【摘要】廣播電視無線發(fā)射臺(tái)站是廣播電視傳輸覆蓋的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)的臺(tái)站運(yùn)維模式面臨著人力成本高、效率低、管理難度大等諸多挑戰(zhàn)。本文探討了利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)建設(shè)臺(tái)站智慧運(yùn)維系統(tǒng)的策略，通過部署各類傳感器實(shí)現(xiàn)臺(tái)站環(huán)境和設(shè)備的全面感知，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)海量監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理挖掘，結(jié)合智能診斷、預(yù)測性維護(hù)等技術(shù)，形成集監(jiān)測、分析、預(yù)警、調(diào)度、指揮于一體的智慧化運(yùn)維平臺(tái)。本文的研究對(duì)推進(jìn)廣播電視發(fā)射臺(tái)站的智慧化轉(zhuǎn)型具有重要意義。

【關(guān)鍵詞】廣播電視；無線發(fā)射；智慧運(yùn)維系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TN929" " " " " " " " " " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " " " " " " " " " " " " " "DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.22.014

廣播電視無線發(fā)射臺(tái)站承擔(dān)著節(jié)目信號(hào)傳輸和覆蓋的重任，是國家應(yīng)急廣播體系的重要組成部分。當(dāng)前，全國共有廣播電視發(fā)射臺(tái)、轉(zhuǎn)播臺(tái)近8萬座。傳統(tǒng)的人工巡檢和定期維護(hù)模式已難以滿足日益增長的安全播出需求。發(fā)射臺(tái)站普遍面臨人員編制少、管理半徑大、運(yùn)維效率低等問題。迫切需要運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)臺(tái)站管理的精細(xì)化、智能化，切實(shí)提高運(yùn)行保障能力。本文在分析傳統(tǒng)運(yùn)維模式不足的基礎(chǔ)上，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，研究探討了廣播電視無線發(fā)射臺(tái)站智慧運(yùn)維系統(tǒng)的總體架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)現(xiàn)策略。旨在為廣電行業(yè)推進(jìn)發(fā)射臺(tái)站的智慧化建設(shè)和升級(jí)改造提供參考。

1. 智慧運(yùn)維系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

廣播電視無線發(fā)射臺(tái)站智慧運(yùn)維系統(tǒng)以提升管理效率、優(yōu)化運(yùn)維流程、降低人力成本為目標(biāo)，遵循全面感知、互聯(lián)互通、智能分析、精準(zhǔn)服務(wù)的建設(shè)原則，構(gòu)建“端—管—云”一體化架構(gòu)[1]。

1.1 感知層

感知層是智慧運(yùn)維系統(tǒng)的基礎(chǔ)。通過在發(fā)射機(jī)、天饋系統(tǒng)、供電設(shè)備、環(huán)境控制設(shè)備等廣播電視發(fā)射設(shè)施上部署各類物聯(lián)網(wǎng)傳感器，實(shí)時(shí)采集設(shè)備工況、環(huán)境參數(shù)、音視頻質(zhì)量等數(shù)據(jù)。主要包括以下幾類傳感器：

（1）環(huán)境傳感器：用于監(jiān)測發(fā)射機(jī)房、設(shè)備間等場所的溫度、濕度、煙霧濃度等環(huán)境參數(shù)。常見的傳感器有溫濕度傳感器、煙霧傳感器等。當(dāng)環(huán)境參數(shù)超出正常范圍時(shí)，系統(tǒng)可及時(shí)預(yù)警[2]。

（2）設(shè)備傳感器：用于監(jiān)測發(fā)射機(jī)、UPS電源、空調(diào)等關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，如工作電流、電壓等電參數(shù)，以及振動(dòng)、噪聲等物理參數(shù)。通過分析這些數(shù)據(jù)，可評(píng)估設(shè)備健康水平，預(yù)測可能出現(xiàn)的故障。

（3）音視頻傳感器：通過音頻采集器、視頻采集卡等，獲取發(fā)射機(jī)輸出的音視頻信號(hào)，并進(jìn)行質(zhì)量分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)黑場、靜幀、無聲、畫面抖動(dòng)等故障征兆。

（4）定位傳感器：主要指GPS、北斗等衛(wèi)星定位模塊，可以對(duì)巡檢人員、運(yùn)維車輛等位置進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。

（5）安防類傳感器：如紅外對(duì)射傳感器、門禁傳感器等，用于加強(qiáng)發(fā)射臺(tái)站的防盜報(bào)警和出入管理。

上述傳感器通過RS485、Ethernet、Zigbee、NB-IoT等通信方式，將采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳到管理平臺(tái)進(jìn)行處理。在具體部署時(shí)，需要兼顧各類傳感器的覆蓋范圍、精度、功耗、成本等因素，因地制宜設(shè)計(jì)方案。

1.2 網(wǎng)絡(luò)層

網(wǎng)絡(luò)層主要解決智慧運(yùn)維系統(tǒng)內(nèi)部和外部的互聯(lián)互通問題。一方面，利用工業(yè)以太網(wǎng)、總線等有線網(wǎng)絡(luò)和Wi﹣Fi、LoRa等無線網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)臺(tái)站內(nèi)不同子系統(tǒng)之間的互聯(lián)；另一方面，通過光纖、5G等接入廣域網(wǎng)，將前端感知數(shù)據(jù)回傳至云平臺(tái)，并支持遠(yuǎn)程診斷、控制等管理功能[3]。

考慮到廣播電視發(fā)射臺(tái)站地處偏遠(yuǎn)、環(huán)境惡劣，網(wǎng)絡(luò)條件較差，因此應(yīng)采用多網(wǎng)絡(luò)融合的異構(gòu)組網(wǎng)方式，合理設(shè)置冗余鏈路，提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全問題，部署防火墻、VPN等安全設(shè)備，嚴(yán)格管控網(wǎng)絡(luò)出口，防止內(nèi)網(wǎng)被非法入侵。

1.3 平臺(tái)層

平臺(tái)層是智慧運(yùn)維系統(tǒng)的核心，包括設(shè)備管理、運(yùn)維作業(yè)、能耗管理、安全管理、決策支持等多個(gè)業(yè)務(wù)子系統(tǒng)?；谖锫?lián)網(wǎng)平臺(tái)匯聚和管理各類感知數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，構(gòu)建智能化的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

（1）設(shè)備管理子系統(tǒng)：對(duì)接智能傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測廣播電視發(fā)射設(shè)備的運(yùn)行工況。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常時(shí)，及時(shí)預(yù)警并生成工單，指導(dǎo)維修人員進(jìn)行故障診斷、原因分析和排查處理。系統(tǒng)還可基于海量歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練預(yù)測性維護(hù)模型，及早發(fā)現(xiàn)設(shè)備的退化趨勢(shì)，在故障發(fā)生前主動(dòng)安排檢修，減少停機(jī)時(shí)間[4]。

（2）運(yùn)維作業(yè)子系統(tǒng)：將日常巡檢、定期維護(hù)、故障處理等運(yùn)維作業(yè)流程固化于系統(tǒng)，形成標(biāo)準(zhǔn)化的作業(yè)指導(dǎo)書。運(yùn)維人員通過智能終端App接收作業(yè)任務(wù)，按照規(guī)范動(dòng)作和流程操作，并將現(xiàn)場情況實(shí)時(shí)回傳。系統(tǒng)還可根據(jù)人員的技能等級(jí)、位置、負(fù)荷等因素，優(yōu)化調(diào)度運(yùn)維任務(wù)，提高人力資源利用率。

（3）能耗管理子系統(tǒng)：通過分項(xiàng)計(jì)量采集發(fā)射機(jī)、空調(diào)、照明等設(shè)備的用電量，形成能耗統(tǒng)計(jì)報(bào)表和能效分析圖表。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法分析能耗的影響因素和規(guī)律，優(yōu)化能源使用策略。通過設(shè)置能耗預(yù)算和考核機(jī)制，加強(qiáng)發(fā)射臺(tái)站的節(jié)能減排管理。

（4）安全管理子系統(tǒng)：接入智能安防設(shè)備，對(duì)未授權(quán)人員靠近、非法入侵等違規(guī)行為進(jìn)行告警，并聯(lián)用聲光報(bào)警器、遠(yuǎn)程視頻等手段進(jìn)行威懾。系統(tǒng)還可通過電子圍欄、人臉識(shí)別等技術(shù)手段，對(duì)特殊區(qū)域?qū)嵤┲攸c(diǎn)監(jiān)控，并對(duì)巡檢人員、運(yùn)維車輛實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位跟蹤，確保臺(tái)站人員和財(cái)產(chǎn)安全[5]。

（5）決策支持子系統(tǒng)：建立發(fā)射臺(tái)站運(yùn)行大數(shù)據(jù)倉庫，集成設(shè)備、能耗、環(huán)境、音視頻、人員等各維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和可視化展示。通過構(gòu)建發(fā)射機(jī)故障預(yù)警、節(jié)目質(zhì)量評(píng)價(jià)、能耗統(tǒng)計(jì)分析等數(shù)據(jù)模型，輔助管理人員進(jìn)行宏觀決策，持續(xù)優(yōu)化運(yùn)維管理策略。

各子系統(tǒng)互為支撐，高度集成，形成全棧式智慧運(yùn)維解決方案。系統(tǒng)整體部署于云端，并支持移動(dòng)端訪問。通過開放API接口，還可與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和業(yè)務(wù)協(xié)同。

1.4 應(yīng)用層

應(yīng)用層面向廣電行業(yè)管理人員、運(yùn)維人員、決策人員等不同角色，設(shè)計(jì)個(gè)性化的系統(tǒng)門戶[6]。管理人員可通過數(shù)據(jù)看板實(shí)時(shí)掌控發(fā)射臺(tái)站的總體運(yùn)行態(tài)勢(shì)，運(yùn)維人員通過智能終端App接收和執(zhí)行作業(yè)任務(wù)，決策者通過輔助分析工具優(yōu)化臺(tái)站管理策略。

應(yīng)用層的設(shè)計(jì)需突出以人為本的理念，遵循界面友好、交互便捷的原則，滿足用戶差異化需求。通過圖形化的配置工具，用戶可靈活設(shè)置各類閾值和告警規(guī)則。系統(tǒng)還應(yīng)具備服務(wù)編排能力，支持定制專項(xiàng)運(yùn)維應(yīng)用，持續(xù)拓展智慧運(yùn)維的廣度和深度。

2. 關(guān)鍵技術(shù)剖析

智慧運(yùn)維系統(tǒng)的落地實(shí)施需要多種關(guān)鍵技術(shù)的支撐，包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等。

2.1 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集

廣播電視發(fā)射設(shè)備種類多、型號(hào)雜，還缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)。因此，在進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)傳感器部署時(shí)，首先要進(jìn)行通信協(xié)議的適配。對(duì)于RS485、CAN等工業(yè)總線設(shè)備，可通過協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)與IP網(wǎng)絡(luò)的互通；對(duì)于以太網(wǎng)設(shè)備則可直接接入[7]。

在數(shù)據(jù)采集頻率的設(shè)置上，要在數(shù)據(jù)精度與通信成本之間進(jìn)行權(quán)衡。關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)如音視頻質(zhì)量可秒級(jí)采集，設(shè)備工況數(shù)據(jù)可分鐘級(jí)采集，能耗數(shù)據(jù)可小時(shí)級(jí)采集。通過合理配置數(shù)據(jù)上報(bào)周期，在滿足業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性要求的同時(shí)節(jié)約通信資源。

對(duì)于音視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理是一大難點(diǎn)。可結(jié)合FFmpeg、OpenCV等開源框架，對(duì)音視頻碼流進(jìn)行解封裝、解碼、轉(zhuǎn)碼等預(yù)處理，提取關(guān)鍵幀、字幕、音頻等特征，再送入智能分析模塊進(jìn)行內(nèi)容理解、語義提取，最終形成結(jié)構(gòu)化的質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

2.2 設(shè)備全生命周期管理

對(duì)廣播電視設(shè)備實(shí)現(xiàn)全生命周期的智能化管理是智慧運(yùn)維的重點(diǎn)。首先，在設(shè)備選型和招標(biāo)階段，應(yīng)明確IoT就緒的要求，優(yōu)先選用支持智能運(yùn)維的硬件產(chǎn)品。對(duì)于存量老舊設(shè)備，可采取就地改造或邊緣計(jì)算方案，實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)[8]。

在設(shè)備安裝調(diào)試階段，應(yīng)將出廠參數(shù)、調(diào)試數(shù)據(jù)等錄入系統(tǒng)，建立電子履歷；在設(shè)備運(yùn)行階段，全面采集設(shè)備工況數(shù)據(jù)，進(jìn)行異常診斷和故障預(yù)警，優(yōu)化運(yùn)維策略；在設(shè)備檢修階段，根據(jù)健康評(píng)估結(jié)果，制定差異化的檢修計(jì)劃，減少盲目檢修，節(jié)約成本；在設(shè)備處置階段，根據(jù)全生命周期數(shù)據(jù)進(jìn)行殘值評(píng)估，合理安排設(shè)備更新。

通過構(gòu)建設(shè)備資產(chǎn)臺(tái)賬，記錄設(shè)備從規(guī)劃、采購、使用、維護(hù)、改造、報(bào)廢的全過程管理數(shù)據(jù)，并與實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，可顯著提高設(shè)備管理水平，延長設(shè)備使用壽命，降低總體運(yùn)維成本。

2.3 大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)是智慧運(yùn)維的核心引擎，需要工程技術(shù)和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的深度融合。廣播電視發(fā)射臺(tái)站是海量數(shù)據(jù)的聚集地。通過對(duì)設(shè)備異常告警、音視頻質(zhì)量、能耗指標(biāo)、環(huán)境監(jiān)測等時(shí)序數(shù)據(jù)以及運(yùn)維工單、操作日志等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可全面刻畫臺(tái)站的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)判設(shè)備的健康趨勢(shì)，感知系統(tǒng)的故障風(fēng)險(xiǎn)。

在大數(shù)據(jù)處理框架選擇上，可根據(jù)數(shù)據(jù)量、實(shí)時(shí)性等要求，綜合運(yùn)用Hadoop、Spark、Flink等開源組件。對(duì)于秒級(jí)數(shù)據(jù)，可利用Storm、Kafka等流式計(jì)算框架，對(duì)設(shè)備異常進(jìn)行實(shí)時(shí)告警；對(duì)于分鐘級(jí)和小時(shí)級(jí)數(shù)據(jù)，可采用T+1的批處理模式，進(jìn)行垂直領(lǐng)域的專題分析。通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)治理等工作，解決數(shù)據(jù)散亂、口徑不一的問題。

在數(shù)據(jù)分析算法選擇上，可針對(duì)時(shí)序預(yù)測、異常檢測、智能診斷等場景，分別采用ARIMA、SVM、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過人工標(biāo)注和業(yè)務(wù)規(guī)則構(gòu)建高質(zhì)量樣本集，不斷迭代優(yōu)化算法，提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確率。針對(duì)樣本量少、業(yè)務(wù)場景復(fù)雜等問題，還可利用遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，降低模型實(shí)施成本。

2.4 知識(shí)圖譜與智能決策

知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫，它通過語義關(guān)聯(lián)將領(lǐng)域知識(shí)組織為機(jī)器可理解的形式。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜成為智慧運(yùn)維的新方向。通過梳理總結(jié)廣播電視設(shè)備故障案例、專家經(jīng)驗(yàn)、操作規(guī)程等非結(jié)構(gòu)化知識(shí)，利用本體構(gòu)建、自然語言處理等技術(shù)，將知識(shí)組織為機(jī)器可理解的RDF三元組形式，并通過語義關(guān)聯(lián)形成知識(shí)圖譜。

當(dāng)臺(tái)站出現(xiàn)異常告警時(shí)，系統(tǒng)可對(duì)圖譜進(jìn)行語義推理和圖搜索，快速定位相關(guān)案例，并根據(jù)知識(shí)演繹規(guī)則給出診斷建議和處置方案。隨著知識(shí)的不斷積累和學(xué)習(xí)，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)從淺層知識(shí)到深層知識(shí)的躍遷，逐步掌握發(fā)射設(shè)備的故障模式和機(jī)理，形成完整的故障樹。

在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合知識(shí)圖譜的推理能力，可實(shí)現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)融合和關(guān)聯(lián)分析。例如，將音視頻質(zhì)量數(shù)據(jù)與設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，分析內(nèi)容質(zhì)量與設(shè)備故障之間的相關(guān)性；將能耗數(shù)據(jù)與環(huán)境參數(shù)關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)能耗異常背后的影響因素。知識(shí)圖譜使智慧運(yùn)維系統(tǒng)具備了更強(qiáng)的洞察力和預(yù)見性。

2.5 移動(dòng)化與可視化

智慧運(yùn)維的一大特點(diǎn)是管理與現(xiàn)場的無縫連接。系統(tǒng)應(yīng)提供移動(dòng)端應(yīng)用，支持運(yùn)維人員利用智能手機(jī)、平板電腦等設(shè)備隨時(shí)隨地訪問臺(tái)站數(shù)據(jù)，接收告警信息，執(zhí)行遠(yuǎn)程控制。通過語音交互、人臉識(shí)別等技術(shù)，簡化移動(dòng)端的登錄流程，降低人機(jī)交互的復(fù)雜度。

可視化是直觀展現(xiàn)海量運(yùn)維數(shù)據(jù)的重要手段。通過開發(fā)可視化組件庫，提供豐富的2D/3D圖表、地圖、拓?fù)涞冉缑嬖?，系統(tǒng)可為管理人員提供數(shù)據(jù)全景視圖，直觀呈現(xiàn)KPI完成情況；為運(yùn)維人員提供態(tài)勢(shì)感知視圖，集中展示告警分布熱力圖；為決策人員提供駕駛艙視圖，多屏聯(lián)動(dòng)展示核心指標(biāo)和業(yè)務(wù)流程?？梢暬瓜到y(tǒng)的服務(wù)對(duì)象從機(jī)器延伸到人，大大提高了系統(tǒng)的易用性和美觀度。

3. 結(jié)束語

智慧運(yùn)維是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要方向，代表了運(yùn)維管理的前沿技術(shù)和發(fā)展趨勢(shì)。本文針對(duì)廣播電視發(fā)射臺(tái)站智慧運(yùn)維進(jìn)行了深入探索，對(duì)設(shè)備全生命周期管理、故障診斷預(yù)警、移動(dòng)可視化等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)梳理。智慧運(yùn)維的核心是利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理決策，推動(dòng)管理理念從經(jīng)驗(yàn)型向數(shù)據(jù)型、從粗放型向精益型轉(zhuǎn)變。通過應(yīng)用智慧運(yùn)維能夠推進(jìn)發(fā)射臺(tái)站的智慧化建設(shè)和升級(jí)改造，從而使得廣電行業(yè)未來得到更好的發(fā)展。

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