【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電話通信，特別涉及一種工業電話通信信號增強方法及系統。
技術介紹
1、在工業領域中，電話通信扮演著至關重要的角色。工業生產通常涉及復雜的流程和眾多的環節，各個部門之間需要及時、準確地進行信息交流與溝通。電話通信作為一種便捷、快速的溝通方式，能夠在緊急情況下迅速傳達指令，協調生產進度，解決突發問題。例如，當生產設備出現故障時，操作人員可以通過電話及時通知維修人員進行搶修，避免生產停滯帶來的損失。在工業企業的日常管理中，電話通信也有助于各層級人員之間的溝通與決策，提高管理效率。此外，對于一些大型工業項目，涉及多個合作方和不同工作區域，電話通信能夠實現跨區域的協調與合作，確保項目順利進行。因此，電話通信在工業領域中具有不可替代的重要作用。然而，目前工業電話通信面臨著諸多挑戰：
2、一方面，工業環境復雜多變，存在各種電磁干擾源，如大型電機、變頻器等設備產生的電磁輻射，會對電話通信信號造成嚴重干擾，導致信號強度減弱、通話質量下降；
3、另一方面，工業現場的溫度、濕度等環境因素也會對通信信號產生影響，例如，高溫環境可能使電子元件性能下降，從而影響信號的傳輸質量；高濕度環境則可能導致信號衰減加劇；
4、此外，工業場所通常面積較大，通信信號覆蓋范圍有限，存在信號盲區，影響了工業生產的高效溝通與協調；
5、為此，提出一種工業電話通信信號增強方法及系統。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術實施例希望提供一種工業電話通信信號增強方法及系統
2、為解決上述技術問題，本申請采用的一個技術方案是：一種工業電話通信信號增強方法，包括以下步驟：
3、步驟一、獲取工業電話的歷史通信信號數據、實時通信信號數據以及環境數據；
4、步驟二、基于信號處理技術，對獲取的歷史通信信號數據、實時通信信號數據以及環境數據進行預處理；
5、步驟三、根據處理后的歷史通信信號數據和環境數據，基于深度學習算法，構建信號干擾識別模型；
6、步驟四、基于處理后的實時通信信號數據，利用信號干擾識別模型，識別干擾信號的特征；
7、步驟五、基于自適應頻率響應技術，開發智能濾波算法，對實時信號數據進行濾波處理，去除干擾信號；
8、步驟六、利用多級放大電路對濾波處理后的實時信號數據進行放大，并根據信號強度自動調整放大倍數；
9、步驟七、在工業現場布置信號中繼設備，將增強后的實時信號數據進行中繼傳輸，擴大信號覆蓋范圍；
10、步驟八、根據工業現場的實際情況，實時監測通信信號質量，并對信號增強的各個環節進行動態調整。
11、提供作為本技術方案進一步優選的，在步驟一中，所述歷史通信信號數據、實時通信信號數據和環境數據通過安裝在工業現場的信號采集裝置從工業電話通信網絡中獲取，所述信號采集裝置包括傳感器、信號調理電路和數據采集卡；所述歷史通信信號數據和實時通信信號數據包括通信信號的強度和頻率；所述環境數據包括電磁干擾強度、溫度和濕度。
12、提供作為本技術方案進一步優選的，在步驟二中，所述對歷史通信信號數據、實時通信信號數據和環境數據進行預處理，包括去噪處理、濾波處理、歸一化處理和數據清洗。
13、提供作為本技術方案進一步優選的，在步驟三中，所述深度學習算法包括卷積神經網絡、循環神經網絡和深度神經網絡；所述構建信號干擾識別模型的方法包括以下步驟：
14、步驟1、選擇卷積神經網絡、循環神經網或深度神經網絡，作為深度學習架構；
15、步驟2、基于深度學習架構，設計信號干擾識別模型的結構；
16、步驟3、將采集到的歷史通信信號數據劃分為訓練集、驗證集和測試集；
17、步驟4、使用訓練集對信號干擾識別模型進行訓練，通過反向傳播算法不斷調整信號干擾識別模型的權重和偏置；
18、步驟5、在訓練過程中，使用驗證集對信號干擾識別模型進行評估，若信號干擾識別模型在驗證集上的性能不再提高，則停止訓練，防止過擬合。
19、提供作為本技術方案進一步優選的，在步驟四中，所述信號干擾識別模型具備干擾信號特征存儲功能和實時在線學習的能力。
20、提供作為本技術方案進一步優選的，在步驟五中，所述智能濾波算法根據干擾信號的特征，自適應調整濾波器的參數。
21、提供作為本技術方案進一步優選的，在步驟六中，自動調整放大倍數利用指數加權平均算法，計算公式為：
22、；
23、其中，為當前時刻的放大倍數，為平滑系數，為上一時刻的放大倍數，為當前時刻的信號強度。
24、提供作為本技術方案進一步優選的，在步驟七中，所述中繼設備的位置和數量根據工業現場的布局和信號覆蓋需求進行設置。
25、提供作為本技術方案進一步優選的，在步驟八中，所述實時監測通信信號質量利用信噪比指標，信噪比的計算公式為：
26、；
27、其中，為信號功率，為噪聲功率，根據信噪比的值動態調整信號增強的各個環節。
28、為解決上述技術問題，本申請采用的另一個技術方案是：一種工業電話通信信號增強系統，包括：數據采集模塊、數據預處理模塊、模型構建模塊、干擾識別模塊、智能濾波模塊、信號放大模塊、信號中繼模塊和監測與調整模塊；
29、所述數據采集模塊，用于獲取工業電話的歷史通信信號數據、實時通信信號數據以及環境數據；
30、所述數據預處理模塊，用于對采集的歷史通信信號數據、實時通信信號數據以及環境數據進行預處理，包括去噪、濾波、歸一化和數據清洗；
31、所述模型構建模塊，用于根據處理后的歷史通信信號數據和環境數據，基于深度學習算法，構建信號干擾識別模型；
32、所述干擾識別模塊，用于對處理后的實時通信信號數據進行干擾信號特征識別；
33、所述智能濾波模塊，用于開發智能濾波算法，對實時信號進行濾波處理，去除識別出的干擾信號；
34、所述信號放大模塊，用于利用多級放大電路，根據信號強度自動調整放大倍數，對濾波后的信號進行放大；
35、所述信號中繼模塊，用于將增強后的信號進行中繼傳輸，擴大信號覆蓋范圍；
36、所述監測與調整模塊，用于實時監測信號質量，并根據監測結果對信號增強的各個環節進行動態調整。
37、本專利技術實施例由于采用以上技術方案，其具有以下優點：
38、1、本專利技術通過構建信號干擾識別模型，準確識別干擾信號特征，再通過智能濾波算法去除干擾，有效解決了電磁干擾導致的信號強度減弱和通話質量下降問題，同時，考慮到溫度、濕度等環境因素對通信信號的影響，采取相應補償措施，提高了系統在復雜工業環境下的適應性和穩定性；
39、2、本專利技術通過布置信號中繼設備，將增強后的信號進行中繼傳輸，有效擴大了信號覆蓋范圍，確保了工業生產本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于：在步驟一中，所述歷史通信信號數據、實時通信信號數據和環境數據通過安裝在工業現場的信號采集裝置從工業電話通信網絡中獲取，所述信號采集裝置包括傳感器、信號調理電路和數據采集卡；所述歷史通信信號數據和實時通信信號數據包括通信信號的強度和頻率；所述環境數據包括電磁干擾強度、溫度和濕度。
3.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于：在步驟二中，所述對歷史通信信號數據、實時通信信號數據和環境數據進行預處理，包括去噪處理、濾波處理、歸一化處理和數據清洗。
4.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于，在步驟三中，所述深度學習算法包括卷積神經網絡、循環神經網絡和深度神經網絡；所述構建信號干擾識別模型的方法包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于：在步驟四中，所述信號干擾識別模型具備干擾信號特征存儲功能和實時在線學習的能力。
6.根
7.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于，在步驟六中，自動調整放大倍數利用指數加權平均算法，計算公式為：
8.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于：在步驟七中，所述中繼設備的位置和數量根據工業現場的布局和信號覆蓋需求進行設置。
9.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于，在步驟八中，所述實時監測通信信號質量利用信噪比指標，信噪比的計算公式為：
10.一種工業電話通信信號增強系統，其特征在于，包括：數據采集模塊、數據預處理模塊、模型構建模塊、干擾識別模塊、智能濾波模塊、信號放大模塊、信號中繼模塊和監測與調整模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于：在步驟一中，所述歷史通信信號數據、實時通信信號數據和環境數據通過安裝在工業現場的信號采集裝置從工業電話通信網絡中獲取，所述信號采集裝置包括傳感器、信號調理電路和數據采集卡；所述歷史通信信號數據和實時通信信號數據包括通信信號的強度和頻率；所述環境數據包括電磁干擾強度、溫度和濕度。
3.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于：在步驟二中，所述對歷史通信信號數據、實時通信信號數據和環境數據進行預處理，包括去噪處理、濾波處理、歸一化處理和數據清洗。
4.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法，其特征在于，在步驟三中，所述深度學習算法包括卷積神經網絡、循環神經網絡和深度神經網絡；所述構建信號干擾識別模型的方法包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種工業電話通信信號增強方法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：譚克新，譚旭，譚淳柏，
申請(專利權)人：深圳固特訊科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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