一种交通基础设施维修策略优化方法技术

本发明专利技术公开了一种交通基础设施维修策略优化方法，方法包括数据准备、数据处理、维修内容和位置的确定、设施设备分类和预防性维修方案优化等步骤，以安全性能、维修成本和交通服务影响三个指标综合考虑获得最优维修方案。该方法设计了时空数据推演规则，实现缺陷或故障成因自动追溯，并建立了一套基于重要度的分类策略，面向性能、成本、交通和用户多个目标，提高了优化方案生成的准确性、人机交互性和智能化。

An Optimal Method for Maintenance Strategy of Transportation Infrastructure

The invention discloses an optimization method for maintenance strategy of traffic infrastructure, which includes data preparation, data processing, determination of maintenance content and location, classification of facilities and equipment and optimization of preventive maintenance scheme, etc. The optimal maintenance scheme is obtained by taking safety performance, maintenance cost and impact of traffic service into consideration. This method designs rules of spatio-temporal data deduction, realizes automatic traceability of defect or fault causes, and establishes a classification strategy based on importance, which is oriented to multiple objectives of performance, cost, transportation and users, and improves the accuracy, human-computer interaction and intellectualization of the optimization scheme generation.

【技术实现步骤摘要】
一种交通基础设施维修策略优化方法
本专利技术涉及交通基础设施维修领域，尤其涉及一种交通基础设施维修策略优化方法。
技术介绍
近年来，交通基础设施维修策略已经从传统的修复性维修逐步转向全生命周期维护。全生命周期维护是从设施整个生命期出发，以全寿命周期性能、成本和安全作为主要指标，规划设施长时期的检修方案，确定合适的维修时机和策略，控制劣化过程，保障设施安全、降低运营成本。全寿命周期维护的基础是必须能够了解设施性能演变过程和维修方法对性能的影响，因此完整全面的历史数据是这一分析的基础。由于交通基础设施具有空间结构复杂、内部设备繁多，建设运营期长的特点，因此，在实际建设和运维过程中，人们会根据监测检查、养护工作、资产管理、成本核算和性能分析等不同的管理和服务需求，对这些设施设备进行不同的类别划分、空间划分和时间划分，导致不同信息系统的数据无法实现有效的关联，信息得不到充分运用，无法对设施全生命周期的过程进行完整的展示，为后期的分析带来的困难。基础设施的维修决策分析研究，一般都集中在主体结构部分，而忽略了其他设施设备对演化性能影响。实际上，一般而言，在稳定环境下、不受外力冲击的情况下，主体结构相对都是比较稳定的，而周边设施设备的缺陷或故障，往往会对整个基础设施的性能和安全造成巨大的影响。现有研究中把基础设施性能分析研究问题过度简化，没有考虑实际设施性能演化的复杂性，无法准确发现基础设施的隐患和引起缺陷的原因。基础设施的维修方案优化，通常是对设施按照专业为组别，以设施的性能退化函数为基础，从性能预测的角度对维修方案进行比较和优化，忽略了维修方案对与成本、交通和用户体验的影响。选择的维修方案往往不能达到理想的效果。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于提一种交通基础设施维修策略优化方法。本专利技术的目的采用以下技术方案实现：一种交通基础设施维修策略优化方法，方法包括以下步骤：数据准备，获取待维修的基础设施的数据信息的历史数据和当前数据；数据处理，对获得的不同格式的数据信息进行异构数据融合和面向多目标的数据钻取处理；维修内容和位置的确定，基于处理后的当前数据，对异常事件发生的位置进行关联和规则推演进行成因追溯，确定异常事件的成因、设施需要维修的内容和位置；设施设备分类，根据重要度维修原则将维养的设施设备分为预防性维修、预测性维修和事后维修三类；预防性维修方案优化，以安全性能、维修成本和交通服务影响三个指标综合考虑获得最优维修方案。优选的，所述数据信息包括待维修设施的BIM模型信息、设施剖面平面信息、设备布置信息、资产信息、自动监测数据、检测和巡检信息、维修项目、工艺参数描述信息以及维修养护定额计价信息。优选的，所述数据信息的历史数据包括历史维养数据、历史观测数据、历史检测数据和历史监测数据，所述数据信息的当前数据包括当前观测数据、当前检测数据和当前监测数据。优选的，在预防性维修方案优化步骤中，交通服务影响指标用交通评价与预测作为优化参数，由历史维养数据生成交通影响模型，所述交通影响模型结合当前数据构建交通评价与预测优化参数。优选的，维修成本指标用成本评估与预测作为优化参数，由历史维养数据修正后生成维修成本模型，所述维修成本模型结合当前数据构成成本评估与预测优化参数。优选的，所述维修成本模型在定额成本计算体系的基础上结合历史数据进行修正后生成。优选的，安全性能指标用性能评价与预测和安全评价与预测作为优化参数；由修正后的历史维养数据结合统计后的历史数据生成损伤修复模型，在所述损伤修复模型的基础上结合修正过的历史数据生成损伤累积增长模型，所述损伤累积增长建模型结合当前数据构建性能评价与预测优化参数；从历史数据中提取历史异常与故障数据，损伤累积增长模型结合修正后的历史异常与故障数据生成失效模型；从当前数据中提取异常发现与缺陷辨识数据，所述失效模型结合异常发现与缺陷辨识数据构建安全评价与预测优化参数。优选的，所述损伤累积增长建模型以概率密度函数为基础预测未来病害或缺陷的增长趋势，所述损伤累积增长建模型为比例/风险模型或通过历史数据的概率统计建立的损伤累积变化曲线；所述失效模型以可靠性函数为基础从失效模式的严重程度、发生的可能性和检测可能性三方面考虑进行构建。优选的，预防性维修方案优化步骤中，以安全性能、维修成本和交通服务影响生成综合目标值，若所述综合目标值达到结束条件，则输出最优解，若所述综合目标值未达到结束条件，则生成新的方案作为候选维养方案，所述候选维养方案作为参考构建所述交通评价与预测优化参数、成本评估与预测优化参数、性能评价与预测优化参数和安全评价与预测优化参数，直至输出最优解作为最优维修方案。优选的，所述结束条件为新方案目标值与旧目标值的差值小于指定的阈值。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：方法设计了时空数据推演规则，实现缺陷或故障成因自动追溯，并建立了一套基于重要度的分类策略，面向性能、成本、交通和用户多个目标，提高了优化方案生成的准确性、人机交互性和智能化。附图说明图1为交通基础设施维修策略优化方法的示意图；图2为交通基础设施缺陷成因追溯示意图。具体实施方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。本专利技术定义了面向多种需求的交通基础设施的时空数据描述方法，设计了时空数据推演规则，实现缺陷或故障成因自动追溯，并建立了一套基于重要度和提升度的维修分类策略，面向性能、成本、交通和用户多个目标，优化维修方案。参见图1，一种交通基础设施维修策略优化方法，分为如下步骤：1.数据准备：数据来源可以包括：设施的BIM模型信息(或设施剖面平面信息、设备布置信息、资产信息)、自动监测数据、检测和巡检信息、维修项目和工艺参数描述信息以及维修养护定额计价信息。此外，数据信息的历史数据包括历史维养数据、历史观测数据、历史检测数据和历史监测数据，所述数据信息的当前数据包括当前观测数据、当前检测数据和当前监测数据。其中，由历史数据可提取历史异常与故障，由当前数据可提取异常发现与缺陷辨识。2.数据(融合)处理由于不同来源的数据格式不同、不同管理目标下对设施设备的分类和表达要求也不同，设计合适的数据表达方式以实现异构数据融合和面向多目标的数据钻取。2.1设施设备的空间表达交通设施的空间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通基础设施维修策略优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤：数据准备，获取待维修的基础设施的数据信息的历史数据和当前数据；数据处理，对获得的不同格式的数据信息进行异构数据融合和面向多目标的数据钻取处理；维修内容和位置的确定，基于处理后的当前数据，对异常事件发生的位置进行关联和规则推演进行成因追溯，确定异常事件的成因、设施需要维修的内容和位置；设施设备分类，根据重要度维修原则将维养的设施设备分为预防性维修、预测性维修和事后维修三类；预防性维修方案优化，以安全性能、维修成本和交通服务影响三个指标综合考虑获得最优维修方案。

【技术特征摘要】
1.一种交通基础设施维修策略优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤：数据准备，获取待维修的基础设施的数据信息的历史数据和当前数据；数据处理，对获得的不同格式的数据信息进行异构数据融合和面向多目标的数据钻取处理；维修内容和位置的确定，基于处理后的当前数据，对异常事件发生的位置进行关联和规则推演进行成因追溯，确定异常事件的成因、设施需要维修的内容和位置；设施设备分类，根据重要度维修原则将维养的设施设备分为预防性维修、预测性维修和事后维修三类；预防性维修方案优化，以安全性能、维修成本和交通服务影响三个指标综合考虑获得最优维修方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据信息包括待维修设施的BIM模型信息、设施剖面平面信息、设备布置信息、资产信息、自动监测数据、检测和巡检信息、维修项目、工艺参数描述信息以及维修养护定额计价信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据信息的历史数据包括历史维养数据、历史观测数据、历史检测数据和历史监测数据，所述数据信息的当前数据包括当前观测数据、当前检测数据和当前监测数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在预防性维修方案优化步骤中，交通服务影响指标用交通评价与预测作为优化参数，由历史维养数据生成交通影响模型，所述交通影响模型结合当前数据构建交通评价与预测优化参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：维修成本指标用成本评估与预测作为优化参数，由历史维养数据修正后生成维修成本模型，所述维修成本模型结合当前数据构成成本评估与预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡珉，刘云如，喻钢，甘丽凝，余敏，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海,31