本實(shí)用新型涉及一種發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，尤其涉及一種基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

人們對(duì)電視和廣播信號(hào)的質(zhì)量要求越來(lái)越高，確保中短波發(fā)射機(jī)能夠正常播出的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)就顯得尤其重要。實(shí)現(xiàn)操作自動(dòng)化和有效的技術(shù)監(jiān)控是確保廣播電視安全播出的重要環(huán)節(jié)，是杜絕人為事故、提高播出安全性的技術(shù)保障。而傳統(tǒng)的發(fā)射機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)是將采集的數(shù)據(jù)利用算法進(jìn)行判決，對(duì)于不精確、不確定或不完全的高難度復(fù)雜問(wèn)題，算法并不能完美的實(shí)現(xiàn)故障的判斷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本實(shí)用新型所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，能夠幫助用戶對(duì)發(fā)射機(jī)指標(biāo)進(jìn)行多重檢測(cè)，并且方便地實(shí)現(xiàn)故障報(bào)警。

本實(shí)用新型為解決上述技術(shù)問(wèn)題而采用的技術(shù)方案是提供一種基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，包括中央控制器和分布式處理終端,所述分布式處理終端和中央控制器通過(guò)云端數(shù)據(jù)庫(kù)交換監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，所述分布式處理終端包括人機(jī)交互界面和報(bào)警模塊；所述中央控制器包括微處理器和數(shù)據(jù)接收模塊，所述微處理器和數(shù)據(jù)接收模塊之間通過(guò)SPI總線、FSL總線相連，所述微處理器通過(guò)PLB總線連接雙極隨機(jī)存取存儲(chǔ)端口、中斷控制器、定時(shí)器以及網(wǎng)絡(luò)發(fā)送模塊，所述數(shù)據(jù)接收模塊的一個(gè)輸入端通過(guò)藍(lán)牙或ZigBee連接無(wú)線傳感器組，所述數(shù)據(jù)接收模塊的另一個(gè)輸入端通過(guò)數(shù)據(jù)總線連接A/D采樣模塊。

上述的基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，其中，所述微處理器為MicroBlaze處理器，所述數(shù)據(jù)接收模塊分別連接到FSL接口模塊和數(shù)據(jù)分析處理模塊，所述FSL接口模塊通過(guò)FSL總線連接MicroBlaze處理器，所述數(shù)據(jù)分析處理模塊的控制端通過(guò)SPI總線與MicroBlaze處理器相連，所述數(shù)據(jù)分析處理模塊的數(shù)據(jù)端通過(guò)Bram雙端口、PLB總線與MicroBlaze處理器相連，所述MicroBlaze處理器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)連接，所述人機(jī)交互界面模塊、報(bào)警模塊和數(shù)據(jù)庫(kù)連接。

上述的基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，其中，所述無(wú)線傳感器組包括溫度傳感器、濕度傳感器和煙霧傳感器，各個(gè)無(wú)線傳感器之間通過(guò)藍(lán)牙或ZIGBEE進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，各個(gè)無(wú)線傳感器中設(shè)有自動(dòng)報(bào)警裝置。

上述的基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，其中，所述數(shù)據(jù)庫(kù)包括用于存儲(chǔ)歷史參數(shù)的歷史運(yùn)行參數(shù)庫(kù)、用于存儲(chǔ)通過(guò)采集模塊采集的實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)以及用于存儲(chǔ)故障技術(shù)參考數(shù)據(jù)的技術(shù)知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。

本實(shí)用新型對(duì)比現(xiàn)有技術(shù)有如下的有益效果：本實(shí)用新型提供的基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，除了利用現(xiàn)有的基于算法判決的指標(biāo)檢測(cè)子系統(tǒng)外，還利用無(wú)線傳感器子系統(tǒng)的優(yōu)先對(duì)發(fā)射機(jī)的部分指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控，同時(shí)在分布式處理終端的人工交互界面上進(jìn)行人工檢測(cè)，從而對(duì)發(fā)射機(jī)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)三重檢測(cè)，方便地實(shí)現(xiàn)故障報(bào)警，大大提高監(jiān)控效率。

附圖說(shuō)明

圖1為本實(shí)用新型基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本實(shí)用新型作進(jìn)一步的描述。

圖1為本實(shí)用新型基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)示意圖。

請(qǐng)參見(jiàn)圖1，本實(shí)用新型提供的基于人工智能的中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)接收模塊、FSL接口模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、Bram雙端口、MicroBlaze處理器、網(wǎng)絡(luò)模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能引擎、人機(jī)交互界面和報(bào)警模塊。數(shù)據(jù)接收模塊和數(shù)據(jù)分析處理模塊可以采用現(xiàn)有的各種通用數(shù)據(jù)采集處理模塊，在此不再一一羅列。這些模塊之間的連接關(guān)系如下：數(shù)據(jù)采集模塊包括各種無(wú)線傳感器和A/D采樣模塊均連接到數(shù)據(jù)接收模塊，無(wú)線傳感器組與報(bào)警模塊連接，數(shù)據(jù)接收模塊分別連接到FSL接口模塊和數(shù)據(jù)分析處理模塊，F(xiàn)SL接口模塊通過(guò)FSL總線連接MicroBlaze處理器，數(shù)據(jù)分析處理模塊分別通過(guò)SPI總線和連接Bram雙端口通過(guò)PLB總線與MicroBlaze處理器相連，網(wǎng)絡(luò)模塊與MicroBlaze處理器和數(shù)據(jù)庫(kù)連接，數(shù)據(jù)庫(kù)與人機(jī)交互界面模塊、人工智能引擎和報(bào)警模塊連接。數(shù)據(jù)接收模塊、數(shù)據(jù)分析處理模塊、微處理器、網(wǎng)絡(luò)接口模塊比作一個(gè)“機(jī)箱”，為中央控制器，“機(jī)箱”的作用只是控制和交互。報(bào)警模塊、數(shù)據(jù)庫(kù)、人機(jī)交互界面、預(yù)警器比作一個(gè)“顯示器”，為分布式終端，“顯示器”的作用是顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù)和報(bào)警狀態(tài)。

本實(shí)用新型的采樣數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)分析處理模塊和MicroBlaze處理器顯示在人機(jī)交互界面上，用戶可以在界面上直觀的觀察和收聽(tīng)檢測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)報(bào)警處理；此外，用戶可以在指標(biāo)檢測(cè)模塊中設(shè)置報(bào)警界限，系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)報(bào)警功能；更優(yōu)地，系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫(kù)和報(bào)警信息為人工智能模塊提供原始數(shù)據(jù)，供其學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)預(yù)警功能。上述四部分可以獨(dú)立運(yùn)行，也可以組合共同運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)分布式短波發(fā)射機(jī)故障報(bào)警和預(yù)警系統(tǒng)。

本實(shí)用新型的MicroBlaze處理器得到的判決結(jié)果和采集信號(hào)的實(shí)時(shí)信息通過(guò)TCP/IP硬核控制的網(wǎng)絡(luò)接口在軟件上實(shí)現(xiàn)，使用云技術(shù)讓判決結(jié)果和采集數(shù)據(jù)自動(dòng)保存于云端。當(dāng)報(bào)警器故障發(fā)生時(shí)，進(jìn)入故障診斷平臺(tái)，給出故障點(diǎn)和故障原因，只有工作人員將故障處理過(guò)程及處理結(jié)果輸入系統(tǒng)后，故障提示才會(huì)自動(dòng)消除。相關(guān)記錄數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端數(shù)據(jù)庫(kù)。

本實(shí)用新型的基于人工智能的分布式中短波發(fā)射機(jī)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng)，不僅可以采用現(xiàn)有的各種基于算法判決的指標(biāo)檢測(cè)子系統(tǒng)，還利用無(wú)線傳感器子系統(tǒng)的智能性優(yōu)先對(duì)發(fā)射機(jī)的部分指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控，同時(shí)在人工交互界面上還擁有人工檢測(cè)功能，可以方便地利用專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行推理判斷，對(duì)發(fā)射機(jī)指標(biāo)進(jìn)行三重檢測(cè)，對(duì)發(fā)射機(jī)進(jìn)行分布式監(jiān)控。

同時(shí)，本實(shí)用新型還可以方便地進(jìn)一步采用人工智能模塊解決那些不確定性的、非結(jié)構(gòu)化的等現(xiàn)有機(jī)器上不能實(shí)現(xiàn)的困難問(wèn)題。采用經(jīng)典智能系統(tǒng)與人工智能系統(tǒng)分布式運(yùn)行，具有優(yōu)秀的程序衍生能力和性能提升能力。本實(shí)用新型可使用的人工智能模塊包括三個(gè)階段的人工智能學(xué)習(xí)，人工智能學(xué)習(xí)階段、初級(jí)人工智能階段和深度人工智能階段。它可以自動(dòng)分析歷史故障案例，找出故障發(fā)生前的特征，并且基于這些特征實(shí)時(shí)判斷當(dāng)前系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。一旦系統(tǒng)檢測(cè)到歷史故障前的特征，就可以在故障發(fā)生前提前報(bào)警，即達(dá)到預(yù)測(cè)故障的功能，在此不再一一展開(kāi)贅述。

雖然本實(shí)用新型已以較佳實(shí)施例揭示如上，然其并非用以限定本實(shí)用新型，任何本領(lǐng)域技術(shù)人員，在不脫離本實(shí)用新型的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作些許的修改和完善，因此本實(shí)用新型的保護(hù)范圍當(dāng)以權(quán)利要求書(shū)所界定的為準(zhǔn)。