随着现代导航系统的复杂性不断增加，故障诊断与可视化成为确保系统稳定运行的关键技术。Thales DVOR 4000导航系统作为民航机场的重要设备，广泛应用于全国各大机场。然而，作为进口设备，该设备自配的监控系统在故障诊断中存在诸多不足，难以满足快速准确定位故障的需求。为此，本项目针对Thales DVOR 4000系统，旨在通过先进的数据处理和分析技术，实现故障的快速准确定位与预测，并提供直观的可视化界面，解决原来监控系统存在的各类不足问题。 本项目面临的主要挑战包括：基于图像技术在海量数据中快速准确地识别故障源，提高数据处理的效率和准确性；将只有参数变化的监控方式转换为板件模块化的监控方式，提升故障可视化水平；通过算法模型设计完成对常见故障的预测。 本项目采用了Paddle OCR图像识别技术，结合遍历算法进行多窗体数据采集，显著提高了数据采集的自动化程度。通过IQR和Z-Score方法进行数据清洗和关联分析，确保设备监控的准确性。此外，项目还通过多线程和多进程相结合，优化数据处理效率，显著提升故障诊断的速度和准确性。 本项目创新性地建立参数与板件的对应关系，并添加中文注释，简化维护操作。通过过滤异常数据和记录参数动态范围，提高设备监控的准确性。此外，项目制定详细的告警排故思路，辅助维护人员快速定位和解决故障。 系统还基于“稀疏自编码器（SAE）+ LSTM”的混合模型完成了对常见故障的预测，在故障诊断与预测方面有较好的成效。 基于图像识别的数据采集方式使得项目可以推广应用于其他型号的导航设备。导航设备是民航运行的关键设备，在运行现场项目的实施对保障飞行安全起到至关重要的作用。 通过提高故障诊断的效率和准确性，项目可应用于空管、机场及相关民航院校，有助于提升整个行业的服务质量和国际竞争力。目前，除了汕头空管站自身应用外，还推广应用于宁夏空管分局、潮汕国际机场、中国飞行学院洛阳分院。此外，项目的技术创新也为民航其他通信导航设备的监控改进提供了借鉴和参考，推动了设备故障诊断的整体进步。