浅谈高速公路机电设备智能化技术

1 高速公路机电设备智能化技术概述

高速公路机电设备作为支撑路网高效运行的技术载体，根据功能定位可分为监控、收费、通信三大核心系统。这些系统通过协同运作保障道路安全畅通，其技术构成与功能实现直接关系到高速公路的运营质量与管理水平。

监控系统是保障行车安全的重要技术手段，由信息采集、数据处理及信息发布三个子系统构成。前端设备包括高清摄像机、气象检测器、车辆检测器等，能够全天候采集交通流量、能见度、路面状况等实时数据。如邹年埤所述，此类设备“是保障道路安全和高效运营的关键基础设施”。中央处理单元通过智能分析算法，可自动识别交通事故、违章行为等异常事件，并通过可变情报板、广播系统及时发布预警信息。2025 年新型毫米波雷达的广泛应用，使车辆轨迹追踪精度得到显著提升。

收费系统经历了从人工收费到电子收费的技术演进，目前以 ETC 门架系统为主体架构。该系统包含路侧单元（RSU）、车载单元（OBU）、车道控制器等关键设备，支持车辆以不低于 80 公里/小时的速度通过计费点。值得注意的是，新一代复合通行卡技术已实现ETC 与移动支付的双模兼容，有效解决了传统单模设备适应性不足的问题。岳葵在研究中强调，这类设备“在高速公路运行中发挥着至关重要的作用”，其可靠性直接关系到通行效率与用户满意度。

通信系统包括光纤传输网络、紧急电话系统、无线对讲系统等基础设施。主干通信采用SDH/MSTP 光纤传输技术，为监控和收费系统提供高带宽、低时延的数据传输通道。随着5G 技术的商用推广，部分路段已试点部署 5G-V2X 车路协同系统，其提升通信效率与可靠性的特点，为未来智能网联汽车应用奠定了基础。隧道内的应急广播系统采用抗噪声设计，可在发生事故时实现定向语音引导。

2 高速公路机电设备智能化技术的关键技术分析

2.1 物联网技术在机电设备智能化中的应用

物联网技术作为高速公路机电设备智能化的核心支撑，通过设备互联、数据互通和智能协同三大功能模块，实现了传统机电系统的革命性升级。该技术体系以感知层、网络层和应用层的三层架构为基础，构建起覆盖全路网的智能化管理生态。

在感知层领域，智能传感器网络的部署实现了设备状态的实时采集与传输。2025 年广泛应用的多参数复合传感器可同时监测电压、温度、振动等设备运行指标，通过边缘计算节点进行初步数据处理，显著降低了网络传输负荷。以隧道照明系统为例，光照度传感器与 LED 灯具的智能联动，能够根据实时车流量自动调节照明强度，既保障行车安全又实现节能降耗。郭锁牛通过实践验证了物联网技术“在解决设备监控难题方面的独特优势”，特别是在恶劣环境下的设备状态监测方面表现突出。

网络层的技术突破主要体现在异构网络融合与传输协议优化两个方面。当前主流方案采用有线光纤与无线 LoRa 混合组网模式，既保证了关键数据传输的稳定性，又兼顾了移动设备的接入灵活性。5G 网络切片技术的应用使得视频监控数据、收费交易信息等不同业务流能够获得差异化的网络服务质量。值得注意的是，新型时间敏感网络（TSN）协议的引入，将设备控制指令的端到端时延控制在毫秒级，为远程紧急处置提供了技术保障。这些创新有效解决了早期系统存在的通信延迟与带宽瓶颈问题。

应用层的智能化体现在数据分析与决策支持两个维度。云端管理平台通过机器学习算法对设备运行数据进行深度挖掘，可提前识别潜在故障模式。例如，通过对收费车道栏杆机电机电流波动的持续监测，系统能精准预测机械部件的磨损周期，实现从“故障后维修”到“预防性维护”的转变。在部分试点路段，数字孪生技术的应用进一步增强了管理可视化能力，运维人员可通过三维模型直观掌握设备健康状况。这种应用模式印证了物联网技术“在提升管理效能方面的多重价值”。

2.2 人工智能在机电设备故障预测与维护中的作用

人工智能技术为高速公路机电设备的故障预测与维护带来了革命性变革，通过数据驱动的方法显著提升了设备管理的主动性与精准性。该技术的核心价值在于将传统依赖经验的维护模式转变为基于算法分析的预测性维护模式，有效解决了设备突发故障导致的运营中断问题。贾扬在研究中证实，这种技术路径“有助于降低设备故障率”，其实现机制与应用效果值得深入剖析。

在数据采集层面，AI 技术通过融合多源异构数据构建了更全面的设备健康评估体系。智能传感器实时采集的电压波动、温度变化等运行参数，与历史维护记录、环境因素等数据共同构成分析基础。以收费亭自动栏杆机为例，通过监测电机工作电流的细微变化，AI 模型可提前识别齿轮磨损或润滑不足等潜在问题。这种多维数据分析能力超越了传统阈值报警的局限性，能够捕捉到人眼难以察觉的早期故障特征。DINGJian 提出的技术方案表明，人工智能“在机电设备故障检测中形成了新的技术范式”，特别是在处理非线性复杂数据方面展现出独特优势。

故障预测模型的应用是 AI 技术的核心环节。当前主流算法包括长短时记忆网络（LSTM）和随机森林等，这些模型通过对海量历史故障案例的学习，建立了设备状态与故障概率的映射关系。例如在隧道通风系统中，AI模型综合风机振动频谱、轴承温度与环境湿度等参数，可提前72 小时预测电机绕组绝缘老化风险，准确率达到较高水平。相较于传统定期巡检方式，这种预测方法既避免了过度维护造成的资源浪费，又有效防范了突发故障引发的安全隐患。实践表明，采用 AI 预测的维护策略能使设备平均无故障运行时间延长显著。

维护决策优化方面，AI 系统通过强化学习算法不断改进维护策略。系统会综合考虑设备关键程度、故障影响范围以及备件库存情况，自动生成最优维护计划。当多个设备同时出现预警信号时，算法能根据运维资源约束条件，智能排序处理优先级。这种动态决策机制在2025 年某省高速公路的实践中，使得应急响应效率提升明显，同时降低了 30% 以上的非必要维护成本。

结语

高速公路机电设备智能化技术的推广应用已取得显著成效，通过物联网、人工智能等现代信息技术的深度融合，实现了设备管理从被动响应向主动预防的根本转变。研究表明，智能化技术在提升设备可靠性、优化运维效率和改善用户体验三个方面展现出突出优势。智能感知网络的部署使设备状态监测精度大幅提高，数据分析算法的应用让故障预警准确率持续提升，而远程控制技术的成熟则显著降低了人工巡检频次。这些技术进步为高速公路运营单位带来了可观的经济效益和社会效益。

参考文献

[1] 邹年埤.新模式下高速公路机电设备的维护与管理研究[J].《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》，2025，（3）：025-028.