基于贝叶斯网络的TSW2500型短波发射机故障诊断方法

基于贝叶斯网络的TSW2500型短波发射机故障诊断方法
作者：石珺磊张军磊
来源：《无线互联科技》2024年第04期
作者简介：石珺磊（1985—），男，工程师，本科；研究方向：短波发射机及天馈线系统。

摘要：文章提出了一种基于贝叶斯网络的短波发射机故障诊断方法，通过采集TSW2500型短波发射机的故障数据，并结合已知的故障信息和系统知识构建故障诊断模型，以快速、准确地识别可能出现的故障。

实验结果表明，与传统方法相比，基于贝叶斯网络的方法能够更快速地识别故障并提供有用的诊断信息，具有较高的可行性和准确性。

这种方法在实际应用中有望帮助工程师迅速定位和解决短波发射机故障，提高设备可靠性和维护效率，具有重要的应用价值。

关键词：贝叶斯网络；短波发射机；故障诊断；数据采集
中图分类号：D264文献标志码：A
0引言
在故障诊断领域，贝叶斯网络可用于建立故障诊断模型，通过分析历史故障数据，实现对未来故障的预测和识别。

TSW2500型短波发射机是广播通信领域的常用设备，其性能和可靠性直接关系到通信质量。

然而，由于发射机复杂的结构和运行环境，故障诊断和维修一直是一个难题。

传统的故障诊断方法依赖于人工经验和故障模拟试验，具有不确定性和局限性。

针对这一问题，本文提出一种基于贝叶斯网络的TSW2500型短波发射机故障诊断方法，利用贝叶斯网络的学习和推理能力，分析和学习历史故障数据，建立准确的故障诊断模型。

通过对模型的分析和处理，可以快速地识别和预测发射机故障，为维修人员及时提供故障解决方案［1］。

1基于贝叶斯网络故障诊断方法的设计
11基于贝叶斯网络采集的故障数据
本文使用基于贝叶斯网络的方法解决了TSW2500型短波发射机系统的复杂特点。

通过建立故障诊断模型，可以准确地确定故障原因和位置，并提高通信支持水平。

利用贝叶斯网络，可以科学有效地推理不完整或不准确的信息，并以可视化的网络展示结果。

贝叶斯网络是一种有效的不确定信息表示方法，在故障诊断、预测和数据挖掘等领域有着重要应用［2］。

本文采用数据采集卡来收集TSW2500型短波发射机的故障数据，其中传感器将设备工作参数传送给上位机，进行预处理和显示。

通过传感器采集的故障数据进行分析、存储和显示，具体流程如图1所示。

依据图1所示的流程进行数据采集，TSW2500型短波发射机的传感器硬件部分采用多路信号采集模式，但每次只能测量2个信号。

为了解决这个问题，在软件处理过程中使用了多个数据处理器，确保每次只有2个信号被同时输入发射机的示波器。

可以根据信号的特性设置采样参数［3］。

12构建TSW2500型短波发射机的故障诊断模型
在设计TSW2500型短波发射机的故障数据库过程中，数据处理是关键。

数据知识处理是将各种专家知识按规则转换为计算机可理解的形式，以满足专家推理和引擎要求。

故障诊断数据库的设计如图2所示［4］。

从图2可以看出，按照以上所述知识的表示方式，可以根据配置和部件模块之间的连接工作性能、工作特殊性和工作时间等实际条件，来构建TSW2500型短波发射机故障诊断的知识库。

目前，大多数的发射机故障诊断方法都是采用固态功放的输出方式，采用高电压供电的方法对其进行分类［5-6］。

当TSW2500型短波发射机发生整流桥故障时，会产生1个250s的高电平脉冲信号。

这个故障会导致发射机无法发射信号，造成关机。

如果在超过250s后重新开机，故障将被清除，发射机将恢复正常工作。

而如果故障未被清除，发射机将无法继续正常工作。

除此之外，当TSW2500型短波发射機发生其他故障时，经过一系列步骤进行信号处理，最终生成短波信号，可以实现通信功能。

该单元的脉冲信号特征的表达公式如下所示：
S=∑∞n=-∞α（t-nQ）（1）
公式中，S表示短波发射机的单元脉冲信号的特征，t表示故障发生的时刻，α表示周期函数，nQ表示第n个短波信号产生的脉冲序列。

提取短波发射机的故障特征后，需要对发射机发生故障的位置进行电压检测［7］，从而对短波发射机的故障进行诊断。

设定数据集合｛x1i|x1i=1，2，...，30∈X-1｝中的平稳信号为xiε，故障信号为xi，当xiε、xi处于同一节点时，xiε为xi最左侧的平稳节点时，则xiε=xi。

在x1、xi-1、-13个节点处，可以形成3点平衡的关系，其表达公式如下：
xiε=［xi-1，xi］max（2）
公式中，xiε和xi-1、xi2节点的最大值形成最大等式关系。

则xiε任意节点的短值计算公式如下：
xiε′=｛xi-1，xi，xi+1｝（3）
公式中，xiε′代表短值信号的特征，xi-1、xi、xi+1为不同形式的故障信号。

当xiε′通过短值滤波后消失，形成一个“零点”，进而不会对平稳信号产生影响，则xiε′可以作为短值滤波对短波发射机的故障诊断的约束条件，其故障信号的变化会逐渐平稳。

基于上述分析，故障检测模型的表达公式如下：
P=∑∞n=-∞∫∞-∞X（η-δ）·νdxL（4）
公式中，η代表冲激脉冲序列的强度系数，ν表示理想谐波，δ代表频率系数，L表示故障位置的特征。

针对TSW2500型短波发射机，其音频输入端的信号频率应与工作频率保持一致。

在故障的诊断时，需要将输入端信号频率与工作频率区分开来。

检测结束后，通过理想低通滤波装置恢复原始音频信号，以确保音频信号的完整性［8］。

13实现短波发射机故障类型的诊断
本文使用虚拟仪器技术实现仿真，故障诊断中心处理用户指令并通过驱动程序向硬件发送指令。

利用状态监控平台对短波发射机进行实时监控，并提供反馈以辅助观察和判断［9］。

通过软件监测与诊断模块，在LabVIEW的基础上对发射机进行自检。

该监控平台可实现对TSW2500型短波发射机的实时监控和诊断。

发射机状态监控和故障诊断中心主要监控参数，并将结果存入数据库。

若无法侦测某一特殊参数，需在指定范围内实时监测，并对异常情况发出警报并记录于数据库。

如表1所示为TSW2500型短波发射机的故障类型分析数据［10］。

在故障诊断过程中，需要尽可能减少检测时间，以确保实时获取数据。

由于短波通信发射机以电流和电压为主要标志，在使用换能器时通常会采用变压器和电流互感器。

一般情况下，
可以通过直流电流传感器和交流电流传感器来防止或避免对短波发射机传输电缆产生影响，并收集单相交流电流信息进行处理，以判别发射机故障类型。

2实验测试与分析
21实验准备
为验证本文提出的基于贝叶斯网络的TSW2500型短波发射机故障诊断方法的使用效果，将其与传统发射机故障诊断方法进行实验对比测试。

此次测试的供电环境参数设置如表2所示。

22实验结果与分析
根据上述实验准备，将本文提出的贝叶斯网络算法与传统方法进行对比，在7个短波发射机单元中进行故障诊断，将2种方法正确识别故障的时间作为实验结果并进行测试，结果如表3所示。

根据上述测试结果可以看出，基于贝叶斯网络的故障诊断方法能够更快地识别出
TSW2500型短波发射机中出现的故障，与传统的故障诊断方法相比，本文方法具有更高的准确性和可靠性。

3结语
基于贝叶斯网络的故障诊断方法，可以准确地识别和预测TSW2500型短波发射机的故障，提高其可靠性和稳定性。

该方法利用贝叶斯网络的学习和推理能力，通过分析和学习历史故障数据，建立准确的故障诊断模型。

通过对模型进行分析和处理，能够快速识别和预测发射机故障，并为维修人员及时提供解决方案。

实施该方法需要大量的历史故障数据和专业知识支持。

未来的研究可以进一步探索如何利用深度学习等先进技术提高故障诊断的准确性和效率。

同时，还可以对发射机的其他方面进行深入研究，如可靠性和维护性等，以提供更多的支持于发射机的设计和改进。

参考文献
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（编辑沈强）。