广播电视发射机故障隐患大数据分析系统应用研究

于海泉 吴金友 梁秀文

（作者单位：1.哈尔滨广播器材有限责任公司；2.四川省广播电视局520 台；3.四川省广播电视新闻与传播研究所）

广播电视发射机故障隐患大数据分析系统是基于大数据分析和机器学习技术的一种应用系统，旨在对广播电视发射机的故障隐患进行监测、分析和预判，以提高系统的可靠性、稳定性和维护效率。

采用大数据分析方法，依据发射机设备的实际运行状态数据信息和日常维护积累的维护知识、故障隐患处理经验，按照运行态势逻辑思维规则，运用大数据分析方法，生成故障隐患排除处理建议，从而解决复杂的系统故障诊断问题。按照系统生成的故障隐患排查建议，维护人员快速找到故障源及故障点，极大方便故障隐患的预防诊断和快速排查，缩短了诊断时间，提高了对故障处理效率，最大限度避免因故障所造成的安全播出风险，降低维护人员的工作强度，提高相关维护人员的实际维护水平，为台站安全播出、发射机设备的稳定运行、故障隐患的快速排除提供强有力的技术支撑。

1 广播电视发射机故障隐患大数据分析系统概述

广播电视发射机是广播电视系统中的重要组成部分，负责将信号转换为电磁波进行传输。然而，由于长时间运行、环境变化、设备老化等原因，发射机可能存在各种隐患和故障。为了提高广播电视系统的可靠性和稳定性，发射机故障的及时诊断识别和排除建议尤为重要。

该系统通过采集广播电视发射机的实时状态和性能参数数据，并应用数据预处理、特征预判等技术对数据进行处理和提取，构建相应的模型进行故障预估、故障诊断和隐患分析。发射机故障诊断系统采用大数据分析方法，结合广播系统专家多年积累的经验，系统解析发射机工作原理，总结发射机在实际运行中可能出现的故障，建立发射机故障诊断知识库，对系统的数据结构和搜索策略进行优化分析。该系统沉淀发射机长期运行而积累下来的特征点，结合专家经验，建立长期有效的经验数据库，并采用粗糙集和故障树数据分析诊断技术，实现对发射机实时故障诊断。结合适应故障数据库，在故障发生的第一时间判断故障点位，生成解决方案，提高故障判断时效性，为广播电视系统运行提供强有力的安全保障。

2 广播电视发射机故障隐患大数据分析系统实现的功能

2.1 故障诊断

大数据分析在广播电视发射机故障诊断与排除中的应用，可以帮助快速、准确地识别和解决发射机故障，提高故障排除效率和广播电视运行的稳定性。

2.1.1 数据收集与存储

建立一个完善的大数据分析系统，首先需要收集和存储广播电视发射机的相关数据。这些数据包括但不限于发射机的运行状态、温度、电流、电压等参数，以及故障发生时的报警记录和维修记录。通过合理的数据采集设备和数据存储方案，可以确保数据的准确性和完整性。

2.1.2 数据预处理与特征提取

从收集到的大量数据中提取有用特征，通过数据预处理技术，如数据清洗、去噪、归一化，消除数据中的噪声和异常值，提高数据质量。利用特征提取方法，如主成分分析、小波变换等，将原始数据转化为具有代表性的特征向量，以便故障诊断和分析。

2.1.3 故障预测与诊断

基于收集到的数据和提取的特征，采用机器学习和数据挖掘算法，进行故障预测和诊断。通过对历史故障数据学习和模型训练，识别潜在的故障隐患，并提供故障预测和诊断结果。

2.2 故障隐患排查

2.2.1 隐患分析与优化建议

大数据分析系统通过对大量发射机数据的分析和比对，找出异常行为和参数偏离特征，判断是否存在潜在隐患。根据分析结果生成详细的运维建议。

2.2.2 故障预测和预警

通过沉淀大量的发射机运行数据和故障记录，利用大数据分析技术建立故障趋势模型。基于历史数据和故障模式分析，预判故障可能发生的时间和类型，并提前发出预警信息，减少故障带来的影响和损失。

2.2.3 异常检测与诊断

通过对发射机运行数据进行实时监测和大数据分析，检测出发射机异常数据。识别异常模式和异常趋势，定位故障的位置和原因。运行维护人员根据异常检测结果进行故障诊断和排查。当发射机出现故障时，系统能够对故障进行智能诊断，通过分析实时数据和历史数据，辨别故障类型和定位故障位置，快速发现故障原因，缩短故障排除的时间。

2.2.4 故障原因分析

利用运行态势大数据分析方法，结合历史数据和故障模型数据，可以对发射机故障信息和数据进行深入分析，找出故障发出的根本原因。通过分析发射机的运行数据、设备状态数据和环境数据等，确定故障发生的关联因素，得出故障源最大概率故障的点位，生成解决故障隐患的最佳建议。

2.2.5 隐患分析

系统通过对广播电视发射机的数据进行分析，识别潜在的隐患和问题，如频繁出现的异常数据、性能波动、设备老化等，提供详细的隐患分析报告和建议，帮助维护人员进行相应的处理和改进。

2.2.6 智能故障排除建议

通过分析大量的故障数据和解决方案，建立故障与解决方案的关联模型。当发射机出现故障时，系统可以自动匹配相似的故障案例，并推荐相应的解决方案，帮助运行维护人员快速解决故障。

3 广播电视发射机故障隐患大数据分析系统关键技术

3.1 数据采集与存储

采用传感器、监测设备或其他数据源，采集广播电视发射机实时状态和性能参数数据；将采集到的数据存储到数据存储系统中，如关系型数据库、分布式存储系统或大数据存储技术。

3.2 数据预处理

对采集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、异常值处理和数据归一化等，有助于提高数据质量和准确性，以便后续分析和建模。

3.3 特征建模

进行特征提取与故障隐患相关的特征选择。包括选择适当特征、进行特征转换和构建新特征。特征建模有助于提取数据中的关键信息。

3.4 模型训练与分析

应用机器学习和数据挖掘技术，使用历史数据对模型进行训练和建模。常用的算法包括支持向量机、决策树、神经网络、聚类分析等。通过训练和分析，系统能够实现故障预估、故障诊断和隐患分析等。

3.5 实时监测与报警

对广播电视发射机的状态和性能指标进行实时监测，并设置阈值。当指标超过设定的阈值或出现异常情况时，系统能够及时发出报警通知，以便相关人员采取相应措施。实时监测和报警可以通过实时数据流处理和事件处理来实现。

4 广播电视发射机故障隐患大数据分析系统架构

4.1 数据采集层

数据采集层的功能主要是采集广播电视发射机的相关数据，通过传感器、监测设备或数据源来获取发射机的实时运行状态、性能参数以及故障报警信息等。数据采集通过传统的物理连接或者无线通信方式进行。

4.2 数据存储层

将采集到的数据存储以备后续的分析和处理。在数据存储层，可以选择使用关系型数据库、分布式存储系统或者大数据存储技术，根据数据量和实时性要求来决定合适的存储方案。

4.3 数据预处理层

对采集到的原始数据进行预处理，以提高数据质量和准确性。预处理包括数据清洗、去噪、异常值检测和数据归一化等。此外，还可以进行故障隐患相关特征的提取，为模型训练和分析提供数据。

4.4 数据分析与挖掘层

利用大数据分析和挖掘算法来进行发射机故障隐患的预测、诊断以及性能优化。常用的算法包括机器学习算法（如支持向量机、决策树、神经网络等）和统计分析方法。通过训练模型和对数据进行建模，系统能够实现故障预测、隐患分析和性能优化等功能。

4.5 可视化与应用层

将分析结果可视化呈现，以便用户能够直观地理解和使用系统。通过仪表盘、图表、报表等方式，用户可以查看发射机的状态、故障预测结果、诊断报告和优化建议。

广播电视发射机故障隐患大数据分析系统架构图，如图1 所示：

图1 系统架构图

5 广播电视发射机故障隐患大数据分析系统原理

故障诊断模块是故障诊断子系统工作的诊断核心，通过诊断核心，可对发射机状态数据进行诊断，并将符合诊断规则的故障进行时间检测。当本故障持续发生时间超过阈值时，则将此故障输出，生成故障源的具体位置和故障原因，并判断出故障的严重程度及故障修复的具体措施建议，供运行维护人员进行故障检测，采取措施处理故障，最大限度地减少故障对发射机所造成的影响。

发射机的实时数据，通过发射机数据采集控制器采集并传输给故障诊断模块，故障诊断模块由故障理论知识库模块、经验数据知识库模块、数据逻辑推理模块、数据学习模块、数据挖掘模块、建议自动生成模块组成。故障理论知识库模块含有发射机故障隐患诊断需要的数据分析相关规则，分为基础数据规则库和自定义数据规则库。基础数据规则库内事先存储相关通用的发射机故障隐患排查的相关规则；自定义规则数据库是维护人员和技术专家根据故障排查现场的实际情况进行规则填补和完善。基础规则数据库和自定义数据规则库可自动选择启用。当发射机运行状态数据满足相应故障隐患设定的阈值规则时，数据逻辑推理模块根据故障隐患规则的类型、持续的时间进行故障判断，甄别出偶发故障隐患的可能性，当发射机设备运行状态数据和预设故障数据规则全部满足故障状态的相关阈值时进行故障推送，满足部分相关故障隐患阈值时进行预警推送。推送信息通过信息解释模块进行相应的可视化呈现，故障可视化显示模块显示故障现象、故障原因、故障概率点位、故障处理预案和处理建议；告警显示模块根据预设进行相关告警触发，包括声、光、短信告警等多种方式；故障存储模块将相应的故障信息存储到故障隐患数据库，以备历史查询追溯。发射机故障诊断系统原理如图2 所示：

图2 逻辑分析原理

6 广播电视发射机故障隐患大数据分析系统实现方法

（1）传感器监测。通过部署合适的传感器设备，实时监测设备的关键参数。传感器将采集到的数据传输至监测系统，通过对数据的实时分析和比对，可以及时发现异常情况和故障。实时监测和故障检测是保障设备正常运行和及时发现故障的重要手段。

（2）状态监测。通过监测设备的状态信息，如开关状态、运行状态等，判断设备是否正常工作。例如，在广播电视发射机中，可以监测发射机的功率输出、信号质量等状态参数，以判断发射机是否存在故障。

（3）数据转换。对数据进行转换，使其适应分析任务的需求。

（4）特征选择。从原始数据中选择最具有代表性和相关性的特征。可以使用统计方法或机器学习方法进行特征选择，排除冗余和无关的特征，减少特征空间的维度。

（5）特征建模。通过对原始数据进行组合、转换和衍生，构建新特征。例如，通过数学运算、聚类、分箱等方式创建新的特征，以捕捉数据中更高级别的信息和关系。

（6）特征编码。将原始数据中的类别型特征转换为数值型特征，使得模型能够处理这些特征；对高维数据进行降维，减少特征的数量，同时保留数据主要信息。

（7）实时数据分析。通过对设备产生的实时数据进行实时分析，利用数据挖掘和机器学习等技术，检测设备的异常行为和故障模式。例如，可以通过建立故障诊断模型，对实时数据进行监测和分析，发现潜在的故障迹象。

（8）预警系统。建立预警系统，通过设定合理的阈值和规则，监测设备参数的变化情况，并及时发出警报。当设备参数超过预设的阈值或出现异常行为时，预警系统可以发送警报信息给相关人员，以便及时采取措施。

（9）故障诊断与识别。利用专业的故障诊断工具和算法，对设备进行故障诊断和故障模式识别。通过分析设备的历史数据、故障特征和运行状态，可以快速准确地定位故障原因，并提供相应的故障修复方案。

7 结语

广播电视发射机故障隐患大数据分析系统的应用具有重要意义和潜在价值。充分利用大数据分析和机器学习技术，能够对广播电视发射机故障隐患进行监测、分析和预测，为系统的可靠性和维护效率提供有力支持。对设备实时数据与正常运行时的参考数据进行比较分析，判断系统是否存在故障。若存在故障，则进一步给出故障发生源的位置、产生原因，生成相对应的应急措施和处理建议。广播电视发射机故障隐患大数据分析系统，对确保发射机安全运行具有较高的实用价值，对智慧广电的建设和发展具有积极意义。

注释：

①主要参考安徽汇鑫电子有限公司资料。