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      隧道機(jī)電傳感數(shù)據(jù)融合采集技術(shù)及應(yīng)用

      2022-04-25 03:37:44韓夏溪張紹陽(yáng)馮興樂(lè)張少博
      物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2022年4期
      關(guān)鍵詞:傳感機(jī)電設(shè)備機(jī)電

      韓夏溪,張紹陽(yáng),馮興樂(lè),張少博

      (長(zhǎng)安大學(xué) 信息工程學(xué)院,陜西 西安 710064)

      0 引 言

      我國(guó)幅員遼闊,山區(qū)較多,隨著高速公路里程的快速增加,隧道的數(shù)量和長(zhǎng)度在世界上都排在首位。據(jù)交通運(yùn)輸部發(fā)布的《2018年交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》數(shù)據(jù)顯示,全國(guó)公路隧道共17 738處、1 723.61萬(wàn)米。由于隧道行車環(huán)境相對(duì)惡劣,存在洞內(nèi)視線差、洞口明暗變化大、道路窄、能見(jiàn)度差等情況,極易引發(fā)交通事故,加上環(huán)境封閉,一旦出現(xiàn)事故,往往會(huì)造成重大財(cái)產(chǎn)損失與惡劣的社會(huì)影響。

      隧道機(jī)電系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)隧道安全運(yùn)營(yíng)的重要保障。隧道機(jī)電系統(tǒng)包括隧道視頻監(jiān)控、通風(fēng)、照明、消防、供配電、環(huán)境、應(yīng)急通信、可變情報(bào)板、設(shè)備控制等部分。這些機(jī)電系統(tǒng)通過(guò)隧道通信系統(tǒng),在隧道監(jiān)控中心進(jìn)行獨(dú)立或集中控制,實(shí)現(xiàn)隧道的安全運(yùn)營(yíng)。典型的隧道機(jī)電設(shè)備控制系統(tǒng)如圖1所示。

      圖1 典型的隧道機(jī)電設(shè)備控制系統(tǒng)

      隧道機(jī)電設(shè)備控制系統(tǒng)弊端包括:系統(tǒng)的使用和管理較為繁瑣,傳感器的管理依賴各自的系統(tǒng);布設(shè)新的傳感器困難,增加及修改需要依賴原來(lái)的廠家;更重要的是,由于傳感數(shù)據(jù)相對(duì)孤立,難以實(shí)現(xiàn)傳感器融合與綜合分析。

      國(guó)內(nèi)多位學(xué)者對(duì)隧道信息采集問(wèn)題進(jìn)行了研究。曾磊等首次提出智慧公路隧道的概念,但其構(gòu)建的公路隧道養(yǎng)護(hù)管理平臺(tái)中對(duì)隧道機(jī)電設(shè)備的狀態(tài)感知仍舊依靠人工巡查;劉攀等同樣采用了可兼容多協(xié)議的智能網(wǎng)關(guān),但依舊存在部分老舊設(shè)施無(wú)法接入的問(wèn)題,且并未解決源頭數(shù)據(jù)可靠性以及多傳感器并行故障識(shí)別的問(wèn)題。另外,該文章使用自己租借的云平臺(tái),無(wú)法實(shí)現(xiàn)與原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無(wú)縫銜接;任栓哲等主要對(duì)云平臺(tái)進(jìn)行信息融合,搭建了隧道綜合監(jiān)控聯(lián)動(dòng)管理平臺(tái);魏偉采用智能感知技術(shù)將故障精準(zhǔn)定位。這些研究在一定程度上提高了隧道數(shù)據(jù)采集和管理的效率,但仍未在行業(yè)中進(jìn)行深入應(yīng)用,隧道機(jī)電系統(tǒng)設(shè)計(jì)仍按照J(rèn)TG D70-2014公路隧道設(shè)計(jì)規(guī)范進(jìn)行。

      響應(yīng)國(guó)家提出的“新基建”“數(shù)字交通”“智慧交通”戰(zhàn)略,實(shí)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,本文提出一種隧道機(jī)電設(shè)備融合物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了前端傳感數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集,并構(gòu)建成匯聚所有傳感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理平臺(tái),為業(yè)務(wù)應(yīng)用層的應(yīng)用系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)提供便利。在此基礎(chǔ)上,采用核主元分析法(KPCA)和貢獻(xiàn)圖相結(jié)合的方式,實(shí)現(xiàn)基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的故障類型判定方法,展示了傳感數(shù)據(jù)融合采集和管理的優(yōu)勢(shì)。

      1 隧道機(jī)電傳感數(shù)據(jù)融合采集和管理技術(shù)方案

      系統(tǒng)邏輯架構(gòu)如圖2所示。

      圖2 隧道機(jī)電監(jiān)管系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

      基于Agent技術(shù)的隧道機(jī)電監(jiān)管系統(tǒng)架構(gòu)分為3個(gè)部分:數(shù)據(jù)感知層、數(shù)據(jù)管理層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層。其中,數(shù)據(jù)感知層包括感知Agent和傳感器,數(shù)據(jù)管理層主要為傳感數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。

      1.1 數(shù)據(jù)感知層

      數(shù)據(jù)感知層主要包括數(shù)據(jù)融合采集功能和數(shù)據(jù)緩存功能。

      數(shù)據(jù)融合采集功能針對(duì)不同的設(shè)備采取統(tǒng)一的方式接入。本文將隧道機(jī)電設(shè)備細(xì)分為視頻監(jiān)控設(shè)備、智能網(wǎng)絡(luò)設(shè)備終端、非智能機(jī)電設(shè)備以及普通工作設(shè)備。前兩種設(shè)備的監(jiān)管技術(shù)已經(jīng)成熟,對(duì)于后面兩種設(shè)備,提出并設(shè)計(jì)了一種物聯(lián)網(wǎng)感知Agent網(wǎng)關(guān),可以兼容主流接口,其主要的技術(shù)指標(biāo)見(jiàn)表1所列。

      表1 網(wǎng)關(guān)主要技術(shù)指標(biāo)

      數(shù)據(jù)緩存功能將傳感器數(shù)據(jù)暫存在SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)中。可遠(yuǎn)程設(shè)置數(shù)據(jù)采集頻率,感知Agent可將傳感器采集的數(shù)據(jù)暫存在數(shù)據(jù)庫(kù),利用SQLite輕量級(jí)、讀寫(xiě)速度快和提供高效的C語(yǔ)言API等優(yōu)點(diǎn),有效防止了數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中沖突、丟失等現(xiàn)象的產(chǎn)生。

      1.2 數(shù)據(jù)管理層

      智能網(wǎng)關(guān)將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一封裝并上傳至數(shù)據(jù)管理層。封裝形式采用獨(dú)立于編程語(yǔ)言的輕量級(jí)文本數(shù)據(jù)格式JS對(duì)象簡(jiǎn)譜(JavaScript Object Notation, JSON),JSON具有簡(jiǎn)潔和清晰的層次結(jié)構(gòu),易于機(jī)器解析和生成。數(shù)據(jù)管理層可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理、設(shè)備狀態(tài)感知等功能,具體如下:

      (1)REST API:基于REST技術(shù)設(shè)計(jì)統(tǒng)一的服務(wù)API接口,為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一和通用接口的服務(wù),與平臺(tái)其他服務(wù)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫對(duì)接;

      (2)設(shè)備管理:實(shí)現(xiàn)隧道機(jī)電系統(tǒng)傳感器設(shè)備的注冊(cè)、認(rèn)證、刪除和信息修改等,支持新設(shè)備的實(shí)時(shí)接入,可實(shí)現(xiàn)硬件融合;

      (3)用戶管理:實(shí)現(xiàn)用戶的注冊(cè)、認(rèn)證、刪除和信息修改等,可保證用戶隨時(shí)隨地登錄網(wǎng)站監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),同時(shí)還方便隧道機(jī)電設(shè)備維護(hù)人員登錄查看故障設(shè)備歷史數(shù)據(jù)或故障設(shè)備日志記錄;

      (4)事件管理:通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)以及文本型數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)劣分析,記錄最優(yōu)解決方案,通過(guò)有效的業(yè)務(wù)流程管理進(jìn)行各類事件的處理。

      1.3 業(yè)務(wù)應(yīng)用層

      業(yè)務(wù)應(yīng)用層主要分為業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用,應(yīng)用架構(gòu)如圖3所示。

      圖3 基于Agent技術(shù)的隧道機(jī)電數(shù)據(jù)融合采集及應(yīng)用架構(gòu)

      業(yè)務(wù)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)各類業(yè)務(wù),例如視頻監(jiān)控、機(jī)電系統(tǒng)維護(hù)管理、人員工作考核等,這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可從數(shù)據(jù)管理層的服務(wù)接口直接獲取,從而保障數(shù)據(jù)的真實(shí)性、時(shí)效性。

      數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用利用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)跨傳感器、跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的綜合分析,例如故障判斷、應(yīng)急處置、聯(lián)動(dòng)控制等。數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用對(duì)于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能化、智慧化具有重要作用,符合未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

      2 基于多傳感器融合的隧道機(jī)電設(shè)施故障分析

      隧道機(jī)電系統(tǒng)中有大量傳感器,隧道主路的運(yùn)行條件不能及時(shí)控制是多種因素作用的結(jié)果,可能是某個(gè)傳感器故障引起,因此判斷傳感器狀態(tài)至關(guān)重要。本課題以某隧道不同測(cè)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)為樣本,首先使用核主元分析法(KPCA),在高維特征空間中構(gòu)造相應(yīng)的平方預(yù)測(cè)誤差(SPE)并計(jì)算其置信界限,最后通過(guò)求解貢獻(xiàn)圖定位故障傳感器。

      2.1 數(shù)據(jù)集選取

      選取某隧道通風(fēng)井口處及距通風(fēng)井口300 m處2個(gè)測(cè)點(diǎn)的一氧化碳濃度傳感器(CO儀)、煙霧透過(guò)率傳感器(VI儀)、風(fēng)向風(fēng)速儀(W儀)作為研究對(duì)象,傳感器序號(hào)及測(cè)點(diǎn)位置見(jiàn)表2所列。

      表2 傳感器序號(hào)及測(cè)點(diǎn)位置

      選擇隧道機(jī)電設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)6個(gè)測(cè)量變量的1 000組數(shù)據(jù),隨機(jī)選取70%數(shù)據(jù)樣本為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,提取特征空間主元并計(jì)算SPE指數(shù)及其置信下限,構(gòu)建KPCA模型。選取30%數(shù)據(jù)樣本為測(cè)試數(shù)據(jù)集,人為引入故障并計(jì)算正確率。

      測(cè)試數(shù)據(jù)實(shí)例見(jiàn)表3所列。

      表3 隧道測(cè)點(diǎn)位置采集的測(cè)試數(shù)據(jù)

      2.2 故障判定

      經(jīng)計(jì)算,當(dāng)=3時(shí),前3個(gè)特征值之和與總特征值之和的比值超過(guò)85%,即前3個(gè)主元反映了樣本數(shù)據(jù)的大部分信息。故本文選取核主元分析的主成分?jǐn)?shù)為3。進(jìn)一步通過(guò)公式(2)、公式(3)和公式(4)計(jì)算SPE置信界限:

      對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算可得,傳感器故障檢測(cè)指標(biāo)SPE值的99%置信界限為2.067 3。即當(dāng)系統(tǒng)的SPE<時(shí),可以判定系統(tǒng)正常;當(dāng)系統(tǒng)的SPE>時(shí),可以判定系統(tǒng)故障。

      2.3 故障定位

      判定系統(tǒng)故障后,需要從多傳感器信息中定位故障傳感器。一般情況下,傳感器故障的表現(xiàn)形式主要分為:云平臺(tái)接收不到數(shù)據(jù);云平臺(tái)接收到的是間歇性數(shù)據(jù);云平臺(tái)接收的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)漂移性,即傳感器測(cè)量值與真實(shí)值的差值隨時(shí)間的增加而發(fā)生變化;云平臺(tái)接收的數(shù)據(jù)超出誤差允許的范圍。其中,對(duì)于接收不到數(shù)據(jù)的隧道機(jī)電設(shè)備,平臺(tái)監(jiān)測(cè)人員可通過(guò)手機(jī)向?qū)?yīng)智能網(wǎng)關(guān)下達(dá)遠(yuǎn)程重啟命令,以有效避免故障誤判。本課題采用貢獻(xiàn)圖求解方法,第原始測(cè)量變量對(duì)監(jiān)控量的貢獻(xiàn)量計(jì)算公式為:

      式中:l表示KPCA特征空間中的主元數(shù);t代表第i主元;x代表第j原始測(cè)量變量,其中x要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。經(jīng)計(jì)算后,得出貢獻(xiàn)量最大的變量就是故障變量。

      以距通風(fēng)井口300 m處CO儀為例,在測(cè)試數(shù)據(jù)中分別加入偏差故障、漂移故障、完全故障和精度等級(jí)下降故障,驗(yàn)證核主元分析法對(duì)多傳感器的故障診斷能力,并利用核主元分析的貢獻(xiàn)圖法進(jìn)行故障定位。檢測(cè)出故障后,根據(jù)式(5)采用貢獻(xiàn)圖法求出各變量的貢獻(xiàn)量,畫(huà)出變量貢獻(xiàn)圖,可以發(fā)現(xiàn)4號(hào)傳感器故障,即距通風(fēng)井口300 m處的CO儀出現(xiàn)故障。

      3 結(jié) 語(yǔ)

      論文針對(duì)高速公路隧道機(jī)電系統(tǒng)中各傳感設(shè)備電氣接口多樣、數(shù)據(jù)格式不同、傳輸協(xié)議各異、控制系統(tǒng)封閉等造成的傳感數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題,提出一種隧道機(jī)電設(shè)備融合監(jiān)控的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),并研究了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的故障類型判定方法實(shí)例,展示了傳感數(shù)據(jù)融合采集和管理的優(yōu)勢(shì)。該論文旨在幫助隧道機(jī)電系統(tǒng)管理單位的工作有的放矢,更好地安排維護(hù)任務(wù),安排人力資源,提高維護(hù)工作效率,達(dá)到提質(zhì)增效的目的;另一方面,隧道機(jī)電系統(tǒng)的狀態(tài)感知對(duì)于保障行車安全可靠,打造暢通、數(shù)字、文明、和諧的高速公路也具有重要作用。

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