高速公路机电系统故障诊断与智能预警机制研究

摘要：高速公路机电系统是保证交通安全、高效、智能的硬件支撑，包含监控、通信、收费、电力等部分。随着高速路规模变大，智能化程度提高，机电设备的故障概率、维修复杂度急剧增多。文章从系统工作状况入手，分析常见故障类别及起因，给出智能化诊断策略和预告途径，形成“检测 - 诊断 - 预告 - 处理”的一体闭环体系，从而优化设备的正常运转性能及运维效能。

关键词：高速公路；机电系统；智能预警

高速公路机电系统属于交通基础设施智能化重要部分，它的性能稳定状况直接联系着道路通行效能和交通安全水平。近些年，设备种类变得繁杂，信息系统集成程度提升，系统故障频繁发生的现象逐渐凸显出来。依靠人工巡检和经验判定的传统故障管理手段，已经不能适应当前高负荷、高密度运行环境下的管理需求。达成机电系统故障的智能诊断和预警，既是改善运维效能的关键措施，也是完成交通系统智慧化转型的必然选择。针对这个情况，文章就机电系统常见故障展开分类研究，创建智能预警模型，从而给智慧高速发展给予技术支撑。

一、高速公路机电系统故障特征分析

（一）视频监控系统常见故障及潜在风险分析

视频监控系统属于高速公路管理及安全保障的关键部分，其设备所处的环境长年累月地遭受着风吹日晒、雨雪侵袭。摄像头模糊不清、图像传输中断、主机死机这些现象很常见。有些摄像设备由于接线老化、供电不稳定或者遭受雷击干扰，会时不时地失灵，形成监控盲区，进而影响到事故的快速反应和违法证据的收集速度。另外，一些后台服务器和交换设备的负载分布不均衡，数据缓存堆积起来以后就会引发延迟现象。而且系统的故障大多都是隐性的，像图像卡顿、时段丢帧之类的问题，不容易被察觉。倘若不去做高频次的巡查并且进行数据对比，就很容易让设备处于长时间“假正常”的状态之中，从而埋下管理漏洞和风险隐患。

（二）通信系统稳定性差异导致链路失联问题

通信系统肩负着高速公路各个机电子系统之间数据交互以及远程控制的任务。核心链路一旦断连或者存在通信延时的情况，就会影响到系统的联动性与响应速度。在实际运行当中，通信链路故障主要表现在传输链路中断、交换机异常掉线、光纤节点损伤这些方面。有些处在隧道或者高架桥下的通信节点，由于空间狭窄且环境潮湿，设备很容易发生接触不良或者线路腐蚀的现象，从而造成数据上传异常中断的情况。无线通信设备受信号干扰或者频段拥挤影响产生链路抖动现象，这样就会引起系统时序不同步、数据包丢失等问题，进而给系统的实时性和完整性带来麻烦。

（三）收费系统软硬件耦合引发识别误差

高速公路ETC和MTC系统集成运行当中，牵涉到前端感应器、摄像采集、后台识别、数据上传等诸多环节。任何一个环节出现误差都会引发收费不准以及逃费现象。ETC识别系统里的天线角度偏移、读卡延迟以及车辆干扰会导致标签未能被识别或者被重复识别。MTC人工通道里常常存在发卡器故障、票据卡顿等状况。软硬件耦合度较高致使故障传播速度较快，往往某个节点发生异常就会使得整套流程陷入瘫痪。系统升级或者程序更新以后没有做足测试工作，很容易出现兼容性矛盾和逻辑错误，从而造成大面积的收费失败或者错收情况。

二、机电系统智能预警机制的优化策略

（一）构建多源感知数据采集平台以实现实时状态掌控

高速公路机电系统智能预警必须依靠全面准确的数据支撑，构建起多源感知数据采集平台是重要基础。这个平台应该包括视频采集、环境监测、设备运行状况、电力波动、数据流量等多个方面，从而做到对设备层级状态的全方位覆盖。各个采集模块要达成标准接入，可以兼容不同来源的数据，并且支持动态更新，保证采集数据既及时又完整。在设备层面上，应该布置温湿度传感器、电流电压监测终端之类的基本硬件设施，随时表现设备运行状态的变动情况。在系统层面，则要搭建可视化的数据面板，给予设备健康度指数、运行趋向剖析以及异常波动警报之类的信息，方便运维人员随时知晓故障先兆和运行波动。

（二）引入智能诊断模型精确定位潜在故障位置

故障诊断环节，需要加入基于大数据和机器学习的智能识别模型，让模型通过训练去学会设备正常与异常的运作特征，从而做到自动化故障识别和预判。可以选用支持向量机、神经网络或者随机森林之类的算法，把设备运作日志、报警信息、维修记录等数据整合成特征库，经过学习异常模式来找出早期风险点。从部署来看，要达成模型在边缘计算设备上的嵌入，保证在前端节点就能执行基本的分析判断，加快反应速度。对于诊断出的故障，系统要自动形成诊断报告，标明也许会出问题的部位、故障级别以及处置方法，给后面处置给予明确的参照，削减人的判断误差和反应时延。

（三）构建动态阈值报警机制提高预警灵敏度

传统的预警机制大多采取固定阈值设定形式，无法应对设备处于不同运行周期时性能波动的实际情形，存在误报率偏高、预警滞后的问题。可以创建起动态阈值调节机制，按照设备运行时长、周围环境、以往的数据来自行调整阈值大小。系统要具备随时观察设备参数的功能，在数据波动刚出现的时候就发出低级别的预警，从而提前介入干预。针对像通信主机、电源模块、收费服务器这些重要设备，应该设置起多级联动预警策略。要是这些设备的温升、电流、电压、网络流量等指标同时出现异常情况，就触发高等级联动预警机制，把预警消息传送给上级平台以及有关人员，做到迅速完成闭环处理。

（四）完善运维联动机制以推动闭环响应处理体系建设

故障智能预警的最终目的是快速、准确、高效地进行响应处置，这就需要建立清晰高效的运维联动机制。预警信息自动流转到对应运维责任人，明确处置等级、响应时限和处置建议。每条预警要有工单生成、响应记录、处置流程跟踪和反馈回写，做到故障处置全过程可追溯。在制度上要建立跨部门协同机制，实现养护、通信、监控、数据部门之间的信息共享和协同响应，打破传统的部门壁垒。也要定期开展系统巡查与预警评价，归纳预警响应成果，改良模型参数及处置流程，不断改善故障应对水准与服务支撑水平。想要保证机制持续高效运转，就要创建培训制度和考评机制，改进运维人员对智能预警系统的认识和操作技巧，营造起标准、专门的响应队伍体系。

三、结束语

高速公路机电系统运行环境比较复杂，系统耦合度高，要借助智能化手段加强故障诊断和预警机制的打造。以多源数据采集为根基，结合智能模型识别、动态阈值设定和联动处置响应，可以塑造起稳定有效的智能监测体系。预警机制的合理构建不但能够缩减故障发生率，减小停运带来的损失，而且有益于优化智慧交通系统的整体运行水平和供给能力，给创建现代公路交通体系给予强有力的支撑。

参考文献

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