廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統應用研究

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）

廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統是基于大數據分析和機器學習技術的一種應用系統，旨在對廣播電視發射機的故障隱患進行監測、分析和預判，以提高系統的可靠性、穩定性和維護效率。

采用大數據分析方法，依據發射機設備的實際運行狀態數據信息和日常維護積累的維護知識、故障隱患處理經驗，按照運行態勢邏輯思維規則，運用大數據分析方法，生成故障隱患排除處理建議，從而解決復雜的系統故障診斷問題。按照系統生成的故障隱患排查建議，維護人員快速找到故障源及故障點，極大方便故障隱患的預防診斷和快速排查，縮短了診斷時間，提高了對故障處理效率，最大限度避免因故障所造成的安全播出風險，降低維護人員的工作強度，提高相關維護人員的實際維護水平，為臺站安全播出、發射機設備的穩定運行、故障隱患的快速排除提供強有力的技術支撐。

1 廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統概述

廣播電視發射機是廣播電視系統中的重要組成部分，負責將信號轉換為電磁波進行傳輸。然而，由于長時間運行、環境變化、設備老化等原因，發射機可能存在各種隱患和故障。為了提高廣播電視系統的可靠性和穩定性，發射機故障的及時診斷識別和排除建議尤為重要。

該系統通過采集廣播電視發射機的實時狀態和性能參數數據，并應用數據預處理、特征預判等技術對數據進行處理和提取，構建相應的模型進行故障預估、故障診斷和隱患分析。發射機故障診斷系統采用大數據分析方法，結合廣播系統專家多年積累的經驗，系統解析發射機工作原理，總結發射機在實際運行中可能出現的故障，建立發射機故障診斷知識庫，對系統的數據結構和搜索策略進行優化分析。該系統沉淀發射機長期運行而積累下來的特征點，結合專家經驗，建立長期有效的經驗數據庫，并采用粗糙集和故障樹數據分析診斷技術，實現對發射機實時故障診斷。結合適應故障數據庫，在故障發生的第一時間判斷故障點位，生成解決方案，提高故障判斷時效性，為廣播電視系統運行提供強有力的安全保障。

2 廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統實現的功能

2.1 故障診斷

大數據分析在廣播電視發射機故障診斷與排除中的應用，可以幫助快速、準確地識別和解決發射機故障，提高故障排除效率和廣播電視運行的穩定性。

2.1.1 數據收集與存儲

建立一個完善的大數據分析系統，首先需要收集和存儲廣播電視發射機的相關數據。這些數據包括但不限于發射機的運行狀態、溫度、電流、電壓等參數，以及故障發生時的報警記錄和維修記錄。通過合理的數據采集設備和數據存儲方案，可以確保數據的準確性和完整性。

2.1.2 數據預處理與特征提取

從收集到的大量數據中提取有用特征，通過數據預處理技術，如數據清洗、去噪、歸一化，消除數據中的噪聲和異常值，提高數據質量。利用特征提取方法，如主成分分析、小波變換等，將原始數據轉化為具有代表性的特征向量，以便故障診斷和分析。

2.1.3 故障預測與診斷

基于收集到的數據和提取的特征，采用機器學習和數據挖掘算法，進行故障預測和診斷。通過對歷史故障數據學習和模型訓練，識別潛在的故障隱患，并提供故障預測和診斷結果。

2.2 故障隱患排查

2.2.1 隱患分析與優化建議

大數據分析系統通過對大量發射機數據的分析和比對，找出異常行為和參數偏離特征，判斷是否存在潛在隱患。根據分析結果生成詳細的運維建議。

2.2.2 故障預測和預警

通過沉淀大量的發射機運行數據和故障記錄，利用大數據分析技術建立故障趨勢模型。基于歷史數據和故障模式分析，預判故障可能發生的時間和類型，并提前發出預警信息，減少故障帶來的影響和損失。

2.2.3 異常檢測與診斷

通過對發射機運行數據進行實時監測和大數據分析，檢測出發射機異常數據。識別異常模式和異常趨勢，定位故障的位置和原因。運行維護人員根據異常檢測結果進行故障診斷和排查。當發射機出現故障時，系統能夠對故障進行智能診斷，通過分析實時數據和歷史數據，辨別故障類型和定位故障位置，快速發現故障原因，縮短故障排除的時間。

2.2.4 故障原因分析

利用運行態勢大數據分析方法，結合歷史數據和故障模型數據，可以對發射機故障信息和數據進行深入分析，找出故障發出的根本原因。通過分析發射機的運行數據、設備狀態數據和環境數據等，確定故障發生的關聯因素，得出故障源最大概率故障的點位，生成解決故障隱患的最佳建議。

2.2.5 隱患分析

系統通過對廣播電視發射機的數據進行分析，識別潛在的隱患和問題，如頻繁出現的異常數據、性能波動、設備老化等，提供詳細的隱患分析報告和建議，幫助維護人員進行相應的處理和改進。

2.2.6 智能故障排除建議

通過分析大量的故障數據和解決方案，建立故障與解決方案的關聯模型。當發射機出現故障時，系統可以自動匹配相似的故障案例，并推薦相應的解決方案，幫助運行維護人員快速解決故障。

3 廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統關鍵技術

3.1 數據采集與存儲

采用傳感器、監測設備或其他數據源，采集廣播電視發射機實時狀態和性能參數數據；將采集到的數據存儲到數據存儲系統中，如關系型數據庫、分布式存儲系統或大數據存儲技術。

3.2 數據預處理

對采集到的原始數據進行預處理，包括數據清洗、去噪、異常值處理和數據歸一化等，有助于提高數據質量和準確性，以便后續分析和建模。

3.3 特征建模

進行特征提取與故障隱患相關的特征選擇。包括選擇適當特征、進行特征轉換和構建新特征。特征建模有助于提取數據中的關鍵信息。

3.4 模型訓練與分析

應用機器學習和數據挖掘技術，使用歷史數據對模型進行訓練和建模。常用的算法包括支持向量機、決策樹、神經網絡、聚類分析等。通過訓練和分析，系統能夠實現故障預估、故障診斷和隱患分析等。

3.5 實時監測與報警

對廣播電視發射機的狀態和性能指標進行實時監測，并設置閾值。當指標超過設定的閾值或出現異常情況時，系統能夠及時發出報警通知，以便相關人員采取相應措施。實時監測和報警可以通過實時數據流處理和事件處理來實現。

4 廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統架構

4.1 數據采集層

數據采集層的功能主要是采集廣播電視發射機的相關數據，通過傳感器、監測設備或數據源來獲取發射機的實時運行狀態、性能參數以及故障報警信息等。數據采集通過傳統的物理連接或者無線通信方式進行。

4.2 數據存儲層

將采集到的數據存儲以備后續的分析和處理。在數據存儲層，可以選擇使用關系型數據庫、分布式存儲系統或者大數據存儲技術，根據數據量和實時性要求來決定合適的存儲方案。

4.3 數據預處理層

對采集到的原始數據進行預處理，以提高數據質量和準確性。預處理包括數據清洗、去噪、異常值檢測和數據歸一化等。此外，還可以進行故障隱患相關特征的提取，為模型訓練和分析提供數據。

4.4 數據分析與挖掘層

利用大數據分析和挖掘算法來進行發射機故障隱患的預測、診斷以及性能優化。常用的算法包括機器學習算法（如支持向量機、決策樹、神經網絡等）和統計分析方法。通過訓練模型和對數據進行建模，系統能夠實現故障預測、隱患分析和性能優化等功能。

4.5 可視化與應用層

將分析結果可視化呈現，以便用戶能夠直觀地理解和使用系統。通過儀表盤、圖表、報表等方式，用戶可以查看發射機的狀態、故障預測結果、診斷報告和優化建議。

廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統架構圖，如圖1 所示：

圖1 系統架構圖

5 廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統原理

故障診斷模塊是故障診斷子系統工作的診斷核心，通過診斷核心，可對發射機狀態數據進行診斷，并將符合診斷規則的故障進行時間檢測。當本故障持續發生時間超過閾值時，則將此故障輸出，生成故障源的具體位置和故障原因，并判斷出故障的嚴重程度及故障修復的具體措施建議，供運行維護人員進行故障檢測，采取措施處理故障，最大限度地減少故障對發射機所造成的影響。

發射機的實時數據，通過發射機數據采集控制器采集并傳輸給故障診斷模塊，故障診斷模塊由故障理論知識庫模塊、經驗數據知識庫模塊、數據邏輯推理模塊、數據學習模塊、數據挖掘模塊、建議自動生成模塊組成。故障理論知識庫模塊含有發射機故障隱患診斷需要的數據分析相關規則，分為基礎數據規則庫和自定義數據規則庫。基礎數據規則庫內事先存儲相關通用的發射機故障隱患排查的相關規則；自定義規則數據庫是維護人員和技術專家根據故障排查現場的實際情況進行規則填補和完善。基礎規則數據庫和自定義數據規則庫可自動選擇啟用。當發射機運行狀態數據滿足相應故障隱患設定的閾值規則時，數據邏輯推理模塊根據故障隱患規則的類型、持續的時間進行故障判斷，甄別出偶發故障隱患的可能性，當發射機設備運行狀態數據和預設故障數據規則全部滿足故障狀態的相關閾值時進行故障推送，滿足部分相關故障隱患閾值時進行預警推送。推送信息通過信息解釋模塊進行相應的可視化呈現，故障可視化顯示模塊顯示故障現象、故障原因、故障概率點位、故障處理預案和處理建議；告警顯示模塊根據預設進行相關告警觸發，包括聲、光、短信告警等多種方式；故障存儲模塊將相應的故障信息存儲到故障隱患數據庫，以備歷史查詢追溯。發射機故障診斷系統原理如圖2 所示：

圖2 邏輯分析原理

6 廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統實現方法

（1）傳感器監測。通過部署合適的傳感器設備，實時監測設備的關鍵參數。傳感器將采集到的數據傳輸至監測系統，通過對數據的實時分析和比對，可以及時發現異常情況和故障。實時監測和故障檢測是保障設備正常運行和及時發現故障的重要手段。

（2）狀態監測。通過監測設備的狀態信息，如開關狀態、運行狀態等，判斷設備是否正常工作。例如，在廣播電視發射機中，可以監測發射機的功率輸出、信號質量等狀態參數，以判斷發射機是否存在故障。

（3）數據轉換。對數據進行轉換，使其適應分析任務的需求。

（4）特征選擇。從原始數據中選擇最具有代表性和相關性的特征?？梢允褂媒y計方法或機器學習方法進行特征選擇，排除冗余和無關的特征，減少特征空間的維度。

（5）特征建模。通過對原始數據進行組合、轉換和衍生，構建新特征。例如，通過數學運算、聚類、分箱等方式創建新的特征，以捕捉數據中更高級別的信息和關系。

（6）特征編碼。將原始數據中的類別型特征轉換為數值型特征，使得模型能夠處理這些特征；對高維數據進行降維，減少特征的數量，同時保留數據主要信息。

（7）實時數據分析。通過對設備產生的實時數據進行實時分析，利用數據挖掘和機器學習等技術，檢測設備的異常行為和故障模式。例如，可以通過建立故障診斷模型，對實時數據進行監測和分析，發現潛在的故障跡象。

（8）預警系統。建立預警系統，通過設定合理的閾值和規則，監測設備參數的變化情況，并及時發出警報。當設備參數超過預設的閾值或出現異常行為時，預警系統可以發送警報信息給相關人員，以便及時采取措施。

（9）故障診斷與識別。利用專業的故障診斷工具和算法，對設備進行故障診斷和故障模式識別。通過分析設備的歷史數據、故障特征和運行狀態，可以快速準確地定位故障原因，并提供相應的故障修復方案。

7 結語

廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統的應用具有重要意義和潛在價值。充分利用大數據分析和機器學習技術，能夠對廣播電視發射機故障隱患進行監測、分析和預測，為系統的可靠性和維護效率提供有力支持。對設備實時數據與正常運行時的參考數據進行比較分析，判斷系統是否存在故障。若存在故障，則進一步給出故障發生源的位置、產生原因，生成相對應的應急措施和處理建議。廣播電視發射機故障隱患大數據分析系統，對確保發射機安全運行具有較高的實用價值，對智慧廣電的建設和發展具有積極意義。

注釋：

①主要參考安徽匯鑫電子有限公司資料。