高速公路机电设备智能管理要点分析

韩江平

（甘肃省甘南公路事业发展中心）

1 引言

机电系统是高速公路配套设施的重要组成部分，具有技术含量高、设备昂贵、结构复杂等特点，在实际运行管理过程中，对机电系统运行状态监控缺乏足够的重视，许多机电设备处于长期无监管状态，而且维护方式需要依赖人工检查，无法做到实时监测，影响了高速公路及隧道工程的正常运营，必须充分重视智能化管理技术的应用，提高维护管理质量和效率。

2 某高速公路机电设备检查工作概况

甘南普通干线公路隧道机电设施定期检查检测工作于2022 年9 月顺利完成，本次定期检查隧道所在线路有G248、G345、S204、S210、G568，涉及卓尼县、舟曲县、迭部县、玛曲县、碌曲县、临潭县、临夏县，共 14 座隧道，总长16251m。各隧道均为单洞双向行车，检查项目涉及供配电设施、照明设施、通风设施、消防设施、监控与通信设施共5 个分项工程。依据约定的检测频率，对全部隧道机电设施按相关技术规范规定的检查内容进行检测，通过仪器仪表检测、实地查看、实际操作、模拟试验等多种方法对各机电设施进行实测。统计设备故障台数及不合格检测项目，查阅日常巡查、经常和定期检修资料，获取机电设施运行情况及设备故障天数，计算设备完好率，确定机电设备技术状况等级，机电设施总体技术状况评定需根据各分项权重计算确定，对于不同技术状况等级的机电设施，分别采取不同的养护措施。

以古雅隧道为例，在供配电设施方面存在的问题包括：东变电所200V 变压器温控器故障；西变电所无功补偿柜AAP2 控制器故障；入口线槽锈蚀严重；西变电所高压断路器合闸故障，照明设施存在35盏灯故障，通风设施中3台风机电源故障无法启动，另外，消防设施、监控与通信设施也存在诸多问题，严重影响了机电系统功能的发挥。通过检查结果分析，传统的日常巡查、经常检修、定期检修等方式具有一定的滞后性，并不能实时掌握机电设备的运行状态，容易产生安全隐患，不利于维护管理计划的科学制定和有效落实，所以，必须加强高速公路机电设备管理智能化建设，充分利用现代信息技术，提高机电设备运行效果，更好地为高速公路交通服务[1]。

3 高速公路机电设备智能管理要点分析

3.1 机电设备状态监测

3.1.1 监测参数与采样方案

高速公路机电设备状态监测系统的监测数据主要来自两部分，一部分是从现有监控系统中获得，另一部分需要通过设置专用监测节点获得。根据现阶段所存在的问题，在供配电、照明、通风、消防、监控等系统设备上，设置监测节点，并根据设备特点采用合适的技术参数，常用的监测节点采样参数有电压、温度、湿度、振动等，其中，电压参数采样主要针对的是配电回路，通过三相交流电采集卡实现数据采集，包括电压有效值和功率因数等，能够有效检测照明线路工作状况，实现对各照明回路运行状态监测。温度参数和湿度参数采样需要考虑不同设备类型、测量精度、测量范围，振动参数主要针对的是风机采样，作为风机工作状态评价的主要依据。为了实现多种传感器数据通信，需要将数据有效融合，采用多路复用技术能够实现该效果。

3.1.2 监测节点系统设计

为了保证监测节点的经济性、可安装性，可以基于FPGA嵌入式系统进行软硬件设计，其中，硬件系统结构主要包括传感器模块、FPGA 主控模块、总线接口模块、模数转换模块等，传感器模块将采集到的模拟信号经转换模块转换为数据信号后，通过接口模块发送给主控模块进行预处理，提高了系统的可靠性和集成度。FPGA 能够实现显示、存储、网络通信接口、控制算法执行等多种功能，每个监测节点使用一个FPGA系统版本，并且对应唯一的IP地址，通过无线网与通信网络连接，软件系统结构采用嵌入式处理器NIOS Ⅱ作为操作平台，能够实现数据采集、数据通信接口、数据预处理等多种功能，采样控制电路同样是以FPGA 为基础进行设计的，通过硬件描述语言设计，实现相关控制模块功能。各监测节点通过电压采样模块温、湿度采样模块、振动采样模块获取采样信号，FPGA则可以实时对采样数据进行显示、处理、发送[2]。

3.1.3 监测节点接收软件设计

设计基于手机客户端的应用程序，通过无线网络将采集到的数据发送到客户端，能够随时随地进行监测节点数据接收，客户端软件应该具备相应的交互功能，可以实现指定时间间隔的数据采集。软件流程主要由主控流程和UDP通信线程流程组成，通过主控流程，能够持续监听来自视图的用户操作，并作出响应，在完成通信参数设置后，通过连接按钮可以启动UDP 通信线程，循环读取采集数据，并将数据处理后推送到用户界面。为了验证监测效果，在古雅隧道PLC控制箱内安装了传感器，对电压、温度、湿度、振动等参数进行数据采集，分析不同位置、不同条件下获得的测量数据，结果表明，该方式能够很好实现采样节点位置的环境参数检测，以此作为机电设备运行状态分析数据来源。

3.2 关键机电设备寿命预测

高速公路机电设备寿命预测是设备管理的核心问题之一，随着工作时间的增长，设备性能退化是不可避免的，如果在退化初始阶段能够准确预测设备寿命，确定设备监控和维护的最佳时间，制定备货订货计划，那么就可以有效降低机电设备运行风险和成本。现阶段，预测寿命的方法主要包括基于物理故障模型和数据驱动，对于一些复杂设备而言，通过物理故障模型预测寿命十分困难，而数据驱动的预测方法是通过监测收集设备运行过程中的失效数据或性能退化数据来实现的。基于失效数据的寿命预测方法能够有效确定设备寿命的概率分布，估算机电设备剩余寿命。首先，采集和处理失效数据，其次，选择寿命分布模型，再次，模型参数估计，最后，计算剩余寿命。这种方法需要大量的失效数据作为支撑，而获取失效数据的成本太高，所以，基于退化数据的寿命预测方法成为主流，在状态监测技术的支持下，主要通过分析机电设备CM 数据实现寿命预测的目的，为提高预测可靠性提供了有效途径。另外，多源数据融合的寿命预测方法也具有较强适用性，通过不同数据组合，能够用于不同类型机电设备寿命预测，可以有效解决数据缺失和设备退化过程中的不确定性问题[3]。

对于部分机电设备信息模糊或难以量化的情况，考虑到实际的操作性，可以采用模糊综合评价的方法加以解决，根据模糊控制规则，输出养护维修方式，对机电设备改造升级、报废更新给予科学指导。比如，根据调研数据中不间断电源UPS的设备信息，采用MATLAB模糊工具包，输入故障率、维护成本、设备使用年限、维修困难程度、设备重要程度等相关数据，仿真输出养护维修方式数值，并根据输出隶属度曲线确定该设备的处理措施。

3.3 基于BIM模型的机电设备综合管理

通过施工阶段交付的BIM 模型创建运维模型，搭建综合管理平台，能够在高速公路机电设备管理中实现可视化动态监控管理的效果，提高高速公路的畅通性和安全性，该综合管理平台充分利用了BIM技术的3D可视化、信息资源集成化等特点和优势，主要从监控管理和数据库管理两个方面出发，实现机电设备监控管理、故障信息管理、设备重要度管理、设备供应商管理等多种功能。

3.3.1 设备监控管理

基于BIM 运维模型完善监控管理结构体系，涵盖道路交通、照明系统、消防系统、通风系统、视频监控系统等子系统，通过统一平台实现高度信息集成和协同合作控制。在道路交通监控系统中，通过安装车辆检测器、气象检测器、能见度检测器、视频事件自动检测器、超速检测器等，分别进行交通流、气象、能见度、事故视频、超速等方面检测，为安全驾驶提供指引性引导，在视频监控系统打开摄像机BIM模型，就可以对道路现场实时观测，并保存视频资料，在消防控制系统，将消防机电设施相关信息实时上传到运维综合管理平台，通过消防BIM 模型能够远程控制设备设施[4]。

在具体实施时，完成BIM模型转化后，需要对设施模型进行适当处理，采取可视化表达的方式，让所有人员都能方便快速地进行有效识别，通过综合管理平台监控管理主窗口，直观获取设备状态信息，采取控制管理措施。比如，通过火焰探测器BIM模型，就可以查看火焰探测器的信息，如果显示为绿色则表示正常，如果显示为橙色则表示报警，说明探测器检测到火情，如果显示为问号则表示探测器故障，需要安排维修处理。

3.3.2 综合管理数据库

首先，基于BIM 技术构建综合管理平台数据库初始化，主要包括公共数据初始化、编目数据初始化、在用设施初始化、仓库数据初始化等方面工作，在此基础上进行各种数据库管理。在故障管理上，能够进行故障登记、查询、处理状态、处理计划、专项处理、经验积累等操作，在设备管理上，可以实现新增设备、设备拆装换、大型设备零配件管理以及设备其他方面操作，在仓库管理上，可以进行出入库管理、库存与出入库单查询、出入库单编辑、库存阈值管理。

利用层次分析法，可以对高速公路机电设备进行重要度评估，从而为综合管理平台提供重要性顺序和维修策略，对于重要度高的机电设备，立即进行维修处理，对于重要度低的设备，采取事后维修的方式，这样能够有效避免设备维修的盲目性，而且降低了维修管理成本，为了实现这一目的，需要建立机电设备综合评估模型，从可修复性、经济性、可靠性、可监测性及其他方面，分析重要度影响因素，获得各影响因素相对权重值，通过计算得到机电设备的重要度。另外，利用层次分析法，可以进行机电设备供应商优势度评估，确定供应商排序，为后续的机电设备采购决策提供科学依据[5]。

4 结语

综上所述，机电设备的可靠稳定运行对于保障高速公路通行安全具有重要的现实意义，在许多高速公路机电管理过程中，存在着状态监测手段缺失、使用寿命难以评估、综合管理效果差等问题，需要充分利用智能化、信息化管理办法，准确评价机电设备运行状态，针对不同运行阶段采取合适的维护管理措施，同时，提高设备管理的可视化水平，通过简洁、直观的操作界面上快速作出判断决策。