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

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。