监视系统设备运维智能控制平台研究

摘  要：针对机场运行设备多、各个系统分散独立运行，利用物联网、大数据处理及人工智能等技术，研究构建监视系统设备智慧处理平台，解决监视系统运行设备的信息化、集成化、智能化、移动化远程管理，通过设备的技术参数门限及运行环境条件与实时状态信息综合评价，并给出安全风险告警提示，降低设备的维护成本、提高设备故障处理效率，增强系统运行的技术安全保障能力，确保空中交通信息的安全性、可靠性和连续性。

关键词：监视系统;维护;故障处理;告警提示;智能控制

中图分类号：V35      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）09-0013-03

Research on Intelligent Control Platform for Equipment Operation

and Maintenance of Monitoring System

ZHAO Zerong

（Civil Aviation Flight University of China，Guanghan  618307，China）

Abstract：In view of airport operation equipment，each system run independently，in this paper，using the internet of things，such as large data processing and artificial intelligence technology，the research intelligence processing platform to build monitoring system equipment，to solve equipment monitoring system running of informatization，integration，intelligence，mobile remote management，through the technical parameters of the threshold of equipment and operating conditions and real-time status information，a comprehensive assessment and safety risk warning is given，reduce equipment maintenance costs，improve the efficiency of equipment failure treatment，enhance the capacity of technical security of the system operation，to ensure the safety of air traffic information，reliability and continuity.

Keywords：monitoring system;maintenance;fault treatment;alarm prompt;intelligent control

0  引  言

隨着民航运输业的快速发展，空域资源越来越短缺，空中的交通状况也越来越密集。为了便于空中交通管理，提高空域的利用率，减轻管制员在指挥空中交通的过程中的工作压力，必须通过技术手段来解决。空中交通的指挥模式经历了程序管制、雷达管制及ADS-B管制[1]。程序管制是靠管制员的专业知识来指挥飞机，没有任何监视设备作为辅助工具，这种指挥模式适用于飞行流量很小的机场;雷达管制是借助二次雷达监视系统，给管制员提供空中交通态势及其他辅助手段来管理空中交通状况;ADS-B管制是基于星基导航的监视管制技术手段，在保障安全、高效、经济的基础上，给管制员提供比雷达管制更加先进的监视技术。然而，不论是雷达管制，还是ADS-B管制的监视系统，都涉及到设备的稳定性以及设备故障时的应急处理机制等，为了给管制员提供安全、稳定、连续的空中交通态势信息，必须保证整个监视系统的运行正常，因此对整个监视系统运行状态的实时监控及故障处理效率提升是确保飞行安全的基本条件。

监视系统的系统架构如图1所示。由于飞机上的机载设备和地面监视系统是通过无线信号进行通信，因此监视系统的地面无线接收处理必须包括天线、馈线、射频处理及数字信号处理等[2]，当把无线信号转化为报文后，通过网络传输给数据处理服务器，服务器通过融合处理，最后通过网络把数据发送给监视终端。所以整个监视系统中包括的硬件设备至少有天线、地面无线接收处理设备、服务器、监视终端、网络交换机等。为了确保监视系统的各个环节正常运行，降低维护成本，提高监视系统的故障处理效率，本文利用物联网、大数据处理及人工智能等技术，研究构建监视系统设备智慧处理平台，解决监视系统运行设备的信息化、集成化、智能化、移动化远程管理，通过设备技术参数门限及运行环境条件与实时状态信息综合评估，预测设备运行过程中存在的安全风险并给出告警提示，降低监视系统设备的维护成本、提高设备故障处理效率，增强监视系统运行的技术安全保障能力，确保管制员使用监视设备指挥空中交通的安全性、可靠性和连续性。

1  设备运维智能控制实现原理

为了实现监视系统设备的智能控制，需要获取设备实时运行状态信息及设备运行环境信息。而且整个系统中涉及到的设备来自不同生产制造企业，因此设备运行状态监控信息格式各不相同，物理接口也多种多样。所以需要构建数据集中处理平台，实时采集各个设备运行状态及环境数据，完成数据资源的整合清理工作，并形成以高性能云计算为核心的底层硬件支撑能力，通过数据共享交换体系将内部各类系统数据和信息互联互通，构建完善的数据治理体系，从数据目录、元数据、数据质量、数据安全、数据开放等[3]，形成有效的数据资源汇聚体系，利用数据挖掘创新体系，实现自主数据价值挖掘能力。同时，针对设备数据接口的多样性、数据传输协议各不相同，在数据集中处理平台的基础上，构建多源异构数据综合治理体系，包含统一的数据标准体系、数据采集、数据目录、共享交换、数据开放、数据清洗、数据脱敏、数据质量、数据安全能力体系等的建设，实现对各类元数据、数据血缘、数据审计、数据指标化等的处理[4]。为多源异构数据的共享提供有效保证。数据流及业务处理流程如图2所示。

在图2中，通过采集设备的运行状态和运行环境数据到集中监控处理平台，根据设备运行参数门限及运行环境要求，对设备的状态做粗略的判断，利用数据挖掘及人工智能技术，采用机器学习的处理算法，构建设备运行安全隐患评估模型，给维护人员提供设备当前的运行状态、告警信息及故障处置策略等。并利用语音识别技术[5]及声、光等个性化的人机交互界面告知维护人员设备的运行状态，提高维护人员处理故障的效率。

2  设备运行安全隐患预测及告警处理算法

通信导航监视设备远程集中监控智慧处理系统作为工程实践平台，在大量设备运行状态历史数据及实时运行状态数据的基础上，根据正常设备运行的技术参数门限及所需的环境要求，从机场运行安全能力保障的角度对设备运行的安全隐患进行预测研究。采用数据挖掘及人工智能技术，实时呈现设备运行的状态及预测结果，当设备出现故障时，通过语音识别技术，及时提醒维护人员并给出相应的处置方案。系统的算法处理构架如图3所示。

在圖3中，针对机场运行设备硬件接口、设备状态信息格式及传输协议等的多样性，系统构建数据中心处理平台，通过数据中心处理平台，采集机场运行设备的状态信息，把数据导入到设备状态信息译码模块实现数据的归一化处理并保存到数据库;当获得设备状态信息后，对照评估标准规则，利用评估算法模块对设备的当前状态进行评估及预测，通过大数据挖掘技术，获取评估及预测的样本并保存到数据库中，建立学习样本库，为机器学习算法的运行奠定数据基础;评估展示模块主要实时显示当前设备的状态，并提供各种操作接口，方便运维人员查询，当设备运行有故障时，自动语音播报故障信息，及时提醒维护人员设备故障并提供一些故障处理建议。

3  测试与验证

监视系统设备运维智能控制系统就是对监视系统的设备及系统进行监控，并实时给出系统各个设备及系统的运行状态信息。监视系统中包含了地面站接收设备、天线、服务器、交换机及监视终端等硬件设备;软件系统包括了监视服务器软件、监视终端以及操作系统等[6];本文测试验证环境平台为中国民用航空飞行学院的训练机场监视系统设备平台，本校作为全球最大的飞行员训练机构，拥有航空业内的运行平台环境，因此测试验证的结论具有典型的示范作用。系统测试验证方案如图4所示。

在图4中，依托中国民用航空飞行学院6个训练机场的监视系统设备，实现跨区域、跨网段的数据采集融合处理。在监视系统中，国外Sensis地面站通过网络方式发送监视数据给监视服务器，服务器并把监视数据传输给需要的终端，而系统设备智能监控系统实时监控整个系统的运行状态，获取地面站发送的CAT23报文[7]，该报文包括了地面站馈线、天线、收发信机以及地面站内部硬件的运行状态信息，因此通过该报文可以实时监控地面站的运行状态，而网络设备、监视服务器和监视终端可以通过系统设备智能监控系统周期性地获取这些设备的运行状态信息，从而实现了整个监视系统运行状态集中监控。测试验证的效果图如图5所示。

4  结  论

随着航班量的增加，机场的保障能力也得提升，因此引入的设备也增多。为了降低人力成本，提升设备的故障处理效率，只能通过技术手段实现设备运维的信息化、集成化、智能化、移动化远程管理。特别是通用航空的发展，更加需要低成本、高效率的技术手段来解决设备的日常维护和保障。本文只对监视系统设备运维作了应用示范，搭建了数据集中处理平台，建立了一套监视设备故障处理、故障预测的维护策略，为机场所有设备的集中智能运维处理提供了理论依据和实践参考，下一步的工作就是在集中处理平台中引入更多通信导航设备的运行状态信息，研究这些设备的状态信息报文协议及在数据集中处理平台中的融合处理方法，使机场的运行效率及安全保障能力得到提升，进一步提高飞行的安全性。人工智能技术在设备运维方面的应用及发展，为将来无人值守机场的运行奠定了基础。

参考文献：

[1] 张晓燕，马江涛.ATC3管制员模拟培训中的应用分析 [J].中国民航大学学报，2013，31（3）：27-30.

[2] RTCA. Minimum Operational Performance Standards for 1090 MHz Extended Squitter Automatic Dependent Surveillance-Broadcast （ADS-B）and Traffic Information Services-Broadcast （TIS-B）：DO-260B-2009 [S]. Washington DC：RTCA，2009.

[3] 谢朝阳.大数据：规划、实施、运维 [M].北京：电子工业出版社，2018.

[4] RUD O P.数据挖掘实践 [M].北京：机械工业出版社，2003.

[5] 张健，谭景信.语音命令识别技术及其在雷达模拟机中的应用 [J].计算机工程与设计，2010，31（3）：655-659.

[6] 段煜，海灏.一种ADS-B地面站自动测试系统的设计与实现 [J].电子世界，2018（14）：152-153.

[7] 赵泽荣.基于Aslerix Catlegory 023协议的集中监控系统 [J].控制工程，2015，22（S1）：72-77.

作者简介：赵泽荣（1980—），男，汉族，贵州毕节人，高级工程师，本科，研究方向：嵌入式软件开发和通信导航。