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龙图腾网获悉广东科贸职业学院申请的专利基于大数据与光纤传感器的通信设备故障预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120389938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510887751.8，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权基于大数据与光纤传感器的通信设备故障预测方法及系统是由汪海涛;卢勇;李光;王浩设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据与光纤传感器的通信设备故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大数据与光纤传感器的通信设备故障预测方法及系统。其中，该方法包括：根据多源异构数据矩阵，结合分布式光纤传感器的光衰特征值及信号传输方向标识生成动态物理拓扑模型；基于动态物理拓扑模型的空间约束条件，从光信号数据中分离出与通信设备的温度异常数据和振动异常数据中至少一种异常数据相关联的异常波动分量，以生成跨模态异常关联特征集；通过协同约束规则，利用对跨模态异常关联特征集进行分析，生成通信设备故障预测结果，用于提前预警。本申请提供的技术方案基于分布式光纤传感数据构建多源异构矩阵与动态拓扑模型，通过跨模态异常关联特征分析，对通信设备的故障位置及类型进行提前精准预警。

本发明授权基于大数据与光纤传感器的通信设备故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据与光纤传感器的通信设备故障预测方法，其特征在于，包括： 将分布式光纤传感器采集到的通信设备的温度数据、振动数据及光信号数据，按照时间序列和空间位置整合为多源异构数据矩阵； 根据所述多源异构数据矩阵，结合分布式光纤传感器的光衰特征值及信号传输方向标识生成动态物理拓扑模型； 基于所述动态物理拓扑模型的空间约束条件，从所述光信号数据中分离出与所述通信设备的温度异常数据和振动异常数据中至少一种异常数据相关联的异常波动分量，以生成跨模态异常关联特征集； 通过协同约束规则，利用对跨模态异常关联特征集进行分析，生成通信设备故障预测结果，协同约束规则利用支持向量机与极限学习机联合生成，所述通信设备故障预测结果包括通信设备中潜在的故障位置及故障类型，用于提前预警； 所述通过协同约束规则，利用对跨模态异常关联特征集进行分析，生成通信设备故障预测结果，包括： 基于所述跨模态异常关联特征集，提取每个跨模态异常关联特征的空间标识符及对应的时频域特征向量； 基于所述时频域特征向量，利用第一特征选择器执行特征压缩操作，生成降维特征向量，利用第二特征选择器执行空间映射操作，生成投影特征向量； 对所述降维特征向量与所述投影特征向量执行特征融合操作，生成融合决策向量； 基于所述空间标识符检索所述动态物理拓扑模型中对应的通信设备或连接段的物理属性，结合所述融合决策向量，生成故障类型标签； 以所述空间标识符为故障位置索引、故障类型标签为要素，生成通信设备故障预测结果。

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