于海泉 吳金友 梁秀文

（作者單位：1.哈爾濱廣播器材有限責(zé)任公司；2.四川省廣播電視局520臺(tái)；3.四川省廣播電視新聞與傳播研究所）

隨著5G 移動(dòng)通信技術(shù)、人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈的快速發(fā)展，廣播電視發(fā)射臺(tái)為滿足“安全播出管理智慧化、設(shè)備巡檢巡查智能化”的發(fā)展需要，將5G 技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與發(fā)射臺(tái)發(fā)射設(shè)備、設(shè)施巡檢方式相結(jié)合，利用5G 通信技術(shù)的高可靠性、低時(shí)延性，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)、圖像識(shí)別建模技術(shù)、算法技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人系統(tǒng)對(duì)發(fā)射設(shè)備、設(shè)施的智能巡檢、運(yùn)行狀態(tài)的“全要素”感知與掌控，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)發(fā)射臺(tái)對(duì)發(fā)射設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的“績(jī)效評(píng)估”和安全播出數(shù)據(jù)信息的二次挖掘利用。

1 智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)概述

目前，廣播電視無線發(fā)射臺(tái)對(duì)播出設(shè)備的巡查、巡檢，主要采用人工方式，遵循著定期巡機(jī)、定時(shí)抄表的傳統(tǒng)方式。人工巡檢時(shí)，值班、值守人員必須現(xiàn)場(chǎng)查看，造成人力、物力的資源浪費(fèi)。設(shè)備巡檢效率也受到技術(shù)人員業(yè)務(wù)能力、工作經(jīng)驗(yàn)、精神狀態(tài)等多種因素的影響，漏檢、誤檢的情形時(shí)有發(fā)生，嚴(yán)重影響節(jié)目信號(hào)傳輸安全和播出安全?！?G 技術(shù)+人工智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)”在廣播電視發(fā)射臺(tái)的應(yīng)用，標(biāo)志著日常巡檢方式由傳統(tǒng)的人工巡檢，開始向智能巡檢方式轉(zhuǎn)變；安全播出管理方式，開始向“綜合管理、大數(shù)據(jù)分析、平臺(tái)控制、遠(yuǎn)程操控、實(shí)時(shí)反饋、輔助診斷”的方向轉(zhuǎn)變。其通過對(duì)信號(hào)源設(shè)備、發(fā)射設(shè)備、供電設(shè)備、播出設(shè)施的“全方位、全時(shí)域、全自主”智能巡查、巡檢覆蓋，實(shí)時(shí)感知設(shè)備運(yùn)行態(tài)勢(shì)，利用運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)來分析發(fā)射設(shè)備、設(shè)施的運(yùn)行態(tài)勢(shì)，梳理出故障排除建議，以便發(fā)射臺(tái)站技術(shù)人員及時(shí)排除設(shè)備設(shè)施運(yùn)行故障和消除安全播出隱患。巡檢機(jī)器人系統(tǒng)，如圖1 所示：

圖1 巡檢機(jī)器人系統(tǒng)示意圖

2 發(fā)射臺(tái)應(yīng)用需求分析和解決方案

2.1 動(dòng)態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)

2.1.1 實(shí)際應(yīng)用需求分析

廣播電視發(fā)射機(jī)房、信號(hào)源機(jī)房、供電機(jī)房、天線調(diào)配動(dòng)態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)施，由于建設(shè)時(shí)間較早，其接口和使用設(shè)備的接口不一致，多數(shù)是“孤立”地采集數(shù)據(jù)信息，數(shù)據(jù)共享和協(xié)同性差，巡檢工作量大、巡檢項(xiàng)目多，運(yùn)行維護(hù)人員難以按照臺(tái)站實(shí)際業(yè)務(wù)發(fā)展需求，智能完成“全方位、全時(shí)域、全自主”的巡檢覆蓋。

2.1.2 解決方案

（1）統(tǒng)一接口、實(shí)時(shí)采集。與孤立采集機(jī)房溫濕度、煙霧及粉塵數(shù)據(jù)的設(shè)備統(tǒng)一接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一實(shí)時(shí)采集和信息分析管理。

（2）集中管控。通過擴(kuò)展巡檢系統(tǒng)應(yīng)用層，將功能模塊數(shù)據(jù)統(tǒng)一對(duì)接，實(shí)現(xiàn)集中反饋，集中分析管理。

（3）報(bào)警分析。根據(jù)預(yù)設(shè)閾值，檢測(cè)、分析異常數(shù)據(jù)信息；在控制臺(tái)呈現(xiàn)預(yù)警/告警信息，以提示值班、值守人員，根據(jù)預(yù)案快速處置。

2.2 設(shè)備巡檢

2.2.1 實(shí)際應(yīng)用需求分析

（1）“故障預(yù)警”缺失。總控室內(nèi)值班人員實(shí)時(shí)值守，而發(fā)射機(jī)房無人值守，在設(shè)備、設(shè)施故障發(fā)生的前期，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)，不能“故障預(yù)警”，只能“故障后響應(yīng)”。

（2）協(xié)作方式單一。缺乏智能化、自動(dòng)化巡檢方式，缺少運(yùn)維群控策略，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)協(xié)作方式單一。

2.2.2 解決方案

（1）實(shí)時(shí)采集。巡檢機(jī)器人系統(tǒng)采用的工業(yè)級(jí)云臺(tái)相機(jī)，具備高清1080P 圖像“視覺”采集功能，自動(dòng)對(duì)運(yùn)行設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，如對(duì)發(fā)射設(shè)備、信號(hào)源設(shè)備、阻抗變換設(shè)備、供配電設(shè)備、降溫設(shè)備、新風(fēng)系統(tǒng)等進(jìn)行周期式巡檢，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤、數(shù)據(jù)查詢，便于值班、值守人員掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)及播出環(huán)境狀況，確保數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)計(jì)算分析。

（2）播出設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能識(shí)別。巡檢機(jī)器人系統(tǒng)對(duì)采集的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和切片計(jì)算。通過提取設(shè)備、設(shè)施運(yùn)行參數(shù)，智能識(shí)別控制開關(guān)工作狀態(tài)，并進(jìn)行狀態(tài)甄別和故障判別。當(dāng)檢測(cè)到異常，巡檢機(jī)器人系統(tǒng)平臺(tái)呈現(xiàn)告警信息，提示值班人員按照預(yù)案快速處置。

（3）報(bào)表生成。巡檢機(jī)器人系統(tǒng)在結(jié)束單次巡檢任務(wù)后，生成巡檢報(bào)表，形成巡檢數(shù)據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)，為大數(shù)據(jù)分析提供樣本依據(jù)。

2.3 統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理

2.3.1 實(shí)際應(yīng)用需求分析

缺乏統(tǒng)一控制。巡檢數(shù)據(jù)未整合，新風(fēng)系統(tǒng)、降溫設(shè)備業(yè)務(wù)單元，仍需人工巡檢、人工操作，無法做到實(shí)時(shí)分析所有設(shè)備運(yùn)維巡檢數(shù)據(jù)，統(tǒng)一對(duì)平臺(tái)進(jìn)行管理控制。

2.3.2 解決方案

（1）統(tǒng)一數(shù)據(jù)。將多個(gè)機(jī)房?jī)?nèi)需要巡檢的設(shè)備，統(tǒng)一規(guī)劃，統(tǒng)一制定巡檢路線，在平臺(tái)統(tǒng)一生成巡檢分析報(bào)告。

（2）三級(jí)調(diào)度管理。機(jī)房—總控制室—安全播出管理平臺(tái)，每一級(jí)都有相應(yīng)的操作和控制權(quán)限。

3 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

3.1 智能圖像識(shí)別

根據(jù)預(yù)設(shè)設(shè)備圖像樣本數(shù)據(jù)，識(shí)別不同模式下的巡檢目標(biāo)和對(duì)象，自動(dòng)提取設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和數(shù)據(jù)表值，智能識(shí)別開關(guān)、指示燈工作運(yùn)行狀態(tài)，包括常亮、常滅、閃爍狀態(tài)、顏色變化等狀態(tài)。

3.2 數(shù)據(jù)算法、信息分析

巡檢機(jī)器人系統(tǒng)通過“視覺”高清攝像機(jī)，完成巡檢視頻圖像的數(shù)據(jù)信息采集，通過高精度圖像識(shí)別建模算法，采用圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理方式，來提取圖像信息、設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、音頻數(shù)據(jù)的特征值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行理解歸類、建模和算法分析。同時(shí)，系統(tǒng)平臺(tái)能夠?qū)吸c(diǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行歷史追溯分析，生成設(shè)備故障診斷和故障排查建議，從而輔助技術(shù)人員全面分析判斷發(fā)射設(shè)備、播出設(shè)施的運(yùn)行狀態(tài)信息。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘和二次利用

利用數(shù)據(jù)挖掘算法，挖掘出設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、運(yùn)行指標(biāo)變化與故障之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，分析設(shè)備發(fā)生故障前的異常特征，預(yù)判故障變化趨勢(shì)的特征值。通過預(yù)判設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，利用參數(shù)特征值，預(yù)判故障出現(xiàn)的“級(jí)別”，從而預(yù)判態(tài)勢(shì)、掌握故障發(fā)展趨勢(shì)，多維度為預(yù)防故障和消除隱患提供參考數(shù)據(jù)。

3.4 異常檢測(cè)與診斷

通過對(duì)發(fā)射設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和大數(shù)據(jù)分析，可以檢測(cè)出發(fā)射設(shè)備的異常行為和異常數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以識(shí)別出數(shù)據(jù)中的異常模式和異常趨勢(shì)，從而幫助定位故障的位置和原因。運(yùn)行維護(hù)人員可以根據(jù)異常檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的故障診斷和排查。

3.5 故障根因分析

利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和故障模式，可以對(duì)發(fā)射設(shè)備故障進(jìn)行深入分析，找出故障發(fā)生的根本原因。通過分析發(fā)射機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)等，可以確定故障發(fā)生的因素，并找出解決問題的最佳方案。

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的功能

4.1 自主巡檢

按照設(shè)定的運(yùn)行圖執(zhí)行自主巡檢，模式主要包括日常自主巡檢、故障確認(rèn)巡檢、半自主巡檢、特殊方式巡檢等。機(jī)器人搭載視覺高清攝像機(jī)、高靈敏紅外熱成像儀、拾音器等設(shè)備，按照模式預(yù)設(shè)，完成對(duì)巡檢設(shè)備的可見光高清拍照、表值參數(shù)提取。將數(shù)據(jù)自動(dòng)傳輸?shù)狡脚_(tái)管理系統(tǒng)儲(chǔ)存、分析、識(shí)別、對(duì)比，生成巡檢分析報(bào)告。

4.2 遠(yuǎn)程操控巡檢

通過平臺(tái)遠(yuǎn)程操控機(jī)器人巡檢系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)鎖定監(jiān)測(cè)①。在機(jī)器人自動(dòng)巡檢過程中，如果檢測(cè)到（發(fā)現(xiàn)）設(shè)備異常，系統(tǒng)就會(huì)出現(xiàn)預(yù)警/告警，工作人員可以使用遠(yuǎn)程操控平臺(tái)或遙控手柄，操控巡檢機(jī)器人快速到達(dá)異常設(shè)備位置，及時(shí)鎖定監(jiān)測(cè)，確認(rèn)設(shè)備故障信息，以便值班人員按照應(yīng)急預(yù)案快速處置。

4.3 局部放電檢測(cè)

巡檢機(jī)器人系統(tǒng)搭載“放電”監(jiān)測(cè)傳感器，用于地電波（TEV）和超聲波（AE）的放電檢測(cè)。當(dāng)檢測(cè)到設(shè)備局部放電時(shí)觸發(fā)報(bào)警，提示技術(shù)人員到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)處置。

5 系統(tǒng)架構(gòu)

“5G 技術(shù)+人工智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)”，集自主巡檢、運(yùn)行參數(shù)提取、紅外測(cè)溫、粉塵監(jiān)控、設(shè)備狀態(tài)甄別、數(shù)據(jù)智能分析等功能于一體，實(shí)現(xiàn)對(duì)巡檢區(qū)域設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)采集、圖像識(shí)別、算法比對(duì)、大數(shù)據(jù)分析、巡檢數(shù)據(jù)管理。巡檢機(jī)器人系統(tǒng)架構(gòu)，如圖2 所示：

圖2 巡檢機(jī)器人系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

5.1 本地和遠(yuǎn)程控制

遠(yuǎn)程控制由多個(gè)本地控制組成，可同時(shí)操控多個(gè)巡檢機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)信息采集和數(shù)據(jù)分析。其模塊包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息采集模塊、統(tǒng)計(jì)模塊、圖像識(shí)別模塊、數(shù)據(jù)算法模塊、巡檢報(bào)告建議生成模塊、運(yùn)行圖預(yù)設(shè)模塊、巡檢數(shù)據(jù)管理模塊、功能控制模塊。除了可以控制機(jī)器人執(zhí)行相關(guān)巡檢任務(wù)外，其還具有數(shù)據(jù)采集、儲(chǔ)存、檢索、巡檢歷史追溯和分析功能。

5.2 通信平臺(tái)

采用5G 移動(dòng)通信技術(shù)、可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller, PLC），實(shí)現(xiàn)邏輯控制和時(shí)序控制功能；通過Wi-Fi 組網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)與巡檢機(jī)器人系統(tǒng)通信功能。為機(jī)器人提供大于50 Mbps的有效帶寬進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸，確保系統(tǒng)控制信號(hào)、高清圖像、圖片、音頻數(shù)據(jù)及報(bào)警信息有效、可靠傳輸。

6 巡檢業(yè)務(wù)流程

6.1 系統(tǒng)模式預(yù)設(shè)

通過預(yù)設(shè)運(yùn)行圖、預(yù)設(shè)啟動(dòng)時(shí)間，智能巡檢機(jī)器人可自主按照設(shè)定功能和模式，執(zhí)行巡查、巡檢任務(wù)，巡檢模式包括全自主、半自主和遠(yuǎn)程操控巡檢。

6.2 設(shè)備狀態(tài)判別

機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)位置后，自動(dòng)識(shí)別設(shè)備，自動(dòng)判別運(yùn)行狀態(tài)，自動(dòng)甄別開關(guān)、指示燈工作狀態(tài)，自動(dòng)提取設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，并將管理數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)回傳到平臺(tái)系統(tǒng)進(jìn)行分析計(jì)算。機(jī)器人對(duì)設(shè)備狀態(tài)的識(shí)別，如圖3 所示：

圖3 設(shè)備狀態(tài)識(shí)別示意圖

6.3 故障隱患診斷

系統(tǒng)根據(jù)故障隱患分析結(jié)果和異常狀態(tài)特征，進(jìn)行故障特征選擇，使用故障診斷算法進(jìn)行故障識(shí)別和故障原因分析。故障診斷算法根據(jù)已知故障模式、故障特征和歷史故障數(shù)據(jù)，對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和推理，確定故障類型和故障原因。根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、故障檢測(cè)結(jié)果以及設(shè)置報(bào)警的規(guī)則和閾值，當(dāng)數(shù)據(jù)超出設(shè)定范圍或故障被檢測(cè)到時(shí)，觸發(fā)預(yù)警告警。

6.4 異常趨勢(shì)分析

通過對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障趨勢(shì)分析，關(guān)注數(shù)據(jù)變化和周期性發(fā)展趨勢(shì)。通過趨勢(shì)分析可以發(fā)現(xiàn)發(fā)射機(jī)設(shè)備潛在故障隱患或異常趨勢(shì)，例如運(yùn)行參數(shù)呈逐漸增加或遞減的趨勢(shì)、突然變化點(diǎn)位置。利用異常檢測(cè)算法，對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)。通過檢測(cè)故障隱患數(shù)據(jù)中的異常變化值，發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患。

6.5 數(shù)據(jù)算法分析

系統(tǒng)對(duì)智能巡檢機(jī)器人前端回傳的圖像、圖片、數(shù)據(jù)、聲音、設(shè)備溫度、環(huán)境溫/濕度、粉塵等數(shù)據(jù)，進(jìn)行存儲(chǔ)、特征值提取、圖像比對(duì)、大數(shù)據(jù)分析和二次挖掘。

6.6 告警與聯(lián)動(dòng)

機(jī)器人系統(tǒng)在巡檢設(shè)備的過程中，通過信息數(shù)據(jù)參數(shù)值分析、預(yù)設(shè)閾值對(duì)比、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)、狀態(tài)趨勢(shì)分析等，對(duì)異常信息數(shù)據(jù)，通過可視化界面、聲光告警進(jìn)行自動(dòng)預(yù)警告警，及時(shí)提示值班值守人員排查。當(dāng)后臺(tái)將數(shù)據(jù)判定為異常時(shí)，監(jiān)控軟件界面會(huì)出現(xiàn)告警信息列表，值班值守人員可通過操作查看告警信息，快速處理。

6.7 生成巡檢分析報(bào)告

對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)整理和排序，通過數(shù)據(jù)交換子系統(tǒng)，將相應(yīng)數(shù)據(jù)發(fā)送給管理系統(tǒng)，生成巡檢報(bào)告和人工巡檢作業(yè)建議，實(shí)現(xiàn)設(shè)備巡檢作業(yè)的“全過程、閉環(huán)管理”。對(duì)巡檢作業(yè)全過程進(jìn)行監(jiān)管，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射設(shè)備、播出設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)的“績(jī)效評(píng)價(jià)”。

7 結(jié)語

人工智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)可以按照發(fā)射臺(tái)設(shè)定的巡檢時(shí)間、項(xiàng)目和內(nèi)容，對(duì)播出設(shè)備設(shè)施實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)采集、智能分析，并提供檢修維護(hù)建議，類似于把設(shè)備運(yùn)維技術(shù)人員的“腿、眼、耳、思維”前置。

（1）通過本地或遠(yuǎn)程操控巡檢系統(tǒng)，執(zhí)行巡檢任務(wù)，采集設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)信息并發(fā)送到平臺(tái)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，減少人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢，避免來回奔波，巡檢機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)際充當(dāng)了設(shè)備運(yùn)維技術(shù)人員的“腿”。

（2）對(duì)巡檢目標(biāo)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行甄別，對(duì)設(shè)備開關(guān)、指示燈狀態(tài)進(jìn)行辨別，減輕人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢的工作量，巡檢機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)際充當(dāng)了運(yùn)維技術(shù)人員的“眼”。

（3）采集設(shè)備運(yùn)行聲音，與樣本音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行聲譜建模比對(duì)、計(jì)算分析；及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障點(diǎn)，巡檢機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)際充當(dāng)了運(yùn)維技術(shù)人員的“耳”。

（4）根據(jù)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)信息，與預(yù)設(shè)樣本數(shù)據(jù)建模比對(duì)、計(jì)算，通過大數(shù)據(jù)分析，對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘和二次利用，同時(shí)自動(dòng)生成設(shè)備巡檢建議和總結(jié)報(bào)告，巡檢機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)際充當(dāng)了運(yùn)維技術(shù)人員的“思維”。

“5G 技術(shù)+人工智能巡檢機(jī)器人系統(tǒng)”在廣播電視發(fā)射臺(tái)的應(yīng)用，彌補(bǔ)了粗放式、固定式人工巡查、巡檢的不足，可降低值班、值守人員的勞動(dòng)強(qiáng)度。除實(shí)現(xiàn)正常設(shè)備巡檢、巡查外，還可實(shí)現(xiàn)在發(fā)射臺(tái)安全播出保障期、重要播出時(shí)段，對(duì)發(fā)射設(shè)備、設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)的快速巡查，以及實(shí)現(xiàn)大風(fēng)、強(qiáng)降雨、強(qiáng)雷電天氣對(duì)發(fā)射設(shè)備、設(shè)施的快速巡檢、巡查，為發(fā)射臺(tái)的“安播管理智慧化、設(shè)備運(yùn)行自動(dòng)化、設(shè)備巡檢智能化”發(fā)展，以及以后將實(shí)行的“無人值班、有人留守”管理方式，提供安全播出科技支撐和安全防范保障。