基于貝葉斯網絡的TSW2500型短波發射機故障診斷方法

作者簡介：石珺磊（1985—），男，工程師，本科；研究方向：短波發射機及天饋線系統。

摘要：文章提出了一種基于貝葉斯網絡的短波發射機故障診斷方法，通過采集TSW2500型短波發射機的故障數據，并結合已知的故障信息和系統知識構建故障診斷模型，以快速、準確地識別可能出現的故障。實驗結果表明，與傳統方法相比，基于貝葉斯網絡的方法能夠更快速地識別故障并提供有用的診斷信息，具有較高的可行性和準確性。這種方法在實際應用中有望幫助工程師迅速定位和解決短波發射機故障，提高設備可靠性和維護效率，具有重要的應用價值。

關鍵詞：貝葉斯網絡；短波發射機；故障診斷；數據采集

中圖分類號：D264文獻標志碼：A

0引言

在故障診斷領域，貝葉斯網絡可用于建立故障診斷模型，通過分析歷史故障數據，實現對未來故障的預測和識別。TSW2500型短波發射機是廣播通信領域的常用設備，其性能和可靠性直接關系到通信質量。然而，由于發射機復雜的結構和運行環境，故障診斷和維修一直是一個難題。傳統的故障診斷方法依賴于人工經驗和故障模擬試驗，具有不確定性和局限性。針對這一問題，本文提出一種基于貝葉斯網絡的TSW2500型短波發射機故障診斷方法，利用貝葉斯網絡的學習和推理能力，分析和學習歷史故障數據，建立準確的故障診斷模型。通過對模型的分析和處理，可以快速地識別和預測發射機故障，為維修人員及時提供故障解決方案［1］。

1基于貝葉斯網絡故障診斷方法的設計

11基于貝葉斯網絡采集的故障數據

本文使用基于貝葉斯網絡的方法解決了TSW2500型短波發射機系統的復雜特點。通過建立故障診斷模型，可以準確地確定故障原因和位置，并提高通信支持水平。利用貝葉斯網絡，可以科學有效地推理不完整或不準確的信息，并以可視化的網絡展示結果。貝葉斯網絡是一種有效的不確定信息表示方法，在故障診斷、預測和數據挖掘等領域有著重要應用［2］。本文采用數據采集卡來收集TSW2500型短波發射機的故障數據，其中傳感器將設備工作參數傳送給上位機，進行預處理和顯示。通過傳感器采集的故障數據進行分析、存儲和顯示，具體流程如圖1所示。

依據圖1所示的流程進行數據采集，TSW2500型短波發射機的傳感器硬件部分采用多路信號采集模式，但每次只能測量2個信號。為了解決這個問題，在軟件處理過程中使用了多個數據處理器，確保每次只有2個信號被同時輸入發射機的示波器。可以根據信號的特性設置采樣參數［3］。

12構建TSW2500型短波發射機的故障診斷模型

在設計TSW2500型短波發射機的故障數據庫過程中，數據處理是關鍵。數據知識處理是將各種專家知識按規則轉換為計算機可理解的形式，以滿足專家推理和引擎要求。故障診斷數據庫的設計如圖2所示［4］。

從圖2可以看出，按照以上所述知識的表示方式，可以根據配置和部件模塊之間的連接工作性能、工作特殊性和工作時間等實際條件，來構建TSW2500型短波發射機故障診斷的知識庫。目前，大多數的發射機故障診斷方法都是采用固態功放的輸出方式，采用高電壓供電的方法對其進行分類［5-6］。

當TSW2500型短波發射機發生整流橋故障時，會產生1個250s的高電平脈沖信號。這個故障會導致發射機無法發射信號，造成關機。如果在超過250s后重新開機，故障將被清除，發射機將恢復正常工作。而如果故障未被清除，發射機將無法繼續正常工作。除此之外，當TSW2500型短波發射機發生其他故障時，經過一系列步驟進行信號處理，最終生成短波信號，可以實現通信功能。該單元的脈沖信號特征的表達公式如下所示：

S=∑∞n=-∞α（t-nQ）（1）

公式中，S表示短波發射機的單元脈沖信號的特征，t表示故障發生的時刻，α表示周期函數，nQ表示第n個短波信號產生的脈沖序列。

提取短波發射機的故障特征后，需要對發射機發生故障的位置進行電壓檢測［7］，從而對短波發射機的故障進行診斷。設定數據集合｛x1i|x1i=1，2，...，30∈X-1｝中的平穩信號為xiε，故障信號為xi，當xiε、xi處于同一節點時，xiε為xi最左側的平穩節點時，則xiε=xi。在x1、xi-1、-13個節點處，可以形成3點平衡的關系，其表達公式如下：

xiε=［xi-1，xi］max（2）

公式中，xiε和xi-1、xi2節點的最大值形成最大等式關系。則xiε任意節點的短值計算公式如下：

xiε′=｛xi-1，xi，xi+1｝（3）

公式中，xiε′代表短值信號的特征，xi-1、xi、xi+1為不同形式的故障信號。

當xiε′通過短值濾波后消失，形成一個“零點”，進而不會對平穩信號產生影響，則xiε′可以作為短值濾波對短波發射機的故障診斷的約束條件，其故障信號的變化會逐漸平穩。

基于上述分析，故障檢測模型的表達公式如下：

P=∑∞n=-∞∫∞-∞X（η-δ）·νdxL（4）

公式中，η代表沖激脈沖序列的強度系數，ν表示理想諧波，δ代表頻率系數，L表示故障位置的特征。

針對TSW2500型短波發射機，其音頻輸入端的信號頻率應與工作頻率保持一致。在故障的診斷時，需要將輸入端信號頻率與工作頻率區分開來。檢測結束后，通過理想低通濾波裝置恢復原始音頻信號，以確保音頻信號的完整性［8］。

13實現短波發射機故障類型的診斷

本文使用虛擬儀器技術實現仿真，故障診斷中心處理用戶指令并通過驅動程序向硬件發送指令。利用狀態監控平臺對短波發射機進行實時監控，并提供反饋以輔助觀察和判斷［9］。通過軟件監測與診斷模塊，在LabVIEW的基礎上對發射機進行自檢。該監控平臺可實現對TSW2500型短波發射機的實時監控和診斷。發射機狀態監控和故障診斷中心主要監控參數，并將結果存入數據庫。若無法偵測某一特殊參數，需在指定范圍內實時監測，并對異常情況發出警報并記錄于數據庫。如表1所示為TSW2500型短波發射機的故障類型分析數據［10］。

在故障診斷過程中，需要盡可能減少檢測時間，以確保實時獲取數據。由于短波通信發射機以電流和電壓為主要標志，在使用換能器時通常會采用變壓器和電流互感器。一般情況下，可以通過直流電流傳感器和交流電流傳感器來防止或避免對短波發射機傳輸電纜產生影響，并收集單相交流電流信息進行處理，以判別發射機故障類型。

2實驗測試與分析

21實驗準備

為驗證本文提出的基于貝葉斯網絡的TSW2500型短波發射機故障診斷方法的使用效果，將其與傳統發射機故障診斷方法進行實驗對比測試。此次測試的供電環境參數設置如表2所示。

22實驗結果與分析

根據上述實驗準備，將本文提出的貝葉斯網絡算法與傳統方法進行對比，在7個短波發射機單元中進行故障診斷，將2種方法正確識別故障的時間作為實驗結果并進行測試，結果如表3所示。

根據上述測試結果可以看出，基于貝葉斯網絡的故障診斷方法能夠更快地識別出TSW2500型短波發射機中出現的故障，與傳統的故障診斷方法相比，本文方法具有更高的準確性和可靠性。

3結語

基于貝葉斯網絡的故障診斷方法，可以準確地識別和預測TSW2500型短波發射機的故障，提高其可靠性和穩定性。該方法利用貝葉斯網絡的學習和推理能力，通過分析和學習歷史故障數據，建立準確的故障診斷模型。通過對模型進行分析和處理，能夠快速識別和預測發射機故障，并為維修人員及時提供解決方案。實施該方法需要大量的歷史故障數據和專業知識支持。未來的研究可以進一步探索如何利用深度學習等先進技術提高故障診斷的準確性和效率。同時，還可以對發射機的其他方面進行深入研究，如可靠性和維護性等，以提供更多的支持于發射機的設計和改進。

參考文獻

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［9］李明嘉，錢鴻，周愛民.基于演化序搜索的混合貝葉斯網絡結構學習方法［J］.計算機科學，2023（10）：230-238.

［10］佟維妍，林昊，劉宇征，等.基于模糊貝葉斯網絡的復雜系統可靠性分析研究［J］.制造業自動化，2023（6）：148-153，174.

（編輯沈強）