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申请/专利权人：苏州爱雄斯通信技术有限公司

摘要：本申请提供一种基于大数据分析的光通信装置性能监控方法及系统，涉及光通信设备管理领域，该方法包括：获取光通信装置的实时运行数据；基于特征提取模型提取实时运行数据所对应的设备运行特征；基于异常模式分析模型提取设备运行特征所对应的异常行为模式特征；将实时运行数据、设备运行特征和异常行为模式特征输入至故障识别模型，以由故障识别模型输出相应的目标故障类型；在未检测到第一异常行为模式或第二异常行为模式的情况下，根据实时运行数据输出光通信装置的设备性能指标。由此，综合利用大数据分析和机器学习模型技术，识别潜在的设备故障，显著提升了光通信装置的运行稳定性和维护管理效率。

主权项：1.一种基于大数据分析的光通信装置性能监控方法，包括：获取光通信装置的实时运行数据；所述实时运行数据包含多种运行参数类型：设备内部温度、环境温湿度、实时电流、实时电压和光功率；基于特征提取模型提取所述实时运行数据所对应的设备运行特征；所述特征提取模型包含主成分分析模块、线性判别分析模块和自编码器，所述主成分分析模块用于对所述实时运行数据进行降维处理，然后通过所述线性判别分析模块进行判别特征提取，之后通过自编码器进行非线性特征学习，从而得到相应的设备运行特征数据；基于异常模式分析模型提取所述设备运行特征所对应的异常行为模式特征，具体包括：所述异常模式分析模型包含关联规则挖掘模块和聚类分析模块；所述关联规则挖掘模块用于对所述设备运行特征数据进行关联规则挖掘，以识别是否存在第一异常行为模式；所述聚类分析模块用于对所述设备运行特征数据进行聚类分析，以识别是否存在第二异常行为模式，在检测到存在第一异常行为模式和或所述第二异常行为模式的情况下，根据所述关联规则挖掘所得到的第一异常行为特征和所述聚类分析所得到的第二异常行为特征确定异常行为模式特征；将所述实时运行数据、所述设备运行特征和所述异常行为模式特征输入至故障识别模型，以由所述故障识别模型输出相应的目标故障类型；所述目标故障类型包含以下中的任意一者：激光器老化故障、激光器温度漂移故障、激光器驱动电路故障、光接收机灵敏度故障和光放大器增益异常；在未检测到所述第一异常行为模式或所述第二异常行为模式的情况下，根据所述实时运行数据输出所述光通信装置的设备性能指标；所述设备性能指标包含设备运行稳定性、设备能效比、信号质量比和功率转换效率。

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