高速公路收費站機電設備狀態實時監測系統研究

摘要 收費站是高速公路系統的核心節點，其機電設備的穩定運行尤為關鍵。該研究提出高速公路收費站機電設備狀態實時監測系統，系統設計包括劃分整體架構、確定監測對象，系統硬件采用多種傳感器和數據采集單元，軟件設計集成了機器學習算法和數據處理技術。系統設計完畢后，應用基線性能測試、壓力測試和故障模擬確保其在不同工作條件下的系統穩定性。

關鍵詞 高速公路收費站；機電設備狀態；實時監測系統

中圖分類號 U418.7 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）15-0004-03

0 引言

高速公路收費站機電設備穩定運行能夠保障交通流暢和安全，傳統設備監控方法存在反應遲緩及效率較低困境，使得故障風險及運營成本增加。實時監控和智能診斷技術應用能夠有效應對現有問題，該研究圍繞高速公路收費站機電設備實時監測系統展開探討，集成先進傳感器技術、數據處理算法和通信手段，旨在提升收費站機電設備的監控效率和故障預測能力。

1 實時監測系統概述

高速公路收費站機電設備狀態實時監測系統（以下簡稱“系統”）是綜合利用傳感器網絡、數據分析和通信技術的智能監測平臺，能夠實時監控高速公路收費站關鍵機電設備運行狀態。系統可以應用實時監測及數據分析預測并診斷設備潛在故障，并能夠實時監控能耗降低運營成本，還可在高峰時段輔助調整設備運行模式，以應對客流量變化。

2 實時監測系統設計

2.1 整體架構設計

系統整體架構涵蓋傳感層、傳輸層、應用層，具體架構說明如下：

（1）傳感層。該層部署溫度傳感器、濕度傳感器、電流電壓傳感器，其借由I2C總線連接數據處理單元，可實現數據實時采集。

（2）傳輸層。該層采用AES-256加密高速以太網連接，并設置冗余網絡路徑和自動故障切換機制，從而將傳感層收集數據傳輸至數據處理中心。

（3）應用層。該層應用數據處理引擎能夠處理數據記錄，并采用先進算法進行數據噪聲過濾及異常檢測。應用層中搭載數據分析模塊對歷史數據進行深度學習分析，識別潛在設備故障模式。

系統整體架構如圖1所示。

2.2 監測對象確定

系統監測對象需覆蓋電氣設備、機械設備、環境參數以及安全設備，具體監測說明如下：

（1）電氣設備。該模塊需監測其電流、電壓、功率和溫度參數，以確保其運行在安全和高效的狀態。

（2）機械設備。監測收費站欄桿機械及排風系統的運行狀態、振動及溫度，保證機械設備在合理范圍內運行。

（3）環境參數。監測收費站環境溫度、濕度和灰塵濃度，以評估環境對設備性能的影響。

（4）安全設備。重點監測消防設備和緊急停機系統運行狀態和故障信息，確保在緊急情況下能夠及時響應并處理。

2.3 硬件設計

硬件設計環節涉及精細的工程技術與創新設計理念，旨在通過集成先進的傳感技術、數據采集模塊、通信接口與處理單元，構建一個既能實時監控機電設備狀態又能對預警信息進行快速響應的綜合性監控平臺。首先，傳感器的選型與布局是硬件設計的初步階段，要求傳感器不僅要具備高度的敏感性與準確性，以便于捕捉設備運行中的微小變化，還需考慮其在惡劣環境下的穩定運行能力，如防塵、抗干擾及適應溫差變化等特性。傳感器的類型包括但不限于振動傳感器、溫度傳感器、電流傳感器和壓力傳感器，其共同構成了設備狀態監測的感知層，為數據采集提供了精確的原始輸入。系統溫度傳感器選用BD-PT100-X，振動傳感器為CYT9200，電流傳感器則選用ACS712。電動門驅動機構安裝振動傳感器監測其運動平穩性，照明系統電源線路則配置電流傳感器實時監控電流變化，從而確保關鍵部位收集的數據具有高度相關性及準確性[1-2]。系統數據采集單元（DCU）選用DCU-1140-A，其具備濾波和信號放大功能，能夠確保數據傳輸過程質量。

系統通信接口設計集成有線和無線兩種通信方式，有線通信部分采用高速以太網接口，并配備L2TP（Layer 2 Tunneling Protocol）及IPSec（Internet Protocol Security）協議實現數據加密傳輸，無線通信則采用5G通信模塊保證數據傳輸的實時性和靈活性。系統內置了WPA3（Wi-Fi Protected Access 3）安全協議，能夠進一步加強無線傳輸的安全性。

2.4 軟件設計

軟件設計環節扮演著至關重要的角色，其不僅涵蓋了數據處理與分析、用戶界面設計、系統安全與維護等多個方面，而且還需確保系統的可擴展性、穩定性和高效性。軟件設計的首要任務是構建一個健壯的軟件架構，該架構應當基于模塊化設計原則，以便于系統的后續升級和維護。模塊化設計不僅減少了各組件間的依賴性，提高了系統的可維護性和可測試性，同時還促進了代碼的重用。此外，軟件架構應采用分層設計方法，通常包括數據采集層、處理層、業務邏輯層和表示層，每一層都承擔著特定的職責，從而確保了系統設計的清晰性和邏輯性。系統集成快速傅里葉變換（FFT）算法分析振動數據，設置256點FFT，采樣頻率則設置為2 000 Hz，以覆蓋大部分機械設備的運行頻率范圍。在此基礎上，FFT算法采用漢寧窗減少頻譜泄漏，提高頻譜可讀性。針對機器學習算法而言，SVM核心參數包括核函數類型、懲罰參數C和核函數參數[3-4]。該系統選擇徑向基函數（RBF）作為核函數，懲罰參數C設置為1.0，并應用交叉驗證選擇RBF核γ參數以確保最佳泛化能力（圖2）。系統應用CNN模型設計由3個卷積層和2個全連接層組成的網絡，卷積核大小為3×3或5×5并使用ReLU作為激活函數。

系統采用高效數據管道及多線程處理機制，其中多線程處理機制允許系統同時處理來自不同傳感器的數據，確保即使在高數據流量下也能保持實時性[5]。系統設計了基于事件驅動的架構，當新數據到達時，相應的處理線程會被觸發并執行必要分析及計算，然后將結果傳遞到下一處理階段或直接輸出（圖3）。

該系統集成維護管理平臺進行遠程維護，平臺使用SSH（Secure Shell）協議進行安全遠程登錄，應用TLS（Transport Layer Security）協議確保數據傳輸的加密和完整性。系統管理員可以通過該平臺遠程監控設備的運行狀況，分析日志文件中的錯誤和警告信息，如圖4所示。

3 系統性能論證

3.1 試驗環境

該試驗環境模擬實際運行條件，具體軟、硬件環境參數如表1所示。

3.2 試驗方法

試驗第一階段為系統基線性能測試，第二階段為壓力測試和故障模擬。基于線性能測試階段部署收費站傳感器收集數據，應用系統處理數據并進行實時分析。此過程將計算傳感器數據被采集到最終處理完成所需的時間，以評估數據處理延遲時間。穩定性評估則使連續運行系統超過48 h，觀察其性能是否出現顯著下降或故障。壓力測試和故障模擬階段選擇將系統置于高負載條件，模擬傳感器故障、設備超溫、電流異常類機電設備故障場景，并評估系統響應時間。

3.3 參考指標

該性能測試旨在全面評估系統的性能和效能，具體指標說明如表2所示。

3.4 結果分析

該基線性能測試及壓力測試結果見表3。

由表3可見，系統基線性能測試每秒成功處理的數據記錄達到100 250條/s，表明系統在正常負載下擁有高效數據處理能力。系統真陽性率（TPR）為95.12%，假陽性率（FPR）有效控制在4.88%以內，系統響應時間（RT）平均響應時間為2.35 s，能夠確保系統快速響應于各類故障或異常狀態。

在壓力測試和故障模擬階段，系統故障檢測準確率依然保持在94.89%的真陽性率和5.11%的假陽性率，響應時間平均值為2.58 s，連續無故障運行時間（UFT）達到99.998%的高標準，證明了系統極高的可靠性及穩定性。

4 結束語

該研究設計并實現了高速公路收費站機電設備狀態實時監測系統，試驗驗證表明：該系統具有高效數據處理能力及良好穩定性。但系統在極端環境條件下的適應性和長期穩定性還有待進一步驗證，因此，后續研究將著重提高系統對復雜環境變化的適應性。隨著技術發展，機電設備監測系統將為高速公路收費站的管理和運營帶來更多便利。

參考文獻

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[2]周波.高速公路收費站機電設備運行狀態感知系統分析[J].中國設備工程，2023（21）：122-124.

[3]王麗.高速公路機電設備運行狀態智能監測系統設計[J].交通世界，2023（15）：179-181.

[4]郭良山，龔平.基于高速公路機電設備的維護管理研究[J].人民交通，2022（13）：42-44.

[5]梁冰，馬曉忠.高速公路收費站入口治超系統機電設備安裝分析[J].北方交通，2023（3）：65-67.

收稿日期：2024-03-07

作者簡介：武新超（1982—），男，本科，工程師，研究方向：機電工程。