电缆数据在线综合分析系统

技术领域

本申请实施例涉及电缆技术领域，尤其涉及一种电缆数据在线综合分析系统。

背景技术

随着智能电缆的普及，对电缆的监测也日渐智能化。通常可基于植入的电缆的传感器进行电缆相关数据如温度、拉力、湿度、烟雾等参数信号的获取，并基于这些获取的数据以确定给出电缆是否存在故障。

然而，针对电缆出现故障的情况，现在更大的需求在于能够提前进行电缆故障的预测，相关技术中可通过设置电缆故障预测模型，针对输入的电缆参数进行是否发生故障的预测，有的也可以给出相应的可能出现的故障。然而，现有的电缆故障预测方式，大多基于单一类型的数据参数，虽然在一定程度上可以实现故障预测，但是考量维度相对单一，不利于后续的故障分析预测。

发明内容

本发明实施例提供了一种电缆数据在线综合分析系统，解决了现有技术中，在进行电缆故障预测时，考量数据单一，不利于故障预测的问题，提高了电缆故障预测准确性，并利于电缆具体故障情况的分析。

第一方面，本发明实施例提供了一种电缆数据在线综合分析系统，包括：数据获取模块，配置为获取电缆监测数据，所述电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据；

关联数据确定模块，配置为在所述电缆监测数据中，确定两两关联的监测数据，得到监测分析数据，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据；

故障预测模块，配置为根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果。

进一步的，所述关联数据确定模块，配置为：

获取第一监测类型的第一监测数据，根据预设的关联关系在所述电缆监测数据中确定和所述第一监测类型关联的第二监测类型的第二监测数据。

进一步的，所述故障预测模块，配置为：

根据所述监测分析数据中的监测数据组成情况，确定对应的预训练得到的识别模型；

基于所述识别模型对相同时刻下的两组关联的监测数据进行识别生成电缆故障预测结果。

进一步的，所述故障预测模块，还配置为：

在所述获取电缆监测数据之前，获取历史故障数据，基于所述历史故障数据确定其中两两关联的监测数据组成监测样本；

依据所述监测样本进行预先对应设置的识别模型的训练。

第二方面，本发明实施例还提供了一种电缆数据在线综合分析方法，包括：

获取电缆监测数据，所述电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据；

在所述电缆监测数据中，确定两两关联的监测数据，得到监测分析数据，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据；

根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果。

进一步的，所述在所述电缆监测数据中，确定两两关联的监测数据，包括：

获取第一监测类型的第一监测数据，根据预设的关联关系在所述电缆监测数据中确定和所述第一监测类型关联的第二监测类型的第二监测数据。

进一步的，所述根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果，包括：

根据所述监测分析数据中的监测数据组成情况，确定对应的预训练得到的识别模型；

基于所述识别模型对相同时刻下的两组关联的监测数据进行识别生成电缆故障预测结果。

进一步的，在所述获取电缆监测数据之前，还包括：

获取历史故障数据，基于所述历史故障数据确定其中两两关联的监测数据组成监测样本；

依据所述监测样本进行预先对应设置的识别模型的训练。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电缆数据在线综合分析设备，该设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例所述的电缆数据在线综合分析方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明实施例所述的电缆数据在线综合分析方法。

本发明实施例中，通过数据获取模块获取电缆监测数据，所述电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据，避免参考数据单一，不利于后续的故障分析预测；通过关联数据确定模块在所述电缆监测数据中确定两两关联的监测数据，得到监测分析数据，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据，有利于提高电缆故障分析的效率；通过故障预测模块根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果，有利于提高电缆故障的具体分析能力和故障分析的准确性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种电缆数据在线综合分析系统的模块结构框图；

图2为本发明实施例提供的另一种电缆数据在线综合分析系统的模块结构框图；

图3为本发明实施例提供的一种电缆数据在线综合分析方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种电缆数据在线综合分析设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。

图1为本发明实施例提供的一种电缆数据在线综合分析系统的模块结构框图，如图1所示，具体包括：

数据获取模块11，配置为获取电缆监测数据，所述电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据；

关联数据确定模块12，配置为在所述电缆监测数据中，确定两两关联的监测数据，得到监测分析数据，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据；

故障预测模块13，配置为根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果。

本方案的使用场景为通过在线综合分析系统对电缆数据进行分析，从而实现电缆故障预测。其中可通过在智能终端上安装相关应用程序或通过浏览的方式实现电缆数据的在线检测。智能终端可以是智能手机、电缆等设备。

在一个实施例中，数据获取模块11用于实时收集电缆相关数据。电缆监测数据可以是包括电缆的破损情况，电缆的浸水情况等。监测类型可以用于表示被监测数据的不同分类。具体的，根据监测类型确定监测数据。示例性的，若监测类型为破损类型，则可确定监测数据为电缆的破损数据。若监测类型为水浸类型，则可确定监测数据为电缆的水浸数据。可选的，电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据。在一个实施例中，通过传感器采集电缆数据，并将传感器与在线综合分析系统进行无线连接，传感器将采集的电缆监测数据发送至在线综合分析系统中。通过数据分析模块11接收该电缆监测数据。

关联数据确定模块12可以是用于采集到的多个电缆监测数据进行关联。监测分析数据可以是指对采集到的电缆数据进行分析得到的数据。监测分析数据可以包括电缆的故障数据和电缆的正常运行数据。可选的，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据。在一个实施例中，在线综合分析系统在得到采集的电缆数据后，通过关联数据确定模块12分别对两两不同监测类型的监测数据进行关联。示例性的，将破损类型的电缆破损数据与水浸类型的电缆水浸数据进行关联，并对电缆的破损数据与水浸数据按照一定的规则进行整理，得到监测分析数据。将温度类型的电缆温度数据与烟雾类型的电缆烟雾数据进行关联，并对电缆的温度数据和烟雾数据按照一定规则进行整理，得到监测分析数据。

故障预测模块13可以用于对电缆可能产生的故障情况进行预测。关联识别模型可以用于对监测分析数据进行分析。该关联识别模型可以是根据设定的识别规则预先创建的，不同的监测分析数据对应不同的关联识别模型，可以包括第一关联识别模型、第二关联识别模型以及第三关联识别模型等。示例性的，可将电缆温度数据和电缆烟雾数据关联得到的监测分析数据对应第一关联识别模型，可将电缆破损数据和电缆湿度数据关联得到的监测分析数据对应第二关联识别模型，可将电缆温度数据和电缆湿度数据关联得到的监测分析数据对应第三关联识别模型。电缆预测结果可以包括电缆存在故障和电缆无故障，具体包括电缆的故障类型对应的故障数据。示例性的，电缆存在温度故障，具体温度为70度。在一个实施例中，根据监测分析数据确定对应的关联识别模型，在确定识别模型后，相应的将监测分析数据输入至相应的识别模型中，通过所确定识别模型对该监测分析数据进行分析，从而生成电缆故障预测结果。示例性的，若监测分析数据是将电缆温度数据和电缆的烟雾数据关联得到的，则可确定该关联识别模型为第一关联识别模型。并将该监测分析数据输入至第一关联识别模型中，并通过对该监测分析数据进行分析得到对应的电缆故障预测结果。其中电缆故障预测结果可以包括不同的故障类型，如类型1、类型2、类型3等。

由上述可知，通过数据获取模块获取电缆监测数据，所述电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据，避免参考数据单一，不利于后续的故障分析预测；通过关联数据确定模块在所述电缆监测数据中确定两两关联的监测数据，得到监测分析数据，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据，有利于提高电缆故障分析的效率；通过故障预测模块根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果，有利于提高电缆故障的具体分析能力和故障分析的准确性。

图2为本发明实施例提供的另一种电缆数据在线综合分析系统的模块结构框图，如图2所示，具体包括：

所述关联数据确定模块22，配置为：

获取第一监测类型的第一监测数据，根据预设的关联关系在所述电缆监测数据中确定和所述第一监测类型关联的第二监测类型的第二监测数据。

在一个实施例中，监测类型可以包括第一监测类型和第二监测类型，其中第一监测类型与第二监测类型不同。示例性的，第一监测类型可以是温度类型，相应的第一监测数据可以是具体的温度数值，如50度。第二监测类型可以是烟雾类型，相应的第二监测数据可以是不同种类的烟雾数据。在一个实施例中，具体的，首先获取温度类型对应的具体温度数值，根据预设的关联关系确定与温度类型关联的监测类型为烟雾类型，并进一步确定该烟雾类型对应的具体的烟雾种类。

由上述可知，通过关联数据确定模块获取第一监测类型的第一监测数据，根据预设的关联关系在所述电缆监测数据中确定和所述第一监测类型关联的第二监测类型的第二监测数据，有利于具体分析电缆故障的具体情况，进一步提高的分析能力。

所述故障预测模块23，配置为：

根据所述监测分析数据中的监测数据组成情况，确定对应的预训练得到的识别模型；

基于所述识别模型对相同时刻下的两组关联的监测数据进行识别生成电缆故障预测结果。

在一个实施例中，具体的，根据监测分析数据对用的监测数据的具体组成数据，确定该组成数据对应的识别模型。示例性，若监测分析数据是由温度数据和烟雾数据组成，则可确定温度数据和烟雾数据对应的识别模型，如第一关联识别模型。

进一步的，在得到所述识别模型后，将相同时刻下的两组关联的监测数据输入至识别模型中，通过该识别模型对输入的数据进行识别和分析，从而得到电缆故障预警结果。示例性的，将20：00时关联的温度a1，烟雾b1和20：01时关联的温度a2，烟雾b2分别输入至相应的第一关联识别模型中，进而通过第一关联识别模型相应的温度和烟雾是否存在故障。

在一个实施例中，具体的，在第一关联识别模型的识别过程中，在识别出温度数据或烟雾数据中某一个数据满足故障预测条件时，则会发出故障预警；同时，基于另一个数据判断具体的故障类型。示例性的，若温度数据不正常满足报警，烟雾数据正常不满足报警，对应故障类型1；若温度数据不正常满足报警，烟雾数据不正常满足报警，对应故障类型2；若烟雾数据不正常满足报警，温度数据正常不满足报警，对应故障类型3。

由上述可知，通过故障预测模块根据所述监测分析数据中的监测数据组成情况，确定对应的预训练得到的识别模型；基于所述识别模型对相同时刻下的两组关联的监测数据进行识别生成电缆故障预测结果。有利于根据不同参数确定不同的故障类型，进一步提升故障检测的准确性。

所述故障预测模块23，还配置为：

在所述获取电缆监测数据之前，获取历史故障数据，基于所述历史故障数据确定其中两两关联的监测数据组成监测样本；

依据所述监测样本进行预先对应设置的识别模型的训练。

在一个实施例中，历史故障数据是根据历史大数据学习得到的，保存在该综合分析系统数据中。检测样本可以是根据将两两数据关联后得到的整体数据样本。确定两两关联的监测数据可以通过数学统计的方式确定，也可以通过映射表的方式继续确定。具体的，在获取电缆监测数据之前，从数据库中调取历史故障数据，并通过数学统计的方法确定两个数据间的关联性。根据两个监测数据之间的关联得到多监测样本，依据得到的监测样本确定对应的识别模型，并在相应识模型中进行检测样本的训练。

由上述可知，通过故障预测模块在所述获取电缆监测数据之前，获取历史故障数据，基于所述历史故障数据确定其中两两关联的监测数据组成监测样本；依据所述监测样本进行预先对应设置的识别模型的训练，有利于快速确定相关联数据对应的识别模型，进一步提高电缆故障预警的效率。

图3为本发明实施例提供的一种电缆数据在线综合分析方法的流程图，如图3所示，具体包括：

S301、获取电缆监测数据，所述电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据。

S302、在所述电缆监测数据中，确定两两关联的监测数据，得到监测分析数据，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据。

S303、根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果。

由上述方案可知，通过数据获取模块获取电缆监测数据，所述电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据，避免参考数据单一，不利于后续的故障分析预测；通过关联数据确定模块在所述电缆监测数据中确定两两关联的监测数据，得到监测分析数据，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据，有利于提高电缆故障分析的效率；通过故障预测模块根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果，有利于提高电缆故障的具体分析能力和故障分析的准确性。

在一个实施例中，所述在所述电缆监测数据中，确定两两关联的监测数据，包括：

获取第一监测类型的第一监测数据，根据预设的关联关系在所述电缆监测数据中确定和所述第一监测类型关联的第二监测类型的第二监测数据。

在一个实施例中，所述根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果，包括：

根据所述监测分析数据中的监测数据组成情况，确定对应的预训练得到的识别模型；

基于所述识别模型对相同时刻下的两组关联的监测数据进行识别生成电缆故障预测结果。

在一个实施例中，在所述获取电缆监测数据之前，还包括：

获取历史故障数据，基于所述历史故障数据确定其中两两关联的监测数据组成监测样本；

依据所述监测样本进行预先对应设置的识别模型的训练。

图4为本发明实施例提供的一种电缆数据在线综合分析设备的结构示意图，如图4所示，该设备包括处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404；设备中处理器401的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器401为例；设备中的处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。存储器402作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的电缆数据在线综合分析方法对应的程序指令/模块。处理器401通过运行存储在存储器402中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的电缆数据在线综合分析方法。输入装置403可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置404可包括显示屏等显示设备。

本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种电缆数据在线综合分析方法，该方法包括：获取电缆监测数据，所述电缆监测数据包括至少两个监测类型的监测数据；在所述电缆监测数据中，确定两两关联的监测数据，得到监测分析数据，所述监测分析数据包括相互关联的两个监测类型的监测数据；根据所述监测分析数据确定对应的关联识别模型，基于所述关联识别模型对所述监测分析数据进行分析以生成电缆故障预测结果。

值得注意的是，上述电缆数据在线综合分析系统装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。

注意，上述仅为本发明实施例的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明实施例不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明实施例的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明实施例构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明实施例的范围由所附的权利要求范围决定。