基于故障状态演化的高速公路机电运维智能化系统设计.pdf

中国科技期刊数据库 工业 A 155 基于故障状态演化的高速公路机电运维智能化系统设计 金子雍 陕西交通控股集团有限公司西安绕城分公司绕南管理所，陕西 西安 710061 摘要：摘要：在传统高速公路智能维护中检测工作大多采取人工方式进行，在判断极端故障类型和计算故障数据方面准确性不足。在此情况下，想要高质量开展新时代高速公路机电设备智能维护工作，相关人员应该以故障状态演化为中心建立高速公路机电设备智能维护系统。为了实现智能维护高速公路机电设备的目标，相关人员必须在故障监测模块中科学融入电子设备控制、数据分析处理、物联网传感器等先进技术，使系统拥有智能感知、传输数据、整合信息、应用服务等功能，并且需要以故障状态演化为基础的故障预测诊断混合模型检测机电设备故障，机电设备智能维护模块能直接展现出最终结果，并运行有针对性的维护程序，这就是整个高速公路机电设备智能维护流程。最终通过实践分析确定，该系统的成功修复率超过了 99.98%，且拥有较高的鲁棒性和维护效率，能够在高速公路机电设备智能维护工作中发挥非常好的效果。关键词：关键词：高速公路机电；故障状态演化；智能化系统 中图分类号：中图分类号：TN911 0 引言 在 国家公路网规划 中，明确指出机电设施智能化和信息化是公路系统未来重要发展方向。现如今，很多单位仍然在使用粗犷性管理模式实施机电设备运维管理工作，导致该工作存在断面式、片面化、救火式、纸质化等特点，而且很多公司以设备维护管理体制为主，对于人力资源的要求较高，普遍存在区域维护力量不平衡、人员浪费、整体运维效率低、维护成本增加，相关人员很难及时锁定和处理高速公路机电运维系统故障，因此以故障状态演化为基础设计高速公路机电运维智能化系统非常重要。1 高速公路机电运维智能化系统设计思路 现如今高速公路机电运维智能化系统具有运维评估体系不完善、设备故障排查不及时、排查问题所需时间长、无法进行全生命周期监管等问题，相关人员建立合理科学的机电运维智能化系统，优化管理、监管、养护高速公路机电设备的工作，可以在保护公路资产方面发挥重要作用1。然而近些年国内在建立机电设备运维管理系统方面只做到了处理常见故障以及管理基本库存等方面，很多系统在继电运维管理方面缺点明显，管理方无法事实了解设备设计运行情况，与保证道路平稳运行的要求存在一定差距，呈现出了“头痛医头，脚痛医脚”的情况，在监测设备方面不够深入，主要工作就是上报问题，只会解决已经出现的问题，无法实现主动预防、提前干预；呈现出机电故障维修时间长，机电设备故障处理过程监管不严无，很难及时了解外场机电设备故障历史记录、安装地点等信息，在实际工作中大多需要依靠相关人员的经验和感觉。所以，大部分机电运维系统都不符合智能化要求，仅是简单地集成智能化部分系统，进行简单应用，在此情况下设计基于故障状态演化的高速公路机电运维智能化系统可有效解决相关问题。使用高速公路机电运维智能化系统的主要目的实时监测机电智能化运维情况，指导相关人员开展工作。因此，在机电运维智能化系统设计中相关人员应考虑以下几方面问题：第一，确定机电设备运行参数和状态；第二，及时锁定系统安全隐患；第三，针对高速公路机电设备开展全方位监测2。2 高速公路机电运维智能化系统设计 2.1 硬件系统设计 故障监测模块中应综合运用数据分析处理技术、物联网传感器技术、电子设备控制技术，以此有效收集和整理高速公路机电设备信息，同时配备传输信息和智能感知功能3。同时利用以故障状态演化为中心构建的故障预测诊断混合模型来实施高速公路机电设备故障检测，检测结果最终会被传入机电设备智能维护模中国科技期刊数据库 工业 A 156 块，按照实际情况启动适宜的维护程序，进而实现智能维护机电设备的目标。2.1.1 故障监测模块 集成数据分析处理技术、电子设备控制技术以及物联网传感器技术，将它们整合成故障检测模块，可有效提升高速公路机电设备故障检测效率。故障检测模块主要组成单位可分为四个，分别为智能感知、传输网络信息、整合信息以及应用服务，故障监测模块实际情况如表 1 所示。表 1 故障监测模块构成情况 智能感知 整合信息 传输网络 应用服务 RFID 电子标签 监测主 IED 智能传感器 终端设备监测数据 机电设备监测数据 仅能监测机电设备终端 机电设备子站计算机监控系统 机电设备子站状态信息服务器 系统管理 智能诊断 故障上报 在线预警 信息查询 风险评估 2.1.2 机电设备智能维护模块 机电设备智能维护模块包括可变信息标志维护、消防控制维护、车道控制标志维护、供电控制维护、照明控制维护、交通控制设施维护等。图 1 为机电设备智能维护模块整体框架。图 1 机电设备智能维护模块整体框架 2.2 软件设计 系统中的监测模块就是基于故障状态演化建立的故障预测诊断混合模型，在高速公路机电设备故障检测中使用该工具，能够使检测工作达到更高的质量和效率4。2.2.1 高速公路机电设备系统故障的数学模型 倘若有故障出现在高速公路机电设备系统中，将会表现为以下系统动态状态空间模型：（1）（2）在上述公式中，高速公路机电设备控制矢量用（t）表示；高速公路机电设备状态矢量用 y（t）表示；高速公路机电设备观测矢量为 x（t）；高速公路机电设备故障矢量为 g（t）；常数矩阵为 B、C、D、E。当实际运行高速公路机电设备系统时必然会产生一定的故障矢量。在实际工作中考虑范围应包含所有可能产生的高速公路机电设备系统故障，实际诊断思维如图 2 所示，确定被控目标为不知何时发生的故障 g（t），从而准确锁定故障信息类型。图 2 故障预测诊断原理 2.2.2 故障演化趋势的 HSMM 模型 HSMM 属于隐马尔可夫模型扩展后的状态。在高速公路机电设备故障不断发展中会呈现出 HSMM 模型：（1）模型设定马尔可夫链状态数量为 M，也就是说 y1，y2，yM为 M 个状态，马尔可夫链在 M 时刻的状态为 pty1，y2，yM。（2）在模型中设定 N 为在各个状态中高速公路机电设备的对应可能观测值数量，也就是说1，2，N为 N 个观测值，x（t）1，2，N。（3）设定为初始概率分布适量，=（1，2，M）。2.2.3 故障预测诊断混合模型 综合考虑高速公路机电设备系统故障模型和故障演化趋势 HSMM 模型，最后能够形成故障预测诊断混合模型。故障矢量选择关键因子，在 HSMM 模型中录入，保持系统持续运转，高速公路机电设备故障信号将变得非常明显，但是前期状态故障信号不属于后期状态故障信号的重要影响因素5。当诊断高速公路机电设备故障时需要关注以下问题，在了解到现如今故障矢量 g（t）和观测序列 Xt=x1，x2，xt的基础上，可明确 q（pt=yiXt）g（t）。交通控制设施维护程序照明控制维护程序供电控制维护程序消防控制维护程序车道控制标志维护程序可变信息标志维护程序机电设备智能维护模块）（）（）（）（tgtCtByty1H）（）（）（）（tgttytx2HED被控目标生成残差判断故障信息故障g（t）（t）x（t）输出输入中国科技期刊数据库 工业 A 157 3 实践分析 3.1 维护效果分析 为了使系统和故障演化趋势模型的有效性得到直观呈现，直接在某地区高速公路机电运维工作中使用以上高速公路机电运维智能化系统，设置 1 个月运维周期，在各个月的最后一天整理和分析机电设备运维情况，最终得出 6 个月的高速公路机电运维结果，详细情况如表 2 所示。表 2 高速公路机电设备运维结果 月份 故障次数（次）修复次数（次）修复率（%）1 4 4 99.99 2 4 4 99.99 3 3 3 99.98 4 3 3 99.99 5 4 4 99.99 6 3 3 99.99 通过分析上表数据可知，在 6 个月时间内在试验选取的高速公路机电设备维护工作中高速公路机电运维智能化系统取得了非常好的应用效果，在每个月份均具有 99.98%以上的修复率。为了进一步明确系统所具有的优势，发挥系统修复故障的效果，笔者将分析和对比振动信号故障诊断系统、运维智能化系统以及寿命预测系统。3.2 系统故障率对比分析 出于促进机电运维智能化系统服务质量目标不断提升的目的，运用短周期考核的方式，分析和对比各个系统的故障率，在准确计算出有价值对比分析结果的前提下，有效支持机电运维智能化系统优化工作6。基于此，设置 6 个月的智能维护时间，以重、中、低三个等级划分机电设备故障，分别运用振动信号故障诊断系统、运维智能化系统以及寿命预测系统，实施管理和维护高速公路机电设备的工作，确定计量标准为均值，最终得到了如表 3 所示对比结果。根据表 3 可知，高速公路机电设备运维智能化系统各种程度故障率的均值计算结果都是 0.01；寿命预测系统重度故障率均值、中度故障率均值以及轻度故障率均值分别为 0.09、0.11 以及 0.14；振动信号故障诊断系统重度故障率均值、中度故障率均值以及轻度故障率均值分别为 0.06、0.07 以及 0.09。对比相关结果可知，在重度、中度、轻度故障率均值方面，运维智能化系统明显比寿命预测系统和振动信号故障诊断系统小，证明机电运维智能化系统可对高速公路机电设备起到非常好的维护效果。3.3 维护效率对比 在开展 6 个月智能维护的过程中，收集以上三个系统在维护故障效率方面的参数，最终得到如表 4 所示结果。表 4 3 种系统高速公路机电设备运维效率 月份 振动信号故障诊断系统 运维智能化系统 寿命预测系统 1 99.32ms 10.25ms 49.72ms 2 98.93ms 10.36ms 51.23ms 3 95.72ms 9.87ms 59.75ms 4 101.21ms 10.09ms 48.96ms 5 99.42ms 10.42ms 60.02ms 6 98.75ms 9.99ms 57.42ms 通过分析表 4 可知，振动信号故障诊断系统和寿命预测系统在维护时间开销方面均高于本文所设计的系统，也就是说在高速公路机电设备维护中使用本系统，可达到非常高的维护效率。3.4 鲁棒性对比 对三种系统的鲁棒性开展多次测试，并展开对比分析，最终得到如表 5 所示结果。表 5 3 种系统鲁棒性对比结果 月份 振动信号故障诊断系统 运维智能化系统 寿命预测系统 1 78.72%95.99%86.13%2 78.69%96.00%87.59%3 78.96%96.99%87.68%4 79.03%95.99%86.37%5 77.96%96.00%75.54%6 79.42%95.88%88.68%根据表 5 可以了解到，在开展高速公路机电运维 表 3 3 种系统高速公路机电设备运维结果 月份 振动信号故障诊断系统 运维智能化系统 寿命预测系统 重度 中度 轻度 重度 中度 轻度 重度 中度 轻度 1 0.06 0.07 0.08 0.01 0.01 0.02 0.10 0.12 0.14 2 0.08 0.07 0.09 0.01 0.01 0.01 0.09 0.12 0.14 3 0.06 0.08 0.09 0.01 0.01 0.02 0.09 0.10 0.14 4 0.07 0.07 0.09 0.01 0.01 0.01 0.09 0.12 0.14 5 0.06 0.07 0.09 0.01 0.01 0.01 0.10 0.10 0.15 6 0.06 0.07 0.09 0.02 0.01 0.01 0.09 0.11 0.14 中国科技期刊数据库 工业 A 158 均值 0.06 0.07 0.09 0.01 0.01 0.01 0.09 0.11 0.14 工作的过程中，本文所设计的系统最大可以达到 96.99%鲁棒性，与振动信号故障诊断系统和寿命预测系统相比鲁棒性始终处于较高水平，证明在高速公路机电设备维护中使用该系统，能够非常稳定地发挥出其功能7。4 结束语 出于提升高速公路机电维护质量和效率的目的，本文在充分考虑高速公路机电设备运维现存问题的基础上，明确了高速公路机电运维智能化系统设计思路，在硬件设计和软件设计方面构建了高速公路机电运维智能化系统，并合理融入了故障预测诊断混合模型。另外，在完成系统设计工作后，本文还对系统实际运用效果展开了分析，最终结果证明高速公路机电运维智能化系统能够在机电设备运维工作中达到超过 99.98%修复率，而且其与振动信号故障诊断系统和寿命预测系统相比拥有更高的鲁棒性、维护效率以及更低的系统故障率，充分证明了本文设计系统的优越性。参考文献 1陈敬进.高速公路机电大运维的趋势研究J.智能城市,2021,7(16):2.2张亢.取消高速公路省界收费站后机电系统监测方案探讨J.中国交通信息化,2021(8):110-112.3杨玉涛.基于物联网技术的高速公路机电智能化管控 系 统 研 究 J.湖 南 邮 电 职 业 技 术 学 院 学报,2022,15(002):021.4朱庆宇.高速公路机电系统运维养护措施探讨J.科学与信息化,2023,9(4):175-177.5崔晓亮.智慧运维在高速公路机电系统管理中的应用J.今日自动化,2022,34(9):186-189.6马亚栋.高速公路机电系统的智慧运维模式应用J.运输经理世界,2021,15(30).7王潞椿.取消省界收费站后高速公路机电系统的管理与维养探析J.运输经理世界,2021,31(28).