أحدثت صناعة اتصالات الألياف الضوئية ثورة في صناعة الاتصالات بأكملها من خلال توفير روابط اتصالات عالية الأداء وأكثر موثوقية مع تكاليف عرض النطاق الترددي المتناقصة باستمرار. نظرًا لقدرات النطاق الترددي العالي والحد الأدنى من التوهين أو فقدان الطاقة.
كما ويعد تطوير الألياف الضوئية أمرًا ضروريًا بسبب التقنيات المبتكرة .التي تتطلب نقل البيانات عبر آلاف الكيلومترات بسرعة كبيرة وموثوقية وأمان. عبر بناء غالبية الشبكات الضوئية بآلية حماية قد تتفاعل مع فاصل الألياف عن طريق تحويل البيانات إلى قناة ألياف احتياطية في أقل من 50 مللي ثانية. لتكون متوافقة مع أعلى معايير الموثوقية، اقرأ حول النقل الضوئي عبر المقال من هنا.
ومع ذلك، فإن المشكلة الرئيسية لاتصالات الألياف الضوئية هي الأخطاء التي تنشأ مع مرور الوقت. ولا بد من فهم عيوبها وتشخيصها بسرعة وفعالية. لأن فسادها يؤدي إلى انقطاع الخدمة وخسارة كبيرة للبيانات وقد يكون له عواقب اجتماعية كبيرة. من الممكن أيضًا تسجيل فقدان الاتصال بسبب التثبيت الخاطئ للكابل، والكابلات غير المنخفضة، وتأخر الإشارة كخطأ. وبالتالي، يلزم وجود نظام رقابة فعال للعثور على المشكلة وتحديدها وتقليل انقطاع الخدمة.
ترغب في دراسة علم الألياف الضوئية؟ إليك نظرة عن محاورهذا الكورس:Optical Fiber Transmission Course
من ناحية أخرى فإن أحد أدوات اختبار الألياف الضوئية الأكثر شيوعًا هو OTDR (مقياس انعكاس المجال الزمني البصري)، على الرغم من أنه ليس الوحيد. في هذه المقالة، سنسلط الضوء على بعض أحدث تقنيات الروبوتات المستخدمة في الكشف عن شذوذ الألياف.
يتطلب الإنترنت عالي السرعة اتصالات بيانات آمنة وموثوقة في الشبكات الضوئية. ولذلك، فإن أحد العناصر الحاسمة في تقديم شبكة مستقرة ويمكن الاعتماد عليها هو تحديد العيوب والتوطين.
كما والخطأ الأكثر شيوعًا الذي يؤثر على الألياف الضوئية هو قطع الألياف. وهي ظاهرة تحدث أثناء العمل على كيفية نشر كابل الألياف الضوئية. مما يؤدي إلى تعطيل الألياف الضوئية النشطة التي تنقل حركة المرور. ونظرًا للتوهين الكبير، قد تواجه الألياف الضوئية أيضًا عيبًا آخر. الميزة الكبيرة للألياف الضوئية مقارنة بالأسلاك المعدنية هي التوهين المنخفض.
ولهذا السبب، فإن أي زيادة في قيمتها تؤدي إلى تعطيل الألياف الضوئية بشكل خطير ويؤدي إلى انقطاع الخدمة. عند استخدام نقل الألياف الضوئية، يؤدي التشتت أيضًا إلى تشويه تدفق المعلومات. تتشتت نبضات الضوء بعد دخولها إلى الألياف. تُعرف هذه الظاهرة باسم “تشتت النبض”. يحدد الحد الأقصى لعدد النبضات التي يمكن بثها وحلها على جهاز الاستقبال سعة النظام بناءً على مستوى التشتت.
دعونا نلقي نظرة على أحدث أدوات الألياف الضوئية المستخدمة في اكتشاف الأخطاء وفهم أعطال الألياف الضوئية وتحديد موقعها في خطوط اتصالات الألياف الضوئية.
نظرًا للطبيعة السلبية لمكونات الشبكة المعنية، يعد اكتشاف الأخطاء وأعطال الألياف الضوئية وتحديد موقعها في خطوط اتصالات الألياف الضوئية أمرًا بالغ الأهمية في شبكة الوصول الضوئية (OAN). يمكن فقدان كمية كبيرة من بيانات الشبكة بسبب أي عطل في الارتباط. ومع ذلك. فإن الاعتمادية وعواقب تكلفة الأجهزة تحد بشدة من تطبيق أدوات الألياف الضوئية للكشف عن الأخطاء وتوطينها.
يعد استخدام العاكسات الضوئية طريقة منخفضة التكلفة لتوطين الأخطاء واكتشافها في شبكة OAN استنادًا إلى شبكة الألياف إلى x (FTTx). تُستخدم الإشارات المنعكسة لشاشات الشبكة. للعثور على الرابط البصري المعيب وتحديده بدقة. تتجلى قدرة الأساليب على تحديد موقع أخطاء الشبكة واكتشافها أثناء وجودها في الخدمة على مسافة 20 كيلومترًا من خلال النتائج التجريبية.
تعد الطريقة المبنية على البيانات لتحديد الحالات الشاذة في شبكة الألياف وتشخيصها وتحديد موقعها بشكل صحيح وسريع. مثل قطع الألياف واعتداءات التنصت البصري. واحدة من أحدث الأدوات للكشف عن الحالات الشاذة في الألياف الضوئية. تجمع هذه التقنية بين خوارزمية الوحدة المتكررة ثنائية الاتجاه القائمة على الاهتمام وخوارزمية الكشف عن الشذوذ القائمة على التشفير التلقائي.
بمجرد التعرف على الشذوذ بواسطة جهاز التشفير التلقائي. نستخدم خوارزمية الوحدة المتكررة ثنائية الاتجاه القائمة على الاهتمام لتشخيص الأخطاء وتوطينها. مع درجة F1 تبلغ 96.86%. يستطيع جهاز التشفير التلقائي تحديد أي مشكلة أو شذوذ في الألياف. بالإضافة إلى ذلك، تعمل خوارزمية الوحدة المتكررة ذات البوابات ثنائية الاتجاه القائمة على الاهتمام على تحديد العيوب بمتوسط خطأ مربع جذر متوسط قدره 0.19 متر وتحدد الحالات الشاذة المحددة بمتوسط دقة 98.2%.
يمكن للمهندسين والعلماء الآن إجراء تحقيقات كانت في السابق غير عملية أو، في بعض الظروف، مستحيلة باستخدام أجهزة الاستشعار الكهربائية التقليدية من خلال استخدام أدوات الألياف الضوئية مثل أجهزة استشعار الألياف الضوئية في أبحاثهم.
وبالتالي، أصبحت أجهزة الاستشعار الضوئية الآن أكثر فائدة ومطلوبة في مختلف المجالات العسكرية، الصناعية والاجتماعية بفضل أجهزة استشعار الألياف الضوئية (FOSs). بالمقارنة مع أجهزة الاستشعار الكهربائية والإلكترونية التقليدية، تُظهر أنظمة FOS أنشطة استشعار موثوقة وصارمة نظرًا لمزاياها الكامنة المتمثلة في الوزن الخفيف والحجم الصغير والتوهين السلبي المنخفض والحصانة ضد التداخل الكهرومغناطيسي (EMI) وعرض النطاق الترددي الواسع والمتانة البيئية.
في اتصالات الألياف الضوئية، يتم استخدام نظام ذكي لاكتشاف الأعطال باستخدام Arduino. تهدف وحدة فحص الأخطاء هذه إلى مراقبة مصدر الطاقة المستقبل للألياف الضوئية. يتم استخدام وحدة الاستشعار مع Arduino UNO، الذي يحتوي على متحكم Atmega 328، لهذا الغرض. تُستخدم محاكيات Proteus ISIS لإنشاء ومحاكاة مخرجات المستشعر مع مراقبة مصدر الطاقة المستقبل للألياف الضوئية. يشكل LDR وopamp وحدة الاستشعار المستخدمة في المحاكاة.
تظهر رسالة الخطأ على شاشة LCD المتصلة مع Arduino في نفس الوقت الذي يتم فيه إرسال تاريخ ووقت حدوث الخطأ إلى خادم الويب في حالة حدوث أي تغييرات مفاجئة في طاقة الخط البصري.
نظرًا لأن الاستشعار عن طريق اللمس يوفر معلومات لا تستطيع أجهزة الاستشعار عن بعد مثل الكاميرات أو أجهزة الليدار تقديمها، فهو أسلوب مفيد للتعامل مع الروبوتات. في المواقف غير المنظمة، حيث تكون الصورة الداخلية للروبوت للأشياء التي يتم التلاعب بها ضبابية، يكون اللمس مهمًا للغاية.
جهاز استشعار ناعم مدمج على طرف إصبع اليد الروبوتية ينقل ردود الفعل اللمسية. يتكون المستشعر من ألياف بصرية مزودة بمحولات طاقة مصنوعة من ألياف Bragg (FBGs) يتم إدخالها بداخلها ومثبتة بيد صلبة بمادة بوليمرية ناعمة. يتم تقييم قدرة النظام على جمع المعلومات من خلال سلسلة من المهام التي تنطوي على فهم العناصر المختلفة في ظل ظروف متنوعة.
وفقًا للنتائج، يمكن للمصنف المعتمد على مخرجات مستشعر اليد الآلية اكتشاف حجم وصلابة العناصر التي يتم تشغيلها بدقة تبلغ 99.36 و100% على التوالي. تُظهر مخرجات أدوات الألياف الضوئية المعتمدة على المستشعرات أيضًا القدرة على القيام بمهام المعالجة الديناميكية، والتي تتطلب تغيير موضع الإصبع اعتمادًا على حالة الأشياء الممسكة والإمساك بالأشياء الحساسة دون كسر أو انزلاق.
لتحديد العيوب، يستخدم معظم المنتجين المحليين فحص العين البشرية مقارنة بأدوات اختبار الألياف الضوئية. يعد الفحص اليدوي بطيئًا وغير موضوعي، ومن السهل جدًا حدوث مشكلات مثل عمليات الفحص الفائتة وعمليات الفحص الخاطئة، مما يؤثر بشكل كبير على جودة المنتجات.
يتم استخدام طريقة الكشف عن العيوب القائمة على الرؤية الآلية لتشكيلات الألياف الضوئية للحصول على صورة كاملة الزاوية لتشكيل الألياف الضوئية أولاً باستخدام المنصة التجريبية لتحديد العيوب في تشكيل الألياف الضوئية.
تتم بعد ذلك معالجة الصورة ذات الزاوية الكاملة مسبقًا بعد أن تحدد التقنية المقترحة حدود تشكيل الألياف الضوئية في الصورة. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام الصورة ذات الزاوية الكاملة لتتبع العيوب، ويتم حفظ بيانات التتبع. وأخيرًا، تحدد بيانات التتبع موقع الخلل وحجمه ونوعه. أثبتت التجارب أن هذه التقنية يمكنها اكتشاف العيوب في تشكيلات الألياف الضوئية.
الهدف من أدوات اختبار الألياف الضوئية هذه هو زيادة توافر وموثوقية الشبكات الضوئية من خلال تحديد مشاكل الألياف وتقديرها عن بعد دون مقاطعة تدفق البيانات. تستخدم تقنية مراقبة أداء الألياف (FPMT) الجديدة المقترحة مقياس انعكاس المجال الزمني البصري للكشف عن حالات فشل الألياف المختلفة، مثل انقطاع الألياف، أو تلوث نهاية الوجه، أو حرق نهاية الوجه، أو خسائر الإدراج العالية في الموصلات والوصلات البينية، أو عدم التطابق بين كابلات الألياف أنواع. وهذا خروج عن الطريقة التقليدية.
تعتمد المنهجية المستخدمة للكشف عن أعطال الألياف في الشبكة على تحليل ردود الفعل للإشارة المنعكسة وشكل نمط الانعكاس. وهذا يسمح بنطاق أوسع من اختبارات المسافة ومراقبة الأداء. ويمكن استخدام ذلك داخل شبكة بصرية في الوقت الفعلي وعن بُعد من خلال التكامل مع لوحة OSC. يمكن لهذه الطريقة أن تعزز ميزانية طاقة النظام بخسارة إدخال لا تذكر تبلغ 0.4 ديسيبل ويمكنها اكتشاف مشاكل الألياف بدقة قياس متوسطة تصل إلى 99.8% على مسافة تصل إلى 150 كم.
تم العثور على أنواع متعددة من فشل الألياف، بما في ذلك فواصل الألياف، وتلوث نهاية الوجه، وحرق نهاية الوجه، وفقدان كبير في الإدراج على الموصل والتقاطع بين كابلي ألياف منفصلين، بواسطة FPMT. أظهرت الطريقة أداءً أفضل في المجالات التالية: تقليل فقد الإدخال مع زيادة ميزانية طاقة النظام، وتوفير نطاق أوسع من اختبار المسافة ومراقبة الأداء، ودقة قياس عالية، وقيمة انحراف منخفضة، واكتشاف أنواع عديدة من أخطاء الألياف.
تتعرض الألياف الضوئية لمجموعة واسعة من الحالات الشاذة الناجمة عن الهجمات المادية ذات النوايا الخبيثة [مثل التنصت البصري (التنصت على الألياف)] والفشل الشديد. قد تؤدي مثل هذه الحالات غير الطبيعية إلى مقاطعة الشبكات، مما يؤدي إلى خسائر مالية وبيانات كبيرة. وهو ما يعرض سرية الشبكات الضوئية للخطر من خلال السماح بالوصول غير المرغوب فيه إلى البيانات المرسلة. أو إضعاف أداء الشبكة تدريجيًا. لذلك، يجب وضع أنظمة فعالة للكشف عن الحالات الشاذة وتشخيصها وتحديد موقعها. باستخدام أدوات فعالة للألياف الضوئية موضع التنفيذ لتحسين توافر وموثوقية الشبكات الضوئية.
Optimized by Seraphinite Accelerator