第一特性数据以及第二特性数据进行分析，通过分析结果识别光缆异常信号，其中，将识别周期内的第二特性数据中的波长范围数据、事件盲区距离、衰减盲区距离、振动监测最大距离、脉冲宽度导入至第二...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的异常信号处理系统，包括光缆监测设备以及信号分析子系统，其特征在于，光缆监测设备包括电源模块、通信控制模块、光缆振动监测模块以及若干光时域反射计；信号分析子系统包括异常识别模块、故障告警模块；光缆振动监测模块用于监测光缆振动的第一特性数据；光时域反射计用于测量光信号在光缆中的第二特性数据，并定位光纤中的故障点；异常识别模块用于获取第一特性数据以及第二特性数据，基于深度学习对第一特性数据以及第二特性数据进行分析，通过分析结果识别光缆异常信号，其中，将识别周期内的第二特性数据中的波长范围数据、事件盲区距离、衰减盲区距离、振动监测最大距离、脉冲宽度导入至第二异常识别模型中，进行光缆的第二信号异常值的计算，第二异常识别模型的公式为：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的异常信号处理系统，其特征在于，异常识别模块包括振动异常识别子模块、信号异常识别子模块、信号分析子模块、信号判别子模块以及异常信号输出子模块；
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的异常信号处理系统，其特征在于，第一特性数据包括光缆的振动幅度范围数据以及振动频率范围数据；第二特性数据包括波长范围数据、光强范围数据、事件盲区距离、衰减盲区距离、振动监测最大距离、脉冲宽度。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的异常信号处理系统，其特征在于，振动异常识别子模块用于获取识别周期内的第一特性数据中...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏传玉，姜福强，葛宏伟，肖金明，刘奇琩，
申请(专利权)人：烟台易尚电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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