【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线电通信设备领域，更具体地说，涉及一种中波发射机的监控系统。
技术介绍
1、中波发射机本体用于中波广播的信号发射，因此中波发射机本体的稳定运行可以保证用户信号接收的良好，若中波发射机本体出现故障而不被及时发现，则会影响用户的收音体验，因此中波发射机本体的日常维护和故障的及时发现及时处理极为重要。
2、现有中波发射机监控系统通常采用基本的传感器和报警机制，无法满足现代广播电台对高可靠性和高精度的需求。传统系统在故障预警、实时监控和远程控制方面存在诸多不足，导致维护效率低下，故障排查耗时长，影响广播质量和可靠性。
3、因此，亟需一种中波发射机的监控系统来解决上述问题。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种中波发射机的监控系统，能够实现全面实时监控、高效故障预警以及远程控制，从而提高发射机的运行可靠性和维护效率。
3、2.技术方案
4、为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案。
5、一种中波发射机的监控系统，包括：
6、多功能传感器模块，用于采集中波发射机的温度、电流、电压、频率和功率运行参数；
7、智能数据处理模块，用于接收并处理传感器模块采集的数据，进行智能分析、故障预测和参数自适应调整；
8、数据存储模块，用于存储处理后的数据，支持历史数据分析和实时数据存储；
9、高清显示模块，包括
10、多模式报警模块，包括声音报警、视觉报警和远程报警，用于在检测到异常时发出多种形式的报警信号；
11、无线通信模块，支持多种通信协议，用于将监控数据传输到远程监控中心，并接收远程指令；
12、智能控制模块，用于根据监控数据和故障预测结果，自动调整发射机的运行参数以优化性能；
13、远程诊断模块，支持远程故障诊断和维护，减少现场维护时间和成本。
14、作为本专利技术进一步的改进，所述多功能传感器模块包括温度传感器、电流传感器、电压传感器、频率传感器和功率传感器。
15、作为本专利技术进一步的改进，所述智能数据处理模块包括：
16、数据预处理单元：对多功能传感器模块采集的数据通过传感器接口传输进来的数据进行预处理操作，包括对数据进行去噪和归一化处理，去噪具体采用卡尔曼滤波器进行去噪，归一化将数据归一化到[0,1]之间，提高后续分析的稳定性；
17、数据分析单元，对预处理后的数据进行关键特征和提取以及模式识别；
18、故障预测单元，基于历史数据训练机器学习模型，使用训练好的模型对实时数据进行预测；
19、参数自适应调整单元，计算预测值和实际值之间的误差，根据误差调整发射机的运行参数。
20、作为本专利技术进一步的改进，所述数据分析单元中采用主成分分析(pca)提取关键特征，公式如下：
21、z＝xw；
22、其中，x是预处理后的数据矩阵，w是特征向量矩阵，z是降维后的数据矩阵；
23、模式识别采用聚类算法，公式如下：
24、
25、其中，s为簇集合，μi是簇i的均值向量。
26、作为本专利技术进一步的改进，所述故障预测单元中基于历史数据训练机器学习模型采用lstm神经网络，公式如下：
27、ht＝σ(whxt+uhht-1+bh)；
28、其中，ht是当前时刻的隐藏状态，xt是当前输入，wh和uh是权重矩阵，bh是偏置向量；
29、故障预测公式如下：
30、
31、其中，y^t+1是下一时刻的预测输出，f是预测函数。
32、作为本专利技术进一步的改进，所述参数自适应调整单元中误差计算公式如下：
33、
34、其中，et是误差，yt是实际值，y^t是预测值；
35、参数调整采用pid控制算法，公式如下：
36、
37、其中，u(t)是控制输入，kp、ki、kd分别是比例、积分和微分系数，e(t)是误差。
38、作为本专利技术进一步的改进，所述数据存储模块包括：
39、本地数据库单元，用于保存历史数据和实时数据；
40、分布式策略网络数据库单元，通过无线通信模块与其它节点的中波发射机的本地数据库单元连接，实现数据的共享。
41、作为本专利技术进一步的改进，还包括一个参数优化策略推荐模块，与数据分析单元连接，用于根据数据分析单元提取的关键特征和模式识别相同时，直接推荐历史的运行参数优化策略，节约系统处理资源并提高系统响应速度。
42、作为本专利技术进一步的改进，所述参数优化策略推荐模块包括：
43、本地策略推荐单元，优先在本地数据库单元内匹配符合的运行参数优化策略进行推荐实施，相对于其它节点的中波发射机，本节点的参数调整策略在一定程度上具有特性，在推荐调整时的匹配度更高，即系统的性能优化更好，且相比于从其它节点推荐策略来说系统的响应速度也更快，节约下数据的对比和传输时间；
44、分布式策略推荐单元，本地策略推荐单元匹配失败后，通过无线通信模块与其它节点的中波发射机的本地数据库单元连接进行联网匹配，匹配成功后推荐运行参数优化策略进行实施，在联网匹配时优先选择系统运行参数相同或者接近的节点，一方面参数调整策略的匹配度更高，另一方面可以节约数据的处理时间，可以更快的匹配到合适的参数调整策略而无需对每个节点进行通信。
45、作为本专利技术进一步的改进，所述本地数据库单元将监控数据和参数调整策略保存为一个策略文档，包含时间戳、监控参数集合、调整后参数以及节点标识符，形成的完整的策略文档在推荐时更为方便，尤其是涉及到多节点中波发射机监控系统之间的数据共享和同步时，数据流更为简单和清晰，传输效率也更高，从而可以提高系统对于参数调整优化的响应速度。
46、3.有益效果
47、(1)本方案通过多功能传感器全面监控中波发射机的运行状态，利用智能数据处理模块进行深度数据分析和故障预测，结合多模式报警模块实现高效故障预警，通过无线通信模块与远程监控中心连接，确保中波发射机的安全稳定运行，并通过智能控制模块实现参数自适应调整，优化发射机性能。
48、(2)本方案通过创新性的设置参数优化策略推荐模块，结合分布式策略数据库网络，实现各节点中波发射机监控系统之间的知识共享和协同优化，对于部分参数调整策略可以无需进行数据处理即可直接推荐应用实施，可以显著提高系统的效率和智能化水平。
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1.一种中波发射机的监控系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述多功能传感器模块包括温度传感器、电流传感器、电压传感器、频率传感器和功率传感器。
3.根据权利要求1所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述智能数据处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述数据分析单元中采用主成分分析(PCA)提取关键特征，公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述故障预测单元中基于历史数据训练机器学习模型采用LSTM神经网络，公式如下：
6.根据权利要求5所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述参数自适应调整单元中误差计算公式如下：
7.根据权利要求6所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述数据存储模块包括：
8.根据权利要求7所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：还包括一个参数优化策略推荐模块，与数据分析单元连接，用于根据数据分析单元提取的关键特征和模式识别
9.根据权利要求8所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述参数优化策略推荐模块包括：
10.根据权利要求9所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述本地数据库单元将监控数据和参数调整策略保存为一个策略文档，包含时间戳、监控参数集合、调整后参数以及节点标识符。
...【技术特征摘要】
1.一种中波发射机的监控系统，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述多功能传感器模块包括温度传感器、电流传感器、电压传感器、频率传感器和功率传感器。
3.根据权利要求1所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述智能数据处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述数据分析单元中采用主成分分析(pca)提取关键特征，公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所述故障预测单元中基于历史数据训练机器学习模型采用lstm神经网络，公式如下：
6.根据权利要求5所述的一种中波发射机的监控系统，其特征在于：所...
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