一种基于专用硬件感知与平台联动控制的智能化隧道系统及方法与流程

本发明涉及隧道交通监控，具体为一种基于专用硬件感知与平台联动控制的智能化隧道系统及方法。

背景技术：

1、隧道作为交通基础设施的关键组成部分，其运行安全长期面临多源异构感知数据难以在边缘侧有效融合、控制指令高度依赖中心平台的现实困境。现有隧道监控系统普遍采用分层分布式控制架构，各子系统如交通流检测、环境监测、结构健康诊断及机电设备管理相互独立运行，其采集的数据格式各异、通信协议互不兼容。由于边缘感知终端缺乏统一的时间同步机制与空间位置映射模型，致使源自不同采集单元的数据在边缘控制器进行汇聚处理时，存在显著的时序错位与空间失耦，直接造成控制器无法将交通事件发生位置与环境参数超标区域进行精确空间关联，也无法对同一空间断面下多类感知信息实施时间对齐。在此类基础数据失真或不完整的条件下，边缘控制器内嵌的本地控制逻辑仅能依赖固定阈值进行简单通断判断，难以依据事件持续时长与空间传播路径对通风排烟、照明调节及车道引导等控制策略进行动态修正。更为突出的是，当通信网络因灾害或施工导致中断时，边缘控制器因缺乏充分的本地实时融合信息，无法自主生成精细化的协同控制指令，只能回退至粗放的预设应急模式，导致排烟风机启动时机、疏散指示切换等关键动作偏离风险实际演化轨迹，削弱了隧道系统在突发险情下的自主决策能力与运行韧性。为此，提出一种基于专用硬件感知与平台联动控制的智能化隧道系统及方法。

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种基于专用硬件感知与平台联动控制的智能化隧道系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于专用硬件感知与平台联动控制的智能化隧道系统及方法，包括：

3、硬件感知层，布设于隧道内部及隧道出入口，所述硬件感知层包括环境采集终端、车流事件感知终端、结构健康监测终端以及多个控制执行终端，所述环境采集终端用于采集隧道内的环境参数，所述车流事件感知终端用于采集隧道内的交通流数据与交通事件信息，所述结构健康监测终端用于采集隧道结构的力学响应数据；

4、边缘智能控制器，设置于隧道现场，与所述硬件感知层通信连接，所述边缘智能控制器内置有时间同步模块与空间映射模块，所述时间同步模块用于对来自不同采集终端的感知数据统一赋予到达时间标签，所述空间映射模块用于将各个采集终端及其感知数据关联至隧道空间位置坐标，所述边缘智能控制器根据时间对齐且空间关联后的多源感知数据计算隧道综合风险指数，并根据所述综合风险指数生成本地控制策略，所述边缘智能控制器在通信网络中断状态下，根据所述本地控制策略独立驱动所述控制执行终端执行应急动作；

5、数据融合层，与所述边缘智能控制器通信连接，用于接收经过所述边缘智能控制器时空对齐处理后的感知数据，并建立设备模型、测点模型、空间位置模型、事件模型与工单模型；

6、决策联动层，与所述数据融合层通信连接，用于根据所述数据融合层提供的多源数据匹配预置的场景模板，根据匹配到的场景模板生成联动控制策略并向所述边缘智能控制器下发；

7、孪生运维层，与所述数据融合层及所述决策联动层通信连接，用于构建隧道三维或二维数字孪生模型，并基于所述数据融合层提供的实时数据，在所述数字孪生模型中进行态势展示。

8、优选的，所述边缘智能控制器还包括数据清洗模块与异常过滤模块，所述数据清洗模块用于对接收到的原始感知数据进行格式统一化处理，所述异常过滤模块内置离群检测器，所述离群检测器用于对同一空间位置区域内的多个冗余传感器的感知数据进行相互校验，在校验差值超出动态置信区间时，标记该感知数据为异常数据，并对该感知数据来源的采集终端进行瞬态隔离，通过校验的感知数据被送入所述时间同步模块与所述空间映射模块进行后续处理。

9、优选的，所述边缘智能控制器内置有风险计算模型，所述风险计算模型包括交通风险因子、环境风险因子、结构风险因子与机电风险因子，所述风险计算模型根据交通事件发生位置与所述环境风险因子超标区域的空间重合度动态调整所述环境风险因子在所述综合风险指数中的权重分配，所述风险计算模型在计算所述综合风险指数时引入持续时间累积项，所述持续时间累积项用于对当前风险事件的持续时长进行积分累加，且积分累加结果以乘数方式作用于所述综合风险指数，所述边缘智能控制器根据所述综合风险指数随时间的变化率，修正下一时刻所述本地控制策略的控制参数。

10、优选的，所述风险计算模型还包括偏差比对模块，所述偏差比对模块用于根据当前时刻之前的风险演进趋势生成未来时刻的风险预测值，并在所述未来时刻到达时，采集实际感知数据，计算实测风险值，将所述风险预测值与所述实测风险值进行比对，若比对偏差超出预设熵阈值，则触发所述风险计算模型的补偿回路，所述补偿回路用于在下一时刻，增大所述综合风险指数计算中对所述持续时间累积项的增益系数。

11、优选的，所述边缘智能控制器内置有策略映射库，所述策略映射库通过强化学习训练获得，所述策略映射库存储有多个风险场景及与各所述风险场景对应的多个控制动作序列，所述边缘智能控制器根据当前所述综合风险指数，及所述综合风险指数的变化速率，在所述策略映射库中进行插值匹配，匹配后，生成连续平滑的控制参数序列，所述控制参数序列包括风机转速、照明照度及诱导屏显示内容。

12、优选的，所述边缘智能控制器还包括安全仲裁模块，所述安全仲裁模块连接于所述策略映射库的输出端与所述控制执行终端的输入端之间，所述安全仲裁模块内预设有隧道物理运行边界条件，所述物理运行边界条件包括隧道内风速上限值、隧道内照明照度下限值及隧道内水位上限值，所述安全仲裁模块用于接收所述策略映射库输出的所述控制参数序列，并将所述控制参数序列中的各控制参数，与对应的所述物理运行边界条件进行比对，若任一控制参数超出所述物理运行边界条件，则将该控制参数，替换为上一已验证控制周期内的对应控制参数，并将超出边界条件的异常事件标记并缓存。

13、优选的，所述孪生运维层内置有效果评估模块，所述效果评估模块用于接收所述边缘智能控制器反馈的所述控制执行终端的实际运行参数，并将所述实际运行参数，与所述决策联动层下发的联动控制策略中的预期物理效果进行比对，生成执行偏差量，所述执行偏差量以反馈信号形式回传至所述数据融合层，所述数据融合层根据所述执行偏差量更新所述工单模型中的当前工单执行状态。

14、优选的，所述执行偏差量由所述孪生运维层经二次比对后注入所述决策联动层，所述决策联动层根据所述执行偏差量修正所述场景模板中的联动控制策略参数，修正后的联动控制策略参数经所述数据融合层回传至所述边缘智能控制器，并用于更新所述边缘智能控制器内的所述策略映射库。

15、优选的，所述环境采集终端包括洞外亮度检测终端、一氧化碳浓度检测终端、能见度检测终端、烟雾浓度检测终端及温湿度检测终端，所述车流事件感知终端包括ai摄像机和毫米波雷达，所述结构健康监测终端包括沉降监测传感器、应变监测传感器、振动监测传感器及渗水监测传感器，所述控制执行终端包括照明控制器、风机控制器、排水泵控制器、车道指示控制器、情报板控制器、广播控制器及消防控制器。

16、一种基于专用硬件感知与平台联动控制的智能化隧道控制方法，应用于所述的智能化隧道系统，包括以下步骤：

17、通过布设于隧道内部及出入口的专用硬件感知终端实时采集环境参数、交通流数据、交通事件信息及隧道结构力学响应数据；

18、在隧道现场通过边缘智能控制器对各感知终端上传的原始数据进行多协议适配接入，并通过所述边缘智能控制器的时间同步模块为每条感知数据赋予统一的时间标签，同时根据预设的桩号坐标转换模型，通过所述边缘智能控制器的空间映射模块将各感知数据关联至隧道空间位置坐标；

19、在所述边缘智能控制器中对时间对齐且空间关联后的多源感知数据进行融合，计算隧道综合风险指数；

20、根据所述综合风险指数及所述综合风险指数的变化速率，由所述边缘智能控制器在通信网络正常时执行平台下发的联动控制策略，在通信网络中断时，独立生成本地控制策略，并驱动现场控制执行终端执行应急动作；

21、将经过所述边缘智能控制器时空对齐处理后的感知数据上传至数据融合层，建立设备模型、测点模型、空间位置模型、事件模型与工单模型；

22、在决策联动层根据所述数据融合层提供的多源数据匹配预置的场景模板，根据匹配到的场景模板生成联动控制策略并向所述边缘智能控制器下发；

23、在孪生运维层构建隧道三维或二维数字孪生模型，并基于实时数据，在所述数字孪生模型中进行态势展示与运维闭环管理。

24、本发明提供了一种基于专用硬件感知与平台联动控制的智能化隧道系统及方法。具备以下有益效果：

25、通过边缘智能控制器内置的时间同步模块与空间映射模块，在隧道现场完成多源感知数据的时间对齐与空间关联，使得边缘控制器能够基于同一时空参考系下的融合数据计算综合风险指数。该系统改变了传统方案将全部数据上传平台集中处理的依赖路径，将风险识别与初步决策下沉至隧道现场。当通信网络正常时，边缘控制器向平台上传已完成清洗与关联的有效数据；当通信网络中断时，边缘控制器依据本地策略映射库和实时风险指数独立生成控制参数序列，并经安全仲裁后直接驱动现场执行终端。这种边缘自治机制使得隧道在突发网络故障时仍然维持基于实时感知的动态调节能力，控制动作始终跟随风险演进轨迹，隧道运行安全不因通信中断而丧失保障。

26、该系统的平台侧通过数字孪生模型，接收边缘控制器反馈的实际执行参数，并将执行偏差量回传至场景模板和策略映射库，完成控制策略的修正与更新。每一次现场处置的执行效果都通过执行偏差量数据包的形式反馈至平台，平台依据偏差类型区分环境扰动与控制参数偏差，仅针对控制参数偏差进行场景模板的策略修正，并将修正后的参数注入边缘控制器的本地策略库。该闭环机制使系统在持续运行中不断积累不同风险场景下的实际执行数据，策略库随运行时长增加而逐步贴近隧道实际物理响应特性。同时，施工期采集的围岩变形数据、支护应变数据和有害气体数据，通过统一编码体系接入运营期结构健康监测模型，为沉降趋势判别和结构风险预警提供历史参照基准，实现隧道全生命周期的数据贯通与运维策略的持续优化。