摘要：调频广播和DMB-T 地面无线数字发射系统作为目前广泛覆盖的广播电视信息传播载体，其传输可靠性直接关系到公共服务的质量与公共信息的有效传播。长期以来，发射天线系统的维护依赖于定期巡检与事后维修的传统方式，不仅效率有限，也难以应对日益复杂的信号环境与设备老化带来的多重挑战。在此背景下，依托大数据分析能力构建智能维护机制逐渐显示出其重要价值。本文通过系统整合运行状态数据、环境参数与历史维护记录，尝试构建面向天线健康管理的预测性维护模型，以期推动广播电视无线发射传输系统向更智能、更高效的方向演进。

关键词：大数据技术；调频广播；DMB-T 地面无线数字发射系统；发射天线；智能维护；故障预测

近年来广播电视无线发射传输网络规模持续扩大，设备总量不断增加，传统维护模式因依赖人工经验且响应滞后，已难以适应高可靠性传输的实 技术 远程监控平台的普及，海量设备运行数据得以实时采集并集中存储，这为大 面，人工智能与机器学习方法在故障诊断与预测领域的广泛应用，为识别 态创造了新的技术路径。在此双重推动下，开展基于大数据的调频广播发射天线智能化维护研究不仅具有理论意义，也更具备工程应用与行业推广的现实价值。

一、广播电视发射天线智能化优化维护面临的难点（一）多源异构数据采集与融合处理存在较大困难

调频广播和DMB-T 地面无线数字发射天线系统在运行过程中产生大量类型各异的数据，包括设备工作状态参数、信号质量指标、环境温湿度变化、设备监测状态以及电力供应稳定性等多种信息，这些数据不仅格式差异显著，采集频率与精度要求也各不相同。在实际操作中难以通过单一数据接口或通用协议实现完整采集与高效整合，加之库鲁克山广播电视发射站位置偏远，传输条件受限，实时数据回传光缆故障就会导致数据延迟甚至丢失现象，为后续的全局状态分析与智能判断带来显著障碍[1]。

（二）复杂外部环境对天线工况造成持续性干扰

广播电视发射天线建设在野外高山山顶和广电大厦大楼顶端，长期暴露于风雨雷电、温度骤变、风沙大等自然环境中，这些因素不仅加速天线结构及馈电系统的物理老化，也会引起信号相位畸变与阻抗失配等问题。而此类缓慢发生的性能劣化往往难以通过常规监控手段及时察觉，只有在出现信号中断或质量严重下降时才会被察觉。因此对环境因素与设备退化之间耦合关系的量化描述成为智能化维护中的关键挑战。

（三）故障预测与健康状态评估模型构建精度不足

尽管当前已积累大量历史运行数据，但由于故障本身属于小概率事件，正常状态数据远多于异常数据。导致样本类别严重不均衡，在构建预测模型时容易产生偏差，难以对罕见故障进行准确预警。同时不同厂家、不同批次设备之间性能退化规律存在差异，也增加了建立统一评估模型的难度，往往需要针对具体站点甚至具体设备进行定制化建模，显著提高了系统开发的复杂性与实施成本。

（四）传统运维机制与智能化流程之间尚未有效衔接

调频广播和DMB-T 地面无线数字发射系统天线的维护工作，大多依赖定期检修与事后维修相结合的方式，技术人员已形成较为 程 而智能化维护要求从预防性介入转向预测性干预，不仅涉及技术系统的变革， 乃至绩效评估体系的调整，在实际推广过程中常因新旧流程并行、人员认知不足或责任划分模糊而产生执行阻力，从而影响整体优化效果的达成。

一、大数据赋能视阈下的广播电视发射天线智能（一）构建多维度数据采集与融合分析体系

面向调频广播和DMB-T 无线数字发射系统发射天线系统的智能化维护需求，计划建立覆盖设备运行参数、信号质量指标、环境状态信息及历史维护记录在内的多维度数据采集系统。通过合理部署电压电流传感器、功率检测模块、频谱分析单元以及温湿度振动等环境监测装置，实时获取反映系统运行状态的关键数据，并利用边缘计算节点完成初步清洗与格式标准化，解决由于数据来源多样、采样频率不一致带来的整合困难，再借助统一数据平台采用时序数据库与流处理技术实现多源信息的深度融合与关联分析。深入挖掘数据背后隐藏的设备状态变化规律与外部环境关联特征，为后续的状态评估与故障预测提供全面且一致的数据基础，从而有效支撑智能化决策过程的准确性与及时性，同时这一体系应具备良好的扩展能力以便未来接入更多类型监测设备与新型传感技术。

（二）建立基于 AI 学习的故障预测与健康管理模型

利用长期积累的设备运行数 系统构建面向发射天线系统的AI 学习训练样本集。通过特征工程提取与退化模式挖掘， 络或梯度提升决策树等，建立能够准确反映设备健康状态 其演化趋势做出判断，进而实现从定期维护 向预测性 定维修计划并主动干预设备状态。避免突发故障导致传输 着新数据的不断积累持续优化预测精度，并且要考虑到不同设备型号 提供可调节的参数配置界面。

（三）设计自适应智能诊断与决策支持机制

在数据驱动基础上需进一步构建自适应诊断算法，能够根据实时传入的多维数据动态调整诊断阈值与推理逻辑，结合调频广播与DMB-T 无线数字发射领域知识库与历史案例库进行综合研判，采用基于规则推理与案例推理的混合诊断方法生成具有可操作性的维护建议。同时为不同层级的管理人员与现场操作人员提供差异化的决策支持信息，既包括宏观层面的系统健康报告，也包含具体设备或元件的维护方案，从而提升整体运维流程的针对性与响应效率。该机制还应具备良好的解释性能够以直观方式呈现诊断依据与推理过程，帮助使用者理解并信任智能化系统的输出结果，促进人机协同决策模式的有效落地。

（四）推动运维流程再造与人员能力转型

智能化维护策略的有效实施离不开运维流程与组织模式的协同演进，应在传统定期检修制度中逐步嵌入基于数据的预测性维护环节，明确新旧流程衔接的关键节点与职责分工，设计科学合理的数据流转路径与异常事件处置流程。同时面向技术人员开展大数据分析、智能诊断工具使用及结果解读等方面的专项培训，增强其利用数据手段发现与解决问题的能力。最终形成人与系统协同共进的新型运维生态，还需要建立相应的考核激励机制鼓励运维人员主动采用智能化手段开展工作，并设立专门的技术支持团队负责系统的日常维护与优化更新，确保整个转型过程平稳有序推进[2]。

总结

综上所述，通过分析当前调频广播和DMB-T 无线数字发射系统运维工作中存在的多源数据整合难、环境干扰因素复杂、预测模型构建精度不足以及传统运维模式转型困难等核心问题，提出了涵盖数据采集融合、智能预测模型、自适应诊断机制和运维流程再造的系统性解决方案。未来研究可进一步探索多模态深度学习在复杂环境因素建模中的应用，加强边缘计算与云计算协同架构在实时数据处理方面的实践，同时需要关注智能化系统与现有广播电视技术标准的融合问题。随着5G 广播技术与物联网技术的深度结合，发射天线系统的智能维护将向更精准的预测能力、更低的运维成本和更高的系统稳定性方向持续演进，最终构建起具备自感知、自诊断、自决策能力的新一代智慧广播运维体系。

参考文献

[1]梁蓝丹. 大数据时代调频广播和 DMB-T 地面无线发射发射天线技术的智能化优化与维护[J]. 电视技术,2025, 49 (02): 123-125+132.

[2]李辉. 调频广播和 DMB-T 地面无线发射发射天线技术及其维护 [J]. 中国有线电视, 2020, (03): 305-306.