摘要
甚长基线干涉测量(Very Long Baseline Interferometry, VLBI)观测站的氢原子钟和时间比对系统(简称时频系统)为测站提供稳定可靠的时间和频率基准,系统信号的质量直接影响观测数据的质量。其中,氢原子钟是时频系统的关键设备,一旦出现故障,对数据的破坏是致命的。因此,时频系统在设计建设之初就对氢原子钟及周边各参数状态进行实时监测并记录保存,一旦发现异常,技术人员需要快速进行处理。中国VLBI网(Chinese VLBI Network, CVN)建成至今,目前共有5个测站,每个测站的时频系统配有两台或以上氢原子钟,系统长期运行积累了大量数据。通过对这些数据的分析,我们可以研究氢原子钟状态变化、性能变化及环境变化之间关系,然后建立故障预测模型,从而对设备故障进行预测。描述创建时频系统数据仓库,利用数据挖掘技术预测系统故障的测试过程,从测试结果可知,聚类模型能够成功预测系统故障。
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