Research on Self-Diagnosis and Self-Healing Technologies for Intelligent Fiber Optic Sensing Networks

背景

  • 传统单个光线传感器
    • 优：精度高，稳定。
    • 缺：体系不能太大，环境不能太复杂。
  • 传感器网络
    • 优：信息传输和处理能力，适应大尺度协同监测和复杂环境。
    • 缺：在不稳定条件下或极端环境下数据丢失。
    • 改：传感器网络需要自我诊断和恢复能力。
    • 方向：
      • 设计网络拓扑结构。
      • 研究自我诊断和恢复。
      • 信号解调。
  • 三层环光纤传感器
    • 优：重构恢复路径。
    • 缺：无故障诊断描述、无恢复控制过程描述，应用受限，系统优化受限。
  • 被动式布拉格光栅光纤传感器网络
    • 缺：无故障诊断描述、无恢复控制过程描述，应用受限，系统优化受限。
  • 智慧控制系统
    • 优：有恢复控制功能。
  • 故障解析和系统监测方法
  • 对光纤布拉格光栅施加张力并用基于门循环单元的神经网络分析的方法
    • 优：对重叠光谱实现解调，增强多路复用能力，提升光纤传感器网络综合性能。
  • 光时间域反射测量（OTDR:optical time domain reflectometer）技术可以网络诊断
    • 优：精度高
    • 缺：1、贵，2、操作复杂，3、严格的环境必要条件不适合大规模部署，4、只提供故障定位可供检测排查无法自我恢复。

现有研究不足

  • 在孤立地研究解决各个问题。
  • 没有整合故障检测、诊断和恢复到一起。
  • 只关注理论模型和专门的网络拓扑。当前的光纤网络限制条件有：成本、光损失和大系统的复杂性。
  • 研究网络恢复机制时固定了拓扑结构，不适合动态变化的网络。
  • 如何动态分配监测资源实现故障检测和恢复过程的衔接。
  • 动态调整恢复网络路径后会影响（增加光损失，光开关频繁动作）正常检测的传感器。不利于网络稳定和可靠所以无法大规模推广。

改进后的优点

  • 传感器网络快速恢复和连续稳定运行，在实地应用时更可靠也适合大规模部署。

  • 集成软件与硬件以及故障检测和恢复的无缝衔接和调和。