基于物聯網和大數據應用的高速公路機電系統數字監測與運維

陳志英

（北京瑞拓電子技術發展有限公司，北京 100043）

0 引言

隨著高速公路建設不斷發展，高速公路機電系統的結構與應用技術發生較大變化，特別是取消高速公路省界收費站以來，收費系統轉變為業務高度耦合、實時在線的新一代機電系統，其復雜性大幅度提高。機電設施運行的穩定性、收費數據上傳的及時性，直接影響到計費與拆分賬的準確性。同時，隨著社會公眾對出行環境的要求不斷提高，行業監管機構對機電系統及其日常運營管理也提出更高要求，機電系統運維面臨較大壓力。

1 高速公路機電系統數字監測與運維概述

1.1 高速公路機電系統

高速公路機電系統是指為保障公路正常運行而設置的各種設備、設施等組成的綜合性系統。其主要包括收費系統、通信系統、監控系統、隧道通風照明控制系統、供配電及電力監控系統、隧道消防報警系統以及交通安全設施等多個子系統。以上這些子系統共同構成高速公路機電系統，它們協同工作，形成一個高效穩定的交通運輸網絡，為人們提供便捷快速的出行服務[1]。

1.2 高速公路機電系統數字監測與運維內容

高速公路機電設備是保障公路正常運行、提高服務水平的重要物質基礎，因此，通過引入先進技術實現高速公路機電設備數字化監測與運維具有非常重要的意義。高速公路機電系統數字監測主要包括以下四個方面：

一是采集傳輸機電設備狀態信息，如溫度、濕度、電壓等。

二是分析處理機電設備狀態信息，提取有用特征參數，判斷設備是否存在異常情況或發生故障。

三是實時監控機電設備工作狀態，及時預警設備出現故障的可能性及其影響范圍，為后續維護提供參考意見。

四是建立機電設備健康檔案，記錄設備歷史運行狀況以及當前狀態，便于后期制定維護決策。

高速公路機電系統數字運維則涵蓋了更廣泛的內容，其核心在于利用現代化技術手段提升高速公路機電設施運營效率和安全可靠性。具體而言，可從以下三個方面入手：

一是優化機電設備調度策略，合理安排設備檢修計劃，避免過度維修造成資源浪費。

二是采用智能化檢測方法，快速準確地診斷出機電設備故障原因，減少因設備故障而引發交通事故的風險。

三是開發機電設備遠程控制平臺，使操作人員能夠隨時隨地查看機電設備運行狀態，降低人工巡檢成本，同時還可以提高設備使用率和完好率。

2 高速公路機電系統數字監測與運維關鍵技術分析

2.1 物聯網技術

在高速公路機電系統中，通過傳感器、RFID 標簽等設備將各個子系統連接在一起，這些子系統會產生大量的數據信息，如何對其進行高效的管理是一個重要問題，因此，需要采用一種可靠且穩定的通信協議來實現各類數據的傳輸和處理。目前較為成熟的物聯網通信協議有ZigBee、LoRa、NB-IoT 等。其中，ZigBee 作為一種低功耗、長距離無線通信協議，具有廣泛的適用性和較高的安全性能，被廣泛應用到各種智能家居、工業控制領域[2]。同時，該協議支持多種網絡拓撲結構，可滿足不同場景下的需求。ZigBee 協議不僅能夠滿足短距離傳輸的要求，還具備一定的擴展能力，能夠適應復雜環境下的高速數據傳輸需求。在實際工程項目中，還需考慮網絡通信的實時性和平滑性。

為此，本文引入負載均衡機制和緩存機制，有效避免因網絡擁塞或服務器宕機導致數據丟失或延遲增加的情況發生。具體而言，負載均衡機制利用多臺服務器共同承擔數據請求任務，使每個節點的壓力得到平衡；而緩存機制則會定期清理無用的數據，釋放內存空間，提升系統響應速度。

2.2 大數據技術

隨著物聯網、云計算等新技術不斷涌現，大數據分析已經成為當前的熱門話題。在高速公路機電系統中引入大數據技術可以實現對設備運行狀態進行實時監控并預測故障發生情況，提高維護效率及準確率。同時，通過分析歷史數據還能夠優化管理決策，提升服務質量。因此，本節將重點探討如何利用大數據技術構建高效可靠的高速公路機電系統數字監測與運維平臺。

第一，數據采集與存儲。為保證機電系統數字監測與運維平臺具有良好的擴展性和適應性，需要大量高質量的數據作為支撐。針對這一問題，本文采用分布式架構設計，通過多種傳感器獲取現場數據，包括溫度、濕度、電壓、電流、振動等多個方面。這些數據需要經過預處理后才能被納入數據庫進行后續分析。具體而言，使用Sqoop 工具將從各類傳感器中采集到的原始數據傳輸至MySQL 數據庫中，然后通過Python 編程語言對數據進行清洗、轉換、加載等操作，最終得到可供分析挖掘的結構化數據集。

第二，數據處理與分析。在完成數據采集和存儲之后，再對其進行進一步的處理和分析。由于機電系統涉及眾多參數和變量，傳統的統計學方法難以滿足實際需求，而機器學習算法則因其強大的自適應能力和泛化性能逐漸受到關注[3]。

第三，智能診斷與預警。除了常規故障診斷外，本文還嘗試將大數據技術應用于機電系統的健康評估和安全預警領域。具體而言，通過收集機電系統的各項指標數據，如設備負載率、能源消耗量、環境溫濕度等，建立相應的評價體系，以此為基礎構建BI 模型。該模型不僅可以對設備的運行狀況進行綜合評估，還能夠及時發現潛在風險并給出預警提示。

2.3 云計算技術

近年來，隨著信息技術的飛速發展以及物聯網技術的廣泛應用，智慧化公路建設已成為當前公路交通領域轉型升級的必然趨勢。在高速公路機電設備運行過程中，需要對大量的實時數據進行處理、分析。傳統的數據處理方式主要采用關系型數據庫存儲結構，但是這種方法存在著諸多問題：

首先，隨著機電設備數量不斷增加，其對應的數據量也會隨之增大。

其次，由于不同類型的機電設備所需處理的數據格式及標準并不相同，因此需要針對每種類型的設備開發相應的數據庫表格并維護管理，這樣不僅費時費力而且容易出現錯誤。

最后，當機電設備發生故障或升級改造后，原有的數據庫無法滿足新需求，需要重新設計并建立全新的數據庫。為了解決上述問題，本文提出一種基于云計算平臺的機電系統數字監測與運維方案。該方案通過構建一個虛擬化的云計算環境，將分布在各處的物理服務器資源整合起來協同工作，實現對海量數據的高效存儲、快速檢索以及安全可靠的數據分析等功能。具體而言，即利用開源云計算框架Apache Hadoop 來搭建一個分布式的云計算集群，其中包括多臺物理服務器和若干個虛擬機節點。這些服務器之間通過網絡連接形成一張龐大的計算機網絡，從而使用戶能夠隨時隨地訪問和使用云端服務。同時，還可以借助MySQL 作為主要的數據庫管理系統，以便對采集到的實時數據進行存儲、查詢和統計分析。此外，為了確保機電系統數字監測與運維方案的穩定性和可靠性，還引入多種安全機制和備份策略。例如，可以通過部署IPS 入侵防御系統和堡壘機等硬件設施，加強對整個系統的安全防護；同時，還可以采用定期自動同步和異步復制兩種方式對數據進行備份，以防止因意外事件導致數據丟失或者損壞。

3 基于物聯網和大數據應用的高速公路機電系統數字監測與運維體系構建

3.1 體系框架

為了實現對高速公路機電設備運行狀態進行實時、全面的監控，并及時發現故障隱患，本文提出一種基于物聯網技術和大數據分析方法的高速公路機電系統數字監測與運維體系。該體系包括：

第一，感知層。通過傳感器等裝置采集機電設備運行相關參數信息，如溫度、濕度、電流、電壓等，將其轉換成電信號或其他形式的信號輸入網絡傳輸層。

第二，網絡傳輸層。主要負責將感知層獲取到的數據進行處理和分析，提取有用信息并存儲在數據庫中。同時，也可將感知層發送來的數據轉發給應用展示層進行進一步處理。

第三，數據處理層。其是整個數字監測與運維體系的核心部分之一，它能夠對感知層和網絡傳輸層上傳的數據進行清洗、分類、統計、預測等操作，從而提供可靠的決策依據[4]。

第四，應用展示層。面向用戶，提供各種功能模塊，如報警管理、維修管理、工單管理等，以滿足不同用戶的需求。同時，還可以通過手機APP 或者網頁端向用戶實時呈現機電設備的運行情況及預警信息等。總之，本文所設計的高速公路機電系統數字監測與運維體系具有較強的實用性和可行性，不僅提高機電設備的維護效率和準確率，降低運營成本，而且有助于提升高速公路整體服務水平，保障行車安全暢通。

3.2 結構設計

在高速公路機電系統中，通過對各子系統進行數字化改造，實現設備運行狀態實時感知、故障自動診斷及預測性維護等功能。為滿足不斷增長的業務需求以及信息化技術發展趨勢，本文提出一種基于云計算平臺的高速公路機電系統數字監測與運維體系結構。該體系結構主要由三個層次構成：物理層、網絡層和平臺層。其中，物理層是整個系統的基礎支撐部分；網絡層提供高速可靠的通信支持；平臺層則集成各種先進的數據分析工具和算法模型，可為用戶提供高效便捷的服務。

第一，物理層。物理層包括傳感器、智能終端、視頻監控設備、車輛識別裝置等多種類型的硬件設施，這些設備采集高速公路機電系統各個子系統的運行狀態信息并上傳至網絡層。同時，它們將自身產生的大量數據傳輸到平臺層進行存儲和處理分析。

第二，網絡層。網絡層作為整個系統的核心組成部分之一，其作用在于構建一個高速穩定的通信網絡環境，以便各類數據能夠及時地傳遞和共享。具體而言，網絡層采用分布式架構，可以有效降低單點故障風險，提高系統整體性能。

第三，平臺層。平臺層是整個系統的最高端部分，也是最具創新性的一部分。它不僅集成了各種先進的數據分析工具和算法模型，還具有高度的可視化展示能力，方便用戶直觀地查看系統各項指標的變化情況。同時，平臺層還是一個開放式的生態圈，可以與其他行業領域相結合，共同打造更加完善的智慧交通解決方案。

3.3 結構實現

基于物聯網和大數據技術的高速公路機電系統數字監測與運維體系結構主要包括感知層、網絡傳輸層、數據處理層以及應用層四個層次。其中，感知層通過各種傳感器設備采集高速公路各類機電設施運行狀態信息；網絡傳輸層采用無線或有線通信方式將感知層獲取到的實時數據上傳至數據處理層進行處理和存儲；數據處理層對感知層上傳的海量數據進行挖掘和分析，提取有用信息并生成相應報表和預測模型；應用層則提供用戶友好界面，為管理者提供決策支持服務。具體而言，感知層是整個系統的輸入端，其核心在于各種類型的傳感器設備。這些設備能夠實時采集高速公路各路段機電設施的各項參數指標，如溫度、濕度、電流等，并將其轉換成電信號輸出給網絡傳輸層。同時，網絡傳輸層作為整個系統的中間件，起著承上啟下的作用。它一方面接收來自感知層的原始數據，另一方面又將其轉發至上一層進行進一步處理和存儲。目前常用的網絡傳輸層協議有Zig-Bee、Wi-Fi、LoRa 等，不同協議具有不同的特點和適用場景。數據處理層是整個系統的核心部分，其功能涵蓋數據分析、統計建模、趨勢預測等多個方面。具體而言，數據處理層首先需要對感知層上傳的大量數據進行清洗和平滑處理，然后再利用聚類、關聯規則等挖掘算法從中發現有用信息。接著，數據處理層可結合歷史數據和當前環境因素，應用統計學習等手段建立預測模型，用于未來一段時間內機電設施的故障診斷和事故預警。最后，數據處理層可將結果以可視化圖表或者報警郵件等形式呈現給用戶，方便用戶及時采取措施應對突發事件。

4 結語

綜上所述，本文通過對高速公路機電設備進行研究，提出一種基于物聯網和大數據分析技術的高速公路機電系統數字監測方法。該方法能夠實現對機電設備運行狀態進行實時監測并及時預警，提高機電設備維護效率，降低了維護成本，同時在實際工程中驗證了該方法的可行性和有效性。總之，本文所采用的物聯網和大數據處理技術為機電設備管理提供新思路和新途徑。未來可進一步探索將這些新興技術應用到其他領域的機電設備管理中，以提升整個交通行業的運營水平和服務質量。