基于物联网技术的通信设备运行状态在线监测方法

引言

随着通信网络规模扩大与设备复杂度提升，传统定期巡检、离线排查的监测模式，已难以解决实时性不足、故障预警滞后等问题，严重影响通信网络稳定性。基于物联网的通信设备运行状态在线监测方法，通过多维度数据采集优化、边缘 云端协同传输及 LSTM - 随机森林融合分析，突破传统监测局限，实现设备状态实时感知、精准评估与故障预判，对提升通信设备运维效率、保障网络可靠运行具有重要意义。

一、物联网核心技术体系

1.1 感知层技术

感知层作为物联网体系的基石，肩负着数据采集的重任，其通过各类传感器与数据采集节点，将物理世界的信息转化为数字信号，从而为后续的处理与分析提供基础。传感器技术种类繁多，涵盖了温度、湿度、压力、电流等多领域，每种传感器都依据特定的物理原理工作。温度传感器利用热敏电阻随温度变化而改变电阻值的特性，将温度信息转化为电信号输出。

1.2 网络层技术

网络层是物联网实现数据传输的关键纽带，负责将感知层采集的数据安全、可靠且高效地传输至平台层或应用层。在物联网环境中，通信协议的选择至关重要。短距离通信协议如蓝牙、ZigBee 与Wi-Fi，各有其适用场景。蓝牙常用于低功耗、小数据量的设备连接，如智能手环与手机的连接；ZigBee以其自组网能力与低功耗特性，在智能家居、工业自动化等领域广泛应用；Wi-Fi 则凭借高带宽优势，为需要高速数据传输的设备提供网络支持，如智能摄像头的数据回传。对于远距离通信，蜂窝网络与低功耗广域网发挥着重要作用。蜂窝网络适用于对数据传输速率与实时性要求较高的场景，如远程视频监控；低功耗广域网则以其低功耗、远距离传输的特点，满足了大量分布广泛、数据量小且对功耗敏感的物联网设备的通信需求，如智能电表、水表的数据采集传输。

1.3 平台层技术

平台层是物联网系统的数据处理与管理核心，承担着数据存储、计算与分析等关键任务。数据存储方面，针对物联网产生的海量、多样的数据，需选用合适的存储技术。时序数据库专门用于存储具有时间序列特征的数据，如传感器实时采集的数据，其在数据写入、查询与时间序列分析上具有高效性；关系型数据库则适用于存储结构化的设备信息、用户数据等，便于进行复杂的数据关联查询与管理。边缘计算与云计算协同工作，提升数据处理效率与系统响应速度。

1.4 应用层技术

应用层是物联网技术与实际业务场景深度融合的层面，旨在将物联网采集与处理的数据转化为有价值的服务与应用，满足用户的多样化需求。可视化技术通过直观、易懂的图形界面展示物联网数据，使运维人员能够快速了解设备运行状态、系统性能指标等关键信息。故障预警与运维管理接口则是应用层与实际运维工作紧密结合的关键功能。

二、基于物联网的通信设备在线监测系统总体设计

2.1 系统设计目标与约束

系统设计以适配通信设备监测场景为核心目标，需保障数据处理的实时性，确保设备运行参数与状态信息能快速反馈，助力运维人员及时掌握设备动态；在运行过程中，系统需具备稳定持续工作能力，避免因自身故障导致监测中断。约束方面，硬件选型需考虑通信设备安装环境差异，部分设备所处空间有限，监测硬件需满足小型化要求，且在户外或偏远区域部署时，硬件需适应复杂气候条件。

2.2 系统架构设计

系统采用分层架构设计，各层级职责明确且协同配合。感知层部署各类适配通信设备的采集元件，获取设备运行相关的多维度信息；网络层负责数据传输，结合不同场景选择适配的通信方式，实现数据从感知层到平台层的高效传递，同时具备协议转换能力，兼容不同类型采集设备的数据格式。平台层承担数据处理核心任务，对接收的数据进行分类存储与分析，为后续状态评估与故障诊断提供支持；应用层面向用户需求，提供直观的数据展示与功能操作界面，实现监测数据可视化呈现、故障预警提示等功能，各层级通过标准化接口实现数据交互与功能衔接。

2.3 核心功能模块设计

数据采集模块根据通信设备关键运行参数类型，合理布局采集元件，确定采集范围与方式，同时具备采集策略动态调整能力，可依据设备运行阶段与监测重点变化，优化采集频率与内容。数据传输模块整合多种通信方式，根据监测场景网络条件自动选择适配的传输路径与协议，保障数据在不同环境下的稳定传输，同时对传输数据进行处理，提升传输效率。状态分析与故障诊断模块对采集数据进行深度分析，结合通信设备运行特性与故障规律，建立分析模型，实现设备运行状态评估与故障识别，准确定位故障类型与可能位置；可视化与预警模块以清晰的图表形式展示设备运行数据与状态，当监测数据异常或预测到故障风险时，及时发出预警信号，通知相关人员处理。

三、核心监测方法实现

3.1 多维度数据采集优化方法

从适配通信设备监测需求出发，先依据设备关键运行参数特性选择适配的采集元件，确保元件能精准捕捉不同类型参数信息。结合设备结构与运行环境，规划采集元件的安装位置，保障数据采集的全面性。在此基础上，建立采集策略动态调整机制，根据设备运行负荷、监测时段及参数重要性，灵活优化采集频率与范围，避免无效数据冗余，提升采集效率。

3.2 基于边缘 - 云端协同的数据传输方法

构建边缘节点与云端协同的传输架构，边缘节点优先对采集数据进行初步处理，筛选有效数据、剔除异常干扰信息，降低数据传输量。针对不同监测场景的网络条件，边缘节点具备传输协议自适应切换能力，在网络稳定区域选择高效传输协议，在弱网或低带宽环境切换至低耗协议，保障数据传输连续性。云端则负责接收边缘节点处理后的结构化数据，同时承担数据备份与长期存储任务，通过边缘与云端的分工协作，平衡数据传输效率与存储安全性，避免单一节点故障导致的数据丢失或传输延迟。

3.3 基于 LSTM - 随机森林融合的状态分析模型

先对预处理后的监测数据进行特征提取，挖掘反映设备运行状态的关键特征信息。模型底层采用LSTM 网络，利用其对时序数据的处理优势，学习设备运行参数随时间的变化规律，捕捉参数趋势性特征。上层结合随机森林算法，融合 LSTM 输出结果与设备基础属性、历史故障记录等信息，通过多维度特征综合分析，实现设备运行状态的分类评估。

结语

基于物联网技术的通信设备运行状态在线监测方法，通过多维度采集、边缘 、云端协同传输与智能融合分析，有效解决了传统监测的实时性与准确性难题，显著提升了通信设备运维效率与网络稳定性。虽目前在微型传感器适配、未知故障识别等方面仍有优化空间，但随着物联网与 AI 技术的深度融合，未来该方法将实现多模态感知、模型在线进化，为 5G/6G 通信网络的高效运维提供更坚实的技术支撑，推动通信设备监测向更智能、更可靠方向发展。

参考文献

[1]蒋慧媛.基于数字孪生的水利设备运行状态在线监测方法[J].珠江水运,2024,(01):61-63.

[2] 马志鹏, 郭晓丽. 基于虚拟现实的通信设备运行状态智能监测系统[J]. 长江信息通信,2024,37(06):196-198.