CN105334158B - 一种路面摩擦系数检测系统 - Google Patents

Abstract

本专利申请公开了一种利用大数据分析挖掘技术，高效准确自动感应分析路面摩擦系数的检测系统。包括车辆行驶传感器、大数据采集导入器和大数据感应器，在与大数据采集导入器电连的存储器内置数据库MySQL和Oracle，存储器存储的数据特征矩阵包括地区特征、路面特征、车速、温度、湿度和路面摩擦系数；大数据感应器内置用于数据分析的MySQL Infobright和Oracle Exadata和用于数据挖掘的Hadoop Mahout。本系统还具有自动校正功能。

Description

一种路面摩擦系数检测系统

技术领域

本发明涉及道路检测技术，具体涉及一种路面摩擦系数检测系统。

背景技术

摩擦系数指两接触面间的摩擦力和作用在其中一个接触面上的垂直力的比值。路面摩擦系数是反应路面抗滑性能的一项重要指标，其大小直接影响车辆的行驶安全。路面摩擦系数主要取决于路面的各种特征，如路面的粗糙度、干燥度和覆盖物等都会影响路面的摩擦系数。

随着我国道路交通的快速发展，对路面的性能要求也越来越高，因此，对路面摩擦系数的实时检测显得尤为重要。目前，在路面摩擦系数检测方面，主要采用摆式摩擦仪和横向力系数测定仪。摆式摩擦仪是通过逐个检测路面单点的摩擦系数来反应路面整体性能的，因此，其反应的是静态情况下的路面抗滑性能，由于检测逐点进行，不利于在验收或大规模工程中高效自动化地获取路况信息。横向力系数测定仪是测试横向力系数的设备，横向力系数是假定标准测试轮胎与以一定速度行驶的汽车前进方向成一定偏角（如20°），与潮湿路面的接触使其产生同测试轮平面相垂直的侧向摩阻力，此力与测试轮承受的恒定竖向荷载的比值即为横向力系数SFC值。横向力系数测定仪主要用于长距离连续测试，其存在的问题是无法判断测试误差的大小，检测结果受温度、湿度等外界因素影响较大，已检测的路段摩擦系数没有形成数据库，难以重复利用相似路段的已有数据进行预评。

发明内容

本发明提供一种利用大数据分析挖掘技术，高效准确自动感应分析路面摩擦系数的检测系统。

本方案如下：路面摩擦系数检测系统，包括车辆行驶传感器，车辆行驶传感器包括设置在车轮上的速度传感器，安装在车身底部的温度传感器和湿度传感器，速度传感器、温度传感器和湿度传感器均与数据采集器电连接；数据采集器与大数据采集导入器单向通信，键盘与大数据采集导入器电连接用于数据录入，第一显示器与大数据采集导入器电连接用于信息显示，存储器与大数据采集导入器电连接，存储器内置数据库MySQL和Oracle；大数据采集导入器与大数据感应器单向通信，大数据感应器内置用于数据分析的MySQLInfobright、Oracle Exadata和用于数据挖掘的Hadoop Mahout，大数据感应器与第二显示器电连接。

进一步，存储器中存储有地区特征数据、该地区特定的路面特征数据以及车速、温度、湿度、对应的路面摩擦系数初始数据和检测过程不断更新的二次数据。

进一步，还包括校正器，校正器与大数据感应器电连接，且校正器与大数据采集导入器电连接用于信息反馈循环校正。

相对于现有技术，本发明系统具有如下有益效果：

（1）本发明提供的新型路面摩擦系数检测系统是基于大数据应用而开发的，高效自动化地获取路况信息（如路面摩擦系数），将大大提高在验收或大规模工程中路面摩擦系数检测的效率；

（2）本发明系统有效利用国家现存的数据库资源，通过对地区特征和路面特征信息的预处理，分析挖掘数据的规律性，建立路面摩擦系数大数据库；

（3）本发明系统采集导入的数据是动态的，不仅可以形成初始数据库，而且可以更新形成二次数据库，使得测试精度越来越高；

（4）本发明系统在考虑车速影响路面摩擦系数的同时，加入了温度和湿度的实时性，很好的减弱了外界条件对检测结果的影响，另外本发明系统配备的校正器能够将地区特征、路面特征、车速、温度、湿度循环反馈至进程进行分析挖掘直至偏差满足，当然地区特征在某次路面检测中一般是没有变化的；

（5）本发明系统在正常检测工作时如果遇到路面病害比较严重和外界条件呈现极端（如暴雨、暴雪、高温、路面有较大污染或发生严重交通事故后的路面等）的情况，可以通过键盘手动修正矩阵各相关数值信息，最大程度减小正常工作阶段的数据误差。

（6）本发明系统在开发阶段综合运用MySQL和Oracle，MySQL Infobright和OracleExadata，Hadoop Mahout等大数据产品，使得系统成为一个独立完整的大数据应用库，可以指导相关系统的研发。

因为速度、温度、湿度都是影响路面摩擦系数的重要因素。只要确定检测结果的过程考虑这个因素的影响，我们就能很好地减小它的影响。而且这种实时的速度、温度、湿度信息能够通过校正器、存储器等使进程循环，最终显示准确的路面摩擦系数终值。正常工作阶段，选择地区特征和路面特征以后，路面摩擦系数偏差的不满足触发校正器发生作用，使车速、温度、湿度与初始数据库中的特征数据偏差不断缩小以至相等，进程循环终止时大数据感应器显示得到与存储器中摩擦系数数据非常接近以至相等的路面摩擦系数终值。

附图说明

图1为本发明实施例的功能模块示意图；

图2为在检测车上应用本实施例路面摩擦系数检测系统进行检测的流程图；

图3为采用安装本系统的横向力系数检测设备与采用横向力系数测定仪的检测结果对比图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

说明书附图1的附图标记包括：车轴1、速度传感器2、湿度传感器3、温度传感器4、车辆行驶传感器5。

本实施例需要配套一辆目前普遍使用的检测车，在该检测车上安装如附图1所示的路面摩擦系数检测系统，包括车辆行驶传感器、大数据采集导入器和大数据感应器三部分，它们各自成为一个中枢分部。

车辆行驶传感器包括数据采集器、设置在车轮上的速度传感器，安装在车身底部的温度传感器和湿度传感器，速度传感器是光学读取旋转速度的，基于读取的旋转速度与轮子的有效旋转半径来读取车速。温度传感器为非接触式，安装在车体最底部位置感受路面温度场。湿度传感器同样为非接触式，安装在车体最底部位置感受路面湿度场。数据采集器用于模数转换。速度传感器、温度传感器和湿度传感器均与数据采集器电连接。

数据采集器与大数据采集导入器单向通信。键盘与大数据采集导入器电连接用于数据录入，第一显示器与大数据采集导入器电连接用于信息显示，存储器与大数据采集导入器电连接用于存储数据。存储器内置数据库MySQL和Oracle，存储器存储的数据特征矩阵包括地区特征、路面特征、车速、温度、湿度和路面摩擦系数。

大数据采集导入器与大数据感应器单向通信，大数据感应器内置用于数据分析的MySQL Infobright和Oracle Exadata和用于数据挖掘的Hadoop Mahout，大数据感应器与第二显示器电连接，第二显示器与校正器电连接，校正器与大数据采集导入器电连接用于信息反馈循环校正。

本实施例中，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，它指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息，并定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

本实施例中，存储器的存储内容分为两个部分：第一个部分是通过内置数据库MySQL和Oracle来接收发自客户端的数据，经计算机分析处理进入存储器，存储的初始数据特征矩阵Ma×6（a是亿级以上的正整数）为[地区特征 路面特征 车速 温度 湿度 路面摩擦系数]。初始数据用途：初始数据是进行大数据应用的前提。初始数据即进入存储器的[地区特征 路面特征 车速 温度 湿度 路面摩擦系数]的数据特征矩阵，用于正常工作阶段该检测系统经过一系列过程自动显示并存储待检测路段检测点的路面摩擦系数。

本发明开发阶段，大数据采集导入器利用内置数据库MySQL和Oracle等来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，导入特定地区特定路面特定车速特定温度特定湿度并此时的路面摩擦系数数值，形成初始数据库，这种数据的采集范围至少是一个以省（自治区）或直辖市为单位的全部已检测路面的全部相关信息，形成矩阵[地区特征 路面特征 车速 温度 湿度 路面摩擦系数]。

第二个部分是通过各个传感器采集到的实时车速、温度、湿度模拟电信号，数据采集器将电信号转换成数字信号并传递给计算机分析并处理，经一系列的大数据采集、分析和挖掘，地区特征和路面特征可以实时输入，形成路面摩擦系数偏差满足要求的并且是全新的一组数据特征矩阵M1×6[地区特征 路面特征 车速 温度 湿度 路面摩擦系数]，随着检测的不断进行，更大数量的M1×6矩阵形成，这些矩阵都将进入存储器。

由于SFC与路面摩擦系数成正相关，本发明中的路面摩擦系数以横向力系数SFC测值来体现。它可以反映纵、横向摩擦系数的综合指标，特点是可以测出紧急制动或急转弯时路面提供给车辆的操纵性能。

分析处理数据：正常工作阶段，从存储器选择待检测路段的地区特征、路面特征，传递的信息与采集到的待检测路段检测点的车速、温度、湿度信息共同触发大数据感应器发生作用，由此自动显示并存储路面摩擦系数最终取值。此过程形成路面摩擦系数最终取值时，会形成一组新的数据特征矩阵，不断检测时就能够形成二次数据库。如果第一次显示的路面摩擦系数与存储器中某组特征数据的路面摩擦系数偏差太大，校正器会发生作用使进程回到大数据采集导入器及存储器，然后通过存储器循环比较初始数据信息与本次校正前的数据信息，自动修正后，存储器最终以一组车速、温度、湿度全部偏差满足的数据信息传递至大数据采集导入器和大数据感应器，路面摩擦系数最终取值得以显示，新的数据特征矩阵[地区特征 路面特征 车速 温度 湿度 路面摩擦系数]进入存储器。

数据分析和挖掘，这是大数据产品自身固有的功能，产品安装后大数据处理的过程就是需要分析和挖掘数据。先是大数据分析产品对存储于其内的海量数据进行普通分析和分类汇总等，然后大数据挖掘产品对从大数据采集导入器传递的数据信息进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，实现一些高级别数据分析的需求。

数据分析通过MySQL Infobright和Oracle Exadata实现，包括假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘通过Hadoop Mahout实现，包括分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘（Text，Web，图形图像，视频，音频等）。

校正：一方面如果第一次显示的路面摩擦系数与存储器中某组特征数据的路面摩擦系数偏差太大，校正器会发生作用使进程回到大数据采集导入器及存储器，然后通过存储器循环比较初始数据信息与本次校正前的数据信息，自动修正后，存储器最终以一组车速、温度、湿度全部偏差满足的数据信息传递至大数据采集导入器、大数据感应器，路面摩擦系数最终取值得以显示，新的数据特征矩阵进入存储器；另一方面如果路面出现轻微病害或外界条件发生小幅变化（如小雨、路面有较小污染等），也通过校正器使进程返至大数据采集导入器到达存储器，不过循环终止时自动修正后的路面摩擦系数偏差也不能满足，必须通过显示器与键盘的配合手动修改车速、温度、湿度，使循环继续，显示终值，最终同样得到一组新的数据特征矩阵[地区特征 路面特征 车速 温度 湿度 路面摩擦系数]。

校正器：一般选择能处理掉过程测量数据中的过失误差软件程序，并具有满足一组等式和不等式约束条件下方程组的最小二乘解的优化问题软件程序。一个完整的数据校正过程包括：稳态检测、数据分类、过失误差检测与处理和数据协调（参数估计）等步骤过程。数据校正的任务是检测过失误差、校正带随机误差的测量数据并估算出一些未测变量，也即，数据协调与过失误差检测统称为数据校正。

检测的路面摩擦系数不受温度和湿度影响：温度、湿度就是所谓的外界条件，因为速度、温度、湿度都是影响路面摩擦系数的重要因素。只要确定检测结果的过程考虑这些因素的影响，我们就能很好地减小它的影响。而且这种实时的速度、温度、湿度信息能够通过校正器、存储器等使进程循环，最终显示准确的路面摩擦系数终值。正常工作阶段，选择地区特征和路面特征以后，路面摩擦系数偏差的不满足触发校正器发生作用，使车速、温度、湿度与初始数据库中的特征数据偏差不断缩小以至相等，进程循环终止时大数据感应器显示得到与存储器中摩擦系数数据非常接近以至相等的路面摩擦系数终值。

如图2所示，下面以路面为沥青的高速公路现场检测为例。

1）准备工作

a．每一路段检测之前或连续检测大于1000km的路段之后，须根据设备使用手册制定的规则标定检测设备，记录标定以后的数据并保存。

b．检查检测车胎压，应达到规定的标准气压。

c．根据实际检测过程需要向自带水箱加注满足测试条件所需用水。

d．检查应使供水系统出水口情况和洒水位置（宽度）正常；洒水位置应在测试轮胎（始终不降下）触地中点沿前进方向400±50mm的地方，洒水宽度应保证在测试轮胎中心线两侧不小于75mm范围之内。

e．打开控制电源开关，检查应使各操作功能键、指示灯和技术指标选择状态正常。

f．测试轮胎注意事项：f1．检查测试轮胎的磨耗情况，当轮胎磨耗至直径减小到达6mm或有明显的磨损裂口时，须更换新轮胎。更换后正式检测前应试测2km路段；f2．检查测试轮胎气压，应满足0.35±0.02Mpa的标准；f3．检查应使固定测试轮胎的螺栓拧紧。将测试轮胎下降至正常接触路面时的位置，检查应能够使其上下自由升降。

2）试验步骤

a．正式检测前，首先应根据设备操作手册对系统（检测车安装有本发明开发阶段完成的系统）进行通电预热一定的时间，规定一般不少于10min。

b．驶入待测路段前应降下测试轮胎至路面上，预跑约500m。

c．根据设备操作手册和待测路段的现场技术要求选择所需的测试状态完成设定。地区特征分别以Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ…表示，如Ⅳ表示重庆地区，选择Ⅳ即进入重庆地区的数据进程。路面特征分别以A、B、C…表示，如A表示高速公路沥青路面，B表示城市次干道水泥路面，选择A即进入高速公路沥青路面的数据进程。

d．检测车在进入待测路段前以50km/h左右的车速，沿通常行车轨迹驶入。

e．进入待测路段后，检测人员开启传感器、存储器等。无特殊情况检测车应保证大致匀速的状态，连续检测4个点。测试时必须及时准确地录入待测路段4个检测点的测试数据记录。

f．当检测车检测完4个检测点驶出待测路段后，检测人员停止数据采集存储，升起测试轮胎并将各部分恢复。

g．检测人员检查数据矩阵应保证完整，内容应确保正常，否则应重测。

h．关闭电源，结束测试。

如下表所示采用本系统的检测数据表，其中新、旧分别表示初始数据和各次循环的二次数据。此时的路面摩擦系数最终取值与最后一次反馈的[地区特征 路面特征 车速温度 湿度]数据特征矩阵信息组合形成新的特征矩阵[地区特征 路面特征 车速 温度 湿度 路面摩擦系数]，然后进入存储器形成二次数据库。

如图3所示是采用安装本系统的横向力系数检测设备与单独采用横向力系数测定仪的测试结果对比图，由图可知，采用装有本系统来检测路面摩擦系数更接近于检测的标准值，检测误差更小。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (3)

1.路面摩擦系数检测系统，其特征在于，包括车辆行驶传感器，车辆行驶传感器包括设置在车轮上的速度传感器，安装在车身底部的温度传感器和湿度传感器，速度传感器、温度传感器和湿度传感器均与数据采集器电连接；数据采集器与大数据采集导入器单向通信，键盘与大数据采集导入器电连接用于数据录入，第一显示器与大数据采集导入器电连接用于信息显示，存储器与大数据采集导入器电连接，存储器内置数据库MySQL和Oracle；大数据采集导入器与大数据感应器单向通信，大数据感应器内置用于数据分析的MySQLInfobright、Oracle Exadata和用于数据挖掘的Hadoop Mahout，大数据感应器与第二显示器电连接。

2.根据权利要求1所述的路面摩擦系数检测系统，其特征在于，所述存储器中存储有地区特征数据、该地区特定的路面特征数据以及车速、温度、湿度、对应的路面摩擦系数初始数据和检测过程不断更新的二次数据。

3.根据权利要求1所述的路面摩擦系数检测系统，其特征在于，还包括校正器，校正器与大数据感应器电连接，且校正器与大数据采集导入器电连接用于信息反馈循环校正。