电声技术器件与应用
udioEngineeringPartsandApplicationS
文献引用格式：钟询，李军AI在数字广播电视发射机日常维护中的运用探析[J.电声技术，2025，49(9）：149－151.
ofdigitalradioandtelevisiontransmitter[Jj.Audio
ZHONGX,LIJ.AnalysisontheplicationofAIinthedailymaintenance
Engineering):149-151.
中图分类号：TN911.72文献标识码：AD0I:10.16311/j.audioe.2025.09.044
AI在数字广播电视发射机日常维护中的运用探析
钟询，李军
（贵州省广播电视局八四一台，贵州遵义563000)
摘要：针对传统数字广播电视发射机维护方式效率低下、故障响应滞后等问题，探析人工智能（ArtificialInte1ligence，
AI）技术在发射机日常维护中的运用，重点研究基于深度学习的智能故障诊断、基于机器学习的预测性维护以及基于强化学
习的自适应参数优化3项核心应用。通过仿真验证，AI技术能够使发射机故障诊断准确率从传统维护方案的78.4%提升至
98.2%，故障诊断响应时间从45.6min缩短至3.8min，故障预警提前时间从8.2h延长至72.3h，预警准确率从65.3%提升
至95.7%，发射机功率效率从76.3%提升至88.1%，整体可用率从94.8%提升至98.6%。
关键词：数字广播电视发射机；人工智能（AI）；发射机日常维护
AnalysisontheApplicationofAIintheDailyMaintenanceofDigitalRadioandTelevisionTransmitter
ZHONGXun,LIJun
(GuizhouProvincialRadioandTelevisionBureau841Station,Zunyi563000,China)
Abstract:Aimingattheproblemsoflowefficiencyandlaggingfaultresponseoftraditionaldigitalradioandtelevisiontransmitters,
thispaperanalyzestheapplicationofArtificialIntelligence(Al)technologyinthedailymaintenanceoftransmitters,focusingonthree
coreapplications:intelligentfaultdiagnosisbasedondeeplearning,predictivemaintenancebasedonmachinelearningandadaptive
parameteroptimizationbasedonreinforcementlearning.ThesimulationresultsshowthatAItechnologycanimprovetheaccuracy
oftransmitterfaultdiagnosisfrom78.4%to98.2%,shortentheresponsetimeoffaultdiagnosisfrom4