高速公路機電系統故障智能診斷方法分析

冀磊

（中鐵十二局集團電氣化工程有限公司，天津 300308）

0 引言

為了維持高速公路各項功能的正常運行，保障高速公路機電設備的穩定性就尤為重要。由于這些設備在運行過程中，經常會受到工作負荷大、環境惡劣等問題的影響，使得故障問題頻發，工作人員應利用科學合理的技術手段，及時發現并解決故障，，從而保障高速公路各項功能的正常執行。

1 機電故障處理現狀

在高速公路機電系統故障檢測中，是以設備運行狀態的實時監測、故障定位以及對故障原因的全面分析，提出最終的故障診斷方案。在系統運行環節，一旦出現了故障，就需要快速進行定位處理，因此故障發現和處理的效率，直接影響到業務開展的整體流程。

1.1 故障復雜

高速公路機電系統由于功能較多，設計結構也比較復雜，同時系統當中的設備制式并不統一，形成了較為復雜的接口類型，從而無法對故障信息進行合理分析，嚴重影響了故障診斷的效率性。

1.2 故障信息傳輸復雜性

在出現故障之后，所采集到的故障信息，一般是由收費站將其上報到設備管理中心，之后再傳輸到第三方企業中，這樣進行的設備維護，會因為設備停機與維護工作而造成成本增加，故障歷史數據也無法進行科學合理的采集。另外，在相同類型的故障分析過程中，則無法進行合理的借鑒以及使用。

1.3 機電系統的設備不統一

現階段所使用機電系統基本上都是由不同的廠商生產的，因此在進行故障診斷以及處理的過程中，就需要專業工程師進行操作，其他工作人員無法及時地處理好故障問題，這就給機電設備的故障解決帶來了直接的影響。

1.4 處理方法落后

在進行高速公路的機電故障診斷和處理中，很多單位還是在使用人工管理的方式，這樣的方法較為落后，無論是在管理效率還是在處理準確性上，都存在著一定的問題，無法及時地進行故障管理。

2 智能故障診斷技術

在現階段技術的發展背景下，使得在國內外出現的一些故障診斷技術，基本上是基于知識的診斷技術方案。在實際的原理上，都要建立在一個較高的知識水平之上，并將辯證邏輯與數理邏輯進行集成化處理，或者實現符號化與數值處理的統一處理方式。在這樣的方法理論下，并不需要實現一個精確的數學模型構建，只需要將一些較為抽象的概念和理論進行知識化的處理，就可以實現智能化的故障分析。

2.1 專家系統

專家系統，這是一種十分特殊的故障診斷方法，主要是應用到一些缺乏精確數學模型的故障診斷中。在進行診斷過程中，首先需要將故障信息輸入到計算機，并通過專家經驗的方式，進行一系列的故障信息推理，這樣能夠較為快速的找到故障的成因，以及相對應的故障解決方案。故障診斷專家系統也逐漸成為當下行業十分關注的重要故障診斷方式，也是智能化診斷技術發展的主要趨勢之一。

在使用這項技術方式的過程中，由于并不需要構建出一個具體的數學模型，而是需要嚴格地基于工程師日常的工作經驗以及一些對故障信息的知識理解，就可以構建出一個比較完善、智能化的診斷程序，并且可以很好地處理一些機電設備較為復雜的故障問題。經過長期的實踐后發現，在應對復雜故障問題的時，該技術可以很好地發揮出診斷的效果。

該技術有著較為明顯的特征，首先具有較為豐富的處理經驗，在程序中存儲大量的專家信息、高水平技術、專業知識等多方面的技術內容，可以在使用中進行符號化的操作，基于不同的故障類型，可以進行智能化的知識推理，以此得到相應的解決方案。在專家系統中，也可以進行知識推理過程的分離，這樣可以很好地對其系統進行技術的擴展，以此保持一個較高的可能性的能力。該技術整體較為靈活，同時交互性與技術處理過程的透明性也相對較強。但是需要注意的是，在進行處理過程中，其復雜程度比較高，因此就需要隨著技術的發展不斷地進行完善。當然，這樣的被動技術提升方法，也相應地限制了專家系統的技術力提升。

2.2 故障樹故障診斷技術

故障樹故障診斷技術可以簡稱為FTA 技術，也是現階段系統進行安全分析的重要技術分支。在對技術原理進行分析中，發現該技術是一種基于邏輯方法的技術類型，可以較為形象地實現故障的全面分析，這樣就可以解決一些系統工程方法安全性問題，全面提升故障診斷的精確性、完善性以及系統性。這是由美國科學家提出的一種可靠性分析技術。在實際使用故障樹診斷分析技術的過程中，不僅很好地發現了潛在的故障問題，同時也可以進行良好的故障診斷分析。

在故障樹分析方法使用中，本質上是一種基于因果率、自上而下的邏輯分析方式。在實際的處理中，首先從問題的結果著手，在出現故障的第一時間，對故障問題進行產生原因的分析；其次，對不同的因素進行進一步的尋找，明確出具體的成因；最后重復執行這樣的分析流程，進而完成對設備所形成故障的具體原因分析。在這樣的技術方式下，實現了機電設備故障問題的成因分析，明確呈現出故障的出現范圍以及基本的故障特征。在進行處理中，需要保障對其邏輯關系進行良好的協調處理，進而避免出現重復繪制的問題。

2.3 模糊推理方式

當下這種模糊邏輯下所提出的故障診斷分析方式，目的是為了解決故障診斷環節中所出現的大量不確定性、不精確性、噪聲等方面的問題。在這些外界因素的影響下，經常會導致故障處理出現大時滯、時變以及非線性的問題。而在使用這種技術之后，可以很好地體現出該技術的優勢性。例如，可以在模糊理論當中，設定出一部分真一部分假的技術概念。這樣的技術理念與傳統的技術邏輯方式并不相同，因此在實際的處理過程中，就可以很好地形成模糊集理論，并對其模糊集進行進一步的定義。當下所采用的模糊集方式，可以有效保障實際處理過程中，形成一定的模糊命題，這對機電設備的處理形成了處理規則以及操作方式的針對性處理。

進行故障檢測的過程中，一些特征信號往往要始終處于一個連續性變化的狀態，而對于這種故障變化的處理上，經常會導致測量誤差。由于測量的特征信號并不完全精確，因此就會導致在診斷的過程中，也相應地無法保持近似的效果。在現階段基于模糊規則下的技術處理流程中，就可以針對傳統方法無法實現的問題，提供一個可解決的途徑。

2.4 神經網絡技術

當下提出的神經網絡技術，就是一種基于人類神經元的基本原理而構建出的一個廣泛連接的復雜網絡體系。在該網絡系統當中，是一種對人類大腦神經細胞結構，以及對功能性的模仿，這是一種與大腦相類似的記憶、學習以及聯想的相關功能。在技術當中，可實現信息處理的方式，主要是讓神經元之間相互聯系，同時以此讓其知識以及信息存儲并進行高效率的信息處理以及分析。當下所構建出的神經網絡技術，本質上是一種大規模的并行結構體系，因此信息可以實現分布式的存儲，這樣的處理模式下，可以很好地形成較高的自適性，同時進行自組織，信息的容錯性也比較客觀。伴隨著神經網絡理論化的發展與進步，使得形成了多種類型的神經網絡發展技術形式。例如，當下所出現的一些多層感知器的網絡中，就形成了BP 網以及算法，這樣會很好地實現針對性的處理以及調整。

2.5 基于案例的推理方法

在案例推理的實際應用過程中，信息獲取之后，通過案例庫進行信息比對，以此找到相類似的案例，從而進行故障問題的求解。該技術的處理過程中，每次遇到新問題，都需要從故障問題的關鍵特征角度出發，對其原始案例當中的信息線索進行查找分析，并找到一個具體的等待求解的問題，進行相應的比較分析。如果在案例處理過程中，對其候選案例組合并不滿意，就需要馬上對其進行針對性的修改，并將其保存到數據庫中，完全修改之后，就可以對其問題進行針對性的處理。

3 高速公路機電系統故障智能化診斷實踐性分析

當下在機電工程領域所出現的故障問題，會直接影響到高速公路的正常運轉，特別是對于管理、運營以及維護環節所造成較為直接的負面影響。

在進行實際分析過程中，往往要基于上述提出的智能化診斷技術方式，同時結合起高速公路現階段的系統維護重要內容，進行針對性地分析以及處理。

在設備發生故障之后，需要工作人員馬上到達故障現場，進行集中化的故障分析。在人工診斷方式無法解決故障問題的情況下，通過遠程診斷故障系統進行信息處理，還可以通過在線診斷的方式，聯系故障領域的專家進行診斷，這樣所采用的智能化診斷技術，可以極大提升診斷的效果。

例如，在使用故障樹診斷的過程中，首先可以很好地對其故障問題進行針對性的處理，其次還可以將其故障狀態進行針對性的目標分析，這樣就可以第一時間在故障狀態的背景下，進行故障成因的確定，同時對故障的下一步發展有著明確的認知。

在使用專家系統的過程中，則是由專業化的知識庫，進行故障問題的比較分析，進而及時地找到故障處理的具體方案，為相關工作人員提供較為可靠的數據信息。這樣的處理模式下，可以很好地實現對故障信息的針對性識別以及處理，而在維修人員進行操作的過程中，能夠對故障始終處于一個高效率的處理狀態，并不會受到一些外界因素的影響。這樣的技術處理過程中，還可以發揮出系統的智能化水平，利用針對性的操作方案，保障對故障處理形成較高的針對性和效率性。

4 結語

綜上所述，現階段在進行故障處理的過程中，為了保障高速公路系統的平穩運行，需要積極地保障整個系統在運行中發揮出應有的價值以及作用，這樣才可以最大程度地提升系統的可靠性，避免受到故障的影響。