基于物联网和大数据应用的高速公路机电系统数字监测与运维

陈志英

（北京瑞拓电子技术发展有限公司，北京 100043）

0 引言

随着高速公路建设不断发展，高速公路机电系统的结构与应用技术发生较大变化，特别是取消高速公路省界收费站以来，收费系统转变为业务高度耦合、实时在线的新一代机电系统，其复杂性大幅度提高。机电设施运行的稳定性、收费数据上传的及时性，直接影响到计费与拆分账的准确性。同时，随着社会公众对出行环境的要求不断提高，行业监管机构对机电系统及其日常运营管理也提出更高要求，机电系统运维面临较大压力。

1 高速公路机电系统数字监测与运维概述

1.1 高速公路机电系统

高速公路机电系统是指为保障公路正常运行而设置的各种设备、设施等组成的综合性系统。其主要包括收费系统、通信系统、监控系统、隧道通风照明控制系统、供配电及电力监控系统、隧道消防报警系统以及交通安全设施等多个子系统。以上这些子系统共同构成高速公路机电系统，它们协同工作，形成一个高效稳定的交通运输网络，为人们提供便捷快速的出行服务[1]。

1.2 高速公路机电系统数字监测与运维内容

高速公路机电设备是保障公路正常运行、提高服务水平的重要物质基础，因此，通过引入先进技术实现高速公路机电设备数字化监测与运维具有非常重要的意义。高速公路机电系统数字监测主要包括以下四个方面：

一是采集传输机电设备状态信息，如温度、湿度、电压等。

二是分析处理机电设备状态信息，提取有用特征参数，判断设备是否存在异常情况或发生故障。

三是实时监控机电设备工作状态，及时预警设备出现故障的可能性及其影响范围，为后续维护提供参考意见。

四是建立机电设备健康档案，记录设备历史运行状况以及当前状态，便于后期制定维护决策。

高速公路机电系统数字运维则涵盖了更广泛的内容，其核心在于利用现代化技术手段提升高速公路机电设施运营效率和安全可靠性。具体而言，可从以下三个方面入手：

一是优化机电设备调度策略，合理安排设备检修计划，避免过度维修造成资源浪费。

二是采用智能化检测方法，快速准确地诊断出机电设备故障原因，减少因设备故障而引发交通事故的风险。

三是开发机电设备远程控制平台，使操作人员能够随时随地查看机电设备运行状态，降低人工巡检成本，同时还可以提高设备使用率和完好率。

2 高速公路机电系统数字监测与运维关键技术分析

2.1 物联网技术

在高速公路机电系统中，通过传感器、RFID 标签等设备将各个子系统连接在一起，这些子系统会产生大量的数据信息，如何对其进行高效的管理是一个重要问题，因此，需要采用一种可靠且稳定的通信协议来实现各类数据的传输和处理。目前较为成熟的物联网通信协议有ZigBee、LoRa、NB-IoT 等。其中，ZigBee 作为一种低功耗、长距离无线通信协议，具有广泛的适用性和较高的安全性能，被广泛应用到各种智能家居、工业控制领域[2]。同时，该协议支持多种网络拓扑结构，可满足不同场景下的需求。ZigBee 协议不仅能够满足短距离传输的要求，还具备一定的扩展能力，能够适应复杂环境下的高速数据传输需求。在实际工程项目中，还需考虑网络通信的实时性和平滑性。

为此，本文引入负载均衡机制和缓存机制，有效避免因网络拥塞或服务器宕机导致数据丢失或延迟增加的情况发生。具体而言，负载均衡机制利用多台服务器共同承担数据请求任务，使每个节点的压力得到平衡；而缓存机制则会定期清理无用的数据，释放内存空间，提升系统响应速度。

2.2 大数据技术

随着物联网、云计算等新技术不断涌现，大数据分析已经成为当前的热门话题。在高速公路机电系统中引入大数据技术可以实现对设备运行状态进行实时监控并预测故障发生情况，提高维护效率及准确率。同时，通过分析历史数据还能够优化管理决策，提升服务质量。因此，本节将重点探讨如何利用大数据技术构建高效可靠的高速公路机电系统数字监测与运维平台。

第一，数据采集与存储。为保证机电系统数字监测与运维平台具有良好的扩展性和适应性，需要大量高质量的数据作为支撑。针对这一问题，本文采用分布式架构设计，通过多种传感器获取现场数据，包括温度、湿度、电压、电流、振动等多个方面。这些数据需要经过预处理后才能被纳入数据库进行后续分析。具体而言，使用Sqoop 工具将从各类传感器中采集到的原始数据传输至MySQL 数据库中，然后通过Python 编程语言对数据进行清洗、转换、加载等操作，最终得到可供分析挖掘的结构化数据集。

第二，数据处理与分析。在完成数据采集和存储之后，再对其进行进一步的处理和分析。由于机电系统涉及众多参数和变量，传统的统计学方法难以满足实际需求，而机器学习算法则因其强大的自适应能力和泛化性能逐渐受到关注[3]。

第三，智能诊断与预警。除了常规故障诊断外，本文还尝试将大数据技术应用于机电系统的健康评估和安全预警领域。具体而言，通过收集机电系统的各项指标数据，如设备负载率、能源消耗量、环境温湿度等，建立相应的评价体系，以此为基础构建BI 模型。该模型不仅可以对设备的运行状况进行综合评估，还能够及时发现潜在风险并给出预警提示。

2.3 云计算技术

近年来，随着信息技术的飞速发展以及物联网技术的广泛应用，智慧化公路建设已成为当前公路交通领域转型升级的必然趋势。在高速公路机电设备运行过程中，需要对大量的实时数据进行处理、分析。传统的数据处理方式主要采用关系型数据库存储结构，但是这种方法存在着诸多问题：

首先，随着机电设备数量不断增加，其对应的数据量也会随之增大。

其次，由于不同类型的机电设备所需处理的数据格式及标准并不相同，因此需要针对每种类型的设备开发相应的数据库表格并维护管理，这样不仅费时费力而且容易出现错误。

最后，当机电设备发生故障或升级改造后，原有的数据库无法满足新需求，需要重新设计并建立全新的数据库。为了解决上述问题，本文提出一种基于云计算平台的机电系统数字监测与运维方案。该方案通过构建一个虚拟化的云计算环境，将分布在各处的物理服务器资源整合起来协同工作，实现对海量数据的高效存储、快速检索以及安全可靠的数据分析等功能。具体而言，即利用开源云计算框架Apache Hadoop 来搭建一个分布式的云计算集群，其中包括多台物理服务器和若干个虚拟机节点。这些服务器之间通过网络连接形成一张庞大的计算机网络，从而使用户能够随时随地访问和使用云端服务。同时，还可以借助MySQL 作为主要的数据库管理系统，以便对采集到的实时数据进行存储、查询和统计分析。此外，为了确保机电系统数字监测与运维方案的稳定性和可靠性，还引入多种安全机制和备份策略。例如，可以通过部署IPS 入侵防御系统和堡垒机等硬件设施，加强对整个系统的安全防护；同时，还可以采用定期自动同步和异步复制两种方式对数据进行备份，以防止因意外事件导致数据丢失或者损坏。

3 基于物联网和大数据应用的高速公路机电系统数字监测与运维体系构建

3.1 体系框架

为了实现对高速公路机电设备运行状态进行实时、全面的监控，并及时发现故障隐患，本文提出一种基于物联网技术和大数据分析方法的高速公路机电系统数字监测与运维体系。该体系包括：

第一，感知层。通过传感器等装置采集机电设备运行相关参数信息，如温度、湿度、电流、电压等，将其转换成电信号或其他形式的信号输入网络传输层。

第二，网络传输层。主要负责将感知层获取到的数据进行处理和分析，提取有用信息并存储在数据库中。同时，也可将感知层发送来的数据转发给应用展示层进行进一步处理。

第三，数据处理层。其是整个数字监测与运维体系的核心部分之一，它能够对感知层和网络传输层上传的数据进行清洗、分类、统计、预测等操作，从而提供可靠的决策依据[4]。

第四，应用展示层。面向用户，提供各种功能模块，如报警管理、维修管理、工单管理等，以满足不同用户的需求。同时，还可以通过手机APP 或者网页端向用户实时呈现机电设备的运行情况及预警信息等。总之，本文所设计的高速公路机电系统数字监测与运维体系具有较强的实用性和可行性，不仅提高机电设备的维护效率和准确率，降低运营成本，而且有助于提升高速公路整体服务水平，保障行车安全畅通。

3.2 结构设计

在高速公路机电系统中，通过对各子系统进行数字化改造，实现设备运行状态实时感知、故障自动诊断及预测性维护等功能。为满足不断增长的业务需求以及信息化技术发展趋势，本文提出一种基于云计算平台的高速公路机电系统数字监测与运维体系结构。该体系结构主要由三个层次构成：物理层、网络层和平台层。其中，物理层是整个系统的基础支撑部分；网络层提供高速可靠的通信支持；平台层则集成各种先进的数据分析工具和算法模型，可为用户提供高效便捷的服务。

第一，物理层。物理层包括传感器、智能终端、视频监控设备、车辆识别装置等多种类型的硬件设施，这些设备采集高速公路机电系统各个子系统的运行状态信息并上传至网络层。同时，它们将自身产生的大量数据传输到平台层进行存储和处理分析。

第二，网络层。网络层作为整个系统的核心组成部分之一，其作用在于构建一个高速稳定的通信网络环境，以便各类数据能够及时地传递和共享。具体而言，网络层采用分布式架构，可以有效降低单点故障风险，提高系统整体性能。

第三，平台层。平台层是整个系统的最高端部分，也是最具创新性的一部分。它不仅集成了各种先进的数据分析工具和算法模型，还具有高度的可视化展示能力，方便用户直观地查看系统各项指标的变化情况。同时，平台层还是一个开放式的生态圈，可以与其他行业领域相结合，共同打造更加完善的智慧交通解决方案。

3.3 结构实现

基于物联网和大数据技术的高速公路机电系统数字监测与运维体系结构主要包括感知层、网络传输层、数据处理层以及应用层四个层次。其中，感知层通过各种传感器设备采集高速公路各类机电设施运行状态信息；网络传输层采用无线或有线通信方式将感知层获取到的实时数据上传至数据处理层进行处理和存储；数据处理层对感知层上传的海量数据进行挖掘和分析，提取有用信息并生成相应报表和预测模型；应用层则提供用户友好界面，为管理者提供决策支持服务。具体而言，感知层是整个系统的输入端，其核心在于各种类型的传感器设备。这些设备能够实时采集高速公路各路段机电设施的各项参数指标，如温度、湿度、电流等，并将其转换成电信号输出给网络传输层。同时，网络传输层作为整个系统的中间件，起着承上启下的作用。它一方面接收来自感知层的原始数据，另一方面又将其转发至上一层进行进一步处理和存储。目前常用的网络传输层协议有Zig-Bee、Wi-Fi、LoRa 等，不同协议具有不同的特点和适用场景。数据处理层是整个系统的核心部分，其功能涵盖数据分析、统计建模、趋势预测等多个方面。具体而言，数据处理层首先需要对感知层上传的大量数据进行清洗和平滑处理，然后再利用聚类、关联规则等挖掘算法从中发现有用信息。接着，数据处理层可结合历史数据和当前环境因素，应用统计学习等手段建立预测模型，用于未来一段时间内机电设施的故障诊断和事故预警。最后，数据处理层可将结果以可视化图表或者报警邮件等形式呈现给用户，方便用户及时采取措施应对突发事件。

4 结语

综上所述，本文通过对高速公路机电设备进行研究，提出一种基于物联网和大数据分析技术的高速公路机电系统数字监测方法。该方法能够实现对机电设备运行状态进行实时监测并及时预警，提高机电设备维护效率，降低了维护成本，同时在实际工程中验证了该方法的可行性和有效性。总之，本文所采用的物联网和大数据处理技术为机电设备管理提供新思路和新途径。未来可进一步探索将这些新兴技术应用到其他领域的机电设备管理中，以提升整个交通行业的运营水平和服务质量。