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申请/专利权人：庄益夫

摘要：本发明涉及网络维护技术领域，公开了一种光模块、光线路终端和光纤故障检测的处理方法，该方法首先收集并整理故障发生时的工作状态数据及故障情况，形成故障记录；经过数据标准化处理和关键特征提取后，构建机器学习模型，训练出能预测潜在故障的模型；通过实时收集设备运行数据，并进行数据清洗，利用训练好的模型对清洗后的数据进行分析，预测潜在故障及其位置和类型；一旦发现潜在故障，系统将立即触发告警，及时通知相关人员处理；此方法不仅能提高故障检测效率，实现预防性维护，而且可大幅降低运营成本，提升系统可靠性，确保数据中心和云计算环境的高效运行。

主权项：1.一种光模块、光线路终端和光纤故障检测的处理方法，其特征在于，所述方法具体包括：步骤1、收集光模块、光线路终端和光纤在故障发生时的工作状态数据，包括：收集光模块在故障发生时的发射光功率、接收光功率、工作温度、工作电流和电压；收集光线路终端在故障发生时的信号质量、误码率、设备状态和环境温度数据；收集光纤在故障发生时的光信号衰减情况和光纤连接状态数据；收集所有相关的故障情况，包括故障发生的时间、位置、类型和原因；归纳整理光模块、光线路终端和光纤在故障发生时的工作状态数据和与之对应的故障情况，形成完整的故障记录；步骤2、对步骤1收集的故障记录数据进行数据标准化处理，将不同量纲和单位的数据转换为统一的格式和范围；步骤3、对步骤2处理后的数据进行关键特征提取，通过分析数据间的相关性、变异性或重要性，提取出对故障检测有关键影响的特征参数，形成训练数据集，以供后续机器学习模型使用；步骤4、构建机器学习模型，利用训练数据集，结合机器学习技术训练一个故障预测模型，所述故障预测模型用于根据光模块、光线路终端和光纤的实时工作状态预测其潜在的故障；步骤5、设置数据收集系统，所述数据收集系统用于实时从光模块、光线路终端和光纤设备中捕获运行数据；具体为：从光模块收集数据，包括发射光功率、接收光功率、温度、工作电流和电压；从光线路终端收集数据，包含信号质量、误码率、设备状态和环境温度；从光纤收集数据，包括光信号的衰减情况和光纤连接状态；步骤6、对步骤5收集到的原始实时数据进行数据清洗，包括移除或修正不完整、重复和异常的数据记录；步骤7：通过步骤4构建的故障预测模型对清洗后的实时数据进行分析，预测是否存在潜在故障，并确定故障发生的位置和类型；步骤8：告警与通知，如果预测结果存在潜在故障，立即触发告警系统，通过电子邮件、短信或专用告警平台，及时通知相关人员进行处理。

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