CN107942267A - 路灯设施故障及寿命预测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了路灯设施故障及寿命预测系统，包括电压监测模块；电流监测模块；温度监测模块；电磁监测模块；时钟统计模块；GPS定位模块；数据库模块，所述数据库模块分别与电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块相连；故障寿命预测模块，所述故障寿命预测模块分别与数据库模块以及GPS模块无线通信连接。本发明通过电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块检测路灯运行过程中的实时电参数以及运行的总时长，并以此为基础预测路灯的潜在故障以及剩余寿命，数据基础来源广泛，综合考虑了各种因素，预测准确度高。本发明创造用于预测路灯的潜在故障以及剩余寿命。

Description

路灯设施故障及寿命预测系统

技术领域

本发明涉及智能监控技术领域，更具体地说涉及交通设施故障预测与管理系统。

背景技术

随着城市现代化建设进程的不断推进，城市内交通基础设施日渐完善，其中以交通要道上的路灯最为突出。现有的路灯基本上都配置有网络通信功能，能够与后台管理中心实现通信连接，但是后台管理中心所配置的功能较为单一，一般只能实现远程控制启动，而无法对路灯的潜在故障以及寿命进行预测，一旦路灯出现故障，就无法做到及时维修，容易影响附近的交通状况。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种用于监测路灯运行状况的交通设施故障及寿命预测系统。

本发明解决其技术问题的解决方案是：

路灯设施故障及寿命预测系统，包括：

电压监测模块，用于监测路灯输入电压；

电流监测模块，用于监测路灯输入电流；

温度监测模块，用于监测路灯运行时的发热温度；

电磁监测模块，用于监测路灯附近电磁能量强度；

时钟统计模块，用于统计路灯启动运行的总时长；

GPS定位模块，用于定位路灯的位置；

数据库模块，用于存储各个状态数据以及绘制各个状态数据随时间的变化曲线，所述数据库模块分别与电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块相连；

故障寿命预测模块，用于根据电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块所采集的数据预测路灯的潜在故障以及剩余寿命，所述故障寿命预测模块分别与数据库模块以及GPS模块无线通信连接。

作为上述技术方案的进一步改进，所述故障寿命预测模块是基于故障树模型预测路灯的潜在故障，所述故障寿命预测模块是通过以下步骤预测路灯的潜在故障：

步骤A01.确定路灯所有的潜在故障，对所述潜在故障进行分类分层，确定从上而下逐级的原因事件；

步骤A02.根据原因事件以及潜在故障，绘制故障树图；

步骤A03.利用所述电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应状态数据的实时值；

步骤A04.根据所述故障树图，输出路灯的潜在故障。

作为上述技术方案的进一步改进，所述故障寿命预测模块是通过如下步骤预测路灯剩余寿命的：

步骤B01.通过所述温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应状态数据；

步骤B02.分别为每种状态数据设定相对应的权重值；

步骤B03.根据所述温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应的状态数据以及权重值，计算路灯的剩余寿命；

所述步骤B02是基于BP神经网络模型计算每种状态数据相对应的权重值的。

本发明的有益效果是：本发明通过电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块检测路灯运行过程中的实时电参数以及运行的总时长，并以此为基础预测路灯的潜在故障以及剩余寿命，数据基础来源广泛，综合考虑了各种因素，预测准确度高。本发明创造用于预测路灯的潜在故障以及剩余寿命。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单说明。显然，所描述的附图只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他设计方案和附图。

图1是本发明的系统结构示意图。

具体实施方式

以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。

参照图1，针对现有路灯管理系统功能单一，无法预测路灯的潜在故障以及剩余寿命，本发明创造公开了一种路灯设施故障及寿命预测系统，包括：

电压监测模块，用于监测路灯输入电压；

电流监测模块，用于监测路灯输入电流；

温度监测模块，用于监测路灯运行时的发热温度；

电磁监测模块，用于监测路灯附近电磁能量强度；

时钟统计模块，用于统计路灯启动运行的总时长；

GPS定位模块，用于定位路灯的位置；

数据库模块，用于存储各个状态数据以及绘制各个状态数据随时间的变化曲线，所述数据库模块分别与电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块相连；

故障寿命预测模块，用于根据电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块所采集的数据预测路灯的潜在故障以及剩余寿命，所述故障寿命预测模块分别与数据库模块以及GPS模块无线通信连接。

具体地，本发明通过电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块检测路灯运行过程中的实时电参数以及运行的总时长，并以此为基础预测路灯的潜在故障以及剩余寿命，数据基础来源广泛，综合考虑了各种因素，预测准确度高。

本发明创造中，假设检测到路灯每次启动瞬间的输入电压以及输入电流过大时，则可以推断出路灯电源输入端存在打火花现象，从而得出路灯存在漏电的潜在故障；再例如，假设检测到路灯的运行时电源温度过高，则可以判断出路灯存在电源烧毁的潜在故障；而正常情况下，影响路灯寿命的因素主要来源于路灯使用时长，运行时的温度以及路灯附近的电磁能量，本发明创造预测路灯剩余寿命时综合考虑了以上因素，预测准确度高。

进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体实施方式中，所述故障寿命预测模块是基于故障树模型预测路灯的潜在故障，所述故障寿命预测模块是通过以下步骤预测路灯的潜在故障：

步骤A01.确定路灯所有的潜在故障，对所述潜在故障进行分类分层，确定从上而下逐级的原因事件；

步骤A02.根据原因事件以及潜在故障，绘制故障树图；

步骤A03.利用所述电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应状态数据的实时值；

步骤A04.根据所述故障树图，输出路灯的潜在故障。

具体地，本发明创造利用故障树模型对路灯的潜在故障进行分析，充分考虑了各种有可能的潜在故障以及引起所有潜在故障的原因事件，实际操作时只需将电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应状态数据的实时值输入度到故障树模型中，即可得出路灯的潜在故障。

进一步作为优选的实施方式，本发明创造具体实施方式中，所述故障寿命预测模块是通过如下步骤预测路灯剩余寿命的：

步骤B01.通过所述温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应状态数据；

步骤B02.分别为每种状态数据设定相对应的权重值；

步骤B03.根据所述温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应的状态数据以及权重值，计算路灯的剩余寿命；

所述步骤B02是基于BP神经网络模型计算每种状态数据相对应的权重值的。

具体地，在同一个城市的不同路段中，有可能使用不同公司的路灯产品，而由于路灯产品的不同，导致影响路灯剩余寿命的状态数据的重要性也不尽相同，例如，某公司在电源散热方面投入了大量了研发成本，改善了电源结构以及散热结构，或者所采用的电子元器件材料耐热性较强，因此相对而言路灯运行时的温度状态数据对路灯剩余寿命的影响较低。为使本系统与各种路灯产品兼容使用，能够准确地预测出各种路灯产品的剩余寿命，本发明创造需要根据待测路灯的不同，设定每种状态数据设定相对应的权重值，以保证本发明创造对路灯剩余寿命预测的准确度。另外本发明创造中，所述步骤B02是基于BP神经网络模型计算每种状态数据相对应的权重值的，综合考虑了该路灯产品过去的平均质量，再进一步提高本发明创造对路灯剩余寿命预测的准确度。

以上对本发明的较佳实施方式进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变型或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (3)

1.路灯设施故障及寿命预测系统，其特征在于，包括：

电压监测模块，用于监测路灯输入电压；

电流监测模块，用于监测路灯输入电流；

温度监测模块，用于监测路灯运行时的发热温度；

电磁监测模块，用于监测路灯附近电磁能量强度；

时钟统计模块，用于统计路灯启动运行的总时长；

GPS定位模块，用于定位路灯的位置；

数据库模块，用于存储各个状态数据以及绘制各个状态数据随时间的变化曲线，所述数据库模块分别与电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块相连；

故障寿命预测模块，用于根据电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块所采集的数据预测路灯的潜在故障以及剩余寿命，所述故障寿命预测模块分别与数据库模块以及GPS模块无线通信连接。

2.根据权利要求1所述的路灯设施故障及寿命预测系统，其特征在于，所述故障寿命预测模块是基于故障树模型预测路灯的潜在故障，所述故障寿命预测模块是通过以下步骤预测路灯的潜在故障：

步骤A01.确定路灯所有的潜在故障，对所述潜在故障进行分类分层，确定从上而下逐级的原因事件；

步骤A02.根据原因事件以及潜在故障，绘制故障树图；

步骤A03.利用所述电压监测模块、电流监测模块、温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应状态数据的实时值；

步骤A04.根据所述故障树图，输出路灯的潜在故障。

3.根据权利要求2所述的路灯设施故障及寿命预测系统，其特征在于，所述故障寿命预测模块是通过如下步骤预测路灯剩余寿命的：

步骤B01.通过所述温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应状态数据；

步骤B02.分别为每种状态数据设定相对应的权重值；

步骤B03.根据所述温度监测模块、电磁监测模块以及时钟统计模块采集对应的状态数据以及权重值，计算路灯的剩余寿命；

所述步骤B02是基于BP神经网络模型计算每种状态数据相对应的权重值的。