基于人工智能的高速公路机电系统自动化维护技术探索
张宝林

甘肃省交通规划勘察设计院股份有限公司，甘肃兰州，730000；

摘要：高速公路的运行效率和安全性程度对公共出行有着重要的影响，尤其是高速公路上的机电系统对其的稳定运行尤为关键。然而，传统的机电系统维护方式繁琐、效率低下且需要大量人力资源，严重影响了高速公路的运营效率。本文探索了人工智能技术在高速公路机电系统维护上的应用，提出了一种新型的人工智能驱动的机电系统自动化维护技术。首先，我们将各种传感器和监控设备安装在机电系统关键部位收集运行数据，基于云计算技术对这些大数据实现实时处理和智能分析。再通过自适应算法和深度学习技术预测和识别机电系统的故障情况，定位故障源并实时反馈，并在云端制定最优化的维护或者维修策略。在验证试验中，人工智能自动化维护技术较传统方法减少了27%的停机时间，提高了18%的维护效率，并降低了人力资源的使用。另外，该技术有助于提高系统预测准确性，提早解决潜在故障问题，优化日常维护管理，使高速公路运营更为稳定高效。本研究的成果可以为高速公路机电系统的智能化和自动化维护提供理论依据和技术支持，也为高速公路、桥梁、隧道等大型交通工程项目的运行维护管理和优化策略提供参考。

关键词：人工智能；高速公路机电系统；自动化维护；云计算；深度学习技术

参考文献

[1]林永旺.高速公路机电系统自动化的设计分析[J].集成电路应用,2022,39(05):126-127.

[2]胡明晖.基于机电技术的高速公路智能收费亭的人工智能算法研究[J].中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术,2023,(09):0028-0030.

[3]庞静,吕新建,娄胜利.基于人工智能的高速公路病害自动检测系统[J].交通世界,2022,(16):26-29.

[4]冀晓亮.人工智能对机电自动化技术的促进研究[J].中国科技期刊数据库 工业A,2022,(03).

[5]秦天鹏.高速公路机电设备自动化系统的设计[J].集成电路应用,2023,40(05):342-343.