基于云平台的高速公路机电设备管理系统的应用

朱永辉

江苏苏通大桥有限责任公司，江苏南通 226000

本文结合江苏省苏通大桥机电系统设备日常管理实际情况，深入分析大桥机电系统相关的各个子系统。大桥子系统主要包括6大系统，即监控系统、通信系统、收费系统、低压供配电系统、照明系统、桥梁设施监测机电工程系统。在苏通大桥的建设和发展过程中，监控、收费、通信3大系统是同步进行，协调发展的，机电设备对3大系统起到支撑性作用，因此，机电系统设备的健康运行关系到整座桥梁的安危。通过二维码、RFID技术以及专用云平台建立基于云的机电设备管理系统，有利于苏通大桥机电管理的信息化、标准化、可视化管理，做到设备运维数据在云端进行精确分析和处理，保证机电设备健康运行，同时有效降低机电维护人员的工作强度，促进苏通大桥机电系统的信息化建设。

1 现状分析

苏通大桥位于江苏省东部的南通市和苏州市之间，西距江阴大桥82km，东距长江入海口108km，是国家高速公路沈海高速的过江枢纽，也是江苏省公路骨架重要的过江节点。建成时是我国建桥史上工程规模最大、综合建设条件最复杂的特大型桥梁工程。大桥全长32.4km，其中跨江部分长8146m。工程于2003年6月27日开工，于2008年6月30日建成通车。苏通大桥北岸连盐通高速公路、宁通高速公路、通启高速公路，南岸连苏嘉杭高速公路、沿江高速公路。目前，苏通大桥日均车流量在7万以上，节假日高峰期更是能达到日均车流量13万以上，长期高压车流量减少了大桥机电设备的寿命，也加快了设备老化速度。同时，在高负荷的运转压力下，很多机电设备的健康状况日益堪忧，给大桥的运行带来了诸多安全隐患[2]。对各机电设备的运维状态数据进行有机地采集，并将这些运维数据汇集整合到智能化云平台，在云平台上对数据进行精确分析，根据预先设置的阈值自动筛选出异常数据，再结合GIS地图进行精确定位，快速找到相应机电设备的受损部位，为大桥的安全运行提高可靠支撑。

当前苏通大桥机电设备遇到的问题是：

（1）机电设备存在高强度、高负荷运转，加快了设备的老化。

（2）各个子系统的机电设备之间相互独立，没有形成一个统一的设备管理平台，增加了设备管理成本。

（3）无法做到对大桥机电设备的运行健康状况进行实时跟踪监测，导致有些故障无法定位溯源。

（4）目前大桥机电设备管理人员对主要设备的运行状况主要靠人工检测结合电脑辅助完成，费时费力，而且数据不够准确。

为了提高苏通大桥机电设备管理的信息化、智能化水平，结合大桥实际情况，研制开发了基于云平台高速公路机电设备管理系统，并通过安装在机电设备上的RFID电子标签和贴在设备上的二维码来实现设备运维的全过程动态监测，通过云平台上的数据分析系统对RFID或二维码采集到的数据进行精确分析，发现问题数据及时报警，并根据GIS地图精确定位受损设备具体位置，指导专业人员及时修理，防止发生事故[3]。苏通大桥外景如图1所示。

图1 苏通大桥外景图片

2 系统解决方案

基于云平台的高速公路机电设备管理系统主要包括：云平台系统、设备运维数据采集系统、大数据分析系统、受损设备预警系统、GIS地图定位查询系统及动态展示系统。其中，云平台系统为运维数据的主要承载子系统，运维数据采集系统主要通过安装在机电设备上的RFID射频标签卡或者人工辅助扫描机电设备二维码来采集数据；采集到的运维数据通过传输通道汇集到云端平台，数据存储于云端数据库。大数据分析系统对云平台上的数据进行实时监测和分析，一旦发现异常数据会将该数据对应的机电设备相关参数发送给受损设备预警系统，如果该参数触动到预警阈值时就会结合GIS地图定位查询系统，然后精确查找到受损设备具体位置，并将该设备名字及位置信息动态展示到电脑系统界面，同时也会给设备管理人员手机端APP发送受损设备的详细信息[4]。基于云平台的高速公路机电设备管理系统如图2所示。

图2 基于云平台的高速公路机电设备管理系统组图

机电系统设备管理云平台采用如图3所示的四层式网络架构：

第一层：基础层。主要由所有与大桥有关的机电设备通过RFID组成物物联动即物联网的方式组成一个整体，RFID也会通过无线网络方式将主要机电设备运维参数不间断传输至云平台。

第二层：设备数据的虚拟化层。该层主要功能是对数据进行虚拟化处理，涉及到服务器的虚拟化、对采集到的数据进行存储虚拟化处理、对旧有系统之间网络通信的虚拟化处理以及集群云化处理等业务。

第三层：核心层。主要业务为大数据处理模块，对采集经过虚拟化上云的机电设备参数数据进行分析，判断并筛选出存在异常的数据，将异常数据与预先设定的阈值进行对比，如果超出阈值则触动报警模块，报警模块采用与GIS地图精确定位联动机制，GIS地图可以精确到具体设备所在的机房位置。受损设备运维参数在云平台上存放在专用受损设备参数数据库中，每次触动阈值报警时会记录下详细的日志，保证数据的可溯源性[5]。

第四层：应用层。主要包括运维参数及健康指数展示平台，该部分一般包括：管理人员手持移动终端、大厅大屏显示终端、管理计算机Web浏览展示平台。采用B/S架构web浏览器的方式，可以降低设备的投入量，减少开支。

图3 高速公路设备管理云平台架构

3 系统功能

采用基于云平台的高速公路机电设备管理系统软件，能够实现以下功能：

（1）实现机电运维数据的可视化管理，对大桥机电设备的运行状况进行全程动态监测；

（2）实现受损机电设备的及时报警功能，保证受损设备的及时恢复；

（3）利用RFID技术和GIS地图精确定位技术，实时对发生故障的机电设备及时准确定位；

（4）实现了机电设备从开始投入使用到报废期限时段内的动态跟踪；

（5）实现了受损设备详细信息及时送到管理人员手机终端的功能；

（6）降低设备管理人员对机电设备的维护工作量。

4 方案实施

本系统方案的实施主要包括数据采集装置安装、系统软件设计与开发、实验验证与总结、系统试运行及推广等。方案实施流程如图4示。

图4 实施方案

4.1 主要数据采集装置安装

射频识别（RFID）是一种无线通信技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。本项目采用RFID射频识别标签作为高速公路云平台机电设备管理的设备运维数据采集装置[6]。同时在每个设备上张贴一张二维码，方便人工巡检。

RFID射频标签具备以下功能：

（1）快速扫描。RFID辨识器可同时辨识读取数个RFID标签。

（2）体积小型化、形状多样化。

（3）抗污染能力和耐久性。

（4）可重复使用。

（5）穿透性和无屏障阅读。

（6）数据的记忆容量大。

（7）安全性。由于RFID承载的是电子式信息，其数据内容可经由密码保护，使其内容不易被伪造及变造。

（8）RFID因其所具备的远距离读取、高储存量等特性。

4.2 软件系统设计与开发

软件系统设计与开发是建立对基于云平台的高速公路机电设备管理系统需求再分析的基础上进行的，分别包含机电设备运维参数数据采集、数据虚拟化处理、云平台模块、大数据分析、受损设备预警、GIS精确定位模块、前端运维信息展示等系统模块[7]。软件系统均采用迭代式开发进行软件开发，不仅降低了开发风险，而且能够尽早地应用于前期系统测试与集成，同时及时根据需求的变化进行软件变更，提高了代码的复用性[8]。

4.3 实验验证与总结

系统实施应用过程中应保证设备的正确安装及系统的正常运行，确定各个通信链路的互联互通，保证数据的正常传输。因此，在基于云平台的高速公路机电设备管理系统项目实施过程进行的实验主要对数据传输的实时性、可靠性及系统的整体完整性进行验证。其中，数据采集频率-网络时延关系验证结果如图5所示。

图5 数据采集频率-网络时延关系图

实验通过采用专用网络时延测试工具对数据传输进行测试，从图5可以看出，网络时延随着数据采集频率的增大而增加，经分析可知，单个节点的数据采集频率增加时会造成数据量的增大，当节点数目足够大的时候，会造成网络拥塞甚至瘫痪；若数据采集频率过低，会导致数据量过低，同时会对高速公路机电设备运维数据采集的实时性造成影响。结合实验效果可知，当数据采集频率在0.1～0.5Hz时，数据传输的实时性和可靠性处于较为理想的状态，同时，各个子系统能够较好地协同工作，使得系统的完整性得到保证[9]。

5 结语

针对现有江苏省苏通大桥机电设备日常运维中存在的人力巡检工作强度大、对设备日益老化的监测不及时、受损设备问题排查时间久、机电设备管理不够精细等问题。首先，提出在采用RFID射频标签和二维码辅助采集机电设备运维参数，同时对采集的运维数据进行虚拟化处理，通过集群式虚拟化方法将数据汇聚至云平台，在云平台上通过大数据分析系统对运维数据进行的分析再处理，计算并判断出异常数据，然后根据预先设置的阈值范围对异常数据进行自动评价，对超出范围的异常数据进行报警提醒处理[10]；其次，再通过云平台上的GIS精确定位技术，对异常数据对应的机电设备进行精确定位，然后将受损设备定位信息和具体参数发送给值班管理人员，最终实现苏通大桥机电设备运维数据的全过程动态监测。整个系统具有成本低廉、安全性高、稳定性好的特点。同时提高了苏通大桥机电系统的信息化程度，实现了大桥管理人员对机电设备的科学管理。