“5G 技術+人工智能巡檢機器人系統”在廣播電視發射臺的應用研究

于海泉 吳金友 梁秀文

（作者單位：1.哈爾濱廣播器材有限責任公司；2.四川省廣播電視局520臺；3.四川省廣播電視新聞與傳播研究所）

隨著5G 移動通信技術、人工智能技術、大數據技術、云計算、物聯網、區塊鏈的快速發展，廣播電視發射臺為滿足“安全播出管理智慧化、設備巡檢巡查智能化”的發展需要，將5G 技術、大數據分析技術與發射臺發射設備、設施巡檢方式相結合，利用5G 通信技術的高可靠性、低時延性，采用物聯網技術、人工智能技術、圖像識別建模技術、算法技術，實現機器人系統對發射設備、設施的智能巡檢、運行狀態的“全要素”感知與掌控，運用大數據分析技術、云計算技術，實現發射臺對發射設備運行狀態的“績效評估”和安全播出數據信息的二次挖掘利用。

1 智能巡檢機器人系統概述

目前，廣播電視無線發射臺對播出設備的巡查、巡檢，主要采用人工方式，遵循著定期巡機、定時抄表的傳統方式。人工巡檢時，值班、值守人員必須現場查看，造成人力、物力的資源浪費。設備巡檢效率也受到技術人員業務能力、工作經驗、精神狀態等多種因素的影響，漏檢、誤檢的情形時有發生，嚴重影響節目信號傳輸安全和播出安全。“5G 技術+人工智能巡檢機器人系統”在廣播電視發射臺的應用，標志著日常巡檢方式由傳統的人工巡檢，開始向智能巡檢方式轉變；安全播出管理方式，開始向“綜合管理、大數據分析、平臺控制、遠程操控、實時反饋、輔助診斷”的方向轉變。其通過對信號源設備、發射設備、供電設備、播出設施的“全方位、全時域、全自主”智能巡查、巡檢覆蓋，實時感知設備運行態勢，利用運行參數數據來分析發射設備、設施的運行態勢，梳理出故障排除建議，以便發射臺站技術人員及時排除設備設施運行故障和消除安全播出隱患。巡檢機器人系統，如圖1 所示：

圖1 巡檢機器人系統示意圖

2 發射臺應用需求分析和解決方案

2.1 動態環境監測

2.1.1 實際應用需求分析

廣播電視發射機房、信號源機房、供電機房、天線調配動態環境監測設施，由于建設時間較早，其接口和使用設備的接口不一致，多數是“孤立”地采集數據信息，數據共享和協同性差，巡檢工作量大、巡檢項目多，運行維護人員難以按照臺站實際業務發展需求，智能完成“全方位、全時域、全自主”的巡檢覆蓋。

2.1.2 解決方案

（1）統一接口、實時采集。與孤立采集機房溫濕度、煙霧及粉塵數據的設備統一接口，實現數據的統一實時采集和信息分析管理。

（2）集中管控。通過擴展巡檢系統應用層，將功能模塊數據統一對接，實現集中反饋，集中分析管理。

（3）報警分析。根據預設閾值，檢測、分析異常數據信息；在控制臺呈現預警/告警信息，以提示值班、值守人員，根據預案快速處置。

2.2 設備巡檢

2.2.1 實際應用需求分析

（1）“故障預警”缺失。總控室內值班人員實時值守，而發射機房無人值守，在設備、設施故障發生的前期，難以及時發現，不能“故障預警”，只能“故障后響應”。

（2）協作方式單一。缺乏智能化、自動化巡檢方式，缺少運維群控策略，運維團隊協作方式單一。

2.2.2 解決方案

（1）實時采集。巡檢機器人系統采用的工業級云臺相機，具備高清1080P 圖像“視覺”采集功能，自動對運行設備進行數據采集，如對發射設備、信號源設備、阻抗變換設備、供配電設備、降溫設備、新風系統等進行周期式巡檢，實時采集設備運行狀態，實現軌跡跟蹤、數據查詢，便于值班、值守人員掌握設備運行狀態及播出環境狀況，確保數據信息實時計算分析。

（2）播出設備運行狀態智能識別。巡檢機器人系統對采集的設備運行數據信息進行深度學習和切片計算。通過提取設備、設施運行參數，智能識別控制開關工作狀態，并進行狀態甄別和故障判別。當檢測到異常，巡檢機器人系統平臺呈現告警信息，提示值班人員按照預案快速處置。

（3）報表生成。巡檢機器人系統在結束單次巡檢任務后，生成巡檢報表，形成巡檢數據歷史統計，為大數據分析提供樣本依據。

2.3 統一數據管理

2.3.1 實際應用需求分析

缺乏統一控制。巡檢數據未整合，新風系統、降溫設備業務單元，仍需人工巡檢、人工操作，無法做到實時分析所有設備運維巡檢數據，統一對平臺進行管理控制。

2.3.2 解決方案

（1）統一數據。將多個機房內需要巡檢的設備，統一規劃，統一制定巡檢路線，在平臺統一生成巡檢分析報告。

（2）三級調度管理。機房—總控制室—安全播出管理平臺，每一級都有相應的操作和控制權限。

3 系統關鍵技術

3.1 智能圖像識別

根據預設設備圖像樣本數據，識別不同模式下的巡檢目標和對象，自動提取設備運行參數和數據表值，智能識別開關、指示燈工作運行狀態，包括常亮、常滅、閃爍狀態、顏色變化等狀態。

3.2 數據算法、信息分析

巡檢機器人系統通過“視覺”高清攝像機，完成巡檢視頻圖像的數據信息采集，通過高精度圖像識別建模算法，采用圖像數據預處理方式，來提取圖像信息、設備狀態參數、音頻數據的特征值，對數據進行理解歸類、建模和算法分析。同時，系統平臺能夠對單點檢測數據進行歷史追溯分析，生成設備故障診斷和故障排查建議，從而輔助技術人員全面分析判斷發射設備、播出設施的運行狀態信息。

3.3 數據挖掘和二次利用

利用數據挖掘算法，挖掘出設備運行狀態、運行指標變化與故障之間的關聯關系，分析設備發生故障前的異常特征，預判故障變化趨勢的特征值。通過預判設備可能出現的故障，利用參數特征值，預判故障出現的“級別”，從而預判態勢、掌握故障發展趨勢，多維度為預防故障和消除隱患提供參考數據。

3.4 異常檢測與診斷

通過對發射設備運行數據進行實時監測和大數據分析，可以檢測出發射設備的異常行為和異常數據。大數據分析技術可以識別出數據中的異常模式和異常趨勢，從而幫助定位故障的位置和原因。運行維護人員可以根據異常檢測結果進行進一步的故障診斷和排查。

3.5 故障根因分析

利用大數據分析技術，結合歷史數據和故障模式，可以對發射設備故障進行深入分析，找出故障發生的根本原因。通過分析發射機的運行數據、設備狀態數據和環境數據等，可以確定故障發生的因素，并找出解決問題的最佳方案。

4 系統實現的功能

4.1 自主巡檢

按照設定的運行圖執行自主巡檢，模式主要包括日常自主巡檢、故障確認巡檢、半自主巡檢、特殊方式巡檢等。機器人搭載視覺高清攝像機、高靈敏紅外熱成像儀、拾音器等設備，按照模式預設，完成對巡檢設備的可見光高清拍照、表值參數提取。將數據自動傳輸到平臺管理系統儲存、分析、識別、對比，生成巡檢分析報告。

4.2 遠程操控巡檢

通過平臺遠程操控機器人巡檢系統，實現對設備運行狀態鎖定監測①。在機器人自動巡檢過程中，如果檢測到（發現）設備異常，系統就會出現預警/告警，工作人員可以使用遠程操控平臺或遙控手柄，操控巡檢機器人快速到達異常設備位置，及時鎖定監測，確認設備故障信息，以便值班人員按照應急預案快速處置。

4.3 局部放電檢測

巡檢機器人系統搭載“放電”監測傳感器，用于地電波（TEV）和超聲波（AE）的放電檢測。當檢測到設備局部放電時觸發報警，提示技術人員到達現場處置。

5 系統架構

“5G 技術+人工智能巡檢機器人系統”，集自主巡檢、運行參數提取、紅外測溫、粉塵監控、設備狀態甄別、數據智能分析等功能于一體，實現對巡檢區域設備運行狀態的實時采集、圖像識別、算法比對、大數據分析、巡檢數據管理。巡檢機器人系統架構，如圖2 所示：

圖2 巡檢機器人系統架構示意圖

5.1 本地和遠程控制

遠程控制由多個本地控制組成，可同時操控多個巡檢機器人，實現信息采集和數據分析。其模塊包括實時數據信息采集模塊、統計模塊、圖像識別模塊、數據算法模塊、巡檢報告建議生成模塊、運行圖預設模塊、巡檢數據管理模塊、功能控制模塊。除了可以控制機器人執行相關巡檢任務外，其還具有數據采集、儲存、檢索、巡檢歷史追溯和分析功能。

5.2 通信平臺

采用5G 移動通信技術、可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller, PLC），實現邏輯控制和時序控制功能；通過Wi-Fi 組網，實現控制系統與巡檢機器人系統通信功能。為機器人提供大于50 Mbps的有效帶寬進行網絡數據傳輸，確保系統控制信號、高清圖像、圖片、音頻數據及報警信息有效、可靠傳輸。

6 巡檢業務流程

6.1 系統模式預設

通過預設運行圖、預設啟動時間，智能巡檢機器人可自主按照設定功能和模式，執行巡查、巡檢任務，巡檢模式包括全自主、半自主和遠程操控巡檢。

6.2 設備狀態判別

機器人到達目標位置后，自動識別設備，自動判別運行狀態，自動甄別開關、指示燈工作狀態，自動提取設備運行參數，并將管理數據信息實時回傳到平臺系統進行分析計算。機器人對設備狀態的識別，如圖3 所示：

圖3 設備狀態識別示意圖

6.3 故障隱患診斷

系統根據故障隱患分析結果和異常狀態特征，進行故障特征選擇，使用故障診斷算法進行故障識別和故障原因分析。故障診斷算法根據已知故障模式、故障特征和歷史故障數據，對實時監測數據進行匹配和推理，確定故障類型和故障原因。根據實時監測數據、故障檢測結果以及設置報警的規則和閾值，當數據超出設定范圍或故障被檢測到時，觸發預警告警。

6.4 異常趨勢分析

通過對實時數據進行故障趨勢分析，關注數據變化和周期性發展趨勢。通過趨勢分析可以發現發射機設備潛在故障隱患或異常趨勢，例如運行參數呈逐漸增加或遞減的趨勢、突然變化點位置。利用異常檢測算法，對實時監測數據進行異常檢測。通過檢測故障隱患數據中的異常變化值，發現潛在故障隱患。

6.5 數據算法分析

系統對智能巡檢機器人前端回傳的圖像、圖片、數據、聲音、設備溫度、環境溫/濕度、粉塵等數據，進行存儲、特征值提取、圖像比對、大數據分析和二次挖掘。

6.6 告警與聯動

機器人系統在巡檢設備的過程中，通過信息數據參數值分析、預設閾值對比、設備運行數據庫比對、狀態趨勢分析等，對異常信息數據，通過可視化界面、聲光告警進行自動預警告警，及時提示值班值守人員排查。當后臺將數據判定為異常時，監控軟件界面會出現告警信息列表，值班值守人員可通過操作查看告警信息，快速處理。

6.7 生成巡檢分析報告

對數據信息進行標準整理和排序，通過數據交換子系統，將相應數據發送給管理系統，生成巡檢報告和人工巡檢作業建議，實現設備巡檢作業的“全過程、閉環管理”。對巡檢作業全過程進行監管，實現對發射設備、播出設施運行狀態的“績效評價”。

7 結語

人工智能巡檢機器人系統可以按照發射臺設定的巡檢時間、項目和內容，對播出設備設施實時數據進行自動采集、智能分析，并提供檢修維護建議，類似于把設備運維技術人員的“腿、眼、耳、思維”前置。

（1）通過本地或遠程操控巡檢系統，執行巡檢任務，采集設備實時運行數據信息并發送到平臺數據處理系統，減少人工現場巡檢，避免來回奔波，巡檢機器人系統實際充當了設備運維技術人員的“腿”。

（2）對巡檢目標設備運行狀態進行甄別，對設備開關、指示燈狀態進行辨別，減輕人工現場巡檢的工作量，巡檢機器人系統實際充當了運維技術人員的“眼”。

（3）采集設備運行聲音，與樣本音頻數據進行聲譜建模比對、計算分析；及時發現設備故障點，巡檢機器人系統實際充當了運維技術人員的“耳”。

（4）根據設備運行數據信息，與預設樣本數據建模比對、計算，通過大數據分析，對數據信息進行挖掘和二次利用，同時自動生成設備巡檢建議和總結報告，巡檢機器人系統實際充當了運維技術人員的“思維”。

“5G 技術+人工智能巡檢機器人系統”在廣播電視發射臺的應用，彌補了粗放式、固定式人工巡查、巡檢的不足，可降低值班、值守人員的勞動強度。除實現正常設備巡檢、巡查外，還可實現在發射臺安全播出保障期、重要播出時段，對發射設備、設施運行狀態的快速巡查，以及實現大風、強降雨、強雷電天氣對發射設備、設施的快速巡檢、巡查，為發射臺的“安播管理智慧化、設備運行自動化、設備巡檢智能化”發展，以及以后將實行的“無人值班、有人留守”管理方式，提供安全播出科技支撐和安全防范保障。