海缆状态监测系统

技术领域

本发明涉及海缆监测技术领域，尤其涉及一种海缆状态监测系统。

背景技术

海缆是连接不同大陆和地区的重要通信和能源输送手段。随着全球化和信息化的加速发展，海缆的重要性日益增加。然而，由于海缆部署在复杂的海洋环境中，其受到各种自然和人为因素的影响，因此面临着许多潜在的风险和挑战。例如，海缆可能受到风浪、海底地震、船舶锚泊等的影响，造成损伤甚至中断。这样的故障不仅导致通信和能源输送中断，还可能引发严重的经济和社会后果。

传统的海缆监测技术主要依赖于定期的人工检查和简单的电子监测设备。这些方法在实时性、灵敏度、准确性和全面性方面存在明显的不足。特别是，当海缆出现微小的变化或早期损伤时，这些方法可能难以及时发现。此外，人工检查也会带来较高的成本和风险。

近年来，光纤传感技术的发展为海缆监测带来了新的可能性。通过将分布式光纤传感器嵌入到海缆中，可以实时监测海缆的温度、应变、振动等多种物理参数。然而，光纤传感技术本身也存在一些挑战，如信号处理的复杂性、敏感性与可靠性的平衡等。

此外，现有的海缆监测系统通常缺乏集成的健康评估、数据记录、异常检测、预警和状态显示功能。这使得系统的实时性、预警能力、直观性和实用性受到限制。例如，即使光纤传感器能够精确监测物理参数，如果缺乏有效的数据分析和预警机制，也可能难以实现及时和准确的故障诊断和响应。

发明内容

考虑现有技术亟需一种能够充分利用光纤传感技术，结合先进的数据分析和机器学习算法，实现海缆的全面、实时和智能监测的解决方案。

因此，基于上述目的，本发明提供了一种海缆状态监测系统，能够提供实时的健康状况指标、灵活的数据记录功能、敏感的异常检测和预警机制、以及直观的状态显示界面，可以极大地提高海缆的运营效率和可靠性，减少故障的影响，降低维护成本，增强系统的抗风险能力。

本发明的系统设计包括：分布式光纤传感器，其设于海缆内部，用于实时监测海缆的温度、应变、振动的物理参数；海缆健康状况评估模块，依据机器学习算法将物理参数转化为海缆健康状况指标；数据记录模块，用于记录海缆的健康状况指标；异常检测和预警模块，用于对海缆的健康状况指标进行实时分析；状态显示模块，用于显示海缆的健康状况指标以及任何异常和预警信息。本发明运用可增强海缆状态的实时监测、早期预警、快速定位及故障的深入分析能力，以提高海底电能输送线路的稳定性和可靠性。

本发明具体采用以下技术方案：

一种海缆状态监测系统，其特征在于，包括：

分布式光纤传感器，设于海缆内部，用于实时监测包括海缆的温度、应变、振动的物理参数；

海缆健康状况评估模块，与所述分布式光纤传感器连接，用于接收分布式光纤传感器监测到的物理参数，并依据机器学习算法将物理参数转化为海缆的健康状况指标；

异常检测和预警模块，用于对海缆的健康状况指标进行实时分析，当检测到海缆健康状况出现异常时发出预警。

需要注意的是，在一般情况下该系统可以提供一数据记录模块，用于记录所述海缆健康状况评估模块获得的海缆的健康状况指标，为预测海缆状态变化提供分析依据；在最简化的情况下该模块可以省略。

进一步地，所述海缆健康状况评估模块中包括：故障诊断和定位子模块；所述故障诊断和定位子模块用于当系统检测到潜在故障或异常时，确定故障类型、故障发生的概率和可能的故障位置；所述故障诊断和定位子模块包括动态故障概率评估模型，基于历史故障事件和监测数据，用于识别和分析海缆故障的深层次诱因和中间事件，以梳理各因素之间的因果演化逻辑。

进一步地，所述动态故障概率评估模型包括海缆各种类型故障的基本诱因及最可能导致故障的诱因组合，通过收集诱因发生前的先兆监测数据、诱因发生时的监测数据，利用先兆监测数据预测各基本诱因发生的概率；所述基本诱因的组合用于预测海缆发生各种类型故障的概率；所述动态故障概率评估模型利用监测数据生成海缆故障在不同时间节点上的概率并随时间推移进行动态概率更新。

进一步地，所述动态故障概率评估模型构建如下：

首先，设动态故障概率评估模型涉及n个基本诱因，每个诱因的发生概率由先兆监测数据预测得出，记为P

之后，通过先兆监测数据预测基本诱因发生概率：

其中，基于逻辑回归并根据先兆监测数据预测每个基本诱因的发生概率P

P

由基本诱因组合预测海缆发生故障的概率，其中，设每个诱因之间是独立的，通过组合函数计算故障发生的概率，P

所述逻辑回归以先兆监测数据作为输入来预测诱因发生的概率；

设有m个先兆监测数据特征x

线性组合，计算先兆监测数据的加权线性组合如下：

z

其中，β

线性组合的输出接着传入Logistic函数，转换为0和1之间的概率：

概率P

最后执行动态概率更新：通过贝叶斯分析不断收集新的监测数据，以更新诱因和故障的概率。

进一步地，所述动态故障概率评估模型的训练过程首先收集历史数据，包括先兆监测数据以及每个基本诱因是否发生的标签，进而使用最大似然估计或梯度下降优化技术来拟合模型参数β

所述先兆监测数据包括海缆的温度数据、振动数据和应变数据。

进一步地，所述分布式光纤传感器包括：

布里渊散射光纤传感器，用于监测温度、应变；

瑞利散射光纤传感器，用于监测振动；

拉曼散射光纤传感器，用于监测温度。

进一步地，所述海缆健康状况评估模块具体包括：

数据预处理子模块，用于对接收到的原始数据进行清洗和预处理，消除噪声，补全缺失值，进行归一化或标准化处理；

特征提取子模块，用于通过信号处理，从所述数据预处理子模块预处理后的数据中提取出对海缆健康状况有关的关键特征；

健康状况评估算法子模块，用于将所述特征提取子模块提取出的特征输入至机器学习算法中，结合已知的海缆健康状况模型和经验规则，评估出海缆的实时健康状况；

健康状况报告生成子模块：用于根据所述健康状况评估算法子模块的评估结果，生成健康状况报告；

数据与模型更新子模块：用于对模型进行持续学习和优化，以及对历史数据进行存储和管理；

接口与集成子模块：用于实现海缆健康状况评估模块与数据记录模块、异常检测和预警模块、状态显示模块的无缝集成。

进一步地，所述健康状况评估算法子模块中采用的机器学习算法基于支持向量机模型，包括：线性支持向量机和非线性支持向量机；

所述支持向量机用于评估海缆的健康状况，特征向量由海缆的温度、应变、振动参数构成，通过支持向量机模型，将以上特征转化为一个健康状况指标，判断海缆是否处于正常状态；

数据呈现非线性特性时，使用非线性支持向量机与核函数，以捕捉健康状况模式。

进一步地，所述异常检测和预警模块具体包括异常检测以及预警机制；

所述异常检测包括：

阈值检测：

设定特定的阈值，与海缆的温度、应变、振动参数进行比较，当参数超过设定的阈值，则判定为异常；

统计方法：

通过对海缆正常工作时的数据进行统计分析，当出现显著的统计偏差时，则判定为异常；

机器学习方法：

使用孤立森林训练一个模型来学习海缆的正常工作模式，当新数据与学习到的正常模式有显著差异时，被标记为异常；

预警机制包括：

实时预警：

检测到异常时，系统通过通讯手段通知操作人员；

预警级别：

为不同类型的异常设定不同级别的预警和告警提醒的方式。

作为进一步的优选，所述异常检测和预警模块还包括异常记录与分析的功能：异常事件和预警被记录并存储，通过分析历史异常，改进系统的性能，调整阈值或参数。

进一步地，所述数据记录模块具体包括：

数据收集子模块，用于接收海缆健康状况评估模块转化后的海缆健康状况指标；

数据存储子模块，用于采用内存数据库对实时收集的数据进行短期存储；

数据预处理子模块，用于数据清洗和整理，包括去噪、插值、平滑、归一化；

数据索引和查询子模块，用于通过建立索引和查询机制，确保其他模块快速访问所需的历史数据和实时数据；

数据安全子模块，用于提供包括加密、访问控制，防止未授权访问的功能；

数据备份和恢复子模块，用于定期备份数据；

数据可视化和报表子模块，用于提供数据可视化工具和报表生成功能；

接口子模块，用于提供接口以支持与其他模块或系统的集成。

此外，为了更好地实现用户交互和数据显示，本发明提供的系统方案中通常可以包含有状态显示模块，分别与海缆健康状况评估模块以及异常检测和预警模块连接，用于显示海缆的健康状况指标以及异常和预警信息；

所述状态显示模块包括实时监视仪表板、历史数据分析界面、地图和空间视图；并提供自定义报表和导出功能、多设备支持以及用户交互。

以及，.一种海缆状态监测方法，基于以上所述的海缆状态监测系统，包括：

实时监测包括海缆的温度、应变、振动的物理参数；

依据机器学习算法将采集获得的物理参数转化为海缆的健康状况指标；

以及对海缆的健康状况指标进行实时分析，当检测到海缆健康状况出现异常时发出预警。

相比于现有技术，本发明及其优选方案通过设置的动态故障概率评估模型，当故障发生时，该模型利用监测数据来确定故障发生的最可能诱因组合，分析各诱因的概率、时间和位置，从而实现诊断性分析；该模型的运用可增强海缆状态的实时监测、早期预警、快速定位及故障的深入分析能力，以提高海底电能输送线路的稳定性和可靠性。

通过分布式光纤传感器，能够实时监测海缆的多种物理参数，如温度、应变、振动等。这为全面了解海缆的运行状态提供了强有力的技术支撑，结合机器学习算法(支持向量机)和先进的信号处理技术，能够将原始物理参数转化为直观的健康状况指标。这不仅使得海缆健康状况的评估更精确和科学，还能够实现故障的早期诊断和定位，通过异常检测和预警模块，能够实时分析海缆的健康状况指标，并在检测到异常时及时发出预警。这有助于及时响应潜在风险，减少可能的损失和影响。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步详细的说明：

图1为本发明实施例的监测系统逻辑框图；

图2为本发明实施例的海缆健康状况评估模块示意图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图对本申请的具体实施例进行详细地描述，依照这些详细的描述，所属领域技术人员能够清楚地理解本申请，并能够实施本申请。在不违背本申请原理的情况下，各个不同的实施例中的特征可以进行组合以获得新的实施方式，或者替代某些实施例中的某些特征，获得其它优选的实施方式。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

为让本专利的特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，作详细说明如下：

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1-图2所示，为本申请的实施方式提供的一种海缆状态监测系统，该系统的基本架构包括：

分布式光纤传感器，其设于海缆内部，用于实时监测海缆的温度、应变、振动的物理参数；

海缆健康状况评估模块，其与分布式光纤传感器连接，接收分布式光纤传感器监测到的物理参数，并依据预定算法将物理参数转化为海缆健康状况指标；

数据记录模块，用于记录海缆的健康状况指标，以便于后续的海缆状态变化分析；

异常检测和预警模块，其与数据记录模块连接，能对海缆的健康状况指标进行实时分析，当检测到海缆健康状况出现异常时，能够自动发出预警；

状态显示模块，其与海缆健康状况评估模块以及异常检测和预警模块连接，用于显示海缆的健康状况指标以及任何异常和预警信息。

其中分布式光纤传感器为在待监测海缆近端处设置的装置部分，其余部分均可设置在远端的监控中心，并与计算机系统进行结合与实现。、

此外，状态显示模块可以被视为一个可选的模块，在最精简系统的前提下可以无需该模块即实现本发明的基本设计目的，但在一般情况下为了实际操作和使用，均以设有该模块为优选。

该系统利用分布式光纤传感器实时监测海缆的多种物理参数，通过海缆健康状况评估模块将物理参数转化为健康状况指标，实现对海缆的全面健康状况的监测。数据记录模块的设置使得系统能够追踪海缆健康状况的变化，为后续的海缆维护、故障分析等提供数据支持。异常检测和预警模块则增加了系统的实时性和预警能力，当海缆健康状况出现异常时，能够及时发出预警，以减少可能的损失。状态显示模块则使得海缆的健康状况直观地展示给操作员，提高了海缆状态监测的直观性和实用性。

此外，该系统还包括动态故障概率评估模型并设置于海缆健康状况评估模块，该模型的构建基于历史故障事件和监测数据，用于识别和分析海缆故障的深层次诱因和中间事件，以梳理各因素之间的因果演化逻辑；其中，进一步确定了海缆故障的基本诱因及最可能导致故障的诱因组合，通过收集诱因发生前的先兆监测数据、诱因发生时的监测数据及故障发生时的监测数据，并利用先兆监测数据预测各基本诱因发生的概率，所述基本诱因的组合用于预测海缆发生故障的概率。

动态故障概率评估模型利用监测数据生成海缆故障在不同时间节点上的概率并随时间推移进行动态概率更新，实现预测性分析。当故障发生时，该模型利用监测数据来确定故障发生的最可能诱因组合，分析各诱因的概率、时间和位置，从而实现诊断性分析；该模型的运用可增强海缆状态的实时监测、早期预警、快速定位及故障的深入分析能力，以提高海底电能输送线路的稳定性和可靠性。

具体而言，所述动态故障概率评估模型构建如下：

假设动态故障概率评估模型涉及n个基本诱因，每个诱因的发生概率由先兆监测数据预测得出，记为P

先兆监测数据预测基本诱因发生概率，具体的，通过机器学习或统计分析来实现，基于逻辑回归并根据先兆监测数据预测每个基本诱因的发生概率P

P

由基本诱因组合预测海缆发生故障的概率，具体的，假设每个诱因之间是独立的(或通过相关分析确定依赖关系)，然后通过特定的组合函数来计算故障发生的概率；

P

其中，g是一个加权和，或者更复杂的组合，取决于故障的具体模型。

动态概率更新，具体的，通过贝叶斯方法分析技术使得随着时间的推移,不断收集新的监测数据，并更新诱因和故障的概率。

诊断性分析，具体的，当故障发生时，针对故障发生时的监测数据，来确定最可能的诱因组合及其位置和时间。

逻辑回归用于二分类问题的统计模型，本发明的实施方式中分别对每个基本诱因使用逻辑回归，以先兆监测数据作为输入来预测诱因发生的概率。

假设有m个先兆监测数据特征x

计算线性组合，具体的，该模型首先计算先兆监测数据的加权线性组合，具体如下：

z

传入Logistic函数，具体的，线性组合的输出接着传入Logistic函数，将其转换为0和1之间的概率，Logistic函数为：

其中，概率P

为了训练逻辑回归模型，需要收集历史数据，其中包括先兆监测数据以及每个基本诱因是否发生的标签；然后，使用最大似然估计或梯度下降等优化技术来拟合模型参数β

然后，结合海缆状态监测，先兆监测数据可能包括海水温度、海流速度、海缆表面磨损情况等与海缆故障相关的各种因素。

通过对每个基本诱因进行逻辑回归分析，可以从实时监测数据中提取关键信息，并评估各个基本诱因的发生概率。这为后续的故障概率评估提供了基础。

进一步的，在本实施例中，分布式光纤传感器依赖于光纤内部的光散射效应来测量某一物理量(如温度、应变等)沿着光纤长度的变化，具体包括以下传感器：

布里渊散射光纤传感器(BOTDA/BOTDR)，具体的，该传感器依赖于布里渊散射效应，当光纤中的光与声子相互作用时，会产生布里渊散射，布里渊频移与温度和应变有关，因此可以用于监测温度和应变；

瑞利散射光纤传感器(Φ-OTDR)，具体的，瑞利散射是光纤固有的散射过程，利用了光的干涉效应，干涉效应与光纤振动导致的光相位变化有关，因此可以用于监测振动；

拉曼散射光纤传感器(Raman scattering)，具体的，拉曼散射是由于光子与分子的振动态相互作用而产生的，拉曼散射的光子与原来的光子能量不同，这种能量差与温度有关，所以可以用来监测温度。

进一步的，在本实施例中，海缆健康状况评估模块具体包括：

数据预处理子模块，具体的，对接收到的原始数据进行清洗和预处理，消除噪声，补全缺失值，进行归一化或标准化处理，为后续分析和评估打下坚实基础。

特征提取子模块，具体的，通过各种信号处理技术，从预处理后的数据中提取出对海缆健康状况有关的关键特征，特征包括频率、振幅、相位。

健康状况评估算法子模块，具体的，将提取出的特征输入至机器学习算法中，结合已知的海缆健康状况模型和经验规则，评估出海缆的实时健康状况。

故障诊断和定位子模块，具体的，当系统检测到潜在故障或异常时，通过进一步的分析和推断，确定故障类型和可能的故障位置，为后续维护和修复提供依据。

健康状况报告生成子模块，具体的，根据评估结果，生成直观易懂的健康状况报告，包括图表、趋势线、警告级别，供操作人员快速了解海缆的整体和局部健康状况。

数据与模型更新子模块，具体的，随着时间的推移和数据的积累，该子模块负责对模型进行持续学习和优化，以及对历史数据进行存储和管理。

接口与集成子模块，具体的，该部分确保海缆健康状况评估模块与数据记录模块、异常检测和预警模块、状态显示模块等无缝集成。

通过这些子模块的协同工作，海缆健康状况评估模块不仅可以实时监测和评估海缆的健康状况，而且能够实现故障的早期诊断和定位，大大提高了海缆的运营效率和可靠性。

进一步的，以上所述的机器学习算法基于支持向量机(SVM)模型，具体如下：

线性SVM：

给定训练样本集{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，

其中，

xi是特征向量，包括海缆的温度、应变、振动；

yi∈{-1,1}是对应的类标签；

目标是找到一个超平面，由方程w·x+b＝0表示，

其中，

w是法向量，

b是偏置项，

分类决策函数为：f(x)＝sign(w·x+b)；

要最大化间隔，求解以下优化问题：

min(w,b)1/2||w||^2

非线性SVM：

对于非线性数据，使用核技巧将数据映射到高维空间，找到最优超平面，对于核函数K(x,z)，可以将线性SVM扩展为：

f(x)＝sign(∑(i＝1to n)αi yi K(x,xi)+b)

在本发明的海缆健康状况评估中，使用SVM来评估海缆的健康状况。特征向量由海缆的温度、应变、振动等物理参数构成，通过SVM模型，我们可以将这些特征转化为一个健康状况指标，判断海缆是否处于正常状态。

如果数据呈现非线性特性，可以使用非线性SVM与适当的核函数，从而捕捉更复杂的健康状况模式。

更进一步的，所述异常检测和预警模块具体包括异常检测以及预警机制。

优选的，异常检测具体为：

a.阈值检测：

设定特定的阈值，与海缆的温度、应变、振动等物理参数进行比较。如果参数超过设定的阈值，则被认为是异常。

b.统计方法：

通过对海缆正常工作时的数据进行统计分析，了解其基本的统计特性如均值、方差，与新的数据进行比较，如果出现显著的统计偏差，则是异常。

c.机器学习方法：

使用孤立森林训练一个模型来学习海缆的正常工作模式，当新数据与学习到的正常模式有显著差异时，被标记为异常。

预警机制具体为：

a.实时预警：

如果检测到异常，系统立即通过短信、邮件或其他通讯手段通知操作人员，以便他们立即采取行动。

b.预警级别：

不同类型的异常需要不同的反应，因此，为不同类型的异常设定不同级别的预警，包括低、中、高级别，以便采取相应的措施。

c.自动响应：

除了通知操作人员外，系统还配置为自动采取某些响应措施，包括降低功率、关闭某些部分，以防止进一步的损害。

优选的，其还包括异常记录与分析。所有的异常事件和预警都应该被记录并存储，以便后续分析。通过分析历史异常，可以改进系统的性能，调整阈值或参数，并了解海缆可能的长期问题或潜在风险。

异常检测和预警模块是一个多层次、多方面的过程，涉及实时分析、预警通知、自动响应和历史分析等方面。其目的是确保海缆的稳定运行，及时发现和解决问题，最终提高系统的可靠性和效率。

优选的，所述数据记录模块具体包括数据收集子模块、数据存储子模块、数据预处理子模块、数据索引和查询子模块、数据可视化和报表子模块、数据安全子模块等。数据收集子模块负责接收海缆健康状况评估模块转化后的海缆健康状况指标。这些指标可能包括温度、应变、振动等物理参数的具体数值或者由这些参数衍生的复合指标；

数据存储子模块包括短期存储、长期存储。短期存储对实时收集的数据进行短期存储，一般采用高速存储解决方案，如内存数据库等，以确保实时访问的高效性；长期存储对历史数据进行长期存储。这可能涉及将数据转移到具有成本效益的长期存储解决方案，如硬盘阵列或云存储；数据预处理子模块负责数据清洗和整理，以便于后续分析。可能包括去噪、插值、平滑、归一化等操作；数据索引和查询子模块通过建立索引和查询机制，确保其他模块(例如异常检测和预警模块)能够快速访问所需的历史数据和实时数据；数据安全子模块确保存储的数据安全，包括加密、访问控制等，防止未授权访问；数据备份和恢复子模块定期备份数据，并确保在硬件故障或其他灾难情况下能够迅速恢复；为了方便分析和监视，数据可视化和报表子模块提供数据可视化工具和报表生成功能；接口子模块提供接口以支持与其他模块或系统的集成，例如异常检测和预警模块、状态显示模块；数据记录模块的实施是非常关键的，因为其不仅支持实时监测和分析，还可以为长期趋势分析、故障诊断、预测维护和系统优化提供基础。

优选的，所述状态显示模块包括实时监视仪表板、历史数据分析界面、地图和空间视图、自定义报表和导出功能、多设备支持、用户交互和帮助系统。

更优的，所述状态显示模块还包括实时监视仪表板，实时监视仪表板可以具有实时参数展示、健康状况指示、预警和通知区域、历史数据分析等功能。实时参数展示可显示实时收集的物理参数如温度、应变、振动等。健康状况指示可利用颜色、图标等可视化元素来快速指示海缆的整体和局部健康状况。预警和通知区域可显示实时异常和预警，可能包括文本消息、声音警告等。历史数据分析界面可以展示趋势图、故障和维护日志等。趋势图展示海缆健康指标的时间趋势，有助于观察潜在问题的发展。故障和维护日志记录并展示过去的故障和维护活动。通过比较分析工具可以比较不同时间段或不同区域的海缆状况。

地图和空间视图

海缆地图展示：在地图上显示海缆的精确位置和状态，有助于了解海缆的整体布局和健康状况。

空间分析工具：允许操作人员从不同的角度和层次查看海缆的结构和状态。

自定义报表和导出功能

报表生成：提供自定义报表功能，用于定期审查或管理报告。

数据导出：允许操作人员导出原始数据或分析结果，以便进一步分析或共享。

多设备支持

桌面视图：为操作中心或监控室提供全功能界面。

移动视图：提供移动设备友好的界面，支持现场人员的移动访问。

用户交互和帮助系统

交互式查询和探索：允许操作人员进行交互式查询和探索。

在线帮助和教程：提供操作指导和故障排查帮助。

状态显示模块将海缆状态监测系统的复杂数据和分析结果转化为直观易懂的视觉展示。通过精心设计的界面和交互方式，它使得操作人员能够快速掌握海缆的当前状态和潜在问题，做出及时和明智的决策。这一模块的设计和实现必须兼顾实时性、准确性、易用性和可扩展性，确保它能有效支持海缆的日常监测和紧急响应任务。

以下进行实验测试，以进一步支撑和验证本发明的效果：

1.温度和应变监测实验

实验设置：

使用布里渊散射光纤传感器进行温度和应变监测。

在模拟海底环境中设置不同温度和应变水平。

实验结果：

温度监测误差小于0.5℃，应变监测误差小于10με。

对于实时变化的温度和应变，系统能够在2秒内响应。

2.故障诊断和定位实验

实验设置：

通过人为引入光纤损伤和故障，测试故障诊断和定位的准确性。

使用支持向量机模型进行故障类型识别。

实验结果：

故障定位准确率达到98％，故障类型识别准确率达到95％。

系统能够在10秒内完成故障诊断和定位。

3.异常检测和预警实验

实验设置：

通过人为引入异常情况，例如突然的温度升高或应变变化。

评估系统的预警响应时间和准确性。

实验结果：

异常检测准确率达到97％，平均预警响应时间小于5秒。

4.系统整体稳定性和可靠性测试

实验设置：

在长达6个月的连续运行期间，评估系统的稳定性和可靠性。

实验结果：

无重大故障发生，系统运行稳定，数据一致性保持在99％以上。

5.用户接口和显示效果评估

实验设置：

邀请10名经验丰富的操作员评估状态显示模块的易用性和实用性。

实验结果：

9名操作员给出了“非常满意”的评级，1名操作员给出了“满意”的评级。

这些实验和数据全面展示了本发明在海缆状态监测方面的优越性能和实用价值。

以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。

本实施例提供的以上系统及方法可以代码化的形式存储在计算机可读取存储介质中，并以计算机程序的方式进行实现，并通过计算机硬件输入计算所需的基本参数信息，并输出计算结果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

本专利不局限于上述最佳实施方式，任何人在本专利的启示下都可以得出其它各种形式的海缆状态监测系统，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本专利的涵盖范围。