高速公路隧道內供配電設備運行狀態監測

馮廷杰

（山西交通控股集團有限公司呂梁北高速公路分公司，山西呂梁 033000）

0 引言

高速公路隧道內機電設施較多，因此，維護隧道內供配電設備正常運行是保障高速公路隧道交通安全的首要條件之一[1]。高速公路普遍存在車流量大、車行速度快的特點，尤其在地形、地質復雜的環境下，高速公路隧道及隧道群路段內安全隱患較高，極易引起交通意外，導致交通事故和交通堵塞。且因受到環境限制，這類事故發生后難以第一時間進行搶修救援工作，從而造成非常嚴重的事故后果[2]。目前國內部分復雜環境地區，如西南山區的高速公路隧道及隧道群較多，且隧道內的供配電設備運營普遍存在缺少統一監測及監測效率不高等問題[3]。基于上述情況，本文提出對復雜環境下高速公路隧道內供配電設備運行狀態監測的方法進行探索。通過光纖光柵傳感器對供配電設備運行數據信息進行采集，再將采集到的信息上傳到數據庫進行誤差檢測和信息定義，完成數據處理后由系統對有問題的設備信息進行提交反饋，實現實時監測的目的。高效準確地監測供配電設備運行狀態，提高高速公路隧道內供配電設備的運維工作效率，對保證交通工作安全順利進行具有積極意義。

1 設備信息數據節點采集

在對復雜環境下高速公路隧道內的供配電設備運行狀態進行監測時，可以采用光纖光柵傳感器采集供配電設備的信息數據節點。利用波長調制型光纖光柵傳感器，對隧道內供配電設備運行時的溫度、振動、壓力、殼體狀態等進行信息數據的節點采集。波長調制型光纖光柵傳感器也稱光纖布拉格光柵，寬帶光在光纖中傳輸過程中，滿足布拉格條件的波長的光將會被反射，傳感器通過光柵反射光波長、強度或相位的變化，監控外界被測量設備的狀態改變[4]。光纖光柵反射光中心波長隨溫度、應力應變的變化見式（1）：

式中 ΔλB——光纖光柵反射波長變化量

neff——光柵有效折射率

Λ——光柵周期

μ——光纖材料的泊松比

p11、p12——分別為引起光柵折射率改變的溫度、應力應變的物理量，即光纖光柵的彈光系數

ε——光纖光柵處沿光纖長度方向的應力應變

αδ——光纖材料的熱膨脹系數

ξδ——光纖材料的熱光系數

Δθ——溫度變化量

當光纖光柵傳感器僅受溫度影響時，反射光中心波長隨溫度變化的具體計算方法見式（2）：

其中，Δneff為光柵有效折射率的變化量。

當光纖光柵傳感器僅受應力應變影響時，反射光中心波長隨應力應變變化：

其中，Δε為光纖光柵處沿光纖長度方向的應力應變的變化量。當隧道內供配電設備的溫度、應力應變等物理參數發生改變時，光柵周期和有效折射率也會相應變化，從而改變反射光的波長，利用布拉格光柵對這些變量進行傳感監測，實現對復雜環境下高速公路隧道內供配電設備運行中的數據節點信息進行采集。將采集到的信息節點數據（包括溫度及應力應變的變化情況），在整合之后實現傳輸。

2 節點信息數據上傳

LoRa-CSS 信號技術具有抗多徑性能高、信息承載能力強等優點，能夠在復雜環境條件下維持數據的高效傳輸，為復雜環境下高速公路隧道內供配電設備運行狀態的監測提供數據傳輸保障[5]。因此，可以利用LoRa-CSS 信號實現復雜環境下設備狀態信息的精確定位和高效傳遞。無線數據傳輸節點作用于隧道內供配電設備與上位機間的信息交互，具體結構如圖1 所示。

圖1 無線數據傳輸節點結構

此節點由PsoC 芯片、LoRa 無線通信模塊組成，通過RSM232D、RSM485HT 等嵌入式隔離收發器連接設備數據接口。不同于大多數傳統二進制CSS 方法，該結構下的LoRa-CSS 傳輸的多態性可以在每個符號位上傳遞7～12 bit 數據[6]。

LoRa-CSS 的信道比特率取決于3 個因素，其中，擴頻因子是信道穩定的基礎，編碼效率是信道承載信息量的關鍵，啁啾信號周期決定了信道中噪聲的大小，三者共同確定了LoRa-CSS的數字信號傳輸速率。嚴重復雜環境下的LoRa-CSS 信號傳輸中，僅擴頻因子因素對多徑條件下的信號傳輸存在明顯影響，但當擴頻因子的數值處于一定范圍內時，LoRa-CSS 信號傳輸基本可實現多徑免疫，保證復雜環境下高速公路隧道內供配電設備信息數據順利上傳，并在數據處理器中完成信息的誤差檢測。

3 設備運行狀態監測

3.1 數據信息誤差檢測

將復雜環境下高速公路隧道內供配電設備運行狀態監測數據，傳輸到信息層數據庫進行處理時，如果某個節點發生故障，將導致采集到的信息數據和實際數據存在較大偏差，這些誤差數據無法在節點的數據預處理中被篩除，容易造成高速公路隧道內供配電設備運行狀態的監測失常。針對這種情況，可以采用K-Means聚類算法篩除異常數據，設備數據信息誤差檢測流程如圖2 所示。

圖2 設備運行狀態信息誤差檢測流程

以K-Means 聚類算法為基礎的誤差分析方法，能夠確保設備數據上傳及實時監測結果的精確性。假設對某復雜環境地區的高速公路隧道內電力設備的溫度監測中，獲得了某個設備節點多次發送的溫度數據，誤差檢測的具體處理流程如下：將節點接收到的溫度數據進行排列，選出最大值、中間值和最小值作為聚類中心，并將所有的數據依據最小距離原則歸類到其中一個聚類中心。完成歸類后，重新計算各聚類中心值，根據最終計算出的最大、最小聚類中心離中間聚類中心的距離，從而分析誤差。根據所允許的誤差范圍，比較各聚類中心至中間聚類中心的距離和誤差范圍的大小，如果各聚類中心至中間聚類中心的距離大于誤差范圍，則重新進行信息采集；否則就說明數據在誤差范圍之內，可進入下一步的信息定義環節。

3.2 設備信息定義

對復雜環境下高速公路隧道內供配電設備的運行信息完成誤差檢測后，數據處理器會繼續進行信息定義，數據處理器通過調取數據庫中固有模塊的對應設備數據，將接收到的設備數據信息與之進行比較，定義出異常狀態的設備信息并上交反饋，同時生成實時的設備運行狀態數據日志，便于后期運維工作人員的查詢與調用。進行數據運算并定義信息的具體計算公式為：

其中，Δ 為采收到的設備信息數據與設備該類型固有信息數據的差值；X 為設備固有信息數據；Y 為采收到的設備信息數據。根據以上公式，完成設備數據信息定義，確定設備運行狀態，從而實現對復雜環境下高速公路隧道內供配電設備運行狀態的實時監測。

4 仿真實驗

4.1 實驗準備

為測試本文設計方法對于復雜環境下高速公路隧道內供配電設備的運行狀態監測的效果，在實驗室中利用MATLAB 的Simulink 仿真工具，模擬實際環境進行設計方法的仿真實驗。采用波長調制型光纖光柵傳感器，對6 個隨機監測節點進行信號采集，將采集結果通過LoRa-CSS 信號技術進行數據上傳，在完成采用K-Means 聚類算法的誤差數據篩除和信息定義后獲得實驗數據，并與實際數據進行對比，計算監測數據誤差率及準確率，衡量本文設計方法的監測效果。

4.2 實驗結果

設備實時監測數據的傳輸消耗時間及監測數據的準確率、誤差率可以有效反映監測方法的實際效果，當數據傳輸時間越短、誤差率越小、準確值越大，證明監測方法的效果越好。隨機挑選6 個監測節點進行仿真實驗，測試并計算其實時監測數據傳輸消耗時間、監測數據誤差率及準確率，實驗結果見表1。

表1 仿真實驗結果

結合表1 數據可知，在本文設計的監測方法中，針對6 個監測節點，同一時間點的實時監測數據傳輸耗時均在2 s 以內，能夠較好地實現高效的信息傳遞，并且實驗節點的監測數據準確率為97%～99%。因此，該方法實時監控效率較高，信息采集及數據傳輸過程中產生的誤差較小，能夠滿足對復雜環境下高速公路隧道內供配電設備運行狀態進行精確、高效監測的需求。

5 結束語

綜上所述，通過光纖光柵傳感器對隧道內供配電設備運行中的實時數據信息節點進行采集，結合LoRa-CSS 信號技術完成數據傳輸，采用K-Means 聚類算法篩除誤差數據，進行信息定義，實現對隧道內供配電設備運行狀態的監測。由測試實驗可知，該方法能夠實現精確的設備運行數據信息采集和高效率的數據傳輸。有利于快速收到設備異常信息并及時進行反饋處理，提高設備運維工作效率，保證復雜環境下高速公路隧道內供配電設備的正常運行。