李 建，傅 政

（國(guó)網(wǎng)江西省電力有限公司南昌供電分公司，江西 南昌 330069）

0 引 言

現(xiàn)階段，通信電源監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)融合了計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)等網(wǎng)絡(luò)智能方法，是一種綜合性的智能監(jiān)控技術(shù)[1-3]。通過(guò)對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)電源信息的采集與分析，實(shí)時(shí)采取應(yīng)對(duì)的措施，以此來(lái)保證通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。以往的通信電源監(jiān)控方法需要通過(guò)線路的接通才能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程的控制，具有極大的不便利性與復(fù)雜性[4]。并且在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中增加了通信電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集的時(shí)間，降低了采集的準(zhǔn)確率，影響后期對(duì)電子通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。

為了解決這一問(wèn)題，本文應(yīng)用人工智能技術(shù)研究設(shè)計(jì)了一種電子通信電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集方法，為監(jiān)控系統(tǒng)提供有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提高電子通信行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。

1 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集模塊

在通信電源監(jiān)控系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的采集處理模塊主要通過(guò)對(duì)電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集與分析，進(jìn)而識(shí)別通信的運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)出相應(yīng)的信號(hào)提示，是系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的核心部分。數(shù)據(jù)采集模塊的抗干擾能力與準(zhǔn)確性是模塊設(shè)計(jì)的基本原則，根據(jù)通信電源監(jiān)控運(yùn)行結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集模塊的設(shè)計(jì)。監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 通信電源監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)構(gòu)示意圖

根據(jù)圖1所示的監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)構(gòu)，分析其運(yùn)行特征，結(jié)合數(shù)據(jù)采集的設(shè)計(jì)原則，采用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集模塊的設(shè)計(jì)[5]。電源監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集不僅是基于監(jiān)控系統(tǒng)自身的運(yùn)行，還需要應(yīng)用人工智能技術(shù)，集合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，才能做到數(shù)據(jù)采集的智能性與實(shí)時(shí)性，便于對(duì)通信電源的實(shí)時(shí)監(jiān)督與處理。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集功能，在系統(tǒng)中設(shè)置傳感器、A/D轉(zhuǎn)換器、單片機(jī)等設(shè)施，組成數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，需要通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的量化工作，根據(jù)傳感器的運(yùn)行將采集電源數(shù)據(jù)的變化參數(shù)轉(zhuǎn)換為電流以及電壓的變化形式的數(shù)據(jù)信息，將該信息通過(guò)A/D轉(zhuǎn)換器，將不同量度的數(shù)據(jù)統(tǒng)一化，轉(zhuǎn)變?yōu)楸O(jiān)控系統(tǒng)能夠識(shí)別的有效數(shù)據(jù)。根據(jù)上述數(shù)據(jù)采集模塊的設(shè)計(jì)，結(jié)合人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)采集與處理方法，實(shí)現(xiàn)通信電源監(jiān)控的智能化數(shù)據(jù)采集。

2 基于人工智能的數(shù)據(jù)采集方法

由于在通信電源的監(jiān)控中存在許多的數(shù)據(jù)干擾問(wèn)題，發(fā)生數(shù)據(jù)失真、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)混亂等異常問(wèn)題，降低了數(shù)據(jù)采集與處理的準(zhǔn)確性[6]。因此，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集模塊的抗干擾能力與數(shù)據(jù)處理能力?，F(xiàn)采用人工智能的數(shù)據(jù)處理技術(shù)在上述數(shù)據(jù)采集模塊的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集算法以及數(shù)據(jù)的處理算法，為數(shù)據(jù)采集方法的實(shí)現(xiàn)奠定良好的基礎(chǔ)。

2.1 數(shù)字濾波技術(shù)

數(shù)字濾波技術(shù)的方法有多種，根據(jù)通信電源監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)運(yùn)行效率的要求采用處理時(shí)間較快的數(shù)據(jù)中值濾波技術(shù)，在保證通信運(yùn)行效率的同時(shí)，提高數(shù)據(jù)采集的精確度。對(duì)采集的電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采樣ε次，將結(jié)果按照升序的方式進(jìn)行排列，得到的中間值作為濾波的中值結(jié)果，計(jì)算表示為

式中：α(m,n)表示數(shù)據(jù)處理后的中值濾波器結(jié)果；μ(i,j)表示被干擾信號(hào)污染的數(shù)據(jù)信息；γmn表示在數(shù)據(jù)的中間值處的濾波器窗口范圍，大小為A×B的矩形狀；r表示在中值濾波器結(jié)果中，顯示為0數(shù)值的數(shù)據(jù)數(shù)量；T表示在中值濾波器結(jié)果中顯示為255數(shù)值的數(shù)據(jù)數(shù)量；μ′(i,j)表示在γmn矩陣范圍內(nèi)去除污染數(shù)據(jù)信息中灰度值結(jié)果是0的與灰度值結(jié)果為255的數(shù)據(jù)后剩下的數(shù)據(jù)信息。在上述計(jì)算中，ε的取值是非常關(guān)鍵的，一般取奇數(shù)值，取值過(guò)大的話會(huì)增加數(shù)據(jù)采集與處理的時(shí)間，不利于通信電源監(jiān)控的實(shí)時(shí)運(yùn)行與高效運(yùn)行，因此一般在3～5次的范圍最好，可以更加有效地修正采集電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的脈沖等信號(hào)干擾。

2.2 標(biāo)度變換技術(shù)

在實(shí)際的通信電源監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，不同的數(shù)據(jù)具有不同的計(jì)量方法，以及不同的量綱，將采集信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的統(tǒng)一是數(shù)據(jù)采集方法的關(guān)鍵步驟。由于數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性是不確定的，根據(jù)數(shù)據(jù)的線性關(guān)聯(lián)與非線性關(guān)聯(lián)，進(jìn)行以下2種形式的標(biāo)度變換計(jì)算。進(jìn)行線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的標(biāo)度轉(zhuǎn)換計(jì)算，表示為

式中：C表示采集數(shù)據(jù)的初始值；Cmax表示相同標(biāo)度數(shù)據(jù)的最大值；Cmin表示相同標(biāo)度數(shù)據(jù)的最小值；ωmin、ωmax分別表示初始采集數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)標(biāo)度變換后的輸出結(jié)果；η表示初始數(shù)據(jù)相應(yīng)的線性標(biāo)度變換的轉(zhuǎn)換系數(shù)。在實(shí)際的轉(zhuǎn)換過(guò)程中，數(shù)據(jù)的最大、最小值均為已知數(shù)據(jù)，因此簡(jiǎn)化上述計(jì)算，得到：

式中：umax、umin分別表示最大最小轉(zhuǎn)換結(jié)果的參數(shù)。根據(jù)上述計(jì)算，可以得到具有線性關(guān)聯(lián)的采集數(shù)據(jù)的標(biāo)度轉(zhuǎn)換結(jié)果，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性。在實(shí)際采集數(shù)據(jù)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的關(guān)系為非線性關(guān)聯(lián)的情況下，進(jìn)行非線性關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的標(biāo)度轉(zhuǎn)換，引進(jìn)多項(xiàng)式插值計(jì)算。在上述線性計(jì)算的基礎(chǔ)上代入多項(xiàng)式的次數(shù)與系數(shù)進(jìn)行標(biāo)度轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)非線性關(guān)聯(lián)性的采集數(shù)據(jù)的統(tǒng)一。根據(jù)上述計(jì)算，通過(guò)對(duì)數(shù)字綠波技術(shù)、標(biāo)度轉(zhuǎn)換技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了通信電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集方法，為通信的穩(wěn)定性提供了技術(shù)支持。

3 試驗(yàn)與檢測(cè)

為檢測(cè)本文設(shè)計(jì)的基于人工智能通信電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集方法的高效性與可行性，根據(jù)通信的快速性與準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)了仿真模擬對(duì)比試驗(yàn)。

3.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

根據(jù)通信電源監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行特征，基于WindowsXP系統(tǒng)搭建試驗(yàn)環(huán)境，主要設(shè)備及其配置如表1所示。

表1 仿真模擬試驗(yàn)環(huán)境的主要設(shè)備及其配置表

基于上表所示的試驗(yàn)環(huán)境，在平臺(tái)的上位機(jī)側(cè)，按照隨機(jī)的時(shí)間間隔，輸入300組不同種類(lèi)的指令，其中100組為斷電指令數(shù)據(jù)組、100組為打開(kāi)門(mén)禁的數(shù)據(jù)指令、100組為過(guò)壓數(shù)據(jù)指令，觀察并記錄下位機(jī)的數(shù)據(jù)采集后發(fā)出提示所用的時(shí)間與準(zhǔn)確率。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

在上述試驗(yàn)準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上，從上位機(jī)側(cè)發(fā)出數(shù)據(jù)信息指令，通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊的通信接口將數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)采集器，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析與處理，將數(shù)據(jù)的處理結(jié)果通過(guò)傳感器進(jìn)行監(jiān)測(cè)控制，將信號(hào)傳送給用戶(hù)操作端，完成電子通信電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集與處理。

對(duì)于300組數(shù)據(jù)指令，分別記錄本文設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方法（試驗(yàn)組）與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法（對(duì)照組）采集處理所用時(shí)間，并進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖2所示。

圖2 2種方法數(shù)據(jù)采集所用時(shí)間對(duì)比

由圖2可知，對(duì)于300組數(shù)據(jù)，兩組方法數(shù)據(jù)采集所用時(shí)間均能滿(mǎn)足《通信電源和空調(diào)集中監(jiān)控系統(tǒng)技術(shù)要求》中，對(duì)數(shù)據(jù)采集分析并發(fā)出警告上報(bào)時(shí)間在30 s內(nèi)的最低標(biāo)準(zhǔn)。但是對(duì)照組的數(shù)據(jù)采集處理所用平均時(shí)間為9.54 s，而試驗(yàn)組的數(shù)據(jù)采集處理的平均時(shí)間為5.42 s，試驗(yàn)組對(duì)數(shù)據(jù)的采集與處理時(shí)間更快，表明本文設(shè)計(jì)的通信電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集方法具有高效性。

記錄2種方法對(duì)300組數(shù)據(jù)指令采集的準(zhǔn)確率，結(jié)果如圖3所示。

圖3 2兩種數(shù)據(jù)采集方法準(zhǔn)確率對(duì)比圖

由圖3可知，對(duì)于300組數(shù)據(jù)，采用對(duì)照組方法對(duì)數(shù)據(jù)指令進(jìn)行采集的平均準(zhǔn)確率為84.7%，而采用試驗(yàn)組方法對(duì)數(shù)據(jù)指令進(jìn)行采集的平均準(zhǔn)確率為99.4%，試驗(yàn)組的準(zhǔn)確率更高。

綜上所述，本文設(shè)計(jì)的基于人工智能的通信電源監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集方法具有高效性與準(zhǔn)確性，為通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行，提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4 結(jié) 論

對(duì)通信電源的監(jiān)控，可以為通信網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行創(chuàng)造安全可靠的運(yùn)行環(huán)境。結(jié)合人工智能技術(shù)，加強(qiáng)研究?jī)?yōu)化通信電源監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集方法，可以實(shí)時(shí)地對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行，進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)與調(diào)控，保證通信網(wǎng)絡(luò)可以在安全可靠的環(huán)境中運(yùn)行，為通信網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目的穩(wěn)定發(fā)展提供一種智能技術(shù)支持。