賀 喆

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發(fā)射機是廣播發(fā)射臺安全、優(yōu)質(zhì)播出的基礎(chǔ)，根據(jù)廣播發(fā)射臺工作的實際情況，大多數(shù)發(fā)射臺均存在著播出時間長、負荷重的現(xiàn)象，造成發(fā)射機長時間工作在高功率狀態(tài)下，難免會出現(xiàn)故障，影響正常播出。因而，應該采取故障前置預警機制以減少在播音狀態(tài)下的故障發(fā)生率。

1 發(fā)射機故障預警的主要內(nèi)容和意義

目前，大多數(shù)發(fā)射機均采用后置報警方式實現(xiàn)故障提示，即發(fā)射機已經(jīng)出現(xiàn)故障，以聲、光方式提醒值守人員對發(fā)射機進行檢修，普遍在故障前置預測方面不足。

發(fā)射機采用后置報警方式，說明發(fā)射機已經(jīng)出現(xiàn)故障，只有當值守人員通過聲、光、味、直接掉電或故障信號等異常察覺到故障，才可以組織檢修，但實際上已經(jīng)造成了損失。

在發(fā)射機工作狀態(tài)下，通常伴有高壓甚至超高壓，如發(fā)射機不提供狀態(tài)監(jiān)測顯示功能，是無法在工作狀態(tài)下監(jiān)測發(fā)射機各主要部件的運行狀態(tài)及剩余壽命，更無法檢測發(fā)射機主要部件的狀態(tài)，導致零部件最終“死”在發(fā)射機上，造成事故。建立故障預測機制，就是要對這兩種不足做出應對，以更好的保障高質(zhì)量、不間斷的播出。

2 ARMA模型簡述

下位機的作用是記錄各個傳感器獲取到的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和特征數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)均帶有時間戳，將這些數(shù)據(jù)代入一個時間序列中可以作為分析的基本元素。時間序列分析法是一種較為成熟的故障預測分析方法，而其中的自回歸滑動平均模型（ARMA）是使用較為廣泛的一種。

ARMA，全稱為Autoregressive moving average model，是一種研究平穩(wěn)隨機過程的典型方法，可用于很多實際問題。當滿足以下條件的模型，就可稱為ARMA模型。

ARMA 模型具有平穩(wěn)性、周期性、隨機性的特性。基于它的平穩(wěn)性，建立ARMA 模型必須為平穩(wěn)序列，如果不是平穩(wěn)序列，可利用差分的方式將其化為新的平穩(wěn)序列之后，再建立模型并對所需的未來趨勢進行預測。

3 系統(tǒng)功能構(gòu)架設(shè)計

在設(shè)計故障預測軟件過程中，根據(jù)需求分析，分別設(shè)置用戶模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、故障預測模塊。以上四個模塊需要做出圖形界面，使得用戶可以便捷的操作軟件。

故障預測軟件大體可分為如下幾個部分，結(jié)構(gòu)方框圖，如圖1所示。

軟件的整體工作流程，如圖2所示。

圖1 結(jié)構(gòu)方框圖

圖2 軟件工作流程

4 故障預測系統(tǒng)主要功能模塊的設(shè)計

4.1 數(shù)據(jù)庫模塊

數(shù)據(jù)庫模塊主要的功能是各類數(shù)據(jù)的讀、寫、存儲。數(shù)據(jù)庫管理的數(shù)據(jù)類型有如下幾種：①用戶信息；②被檢測部件數(shù)據(jù)；③實時表數(shù)據(jù)；④預測值。數(shù)據(jù)庫關(guān)系圖，如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)庫關(guān)系圖

4.2 用戶管理模塊

用戶管理模塊是軟件中第一個交互界面，其功能是管理已注冊的用戶數(shù)據(jù)和進行權(quán)限管理，識別非注冊用戶并加以限制，以保證數(shù)據(jù)安全。為區(qū)分普通用戶和管理及用戶，需要在數(shù)據(jù)庫中設(shè)定單獨字段對權(quán)限加以判斷。

圖4、圖5、圖6 所示，分別為設(shè)計具體流程、登錄界面和注冊界面。

圖4 用戶管理模塊流程

圖5 登錄界面

4.3 實時監(jiān)控模塊

實時狀態(tài)監(jiān)控模塊的主要功能是將一些發(fā)射機常用的狀態(tài)數(shù)據(jù)，從下位機中提取出來以幅度的形式來顯示出來，其中各個滾動條的取值范圍需要根據(jù)發(fā)射機實際情況設(shè)計，軟件采集包括各類電壓、電流、場強、調(diào)幅度等實時數(shù)據(jù)用于顯示。其工作流程如圖7 所示，工作界面如圖8 所示。

圖6 注冊界面

圖7 實時監(jiān)控模塊工作流程圖

4.4 故障預測模塊

故障預測模塊是故障預測軟件的核心，這一模塊界面有自動和手動兩種呈現(xiàn)方式，手動方式是方便值守人員對某一發(fā)射機的某個數(shù)據(jù)進行預測，從而對判斷給出參考；自動方式則由系統(tǒng)調(diào)用，此時系統(tǒng)已判斷某發(fā)射機的某部件，在未來周期的某個時間段內(nèi)即將出現(xiàn)故障，故彈出界面予以警示。故障預測模塊結(jié)果的精度取決于模型選取是否適合，同時需要多年來維護的經(jīng)驗加以輔助，以求得更高隸屬度從而將計算精度最大限度提升。故障預測趨勢界面，如圖10所示。

圖8 實時監(jiān)控模塊工作界面

圖9 故障預測流程圖

結(jié) 語

實施技防、人防并重的方式，是適應當今信息技術(shù)迅猛發(fā)展的體現(xiàn)。發(fā)射機的故障不但會造成經(jīng)濟損失，而且會直接導致劣播、停播事故。為更好的保證發(fā)射機高質(zhì)量、不間斷的播出，降低發(fā)射機事故率，設(shè)計一款針對發(fā)射機的故障預測軟件非常有必要。