智慧高速机电一体化运维平台的设计与实现

交通强国战略驱动下，高速公路机电设备运维的智能化水平成为衡量路网服务能力的重要指标。传统运维方式在应对设备种类繁杂、分布广泛等特性时，暴露出管理粗放与资源浪费的弊端。智慧运维平台的研发，需突破机械控制与信息技术简单叠加的初级形态，向深度集成与自主决策的智能形态演进。现有系统普遍存在的数据利用率低、决策依赖人工经验等问题，凸显出运维流程智能化改造的迫切需求，亟需建立覆盖设备监控、故障诊断、维护决策的全链条智能体系。

一、智慧高速机电一体化运维平台的需求分析

智慧高速机电一体化运维平台的需求分析要紧密结合高速公路机电系统全生命周期的高效管理以及运营效能的提升来进行，当下高速公路机电设备数量呈现出规模快速增长的态势，单条路段的设备总量超过了万台级别，而且设备类型繁杂多样，包含监控、通信、收费、供配电等多类子系统，如图 1 所示。随着 5G 专网、北斗高精定位、AIoT 感知终端等新技术不断加速渗透，新型智能设备在其中的占比已经超过了四成，以往以传统分散式、人工巡检为主导的运维模式显现出明显不足，即设备状态感知依赖人工巡查以及被动报修，故障发现平均延迟达到 4.6 小时，使得次生事故风险有所上升[1]。

二、智慧高速机电一体化运维平台的设计要点

（一）构建覆盖设备全生命周期的智能运维体系

在数据采集与感知方面，平台要搭建多维度且高密度的感知网络，以此突破传统单一传感器采集存在的局限，当下高速公路机电设备种类多样，包含ETC 门架、可变情报板、智能摄像机、环境监测仪等几十类设备，每类设备的关键参数都不一样，比如 ETC 门架要着重监测 RSU 设备通信质量、微波天线功率衰减、交易成功率等指标，而隧道内的环境监测仪则要实时采集CO 浓度、能见度、风速风向等数据。平台应运用分层架构设计，在设备端部署边缘计算网关，集成多模态传感器融合技术，达成振动、温度、电流、电压等物理量的同步采集，并且依靠 LoRaWAN 或 5G 切片网络把数据回传到云端，对于数据质量管控，要建立数据清洗规则库，对异常值、缺失值进行智能修复，比如采用卡尔曼滤波算法对设备振动数据进行降噪处理，利用拉依达准则剔除电流突变噪声[2]。

（二）构建基于深度学习的故障预测模型

当下高速公路机电设备故障呈现出强耦合性特点，像通信光缆中断这种情况，有可能致使收费车道数据传输延迟，以及视频监控画面出现卡顿等多系统连锁故障，平台要运用图神经网络也就是GNN 技术，构建设备拓扑关系图谱，把设备间的物理连接、数据流向以及业务依赖关系给予建模。比如在剖析某收费站服务器宕机故障时，模型可自动关联到其供电UPS 设备、网络交换机、存储阵列等关联设备的历史数据，借助异常模式匹配辨别出因电源模块电容老化引发的电压波动，在故障预测层面，需要引入时间序列预测算法，针对设备性能退化趋势开展建模，例如对于硬盘故障预测，可以采集 SMART 参数里的重映射扇区数、待扫描扇区数等特征，运用LSTM 神经网络进行多步预测，提前30 天对硬盘失效风险发出预警。为提高决策科学性，平台要构建运维知识图谱，整合设备厂商手册、历史工单记录、专家经验等非结构化数据，形成“ 故障现象-根本原因-处置方案”的关联网络，例如当监测到某隧道照明灯具亮度衰减时，知识图谱可自动关联到灯具型号、驱动电源参数、安装角度等属性，推荐最佳的调光策略或者更换方案[3]。

（三）构建基于PDCA 循环的主动运维体系

当下高速公路机电运维存在资源分配不均衡情况，像某省高速公路集团统计说明， 60% 的运维工单集中于 20% 的路段，偏远山区路段设备故障响应时间超 4 小时，平台要建立运维资源动态调度模型，全面考量运维人员技能矩阵、备件库存分布、交通管制计划等要素，运用蚁群算法优化工单派发路径。比如处理某跨江大桥通信光缆中断故障时，模型能自动算出从最近三个备件仓库调取光缆的最佳路线，匹配有光缆熔接资质的运维班组，把故障修复时间从传统模式的8 小时缩短到2.5 小时[4]。在备件管理上，要构建基于需求预测的智能仓储系统，借助ARIMA-BP 神经网络组合模型，预测关键备件的消耗速率。例如针对ETC 车道工控机电源模块，系统可分析历史故障数据、季节性车流量变化、设备更新周期等因素，动态调整安全库存阈值，凭借区块链技术实现备件全生命周期溯源，防止假冒伪劣产品流入。

结束语：

在交通强国战略与数字技术深度融合的当下，智慧高速机电一体化运维平台的设计与实现，为高速公路高效运营筑牢了“ 数字基座” 。此次探讨我们厘清了从架构搭建到功能落地的关键脉络，见证了科技赋能带来的运维变革。未来，要紧跟技术迭代、强化场景适配，持续打磨平台性能，让智慧运维成为高速畅行的“ 隐形守护者” ，助推交通发展再提速。

参考文献：

[1]周洹宇. 智慧高速机电一体化运维平台的设计与实现 [J]. 中国交通信息化， 2024， （09）： 131-133+140.

[2]周晓祺. 机电一体化数控技术在机械制造中的应用 [J]. 流体测量与控制， 2024， 5 （04）： 99-101+104.

[3]杨博文，曹彬. 机械制造智能化技术与机电一体化的融合研究 [J].自动化应用， 2024， 65 （S1）： 116-118.

[4]王迅. 智能制造背景下机电一体化技术在机械制造工程中的应用策略研究 [J]. 造纸装备及材料， 2024， 53 （06）： 79-81.