【摘要】基础设施数字化转型推动高速公路沿线外场设备数量大幅增加，显著加重了高速公路运维巡查人员的日常工作负担，因此，近年来，行业对机电设备运维的数字化、自动化需求愈发迫切。然而，当前已有的故障统计数据集规模与质量，难以满足故障诊断领域机器学习模型的训练需求。为此，首先根据一线运维人员故障维修经验，将可实现故障自动检测的类型分为三大类：（1）电信号异常（单相短路 / 三相短路、末端断路、电源模块失效、线路接触不良和瞬时供电波动）；（2）环境干扰类故障（潮湿导致绝缘降低、高温导致通信中断、粉尘阻塞散热）；（3）设备本体性能退化故障（电源模块老化、云台电机磨损）。接着，逐一分析各类故障发生的机理，在Simulink 搭建仿真模拟平台，通过故障模块仿真各类故障的发生，观察并提取故障检测的关键特征信号，随后，根据提取到的关键特征信号，本文设计了基于模糊逻辑的故障输出分计算模型，在每类故障高中低 3 种发生概率的可能基础上给出具体分值，故障可能输出分的明确为运维自动检测和运维管理科学决策具有重要的工程价值。