机器人工具如何彻底改变光纤故障检测

光纤通信行业通过提供更高性能、更可靠的电信链路以及不断降低的带宽成本,彻底改变了整个电信行业。由于其高带宽能力和最小的衰减或功率损失,因此光纤的发展是必要的,因为创新技术需要以极高的速度、可靠性和安全性传输数千公里的数据。大多数光网络都建立了保护机制,可以在 50 毫秒内将数据转移到备份光纤通道,从而与光纤分离器进行交互,以满足最高的可靠性标准。

然而,光纤通信的一个主要问题是随着时间的推移而出现的故障。由于其损坏会导致服务中断和大量数据丢失,并可能产生严重的社会后果,因此必须立即定位其缺陷并进行诊断。还可以将由于电缆安装错误及信号滞后导致的连接丢失记录为故障。因此,需要一个有效的监督系统来发现问题、查明问题并最大限度地减少服务中断。

最流行的光纤测试工具之一是 OTDR(光时域反射仪),尽管它不是唯一的工具。在本文中,我们将重点介绍一些用于光纤异常检测的最新机器人技术。

光纤故障检测

高速互联网需要光网络中安全可靠的数据通信。因此,提供稳定可靠网络的关键组成部分是故障识别和定位。

影响光纤的最常见的故障的原因是光纤切割,这种现象是在光纤电缆部署工作中发生的,它会中断传输流量的有源光纤。不过,与金属线缆相比,光纤的一个显著优势是其低衰减性。

当使用光纤传输时,色散也会导致信息流失真。光脉冲进入光纤后分散;这种现象被称为“脉冲色散”。可以在接收器处广播和解析的最大脉冲数根据色散水平确定系统的容量。

图片来源:fibre-optic-equipment.com– 光纤损耗

接下来,让我们来看看用于光纤通信线路故障检测和定位的最新光纤工具。

利用光反射器的基于光纤到 X (FTTx) 网络的OAN

由于所涉及的网络组件的无源性质,光纤通信线路中的故障检测和定位对于光接入网络(OAN)至关重要。任何链路故障都可能导致大量网络数据丢失。然而,设备的可靠性和成本严重限制了故障检测和定位光纤工具的应用。

图片来源:i.imgur.com– 光接入网络

在基于光纤到 x (FTTx) 网络的 OAN 中,使用光反射器是一种低成本的故障定位和检测方法。网络监视器的反射信号用于查找并查明有缺陷的光链路。实验结果证明了该方法能够在20公里外运行时定位和检测网络故障。

使用机器学习监测光纤异常

一种用于正确、及时地识别、诊断和定位光纤网络中的异常(例如光纤切断和光窃听攻击)的数据驱动方法是光纤异常检测的最新工具之一。该技术将基于注意力的双向门控循环单元算法与基于自动编码器的异常检测算法相结合。

一旦自动编码器识别出异常,就会采用基于注意力的双向门控循环单元算法进行故障诊断和定位。自动编码器的F1分数为96.86%,可以识别任何光纤问题或异常。此外,基于注意力的双向门控循环单元算法以平均均方根误差为0.19 m定位缺陷,并以平均98.2%的准确度识别已识别的异常。

图片来源:atlantis-press.com

光纤传感器

工程师和科学家现在可以通过在研究中使用光纤传感器等光纤工具来进行以前难以完成的研究,或者在某些情况下使用传统电气传感器不可能进行的研究。

因此,得益于光纤传感器(FOS),光学传感器现在在各个军事、工业和社会领域更加有用和需求。与传统的电气和电子传感器相比,FOS 因其重量轻、尺寸紧凑、无源、低衰减、抗电磁干扰(EMI)、宽带宽和环境耐用等固有优势而表现出可靠和刚性的传感活动。

图片来源:3c1703fe8d.site.internapcdn.net– 用于检测光纤异常的高速光学传感器

Arduino

在光纤通信中,使用了基于Arduino的智能故障检测系统。该故障检查模块旨在监视光纤接收的电源。为此,传感器单元与 Arduino UNO 结合使用,Arduino UNO 具有 Atmega 328 微控制器。Proteus ISIS 模拟器用于创建和模拟传感器的输出,同时密切关注光纤的接收电源。LDR 和运算放大器构成了仿真中使用的传感器单元。

如果光线路功率发生突然变化,故障消息会显示在与 Arduino 连接的 LCD 上,同时故障发生的日期和时间会发送到网络服务器。

图片来源:i.pinimg.com– 使用 Arduino 进行地下电缆故障检测

触觉感应

由于触觉传感提供了相机或激光雷达等远程传感器无法提供的信息,因此它是操纵机器人的一种有用技术。在非结构化情况下,机器人所操纵物体的内部图像是模糊的,触摸非常重要。

机器人手手指尖上内置的软传感器可传输触觉反馈。该传感器由一根光纤组成,光纤内部插入了光纤布拉格光栅 (FBG) 换能器,该光纤通过柔软的聚合材料连接到坚硬的手上。系统收集信息的能力是通过一系列任务来评估的,这些任务涉及在不同情况下掌握各种项目。

图片来源:eenews.cdnartwhere.eu– 光纤传感器

根据结果,基于机械手传感器输出的分类器可以分别以 99.36 和 100% 的准确度检测操作物品的尺寸和硬度。这些基于传感器的光纤工具的输出还证明了执行动态操纵任务的能力,这需要根据所抓取物体的状况改变手指位置,并在不破损或滑动的情况下抓住精致的物体。

基于机器视觉的光纤预制棒缺陷检测方法

对于缺陷识别,与光纤测试工具相比,大多数生产商采用人眼检查。人工检验速度慢、主观性强,极易出现漏检、误检等问题,严重影响产品质量。

采用基于机器视觉的光纤预制棒探伤方法,利用实验平台对光纤预制棒进行缺陷识别,首先获取光纤预制棒的全角度图像。

在所提出的技术确定图像中光纤预制棒的边界之后,对全角度图像进行预处理。另外,利用全角度图像对缺陷进行跟踪,并保存跟踪数据。最后,跟踪数据确定缺陷的位置、大小和类型。实验证明,该技术可以检测光纤预制棒中的缺陷。

光纤性能监控工具(FPMT)

这些光纤测试工具的目标是在不中断数据流的情况下远程识别和估计光纤问题,从而提高光纤网络的可用性和可靠性。新提出的光纤性能监测技术(FPMT)使用光时域反射计来检测各种光纤故障,例如光纤断裂、端面污染、端面烧毁、连接器和互连中的高插入损耗或光缆之间的不匹配类型。这与传统方法不同。

图片来源:mdpi.com– 光纤性能监控工具

用于检测网络中光纤故障的方法基于分析反射信号的反馈和反射的图案形状。这允许更广泛的距离测试和性能监控。通过与 OSC 板集成,可以在光网络内部实时远程使用它。该方法可以增强系统功率预算,插入损耗可忽略不计,仅为 0.4 dB,并且可以在长达 150 km 的距离内以高达 99.8% 的平均测量精度检测光纤问题。

FPMT 发现了多种光纤故障类型,包括光纤断裂、端面污染、端面烧毁以及连接器和两根独立光纤电缆之间接合处的显着插入损耗。该方法在以下方面表现出更好的性能:降低插入损耗,同时增加系统功率预算,提供更广泛的距离测试和性能监控,测量精度高,偏差值低,检测的光纤故障类型多。

总结

光纤是连接全球数十亿用户的数据传输通道,很容易受到恶意物理攻击,例如光窃听(光纤窃听)和硬故障带来的各种异常情况。此类异常可能会中断网络,导致重大的财务和数据损失,允许对所传输的数据进行不需要的访问,从而危及光网络的保密性,或者逐渐损害网络性能。因此,必须将有效的异常检测、诊断和定位系统与有效的光纤工具付诸实践,以提高光网络的可用性和可靠性。

常见问题解答

1. 什么是光纤衰减?

信号强度降低的电信术语是“衰减”。当远距离发送信号时可能会发生这种情况。分贝 (dB) 可用于根据电压来计算。

图片来源:thorlabs.com– 光纤衰减

光纤的衰减与波长相关,是指光纤两个横截面之间光功率的降低。衰减有多种形式,包括有意的、自动的和环境的。连接和熔接产生的散射、吸收和光损耗是衰减的主要原因。当信号的衰减非常高时,它就会变得不相干。因此,大多数网络都会定期使用中继器来增强信号强度。

2. 光纤中有哪几种色散?

材料色散:也称为颜色色散。这是由折射率与波长的关系得出的。

波长色散:在光纤中,基模的能量失真与波长相关。这主要影响单一模式。随着波长变长,能量模式通过护套传播。

偏振模式色散:这是由于缺乏完美对称的光纤而导致的,从而导致每种偏振模式的速度不同。

3. 光纤系统失败的最典型原因是什么?

以下是一些最典型的光纤电缆问题和一些潜在的解决方案:

由于物理应变或过度弯曲而导致纤维断裂;发射功率不足;电缆跨度过长导致信号损失过大;由于连接器被污染而造成过多的信号损失;由于接头或连接器过多而导致信号损失过大;光纤与配线架或熔接盘的连接不当;由于接头或连接器故障而导致的过多信号丢失就是信号丢失的一个例子。

通常,电缆损坏是导致连接完全失效的原因。但是,连接时断时续的原因有很多:

电缆中的接头过多或质量较差可能会导致其衰减过多。连接器可能会被灰尘、指纹、刮痕和湿气等物质污染。配线柜内连接不良;发射机信号弱。

4. 什么是OTDR?

光时域反射仪 (OTDR) 是一种广泛使用的工具,用于识别光纤网络中的缺陷。它用于光纤网络的建设、认证、维护和故障排除,并检查光缆的完整性。OTDR 可以显示电缆映射、评估端接质量并定位影响网络性能的缺陷。它能够识别整个通道长度上可能影响长期可靠性的问题。

线段长度、连接和熔接的位置和插入损耗,以及电缆安装期间或之后可能发生的其他事件(例如严重弯曲)都是 OTDR 可以识别的特征。较新的技术还对链路中每个连接器的反射率有限制,只能使用 100BASE-DR 进行验证。

资料来源:STL


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2023-06-26
机器人工具如何彻底改变光纤故障检测
光纤通信的一个主要问题是随着时间的推移而出现的故障。由于其损坏会导致服务中断和大量数据丢失,并可能产生严重的社会后果,因此必须立即定位其缺陷并进行诊断。

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