一种通信铁塔配套5G基站全周期稳定性智能管控系统的制作方法

本发明涉及通信铁塔与基站协同管控，尤其涉及一种通信铁塔配套5g基站全周期稳定性智能管控系统。

背景技术：

1、随着5g通信网络的规模化部署，通信铁塔作为基站设备的重要承载结构，其运行稳定性直接关系到5g网络的覆盖质量与服务连续性。在海上、山区及城市密集区等复杂场景下，通信铁塔面临风荷载、地基沉降、温湿度变化等多重环境因素的耦合作用，铁塔结构倾斜、振动异常等问题频发，进而影响塔上5g基站设备的供电可靠性、散热效率及信号发射质量。与此同时，5g基站作为高功耗、高发热密度的有源设备，其机柜内部温湿度环境与工作电气参数的变化，不仅影响基站自身的运行寿命，还会通过机柜振动传递、电磁干扰等途径反向影响铁塔的结构健康状态，形成铁塔-基站双向耦合的稳定性问题。

2、当前，通信铁塔与5g基站的运维管理普遍采用分立监测、独立管控的模式。具体而言，铁塔结构监测主要依赖人工定期巡检或单点倾角传感器，仅能获取铁塔的静态倾斜数据，缺乏对振动频率、时序变化趋势的实时感知与动态分析能力；基站设备管理则侧重于网管侧的流量统计、告警上报，机柜温湿度、工作电压电流等工况参数虽可采集，但未与铁塔结构状态进行关联分析。二者在数据层面相互割裂，无法形成铁塔-基站耦合效应的整体认知，存在技术缺陷。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种通信铁塔配套5g基站全周期稳定性智能管控系统，用以解决现有技术中铁塔结构风险感知滞后、基站工况与铁塔状态缺乏耦合分析、风险预测能力不足、调控策略静态固化以及缺乏闭环反馈机制的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种通信铁塔配套5g基站全周期稳定性智能管控系统，包括：

3、铁塔状态采集模块，其用以采集通信铁塔倾斜角度、振动频率，以确定铁塔本体运行特征；

4、基站工况采集模块，其用以采集5g基站工作电气数据、机柜温湿度数据，以确定基站设备运行特征，其中，5g基站工作电气数据包括工作电压及工作电流；

5、基站信号采集模块，其用以采集基站实时信号流量、上下行信号强度，以确定基站无线传输特征；

6、特征融合对齐模块，其用以基于铁塔本体运行特征的时序振动突变特征划分若干铁塔风险监测区段，并结合基站设备运行特征的温湿度时序曲线匹配对应时段基站无线传输特征，以识别铁塔-基站耦合影响特征率；

7、时序特征分析模块，其用以基于统一监测时序形成对应各铁塔风险监测区段的多维铁塔-基站融合特征向量，基于所述铁塔风险监测区段的时序采样间隔结合所述铁塔-基站耦合影响特征率确定对应的区段应力累计当量；

8、耦合关联分析模块，其用以基于监测时序对所述多维铁塔-基站融合特征向量与对应的区段应力累计当量进行拟合，以确定铁塔-基站耦合稳定度预测模型；

9、风险研判模块，其用以基于指定的铁塔及基站运行特征集结合所述铁塔-基站耦合稳定度预测模型预测任一监测时段的区段应力累计当量，以预测铁塔配套基站整体风险分布；

10、自适应调控模块，其用以基于预测的整体风险分布对应的区段应力累计当量确定铁塔与基站协同稳定调控目标阈值，以输出对应指定铁塔、基站运行特征集的基站功率调节、铁塔加固预警参数集；

11、闭环反馈执行模块，其用以接收自适应调控模块输出的基站功率调节、铁塔加固预警参数集执行基站功率动态调整与铁塔运维告警推送，并采集调控完成后的铁塔倾斜角度、振动频率、基站工作电气数据、机柜温湿度、基站信号流量及信号强度回传至铁塔状态采集模块、基站工况采集模块、基站信号采集模块，完成全周期稳定性管控闭环反馈。

12、进一步的，所述铁塔状态采集模块基于塔身布设的倾角传感器采集倾斜角度、振动传感器采集振动频率，并同步标记各采集数据对应的监测时序，以建立带时序标识的铁塔本体运行特征；

13、所述基站工况采集模块基于机柜内置电压采集单元获取工作电压、电流采集单元获取工作电流，基于机柜温湿度采集单元同步获取机柜温湿度数据，并将工作电压、工作电流及机柜温湿度数据按照统一监测时序进行整合，以建立基站设备运行特征；

14、所述基站信号采集模块对接5g基站基带单元，以实时采集上下行信号流量及对应频段信号强度，并将所述上下行信号流量及对应频段信号强度匹配至统一监测时序，以建立基站无线传输特征。

15、进一步的，所述特征融合对齐模块基于铁塔本体运行特征中的时序振动幅值变化确定突变点位，并基于所述突变点位划分铁塔风险监测区段，将同一监测时序下的基站设备运行特征的温湿度时序曲线与基站无线传输特征进行时序配准，基于配准后的关联特征确定各区段内铁塔振动状态与基站信号波动之间的关联程度，以识别铁塔-基站耦合影响特征率；

16、所述特征融合对齐模块基于所述温湿度时序曲线的温度变化率与基站无线传输特征的信号衰减率进行时序匹配，当温度变化率与信号衰减率的变化趋势一致时，将该时段标记为强耦合区段，基于所述强耦合区段在铁塔风险监测区段中的占比确定所述铁塔-基站耦合影响特征率。

17、进一步的，所述时序特征分析模块以统一监测时序为排序基准，将同一铁塔风险监测区段对应的铁塔本体运行特征、基站设备运行特征及基站无线传输特征作为向量分量，以建立多维铁塔-基站融合特征向量；

18、所述时序特征分析模块基于相邻采样时刻的时间差值确定各区段的时序采样间隔，基于所述时序采样间隔确定各区段对应的应力衰减系数，基于所述应力衰减系数对铁塔-基站耦合影响特征率进行修正，以确定各区段对应的区段应力累计当量。

19、进一步的，所述时序特征分析模块基于所述时序采样间隔与预设间隔阈值的比较结果确定应力衰减系数，其中，当所述时序采样间隔大于预设间隔阈值时，所述应力衰减系数与所述时序采样间隔呈负相关，以表征铁塔应力在长间隔内的自然释放程度；

20、所述时序特征分析模块基于当前区段对应的铁塔-基站耦合影响特征率与应力衰减系数的乘积，并结合上一相邻区段的区段应力累计当量与所述应力衰减系数的乘积之和，以确定当前区段对应的区段应力累计当量。

21、进一步的，所述耦合关联分析模块基于同一监测时序下的多维铁塔-基站融合特征向量与区段应力累计当量进行一一配对，以建立特征关联样本集，基于所述特征关联样本集确定多维铁塔-基站融合特征向量各分量与区段应力累计当量之间的映射关系，以生成铁塔-基站耦合稳定度预测模型；

22、所述耦合关联分析模块基于所述特征关联样本集中各样本的多维铁塔-基站融合特征向量建立初始映射参数，基于所述初始映射参数确定各样本对应的应力预测值，基于所述应力预测值与对应的区段应力累计当量的差值建立拟合偏差序列，基于所述拟合偏差序列与区段应力累计当量序列的比较结果，确定所述铁塔-基站耦合稳定度预测模型的模型形式。

23、进一步的，所述风险研判模块将指定的铁塔及基站运行特征集输入所述铁塔-基站耦合稳定度预测模型，以获取对应监测时段的预测区段应力累计当量，基于所述预测区段应力累计当量与预设风险阈值的比较结果确定各区段的风险等级，并基于各区段的风险等级沿监测时序进行整合，以生成铁塔配套基站整体风险分布；

24、所述风险研判模块基于各区段的风险等级确定高风险的连续区段跨度，基于所述连续区段跨度与预设跨度阈值的比较结果确定整体风险蔓延趋势，并将所述整体风险蔓延趋势附加至所述铁塔配套基站整体风险分布中。

25、进一步的，所述自适应调控模块基于整体风险分布中各风险等级对应区段的区段应力累计当量，确定各风险等级对应的铁塔与基站协同稳定调控目标阈值，其中，风险等级越高对应的协同稳定调控目标阈值越高；

26、所述自适应调控模块调取历史数据库中与当前铁塔及基站运行特征相匹配的历史调控方案作为初始调控参数，基于所述协同稳定调控目标阈值与历史调控方案的实际调控效果的差值确定调控补偿系数，基于所述调控补偿系数对所述初始调控参数进行修正，以输出基站功率调节参数集及铁塔加固预警参数集。

27、进一步的，所述自适应调控模块基于所述整体风险分布中各区段的区段应力累计当量与整体平均应力累计当量的偏离程度，确定铁塔结构风险权重及基站设备热风险权重，基于所述铁塔结构风险权重与基站设备热风险权重的比值，确定所述协同稳定调控目标阈值中基站功率调节量与铁塔加固预警等级之间的调控分配比例。

28、进一步的，所述闭环反馈执行模块接收所述基站功率调节参数集以执行基站发射功率的动态调整操作，接收所述铁塔加固预警参数集以执行铁塔运维告警推送操作；

29、所述闭环反馈执行模块在调控完成后触发新一轮数据采集，将更新后的铁塔倾斜角度、振动频率、基站工作电气数据、机柜温湿度、基站信号流量及信号强度按照统一监测时序进行结构化封装，并分别回传至铁塔状态采集模块、基站工况采集模块及基站信号采集模块，以触发下一轮稳定性分析迭代。

30、与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果：

31、本发明通过铁塔状态采集模块、基站工况采集模块与基站信号采集模块分别获取铁塔倾斜角度与振动频率、基站工作电气数据与机柜温湿度、基站信号流量与信号强度，实现铁塔结构状态与基站运行状态的多维同步感知，为铁塔-基站耦合稳定性的精准建模提供了全面的数据基础。

32、进一步地，本发明通过特征融合对齐模块基于铁塔本体运行特征的时序振动突变特征划分铁塔风险监测区段，并结合基站设备运行特征的温湿度时序曲线匹配对应时段基站无线传输特征，有效提取铁塔振动与基站信号波动之间的关联特征，识别铁塔-基站耦合影响特征率，克服了传统分立监测模式下铁塔与基站数据割裂、无法识别协同失效风险的缺陷。

33、进一步地，本发明通过时序特征分析模块以统一监测时序为基准，将铁塔本体运行特征、基站设备运行特征及基站无线传输特征融合为多维铁塔-基站融合特征向量，并结合时序采样间隔确定的应力衰减系数对耦合影响特征率进行修正，确定各区段的区段应力累计当量，将铁塔结构状态、基站工况与信号传输特征进行时序关联，为耦合稳定度预测模型构建提供了准确的样本标签。

34、进一步地，本发明通过耦合关联分析模块对多维铁塔-基站融合特征向量与区段应力累计当量进行自适应拟合，建立铁塔-基站耦合稳定度预测模型，能够根据指定的铁塔及基站运行特征集预测任一监测时段的区段应力累计当量，并结合风险等级判定基准实现铁塔配套基站整体风险分布的事前预测，避免传统阈值告警模式的滞后性。

35、进一步地，本发明通过自适应调控模块基于预测的整体风险分布确定铁塔与基站协同稳定调控目标阈值，并结合历史数据建立调控补偿系数，输出匹配当前铁塔及基站运行特征的基站功率调节参数集与铁塔加固预警参数集，实现了调控策略的动态适配与精细化输出。

36、进一步地，本发明通过闭环反馈执行模块在执行调控操作后触发新一轮数据采集，将更新后的多维度状态数据回传至各采集模块，形成“感知-融合-分析-预测-调控-反馈”的全周期闭环管控机制，实现了调控效果的持续验证与策略的迭代优化，显著提升了通信铁塔配套5g基站的运行稳定性与运维效率。