一种高速公路机电设备寿命分析方法及系统

摘要

本发明公开了一种高速公路机电设备寿命分析方法及系统，属于公路交通机电设备技术领域，其具体包括：采集与高速公路机电设备寿命相关的数据，包括设备运行数据、维修与保养记录、故障与事故记录，对收集到的高速公路机电设备寿命相关的数据进行预处理，处理异常值和缺失值，根据得到的高速公路机电设备寿命相关参数，进行寿命分析，绘制故障率曲线、可靠度曲线描述设备寿命特性，根据寿命分析结果，预测机电设备的寿命，根据对高速公路机电设备寿命的分析结果，进行故障分析，寻找出导致高速公路设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施，提高了剩余寿命预测的准确性，并延长了设备寿命和提高设备可靠性。

权利要求

1.一种高速公路机电设备寿命分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集与高速公路机电设备寿命相关的数据；

步骤S2：对收集到的高速公路机电设备寿命相关的数据进行预处理；

步骤S3：根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线、可靠度曲线描述设备寿命特性；

步骤S4：进行寿命分析，根据寿命分析结果，预测高速公路机电设备的剩余寿命，并进行故障类型识别，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施；

所述步骤S3的具体步骤为：

步骤S301：对高速公路机电设备按高速公路机电子系统进行分类，设定高速公路机电系统集合为N，其中，nm表示第m个高速公路机电子系统； 表示第m个高速公路机电子系统包含om个高速公路机电设备， 表示第1个高速公路机电子系统第o1个高速公路机电设备；

步骤S302：设定第m个高速公路机电子系统机电设备的可靠性为t表示第t天，则第m个高速公路机电子系统的可靠性为 其中，Π表示累乘函数，高速公路机电系统的可靠度计算公式为：

其中，Km(t)表示高速公路机电系统的可靠度；

步骤S303：计算第t天高速公路机电设备的故障率 计算公式为：其中，g(t)表示第t天中发生的故障次数，S(t)表示第t天中的使用时间；

步骤S304：以时间t为横坐标，高速公路机电系统可靠度和高速公路机电设备故障率分别为纵坐标，绘制出故障率曲线和可靠度曲线；

所述步骤S4的具体步骤为：

步骤S401：对高速公路机电设备的剩余寿命进行预测计算，计算公式为：其中，SM(t)表示高速公路机电设备 的剩余寿命，SM表示高速公路机电设备 的设计寿命， 表示高速公路机电设备 的环境影响因子，tpmin表示高速公路机电设备的失效率达到100％时的时长；

步骤S402：将高速公路机电设备故障数据输入训练好的神经网络模型中，对高速公路机电设备的故障类型进行识别，并根据识别出的故障类型做出相应的解决策略；

步骤S403：结合高速公路机电设备故障类型和环境因素，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施。

2.如权利要求1所述的一种高速公路机电设备寿命分析方法，其特征在于，所述步骤S1中的高速公路机电设备寿命相关的数据包括：故障与事故记录、维修与保养记录、设备运行环境数据和设备运行数据。

3.如权利要求2所述的一种高速公路机电设备寿命分析方法，其特征在于，所述步骤S2中的预处理包括：数据清洗，处理异常值和补正缺失值。

4.如权利要求3所述的一种高速公路机电设备寿命分析方法，其特征在于，所述步骤S402中的神经网络模型为：双向GRU神经网络。

5.一种高速公路机电设备寿命分析系统，其基于权利要求1‑4中任一项所述的一种高速公路机电设备寿命分析方法实现，其特征在于，包括：高速公路机电设备数据采集模块，高速公路机电设备数据预处理模块，曲线绘制模块，寿命分析模块；

所述高速公路机电设备数据采集模块，用于采集高速公路机电设备的故障与事故记录、维修与保养记录、设备运行环境数据和设备运行数据；

所述高速公路机电设备数据预处理模块，用于清洗高速公路机电设备数据，处理异常值和补正缺失值；

所述曲线绘制模块，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线、可靠度曲线；

所述寿命分析模块，用于进行寿命分析，对剩余寿命进行预测，并利用双向GRU神经网络对故障类型进行识别，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施。

6.如权利要求5所述的一种高速公路机电设备寿命分析系统，其特征在于，所述曲线绘制模块包括：故障率曲线绘制单元和可靠度曲线绘制单元；

所述故障率曲线绘制单元，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线；

所述可靠度曲线绘制单元，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制可靠度曲线。

7.如权利要求6所述的一种高速公路机电设备寿命分析系统，其特征在于，所述寿命分析模块包括：剩余寿命预测单元、故障识别分类单元和措施单元；

所述剩余寿命预测单元，用于对高速公路机电设备的剩余寿命进行预测；

所述故障识别分类单元，用于对高速公路机电设备的故障类型进行识别和分类；

所述措施单元，用于根据识别出的故障类型，针对性地制定出改进措施。

8.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1‑4任一项所述的一种高速公路机电设备寿命分析方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，当计算机指令运行时执行权利要求1‑4任一项所述的一种高速公路机电设备寿命分析方法的步骤。

说明书

一种高速公路机电设备寿命分析方法及系统

技术领域

[0001] 本发明属于公路交通机电设备技术领域，具体的说是一种高速公路机电设备寿命分析方法及系统。

背景技术

[0002] 目前，已有许多模型与方法应用于公路隧道机电设备寿命预测的研究，早期的主要模型有基于随机系数回归模型、基于马尔可夫链模型、基于协变量风险模型、基于失效物
理模型、基于卡尔曼滤波等。这些模型主要是通过对设备失效机理研究，依据选择的故障特
征参数，评估设备的剩余寿命发布情况。随着机器学习技术的发展，越来越多依据人工智能
技术的模型被提出，如支持向量机模型、灰色模型、BP神经网络模型、深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。这些模型依赖于系统的特性数据，在技术上产生了一定的效果，
但是对于公路隧道机电设备具有间断性故障的情况，宜在定性分析机电设备故障原理的基
础上，再采用定量的方法进行设备的剩余寿命预测，

[0003] 如授权公告号为CN111325403B的中国专利公开了一种公路隧道机电设备剩余寿命预测方法，该方法采用外部环境参数建立环境因素误差辨识模型，对公路隧道机电设备
的内部状态参数进行补偿，获得补偿后的内部状态参数；以补偿后的内部状态参数和公路
隧道机电设备故障率作为分析对象，通过核主成分分析获得特征向量；将特征向量作为长
短期记忆网络的输入量，将公路隧道机电设备剩余寿命作为长短期记忆网络的输出量，对
长短期记忆网络进行训练，获得公路隧道机电设备寿命预测模型；采用公路隧道机电设备
寿命预测模型对公路隧道机电设备的寿命进行预测。该发明的方法提高了剩余寿命预测模
型中输入量的精准性，从而提高了采用该模型进行剩余寿命预测时所获得的剩余寿命的精
准性。

[0004] 如授权公告号为CN115713044B的中国专利公开了一种多工况切换下的机电设备剩余寿命分析方法，包括：获取历史机电设备数据，按照工况数量将历史机电设备数据拆分
成单一工况数据和多工况数据；利用预先训练的健康分析模型提取出单一工况数据对应的
工况健康曲线集；利用预设的初始工况模型生成目标时序工况曲线对应的分析工况曲线，
根据分析工况曲线对初始工况模型进行递归更新，得到工况分析模型；获取目标机电设备
的实时设备数据，利用工况分析模型生成实时设备数据对应的健康曲线，并从健康曲线中
提取出目标机电设备的剩余寿命。该发明还提出一种多工况切换下的机电设备剩余寿命分
析装置。该发明可以提高机电设备剩余寿命分析的精确度。

[0005] 以上专利的缺陷：采用神经网络对寿命进行预测，需要的数据量大，训练耗时长，并且因为环境因素的不同，导致训练出的结果准确率偏低，无法针对所有情况下的高速公
路机电系统及设备。

发明内容

[0006] 针对现有技术的不足，本发明提出了一种高速公路机电设备寿命分析方法及系统，采集与高速公路机电设备寿命相关的数据，对收集到的高速公路机电设备寿命相关的
数据进行预处理，根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线、可靠度
曲线描述设备寿命特性，进行寿命分析，根据寿命分析结果，预测高速公路机电设备的寿
命，根据对高速公路机电设备寿命的分析结果，进行故障分析，寻找出导致设备寿命下降的
原因，并提出相应的改进措施，通过结合高速公路机电设备故障率、可靠度和环境因素，对
高速公路机电设备寿命进行了分析，精准地预测了高速公路机电设备剩余寿命，并识别出
故障类型，提出改进建议和措施，有效地提升机电设备的使用性能，从而保证高速公路的正
常运行，实现高速公路机电设备使用过程的程序化和规范化管理。

[0007] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

[0008] 一种高速公路机电设备寿命分析方法，包括以下步骤：

[0009] 步骤S1：采集与高速公路机电设备寿命相关的数据；

[0010] 步骤S2：对收集到的高速公路机电设备寿命相关的数据进行预处理；

[0011] 步骤S3：根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线、可靠度曲线描述设备寿命特性；

[0012] 步骤S4：进行寿命分析，根据寿命分析结果，预测高速公路机电设备的剩余寿命，并进行故障类型识别，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施。

[0013] 具体的，所述步骤S1中的高速公路机电设备寿命相关的数据包括：故障与事故记录、维修与保养记录、设备运行环境数据和设备运行数据。

[0014] 具体的，所述步骤S2中的预处理包括：数据清洗，处理异常值和补正缺失值。

[0015] 具体的，所述步骤S3的具体步骤为：

[0016] 步骤S301：对高速公路机电设备按高速公路机电子系统进行分类，设定高速公路机电系统集合为N，
其中，nm表示第m个高速公路机电子系统； 表示第m个高速公路机电子
系统包含om个高速公路机电设备， 表示第1个高速公路机电子系统第o1个高速公路机电
设备；

[0017] 步骤S302：设定第m个高速公路机电子系统机电设备的可靠性为t表示第t天，则第m个高速公路机电子系统的可靠性为
其中，Π表示累乘函数，高速公路机电系统的可靠度计
算公式为：

[0018]

[0019] 其中，Km(t)表示高速公路机电系统的可靠度；

[0020] 步骤S303：计算第t天高速公路机电设备的故障率 计算公式为：

[0021]其中，g(t)表示第t天中发生的故障次数，S(t)表示第t天中的使用时间；

[0022] 步骤S304：以时间t为横坐标，高速公路机电系统可靠度和高速公路机电设备故障率分别为纵坐标，绘制出故障率曲线和可靠度曲线。

[0023] 具体的，所述步骤S4的具体步骤为：

[0024] 步骤S401：对高速公路机电设备的剩余寿命进行预测计算，计算公式为：

[0025]

[0026] 其中，SM(t)表示高速公路机电设备 的剩余寿命，SM表示高速公路机电设备的设计寿命， 表示高速公路机电设备 的环境影响因子，tpmin表示高速公路机
电设备 的失效率达到100％时的时长；

[0027] 步骤S402：将高速公路机电设备故障数据输入训练好的神经网络模型中，对高速公路机电设备的故障类型进行识别，并根据识别出的故障类型做出相应的解决策略；

[0028] 步骤S403：结合高速公路机电设备故障类型和环境因素，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施。

[0029] 具体的，所述步骤S402中的神经网络模型为：双向GRU神经网络。

[0030] 一种高速公路机电设备寿命分析系统，包括：

[0031] 高速公路机电设备数据采集模块，高速公路机电设备数据预处理模块，曲线绘制模块，寿命分析模块；

[0032] 所述高速公路机电设备数据采集模块，用于采集高速公路机电设备的故障与事故记录、维修与保养记录、设备运行环境数据和设备运行数据；

[0033] 所述高速公路机电设备数据预处理模块，用于清洗高速公路机电设备数据，处理异常值和补正缺失值；

[0034] 所述曲线绘制模块，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线、可靠度曲线；

[0035] 所述寿命分析模块，用于进行寿命分析，对剩余寿命进行预测，并利用双向GRU神经网络对故障类型进行识别，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施。

[0036] 具体的，所述曲线绘制模块包括：故障率曲线绘制单元和可靠度曲线绘制单元；

[0037] 所述故障率曲线绘制单元，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线；

[0038] 所述可靠度曲线绘制单元，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制可靠度曲线。

[0039] 具体的，所述寿命分析模块包括：剩余寿命预测单元、故障识别分类单元和措施单元；

[0040] 所述剩余寿命预测单元，用于对高速公路机电设备的剩余寿命进行预测；

[0041] 所述故障识别分类单元，用于对高速公路机电设备的故障类型进行识别和分类；

[0042] 所述措施单元，用于根据识别出的故障类型，针对性地制定出改进措施。

[0043] 一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种高速公路机电设备寿命分析方法的步骤。

[0044] 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，当计算机指令运行时执行一种高速公路机电设备寿命分析方法的步骤。

[0045] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：

[0046] 1.本发明提出一种高速公路机电设备寿命分析系统，并进行了架构、运行步骤和流程上的优化改进，系统具备流程简单，投资运行费用低廉，生产工作成本低的优点。

[0047] 2.本发明提出一种高速公路机电设备寿命分析方法，采集与高速公路机电设备寿命相关的数据，对收集到的高速公路机电设备寿命相关的数据进行预处理，根据得到的高
速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线、可靠度曲线描述设备寿命特性，进行寿
命分析，根据寿命分析结果，预测高速公路机电设备的寿命，根据对高速公路机电设备寿命
的分析结果，进行故障分析，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施，通
过结合高速公路机电设备故障率、可靠度和环境因素，对高速公路机电设备寿命进行了分
析，通过对高速公路机电设备寿命进行评估，能够方便掌握整个系统的运行情况，为高速公
路机电系统运营、养护和更换决策提供数据支撑，具有很强的工程应用价值。

[0048] 3.本发明提出一种高速公路机电设备寿命分析方法，遵循全面性，可操作性及科学性等原则，有效地提升机电设备的使用性能，从而保证高速公路的正常运行，实现高速公
路机电设备使用过程的程序化和规范化管理。

附图说明

[0049] 图1为本发明一种高速公路机电设备寿命分析方法流程图；

[0050] 图2为本发明一种高速公路机电设备寿命分析方法可靠度曲线图；

[0051] 图3为本发明一种高速公路机电设备寿命分析方法故障率曲线图；

[0052] 图4为本发明一种高速公路机电设备寿命分析系统架构图；

[0053] 图5为本发明一种高速公路机电设备寿命分析方法的电子设备图。

具体实施方式

[0054] 为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和
简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造
和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“一号”、“二号”、“三号”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

[0055] 实施例1

[0056] 请参阅图1‑图3，本发明提供的一种实施例：

[0057] 一种高速公路机电设备寿命分析方法，包括以下步骤：

[0058] 步骤S1：采集与高速公路机电设备寿命相关的数据；

[0059] 步骤S2：对收集到的高速公路机电设备寿命相关的数据进行预处理；

[0060] 步骤S3：根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线、可靠度曲线描述设备寿命特性；

[0061] 步骤S4：进行寿命分析，根据寿命分析结果，预测高速公路机电设备的剩余寿命，并进行故障类型识别，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施。

[0062] 步骤S1中的高速公路机电设备寿命相关的数据包括：故障与事故记录、维修与保养记录、设备运行环境数据和设备运行数据。

[0063] 步骤S2中的预处理包括：数据清洗，处理异常值和补正缺失值。

[0064] 步骤S3的具体步骤为：

[0065] 步骤S301：对高速公路机电设备按高速公路机电子系统进行分类，设定高速公路机电系统集合为N，
其中，nm表示第m个高速公路机电子系统； 表示第m个高速公路机电子
系统包含om个高速公路机电设备， 表示第1个高速公路机电子系统第o1个高速公路机电
设备；

[0066] 步骤S302：设定第m个高速公路机电子系统机电设备的可靠性为t表示第t天，则第m个高速公路机电子系统的可靠
性为 其中，Π表示累乘函数，高速公路机电系统的可靠
度计算公式为：

[0067]

[0068] 其中，Km(t)表示高速公路机电系统的可靠度；

[0069] 步骤S303：计算第t天高速公路机电设备的故障率 计算公式为：

[0070]其中，g(t)表示第t天中发生的故障次数，S(t)表示第t天中的使用时间；

[0071] 步骤S304：以时间t为横坐标，高速公路机电系统可靠度和高速公路机电设备故障率分别为纵坐标，绘制出故障率曲线和可靠度曲线。

[0072] 机电设备的故障率曲线呈现出两头高中间低的形状，分别对应三种不同的阶段：早期故障期、偶发故障期和损耗故障期。早期故障期是由于设备在采购时不合理、设计制造
和装配过程不规范及使用方法不恰当等问题，导致设备初期故障率较高，可通过加强质量
筛选、提前进行磨合、实时监督元件特性等措施来缩短早期故障期的时间。偶发故障期也称
随机失效期，设备故障率通常会趋于稳定并长期保持不变，产品在该阶段的失效机理是随
机的，失效原因也是由不可预知的偶然因素造成，有可能是设备长时间的损耗造成老化，也
有可能是使用维护不当、材料产品缺陷及运行环境恶劣等造成功能指标超过设计极限。损
耗故障期出现在设备使用寿命的后期，失效原因主要是设备的磨损和老化等，可通过预防
性检修的手段有效延长设备损耗失效时间，同时通过准确预测设备剩余使用寿命，及时报
废更新接近损耗失效期的元器件，可以最大程度发挥机电设备的使用价值。

[0073] 步骤S4的具体步骤为：

[0074] 步骤S401：对高速公路机电设备的剩余寿命进行预测计算，计算公式为：

[0075]

[0076] 其中，SM(t)表示高速公路机电设备 的剩余寿命，SM表示高速公路机电设备的设计寿命， 表示高速公路机电设备 的环境影响因子，tpmin表示高速公路机
电设备 的失效率达到100％时的时长；

[0077] 步骤S402：将高速公路机电设备故障数据输入训练好的神经网络模型中，对高速公路机电设备的故障类型进行识别，并根据识别出的故障类型做出相应的解决策略；

[0078] 步骤S403：结合高速公路机电设备故障类型和环境因素，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施。

[0079] 环境因素影响：1)温度对机电设备的影响，随着计算机技术、通信技术的不断应用，对环境温度有了更高的要求。如果设备应用系统的温度比较高，会出现系统散热不良的
情况，直接对设备的工作情况造成一定的影响。温度对CPU和蓄电池的影响比较明显。若处
于温度比较高的环境下，CPU散热存在一定的问题，直接对CPU的工作性能和稳定性造成影
响，甚至会出现自动关机的情况。其次是对蓄电池有一定的影响，若温度过高，直接减少蓄
电池的使用寿命。运行过程中机电设备包括很多半导体器件，由于在工作过程中会产生比
较大的热量，如果没有采取有效的措施将热量及时散播出去，在循序积累过程中容易出现
设备老化的情况，进而出现系统故障；2)湿度对机电设备的影响，如果设备湿度比较大，容
易使得电子设备内的电路绝缘性能逐渐下降，进而出现电路工作不正常的情况。由于显示
器的高压电路受到环境湿度的影响比较大，存在不正常或者亮度变暗的情况，湿度过高时，
接插件和集成电路的引线等会出现氧化和生锈腐蚀的情况，直接对电路的应用效果造成损
害。

[0080] 相应的改进措施：1)开发新型应用系统，将大型主机和终端操作系统结合起来，并根据现有的架构形式，对操作程序、应用方式和数据管理等系统进行统一的管理，同时将其
和主机连接在一起，采用C/S客户服务器模式，是客户机和服务器之间的数据和软件共享技
术。服务器起到受力需求的作用，在此架构形式的影响下，多个应用程序都是在客户机上进
行的，处理时间更短，系统的应用性能更完善；2)掌握正确的养护方法，由于公路系统容易
受到外界因素的影响，为了提升机电设备的应用效果，要求在实践中掌握正确的养护方法。
尤其是外场设备，长期受到环境因素、气候因素的影响，容易出现老化的情况，因此要求工
作人员了解不同种类设备的应用条件，根据实际情况，对其进行及时的养护。加强机电设备
的日常养护能有效地提升机电设备的应用效果，并且能降低故障的发生概率，进而增加其
使用寿命，使机电设备处于良好的状态；3)明确使用方法，不规范操作是当前公路设备应用
过程中存在的主要问题，在实践中要提升操作人员的素质，使其掌握操作的相关要点，包括
工作原理、组成结构、操作方法等。例如在对电脑进行控制时，必须及时排除其他网络安全
隐患，禁止触碰电脑硬件系统。此外只有具备访问权限的工作人员才有操作的权利，在应用
过程中不得出现越级勘察的情况，如果存在非法入侵，则会直接对电脑应用系统的安全性
造成影响。

[0081] 步骤S402中的神经网络模型为：双向GRU神经网络。

[0082] 实施例2

[0083] 请参阅图4，本发明提供的另一种实施例：一种高速公路机电设备寿命分析系统，包括：

[0084] 高速公路机电设备数据采集模块，高速公路机电设备数据预处理模块，曲线绘制模块，寿命分析模块；

[0085] 所述高速公路机电设备数据采集模块，用于采集高速公路机电设备的故障与事故记录、维修与保养记录、设备运行环境数据和设备运行数据；

[0086] 所述高速公路机电设备数据预处理模块，用于清洗高速公路机电设备数据，处理异常值和补正缺失值；

[0087] 所述曲线绘制模块，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线、可靠度曲线；

[0088] 所述寿命分析模块，用于进行寿命分析，对剩余寿命进行预测，并利用双向GRU神经网络对故障类型进行识别，寻找出导致设备寿命下降的原因，并提出相应的改进措施。

[0089] 所述曲线绘制模块包括：故障率曲线绘制单元和可靠度曲线绘制单元；

[0090] 所述故障率曲线绘制单元，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制故障率曲线；

[0091] 所述可靠度曲线绘制单元，用于根据得到的高速公路机电设备寿命相关的数据，绘制可靠度曲线。

[0092] 所述寿命分析模块包括：剩余寿命预测单元、故障识别分类单元和措施单元；

[0093] 所述剩余寿命预测单元，用于对高速公路机电设备的剩余寿命进行预测；

[0094] 所述故障识别分类单元，用于对高速公路机电设备的故障类型进行识别和分类；

[0095] 所述措施单元，用于根据识别出的故障类型，针对性地制定出改进措施。

[0096] 高速公路隧道机电系统包括：交通控制设备、供配电设备、照明设备、通风设备、监控设备和消防及救援设备，其中，交通控制设备包括车辆检测器、车道栏杆机、交通信号灯等，车辆检测器可用来获取多种交通参数，为交通诱导和控制方案提供数据支撑，根据交通
管控方案和隧道运行工况模式，通过车道栏杆机、车道指示器和区域交通控制器等控制设
备实现公路隧道交通控制功能；供配电设备包括常规电源、应急电源、配电箱等，为了应对
紧急情况下发生隧道电力系统瘫痪的情况，在隧道中分布了大量的UPS应急电源，必要时可
根据设备供电需求再结合应急锂电池组或自动化发电机组，作为系统断电时的辅助供电手
段；照明设备包括照明灯具、亮度检测器、照明控制设备等，亮度检测器对隧道内外不同区
域的照度进行数据采集，根据检测到的实际亮度由照明控制设备进行自动控制和调节照明
灯具的亮度，在保证隧道基本照明条件的前提下最大程度节约能源、降低公路隧道的运营
成本；通风设备包括风机、通风检测设备、通风控制设备等；监控设备包括电视摄像机、视频传输设备、中控室设备，对于较长隧道，为了保证监控图像的连续性和视频图像质量，多采
用全覆盖固定摄像机和光缆传输信号；消防及救援设备包括火灾探测器、灭火器、水泵、消
防栓、消防供水管道和紧急电话广播等。

[0097] 实施例3

[0098] 请参阅图5，一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种高速公路机电设备寿命分析方法的步骤。

[0099] 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，当计算机指令运行时执行一种高速公路机电设备寿命分析方法的步骤。

[0100] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实
施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产
品的形式。

[0101] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流
程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0102] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指
令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。

[0103] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0104] 以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员
在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多
形式，这些均属于本发明的保护之内。