+ 王波 国家新闻出版广电总局四九一台

数理统计方法在大功率短波发射机故障诊断中的应用

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随着大数据技术的成熟，基于数理统计方法的机器学习算法广泛运用于各类重点设备的维护工作，本文针对大功率短波发射机的故障诊断流程，运用了数理统计方法中的因果分析法和排列图法对该流程进行优化，提高了故障诊断的命中率，为实现智能化故障诊断提供了一定的参考价值。

因果分析；排列图；故障诊断；大数据

1 引言

近年来，基于云计算的网络技术日益成熟，同时大数据业务孕育而生，目前各类大数据应用广泛用于各类贵重复杂设备的维护工作中。而大功率（发射功率50kW以上）短波广播发射机作为传统的广播覆盖设备，在公共服务体系中仍有着不可替代的作用。

在大功率短波发射机维护工作中故障诊断是其中的难点之一，尤其是新入职的人员或新担当机房的负责人，由于经验不足，设备了解不够深入，面对故障往往无所适从，为此，各广播发射台根据以往发射机出现的故障编制了各种类型的故障汇编和维护规程等等，以指导技术人员处理故障，缩短处理时间。

然而，在传统的故障汇编和维护规程故障诊断流程编制中，主要将所有的可能性因素逐一排列，因此，为提高故障诊断的速度，技术人员的经验成为关键因素。所以，要提高技术维护人员的故障诊断能力，就是将大量随机的经验数据进行整理、归纳，运用数理统计分析方法将其转换成有规律的法则，从而达到优化故障流程的目的。……