电力通信网络设备状态检修系统的开发与应用

摘要

随着科技发展，人们对电力通信网络可靠性的要求越来越高，因此需要及时对通信设备进行检修。本文设计的状态检修系统，通过实时的对电力通信网络设备进行监测，及时发现设备可能存在的隐患，能够合理安排检修时间，保证了通信网络的正常运行。
　　 本文介绍了状态检修系统中用到的关键技术，详细说明了电力通信网络设备状态检修系统的设计与实现方法。本系统利用设备性能参数的历史数据，对性能数据的将来值进行预测。之后将预测的数据进一步处理，按照状态评分算法对设备进行评分。最后，检修系统通过分析网络设备的预测得分，根据检修原则，判断是否该对设备进行检修、何时安排检修以及需要检修的部件等。此外，用户可以通过状态检修系统的用户界面，查看电力通信网络中设备的模型、每个设备的得分、设备的运行情况、检修报告、网络拓扑图等内容。
　　 本课题利用BP神经网络模型，对电力通信网络设备的性能参数进行预测。本文详细介绍了神经网络预测的原理、BP神经网络预测模型的结构等，利用历史数据对模型进行训练，确定每个性能参数预测模型的参数值，并且对预测误差进行了分析。
　　 状态检修系统采用B/S模式，在客户端采用AJAX技术、EXTJS技术以及mxGraph技术等，丰富用户界面。运行结果表明，状态检修系统能够判断出电力通信网络设备的运行状态以及趋势，给出了合理的检修建议，降低了故障发生概率。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的意义

1．2 国内外发展状况

1．3 本文的主要研究内容与完成的任务

第2章 状态检修系统的相关技术

2．1 神经网络预测算法

2．1．1 神经网络预测的必要性

2．1．2 神经网络数据预测概述

2．1．3 BP神经网络原理

2．2 状态检修系统的软件技术

2．2．1 B／S模式

2．2．2 软件技术

2．3 网管接口

2．3．1 CORBA相关技术

2．3．2 TMF814网管接口

2．4 数据库

2．5 本章小结

第3章 状态检修模型

3．1 电力通信网络设备的指标体系

3．1．1 指标体系参数选取的原则

3．1．2 指标体系的建立

3．2 BP神经网络预测模型

3．2．1 神经网络拓扑结构设计

3．2．2 神经元激励函数的选定

3．2．3 权值和阈值初始值域的选定

3．2．4 学习速率的选定

3．2．5 神经网络参数预测结果及误差分析

3．3 设备评分模型

3．3．1 设备性能参数的评分体系

3．3．2 设备性能参数的权重设计

3．3．3 设备评分算法

3．4 检修报告模型

3．4．1 基于性能参数的检修报告模型

3．4．2 基于设备评分的检修报告模型

3．5 本章小结

第4章 状态检修系统的设计与实现

4．1 状态检修系统的总体结构

4．1．1 系统部署

4．1．2 网管适配器

4．1．3 应用服务器

4．1．4 WEB服务器

4．2 状态检修系统功能模块的设计与实现

4．2．1 状态检修系统的总体流程

4．2．2 基础数据模块

4．2．3 拓扑管理模块

4．2．4 实时数据模块

4．2．5 检修管理模块

4．3 数据库的实现

4．3．1 设备相关的数据表

4．3．2 状态检修模型相关的数据表

4．4 软件功能的实现

4．5 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

在学期间发表的学术论文和参加科研情况

致谢