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当下,信息化已经席卷全世界,包括网络媒体、移动端媒体、数字报刊等等的各类新媒体都呈现出了蓬勃的发展态势,作为传统媒体之一的广播技术,面临着巨大的挑战。作为广播技术中重要的一项——短波,凭借其特有的传播方式,在一些特殊环境下展现出强大的传输和广播能力。目前,10Kw以下的小功率短波发射机已基本可以做到高集成度的全固态化,在出现故障的时候可以将故障点的组合进行整体更换;而大功率短波发射机,受零部件材料和制造工艺的影响,始终无法全固态化,而相应的故障检测机制更是无法直接针对发射机零部件。这就造成了发射机一旦出现故障,很难及时准确的判断出故障位置,即便在很短的时间内判断出故障点,用于排除的时间,同样会造成短时间的劣播,甚至停播。我台多部PSM SW-50B型50Kw短波发射机均面临着一旦出现故障,无法及时定位故障点;故障定位后排除故障耗时较长,由此造成不必要的事故停播的情况。为了从根本上避免劣播、停播事故的发生,我台为发射机加入了故障预测机制。目前,故障预测已经被很多系统预置为安全运行所必须的核心手段,在对设备的过去以及当前的运行状态进行分析后,判断设备未来的运行趋势,找出规律,及时发现设备中存在隐患的部件,尽可能减少零部件“死”在机器上而造成的事故。本文着重介绍了基于时间序列分析的故障预测的方法和分类。将发射机主要部件和易损部件加装传感器,提取相应数据作为特征参数建立时间序列,依据发射机的标称值、故障验证的相对标准和多年来的专家经验,制定出相应部件的状态阈值,将传感器监测获取的实时数据作为分析的基本元素,以时间序列分析为基础,针对PSM SW-50B短波发射机进行了故障预测方法的研究,结果显示,本文所使用的故障预测方法具有时效性强,准确度高,有较好的预测效果,可以起到预警的目的。有效的减少了因部件老化、损坏造成的发射机劣播和停播事故。