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龙图腾网获悉北京长飞优创通信技术有限公司申请的专利一种基于大数据的光纤通信设备监测方法、系统和介质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：CN120223176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510553204.6，技术领域涉及：H04B10/077；该发明授权一种基于大数据的光纤通信设备监测方法、系统和介质是由韩子政;吴振斌设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的光纤通信设备监测方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于大数据的光纤通信设备监测方法、系统和介质，属于光纤通信和大数据技术领域。方法包括：通过多源传感器网络同步采集光纤设备的运行参数与环境参数，经时空对齐和噪声抑制生成标准参数信息矩阵；进一步通过时频域联合分析提取光信号稳定性指数、振动能量异常度等特征，构建设备健康状态矩阵；基于注意力机制的双向LSTM模型预测劣化进程，并结合动态阈值分级告警机制输出可视化诊断结果。本方案解决了传统监测方法误报率高、预测能力不足的问题，实现误报率降低，提高故障预测准确率。

本发明授权一种基于大数据的光纤通信设备监测方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的光纤通信设备监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过多源传感器网络同步采集预设时间窗口内的光纤设备运行参数集和环境参数集； 所述光纤设备运行参数集包括光信号强度、波长偏移量、误码率和偏振模色散； 所述环境参数集包括设备表面温度梯度、环境相对湿度和三维振动加速度； 根据所述光纤设备运行参数集和环境参数集通过时空对齐和噪声抑制处理，生成光纤设备标准参数信息矩阵； 根据所述光纤设备标准参数信息矩阵提取时频域特征数据，包括光信号时域、光信号频域、振动特征和环境补偿参数； 根据所述光信号时域、光信号频域、振动特征和环境补偿参数构建光纤设备健康状态矩阵； 基于预设深度学习模型预测设备劣化进程； 所述预设深度学习模型为基于注意力机制的双向LSTM预测模型，包括输入层、双向LSTM层、时间注意力层和输出层； 通过可视化界面输出诊断结果，包括故障概率热力地图、AR增强现实视图和维护建议生成规则； 还包括： 根据所述光纤设备健康状态矩阵提取光信号稳定性指数输入预设光纤设备健康列表进行查询，得到健康状态偏离值； 根据所述健康状态偏离值与预设健康状态偏离阈值进行对比，得到多个偏离值偏差率； 根据所述偏离值偏差率与预设偏差率阈值进行对比； 若偏离值偏差率大于等于预设偏差率阈值，则发送不健康状态信息； 若偏离值偏差率小于预设偏差率阈值，则发送健康状态信息； 还包括： 获取光纤设备的历史健康状态矩阵； 基于孤立森林算法对所述历史健康状态矩阵进行无监督训练，生成设备正常状态基准模型； 根据环境温度梯度动态调整异常判定阈值对实时采集数据进行多级异常判定，包括初级告警、中级告警和紧急告警。

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