一种基于韧性网络的高速公路机电系统健康状况评估方法

本发明涉及高速公路机电系统健康管理，具体涉及一种基于韧性网络的高速公路机电系统健康状况评估方法。

背景技术：

1、现阶段我国的高速公路发展已经由基础设施建设转向为智能化、数字化的管养服务。同时，公路养护和运营的范围不仅局限于传统意义上的路基路面，重点还包括以监控系统、通信系统和收费系统为主的高速公路机电系统。然而，在高速公路的运营过程中，机电系统的日常管理、运营和养护常常忽视了机电系统的健康状况监测和评估，在运用先进技术和智能化手段方面存在不足。因此，对高速公路机电系统进行监测和评估具有重要意义。

2、首先，国内的高速公路机电系统健康管理仍依赖人工巡检、记录和统计分析，成本高效率低，通过建立标准化、数字化和智能化的高速公路一体化机电系统可以协助管理人员对机电系统的健康状况进行评估，提高分析效率，实现高速公路的降本增效。其次，随着信息技术迅速发展，高速公路机电系统管理亟需信息化和智能化发展，建立机电系统健康监测系统有助于推进机电系统管理的信息化，为预防维修和备件管理提供及时、全面的数据支持；最后，由于高速公路具有相对封闭的特点，尤其是隧道路段，需要确保隧道内的行车安全和舒适性，传统机电系统管理中使用大量文本数据来表示信息，形式不够直观，统计分析较为困难，建立数字化的机电系统健康状况评估系统可以更直观地查看机电系统的健康状况，为决策提供依据。因此，针对上述情况，为增强机电系统的可靠性和安全性，提高管理效能，降低运维成本，需要提出适用于高速公路机电系统的健康状况评估方案。

技术实现思路

1、本发明旨在提供一种基于韧性网络的高速公路机电系统健康状况评估方法，用于解决以上问题。

2、本发明的技术方案是：一种基于韧性网络的高速公路机电系统健康状况评估方法，包括：

3、s1，根据高速公路机电系统故障记录数据，对当前的高速公路机电系统的健康状况进行基本分析，构建高速公路机电系统的故障树模型；

4、s2，计算系统可靠性指标与系统脆弱性指标，构建高速公路机电系统健康状况评估指标体系；

5、s3，将指标进行归一化处理后，通过层次分析法构建高速公路机电系统健康状况评估值广义函数值；

6、s4，依据韧性网络划分的评估阶段，构建高速公路机电系统韧性网络评估模型；

7、s5，将广义函数值代入韧性网络评估模型中，绘制高速公路机电系统健康状况韧性评估曲线，依据其物理涵义取值计算系统健康状况评估值。

8、优选地，s1中，

9、高速公路机电系统故障记录数据，包括：系统类别、系统子类别、设备名称、设备类别、故障描述、报修开始时间、维修完成时间、故障原因、维修类型以及维修记录；

10、高速公路机电系统故障树模型的构建流程，包括：首先，将高速公路机电系统或其子系统作为顶事件，将单个机电系统的故障作为中间事件，将机电系统的具体故障类型作为基本事件；其次，全面分析导致系统故障的所有原因，通过规定的逻辑符号表示出来，形成树状的逻辑结构。

11、优选地，s2中，

12、高速公路机电系统健康状况评估指标体系，包括：系统可靠性指标与系统脆弱性指标；其中，

13、系统可靠性指标包括系统故障率指标以及系统可靠度指标，体现系统在运营中保障通信、监控、收费、照明各功能完整性的能力；

14、系统脆弱性指标包括风险优先数指标、故障危害度指标、故障事件结构重要度指标以及故障事件概率重要度指标，体现系统受到损坏或发生故障后对系统功能产生的完整性影响；

15、其中，系统可靠性指标中，高速公路机电系统健康状况评估指标体系中，针对系统故障率指标，其计算公式为：sfr＝c/(n×δt)；c表示在考虑的时间范围内，发生故障的元件数；n表示整个系统使用的元件总数；δt表示设备运行的时间范围；

16、其中，系统可靠性指标中，高速公路机电系统健康状况评估指标体系中，针对系统可靠度指标，其计算公式为：c表示在考虑的时间范围内，发生故障的元件数；n表示整个系统使用的元件总数；δt表示设备运行的时间范围；mttr表示故障的平均维修时间；

17、其中，系统脆弱性指标中，高速公路机电系统健康状况评估指标体系中，针对风险优先数指标，其计算公式为：rpn＝s×o×d；s表示故障严重度；o表示故障频度；d表示故障不易探测度；其中，对故障严重度s、故障频度o以及故障不易探测度d进行等级划分，不同等级表示其故障严重程度、故障发生的可能性以及不易探测的轻重影响，等级越低表现越轻微，反之则越高；

18、其中，系统脆弱性指标中，高速公路机电系统健康状况评估指标体系中，针对故障危害度指标，其计算公式为：k表示设备或系统运行周期内失效率；αi表示设备或系统以某一故障模式发生故障的频数比，即故障模式i发生数除以总故障模式发生数；βi表示某一故障模式发生并导致设备或系统失效的条件概率；

19、其中，系统脆弱性指标中，高速公路机电系统健康状况评估指标体系中，假设故障树中存有n个基本事件z＝{z1,z2,...,zn}，且相互独立并具有二态性，即事件的发生结果只存在“故障”与“正常”两种情况，结构中可有含qk(zi∈mk)个基本事件的u个最小割集mk(k＝1,2,...,u)，则针对故障事件结构重要度指标，其计算公式为：针对故障事件概率重要度指标，其计算公式为：p(d)表示顶事件故障发生概率，p(zi)表示基本事件故障发生概率。

20、优选地，s3中，针对归一化处理，积极性指标采用消极性指标采用计算，km表示第m个决策影响因素的归一化取值；km表示第m个决策影响因素的实际取值；max(km)表示第m个决策影响因素实际取值的最大值；min(km)表示第m个决策影响因素实际取值的最小值；其中，依据指标对系统健康状态的影响可分为积极性指标和消极性指标；其中，积极性指标包括系统可靠度，消极性指标也指系统故障率，包括风险优先数、故障危害度、故障结构重要度、故障概率重要度；

21、将设备可靠度sr、故障危害度fhl以及故障重要度i设置在区间[0,1]内；构建高速公路机电系统健康状况评估值的广义表达函数，其计算表达式为：δ*＝f(sfr,sr,rpn,fhl,iq,is)。

22、优选地，s4中，根据不同的时间节点，将系统健康状况受到故障影响到影响消除的整个过程分为5个阶段，以此得到韧性曲线；其中，韧性曲线包括性能稳定阶段、性能下降阶段、性能破坏阶段、性能恢复阶段以及性能重新稳定阶段，具体为：

23、(1)性能稳定阶段[0,t0)，该阶段在系统发生故障或扰动之前，系统没有收到故障或扰动的影响，处于正常的运行状态；

24、(2)性能下降阶段[0,te)，该阶段表示系统在t0时刻系统发生故障或收到扰动之后，开始收到负面影响，其性能开始下降，直到te时刻负面影响达到最大；

25、(3)性能破坏阶段[te,tr)，该阶段表示系统在受到故障或扰动的影响之后，负面影响达到最大，系统性能降到最低且故障暂未排除，扰动尚未屏蔽或消除，系统性能始终保持最低状态，直到tr时刻系统故障排除；

26、(4)性能恢复阶段[tr,t1)，该阶段表示t1时刻系统故障排除后，系统性能开始恢复，直到t1时刻系统重新恢复到稳定状态；

27、(5)性能重新稳定阶段[t1,+∞)，该阶段表示t1时刻系统重新恢复稳定状态之后的阶段；

28、在高速公路机电系统中，系统故障和故障排除对于高速公路机电系统自身的影响是瞬时性的，即t0＝te且tr＝t1，高速公路机电系统发生设备故障或受到扰动的整个周期内仅存在三个阶段，得到能够适用于高速公路机电系统的健康状况韧性网络模型，其分段函数的计算表达式为：

29、

30、其中，h(x)表示某时刻的系统性能，即系统健康状况，并将广义函数代入到h(x)；h0表示系统期望性能，即系统发生故障或受到干扰前的健康状况。

31、优选地，s5中，模型的取值物理内涵为阴影面积s1与总面积s1+s2的比值，其计算表达式为：

32、其中，s1＝t0×h0，s2＝t0×(1-h0)；t0为性能稳定阶段结束时间，h0是系统期望性能h0∈[0,1]。

33、本发明的有益效果在于：

34、构建高速公路机电系统故障树模型，通过系统可靠性与系统脆弱性建立高速公路机电系统健康状况评估指标体系，利用高速公路机电系统的故障记录数据计算高速公路机电系统健康状况评估指标值；根据韧性网络的阶段划分以及健康状况评估指标体系建立高速公路机电系统健康状况韧性网络模型，根据模型求解结果得到系统健康状况评估值；提供了一套完整的健康评估系统来辅助诊断高速公路机电系统的故障，评估其健康状况，不仅能够高效地识别和定位故障，而且有助于增强系统的可靠性和安全性，提高管理效能，降低运维成本，为未来高速公路系统的优化和改进提供了有益的参考。