TSW2500型500 kW短波發射機故障類型診斷仿真

鄧曉霞

（國家廣播電視總局二0二二臺，新疆 喀什 844000）

0 引 言

計算機技術的發展推動各個領域的技術革新，尤其是各類故障檢修技術獲得較大進步。在發射機故障診斷過程中，可通過計算機技術的應用實現設備故障的實時診斷，但發射機的故障類型復雜，即使使用計算機進行故障檢測也十分不容易[1]。一旦無法檢測到故障，將會嚴重影響發射機的工作狀態，進而帶來較大損失。目前，研究人員針對發射機故障類型診斷進行研究，早期提出一種故障樹的診斷方法，但經過不斷應用發現，該方法雖能實現故障類型診斷，但其診斷效果差、信息利用率低，因此設計了短波發射機故障類型診斷仿真方法。

1 短波發射機故障類型診斷仿真方法設計

1.1 采集短波發射機故障數據

TSW2500型500 kW短波發射機故障數據的采集主要是利用數據采集卡進行，通過傳感器采集設備運行的各類參數，將其輸送至上位機軟件，經數據預處理后再進行實時顯示。本文設計方法采用SK2010采集卡實現數據采集[2]。在使用采集軟件進行數據采集前，需進行接口匹配，確保數據采集接口通信正常，從而獲取大量數據信息[3,4]。

本文數據采集模塊是以數據分析、存儲以及顯示等功能模塊為基礎實現故障數據采集，其采集流程如圖1所示。

圖1 數據采集流程

根據圖1流程實現數據的采集。在工作時，數據采集模塊硬件部分的工作方式為多路信號采集。由于信號采集模塊只能同時測量兩個信號，因此在軟件操作中采用多個數據處理器，但每次只同時輸入兩個信號至示波器中[5]。此外，可根據方法中傳導信號幅度和頻率的性質設置采樣參數。

數據存儲是故障診斷中必不可少的一部分，需支持數據查詢和數據備份等操作。采集的發射機狀態監測數據和故障診斷數據一般存儲于數據庫中[6]。由于Lab Windows/CVI開發能力有限，需要安裝ActiveX組件達到對其的完全控制。在選擇存儲數據庫工具時，還需要綜合考慮數據量和開發需求等多種因素。本方法選擇MySQL數據庫實現數據儲存，數據庫內應用的是SQL數據庫語言。該數據庫具有計算速度快和管理靈活度高等優點，此外MySQL數據庫操作簡單，在用戶權限方面非常安全[7]。

1.2 設計故障診斷知識庫

在進行故障知識庫設計時必須進行知識處理。知識處理就是將各類專家知識按照特定規則轉化為計算機可讀的知識以滿足專家推理和引擎需求。知識診斷是一種對描述控制策略和使用知識進行診斷的過程，其主要優點是形式簡單、易于更新，可在不改變其他事實的情況下獲取故障診斷知識。知識表達的方法包括語義網絡法，該方法是基于人工智能研究的早期人類聯想記憶模型[8]。基于此設計的故障診斷知識庫如圖2所示。

圖2 故障診斷知識庫

由圖2可知，根據上述知識表達方法，在發射機故障診斷中可根據組態與組件模塊的連接工作性能、工作特殊性以及工作時長等實際情況建立知識庫。發射機故障診斷多由固態放大器輸出和高壓電源診斷法進行分類，從設備數據、使用維護記錄以及故障清零報告等中提取故障診斷信息。

1.3 構建短波發射機故障診斷模塊

故障診斷模塊可及時篩選數據庫中的故障，實現故障查詢和故障診斷。故障查詢方式有很多種，最重要的是故障現象查詢和故障模塊查詢[9]。技術人員輸入故障信息后，使用故障診斷方法搜索故障庫，檢索故障信息并傳送給報警中心。如果數據故障庫中不存在故障信息，則需要激活故障庫的編輯功能，及時進行修改。故障診斷模塊使用的數據庫開發工具是MySQL，利用該開發工具構建監測發射機狀態的數據庫和知識庫，并使用C++設計發射機故障診斷的推理引擎。建立的故障診斷模塊如圖3所示。

圖3 故障診斷模塊

由圖3可知，利用該模塊可實現發射機信號實時采集，及時進行故障監控。該模塊中還設置了傳感器電路實現信號模擬和波形信號采集。發射機診斷平臺主要對采集到的設備電壓、電流以及功率等信號進行實時監控與故障診斷，系統判斷此時數據是否超過閾值，如果超過閾值，則立刻發出警報。

1.4 實現短波發射機故障類型診斷

短波發射機狀態監測和故障診斷方法的診斷核心是故障診斷中心，該中心可協調和控制檢測方法的整個運行過程。除此之外，還需通過對狀態監測平臺進行模擬，實現用戶、硬件以及底層驅動軟件之間的通信連接。本文主要采用虛擬儀器技術完成模擬，故障診斷中心首先在內部處理用戶發布的命令，其次通過底層驅動軟件將命令傳遞給硬件執行，最后由狀態監測平臺實時監測，為監測平臺提供反饋，幫助用戶進行觀察和判斷決策。

軟件監測診斷平臺以Lab VIEW為工具開發，采用多個診斷模塊實現綜合自檢。該監測診斷平臺可實現TSW2500型500 kW短波發射機狀態故障的實時監測和診斷，滿足實時通信的要求。發射機狀態監測和故障診斷中心的主要功能是監測發射機在工作狀態的各項參數是否正常，并將檢測到的數據存儲在數據庫中。如果沒有檢測到特定參數異常，則需在設定區域內進行實時監控，一旦發現異常就立刻報警，并將異常參數存儲在數據庫中[10]。

故障排除模塊需快速檢索故障數據，通過顯示故障時間和故障波形對故障數據進行診斷和定位[11]。狀態監測平臺的檢測模塊由數據采集、分析、存儲以及顯示4部分組成，利用檢測周期不斷重復的性能，來運行監測程序。

另外，為保證數據采集的實時性，在設計程序時應盡量縮短檢測周期。短波發射機的主要信號是電流和電壓，因此在選擇傳感器時主要使用變壓器和電流傳感器。根據電流方向，電流傳感器可被分為直流電流傳感器和交流電流傳感器[12]。一般情況下，使用直流電流傳感器和交流電流傳感器是為避免在檢測時損壞短波發射機的傳輸電纜，在運行時對短波發射機造成干擾。被測電流通過電纜流經傳感器芯孔時會根據電流效應進行轉化，然后傳輸到采集設備中方便后續使用。交流電流傳感器的工作方式是直接從各種采集設備中采集單相交流電流信號，并將其分割成可使用的標準電壓，從而實現發射機故障類型的診斷。

2 仿真實驗

為了驗證本文設計的TSW2500型500 kW短波發射機故障診斷方法的診斷效果，將其與故障樹診斷方法進行對比，檢測兩種方法的加權平均融合值，實驗如下所示。

2.1 實驗準備

在指定的環境下，模擬無線發射機的工作模式，設計不同的工作頻道。由于不同模式輸出的信號指標和中心頻率不同，因此在模擬TSW2500型500 kW短波發射機故障模板時，必須標明其工作模式和工作頻道，否則無法利用該模板進行故障診斷。

將故障電路板裝入模擬發射機中，然后利用測試儀測量發射機功率、統一工作模式下的輸入端電壓、平均功率、中心頻率以及峰值幅度。運用模板匹配法求得的基本概率分配如表1所示。

表1 發射機故障概率分配

在上述實驗環境下，使用表1中的故障概率分配數值進行后續的仿真實驗，得到加權平均融合值。

2.2 仿真實驗結果與討論

分別使用本文設計的TSW2500型500 kW短波發射機故障診斷方法與故障樹方法檢測10次加權平均值，根據故障分配表進行匹配，仿真實驗結果如表2所示。

表2 仿真實驗結果

根據表2的仿真實驗結果可知，本文設計方法的加權平均值均低于故障樹故障診斷方法的加權平均值，因此設計的方法信息利用率高、診斷效果好。

3 結 論

設計正確的故障診斷方法對TSW2500型500 kW短波發射機故障及時處理有重要意義，因此本文在考慮傳統方法弊端的基礎上設計新的故障診斷仿真方法。通過仿真試驗證明該方法的加權平均值與故障概率分配結果一一對應，其信息利用率高，診斷效果好，但仿真次數有限，還需在使用中不斷優化。