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    城市軌道系統(tǒng)安全信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái)研究

    2021-05-10 08:35:00高一凡林德輝夏志成盧鵬飛黃詩瑤
    交通工程 2021年2期
    關(guān)鍵詞:城軌節(jié)點(diǎn)融合

    高一凡,林德輝,夏志成,盧鵬飛,張 鑫,黃詩瑤

    (1.北京錦鴻希電信息技術(shù)股份有限公司,北京 100070;2.廣州地鐵集團(tuán)有限公司,廣州 510330)

    目前城市軌道交通系統(tǒng)中的基礎(chǔ)設(shè)施、軟硬件平臺(tái)、車輛狀態(tài)信息、乘客安全管理等系統(tǒng)基本相互獨(dú)立、各成體系,各系統(tǒng)的安全狀態(tài)還未實(shí)現(xiàn)一體化融合.交通系統(tǒng)信息應(yīng)用平臺(tái)已經(jīng)有了一定的研究[1-3],為了滿足我國城市軌道交通系統(tǒng)未來線網(wǎng)規(guī)模大、耦合程度高、客流強(qiáng)度大、安全因素復(fù)雜等特點(diǎn)下的安全、高效運(yùn)營保障需求,有必要將基礎(chǔ)設(shè)施、車輛狀態(tài)、乘客安全等大量狀態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行融合關(guān)聯(lián)、綜合分析,以實(shí)現(xiàn)對(duì)全線網(wǎng)的安全隱患大數(shù)據(jù)分析預(yù)測、全壽命周期的運(yùn)維支持和數(shù)據(jù)服務(wù)[4-7].

    考慮到城軌運(yùn)營系統(tǒng)復(fù)雜、設(shè)備系統(tǒng)分散、安全需求度高的特點(diǎn)[8],為了實(shí)現(xiàn)對(duì)離散的城軌狀態(tài)信息的關(guān)聯(lián)、高效和深入應(yīng)用,需使用大數(shù)據(jù)和云平臺(tái)技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用和分布式計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、備份冗余[9].

    城市軌道交通系統(tǒng)安全信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái)基于設(shè)備設(shè)施服役安全監(jiān)控、四網(wǎng)融合及大數(shù)據(jù)技術(shù),通過云計(jì)算服務(wù)中心的分布式、網(wǎng)絡(luò)化的大數(shù)據(jù)處理能力,建立安全狀態(tài)數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、云計(jì)算的城軌線網(wǎng)狀態(tài)安全評(píng)估和數(shù)據(jù)服務(wù).通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),提取設(shè)備、運(yùn)營的安全關(guān)鍵特征,建立安全隱患樣本庫,并通過建立各關(guān)鍵設(shè)備設(shè)施安全數(shù)據(jù)特征譜庫,建立安全狀態(tài)隱患預(yù)測與處置聯(lián)動(dòng)的研究分析平臺(tái),同時(shí)為各檢測系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)的云服務(wù).

    1 研究概述與創(chuàng)新性

    1.1 研究概述

    本文主要研究城市軌道交通系統(tǒng)安全信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái),該平臺(tái)需完成多系統(tǒng)融合接入,平臺(tái)軟件界面標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)庫構(gòu)架模式、數(shù)據(jù)接口規(guī)范制定,為城市軌道系統(tǒng)提供列車自身安全保障、行車設(shè)備設(shè)施安全保障及綜合安全保障信息發(fā)布等的融合應(yīng)用基礎(chǔ).

    平臺(tái)以局部風(fēng)雨環(huán)境及特定部位異物入侵監(jiān)測系統(tǒng)、隧道形變與表面病變機(jī)器人檢測評(píng)估系統(tǒng)、輪對(duì)安全狀態(tài)檢測與預(yù)警系統(tǒng)(地面)、信號(hào)執(zhí)行部件狀態(tài)監(jiān)測評(píng)估系統(tǒng)、屏蔽門與車門間風(fēng)險(xiǎn)間隙乘客安全監(jiān)測系統(tǒng)、列車邏輯控制系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)為對(duì)象,以列車、車地及地面網(wǎng)絡(luò)為重點(diǎn),研究多形式網(wǎng)絡(luò)綜合接入、多種類信息融合接入、基于綜合安全保障的多系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用,完成城市軌道交通系統(tǒng)安全信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái)現(xiàn)場布置和應(yīng)用驗(yàn)證.

    城市軌道交通系統(tǒng)安全信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái),以城市軌道交通系統(tǒng)大數(shù)據(jù)中心云平臺(tái)為依托,平臺(tái)包括數(shù)據(jù)綜合接入、基于云架構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理、跨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)融合關(guān)聯(lián)、訪問服務(wù)及發(fā)布服務(wù)等模塊.

    1.2 研究創(chuàng)新性

    城軌系統(tǒng)的安全是綜合安全問題,平臺(tái)系統(tǒng)需要解決城軌系統(tǒng)多專業(yè)、多監(jiān)測與分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)共享、信息融合應(yīng)用等問題,在技術(shù)研究和成果實(shí)現(xiàn)上,采用Hadoop、HDFS、MapReduce等大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)及數(shù)據(jù)中心構(gòu)架技術(shù).

    平臺(tái)針對(duì)現(xiàn)有城軌交通系統(tǒng)有無線網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜,車/線/網(wǎng)/路/環(huán)境/運(yùn)輸?shù)葘I(yè)的安全狀態(tài)數(shù)據(jù)多源、異構(gòu)、分離的現(xiàn)狀,結(jié)合車地?zé)o線傳輸網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的各項(xiàng)約束,創(chuàng)新性的以列車、車地及地面網(wǎng)絡(luò)為對(duì)象,構(gòu)建基于有線網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)、基于公眾無線網(wǎng)絡(luò)和專業(yè)有無線網(wǎng)絡(luò)向融合的城軌綜合安全狀態(tài)信息接入體系,實(shí)現(xiàn)任意位置、任意時(shí)間、任意設(shè)備的安全狀態(tài)信息高效、可靠、安全的融合接入.采用滿足城軌交通系統(tǒng)特點(diǎn)的大數(shù)據(jù)云服務(wù)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)城軌交通系統(tǒng)多專業(yè)、多部門、多種類的異構(gòu)安全狀態(tài)數(shù)據(jù)的融合共享、關(guān)聯(lián)應(yīng)用,為城軌交通系統(tǒng)的綜合安全保障提供一種全新的安全保障數(shù)據(jù)應(yīng)用模式和技術(shù)手段.

    大數(shù)據(jù)和云計(jì)算是當(dāng)今信息時(shí)代下最具發(fā)展前景的熱門領(lǐng)域.分布式的發(fā)展為大數(shù)據(jù)與云計(jì)算在技術(shù)上奠定了實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),大數(shù)據(jù)的處理分析需要龐大的計(jì)算能力,云計(jì)算為此提供強(qiáng)有力的支持.而云計(jì)算的本質(zhì)就是分布式系統(tǒng),將無數(shù)在空間上分離的計(jì)算機(jī)資源匯聚到一起,形成一個(gè)巨大的資源池,用戶根據(jù)自己的需要從中獲取所需的云平臺(tái)資源、這一過程運(yùn)用了虛擬化技術(shù),將無數(shù)物理上隔離的、并且計(jì)算能力有限的計(jì)算機(jī)虛擬化成了一個(gè)計(jì)算能力相當(dāng)可觀的資源池.對(duì)于用戶而言,這些物理計(jì)算機(jī)是透明的,他們只需要關(guān)心自己實(shí)際獲取到的資源.采用開源軟件在水平方向上進(jìn)行拆分和分布式部署,具有很強(qiáng)的實(shí)際參考意義.本平臺(tái)在研究和實(shí)施過程中擬采用的Hadoop、HDFS、MapReduce等技術(shù)歸屬于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算范疇.因此,本平臺(tái)的研究內(nèi)容、技術(shù)路線和擬采用的技術(shù)是具備創(chuàng)新性和先進(jìn)性的.

    2 關(guān)鍵技術(shù)

    2.1 數(shù)據(jù)融合

    本平臺(tái)以Hadoop為平臺(tái),融合mysql、mongdb等多種數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方式(圖1)的數(shù)據(jù)融合存儲(chǔ)管理實(shí)現(xiàn)研究;結(jié)合現(xiàn)場的應(yīng)用需求提出了初步的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)方案;采用軌檢車數(shù)據(jù)樣板,進(jìn)行了數(shù)據(jù)接入后的分布存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)融合處理與結(jié)果管理、原始數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)等的驗(yàn)證和優(yōu)化.

    圖1 平臺(tái)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方式

    針對(duì)平臺(tái)中需要存儲(chǔ)但數(shù)據(jù)量又具備一定限制量下的數(shù)據(jù),方案采用NOSQL存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)Mongodb,其檢索性能優(yōu)于HDFS,所以針對(duì)一些需要高效檢索同時(shí)數(shù)據(jù)量級(jí)較大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求,Mongodb是較為合適的方案.

    2.2 數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)

    城市軌道交通系統(tǒng)安全信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái)開展了依托于Hadoop的列式存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)研究,驗(yàn)證了構(gòu)建在Hadoop之上的列式存儲(chǔ)方式的檢索效率、數(shù)據(jù)本地容災(zāi)等功能,并優(yōu)化了實(shí)現(xiàn)的細(xì)節(jié).

    2.2.1 存儲(chǔ)區(qū)

    數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)管理,將平臺(tái)存儲(chǔ)在邏輯上進(jìn)行劃分,形成不同的存儲(chǔ)區(qū)域,記錄存儲(chǔ)區(qū)域數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形態(tài)、數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)格式等信息,定期自動(dòng)掃描.

    數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式管理,平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式多樣,包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、列式存儲(chǔ)、文件系統(tǒng)、NoSql存儲(chǔ),記錄各種存儲(chǔ)形態(tài)及相關(guān)信息.

    統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口管理,平臺(tái)在物理上涵蓋各種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形態(tài),且分布于不同設(shè)備,通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化數(shù)據(jù)接入共享通道.

    數(shù)據(jù)存儲(chǔ)監(jiān)測,對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)運(yùn)行情況進(jìn)行監(jiān)測.監(jiān)測數(shù)據(jù)接入的方式、運(yùn)行情況、調(diào)用異常、執(zhí)行時(shí)間、接入數(shù)據(jù)量、統(tǒng)計(jì)等信息,并對(duì)監(jiān)測的結(jié)果進(jìn)行展現(xiàn)和統(tǒng)計(jì).

    依據(jù)數(shù)據(jù)分類,結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺(tái)及數(shù)據(jù)區(qū)域建設(shè)情況,對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分布進(jìn)行規(guī)劃,詳細(xì)結(jié)構(gòu)如圖2所示.

    圖2 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)圖

    結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域劃分為實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)區(qū)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)暫存區(qū)、主題數(shù)據(jù)共享區(qū)、統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)區(qū)、挖掘數(shù)據(jù)區(qū)、模型數(shù)據(jù)區(qū)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)區(qū).在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)暫存區(qū)中存儲(chǔ)業(yè)務(wù)源明細(xì)數(shù)據(jù);主題數(shù)據(jù)共享區(qū)存儲(chǔ)主題業(yè)務(wù)明細(xì)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)、報(bào)表統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及業(yè)務(wù)共享數(shù)據(jù);統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)區(qū)保存數(shù)據(jù)立方體、匯總數(shù)據(jù)以及寬表合并數(shù)據(jù),并為主題分析提供支持;實(shí)時(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)區(qū)提供對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)支持;挖掘數(shù)據(jù)區(qū)存儲(chǔ)挖掘算法變量對(duì)應(yīng)的中間數(shù)據(jù);模型數(shù)據(jù)區(qū)存儲(chǔ)模型變量對(duì)應(yīng)的中間數(shù)據(jù);訓(xùn)練數(shù)據(jù)區(qū)存儲(chǔ)用于訓(xùn)練和測試模型的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集,屬于樣本數(shù)據(jù).

    2.2.2 數(shù)據(jù)備份

    數(shù)據(jù)備份包括數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)備份及應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)備份(圖3).

    圖3 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)備份架構(gòu)

    每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一臺(tái)物理機(jī)器,所有節(jié)點(diǎn)按數(shù)據(jù)分布劃分為多個(gè)組,只有主節(jié)點(diǎn)能提供寫服務(wù),所有節(jié)點(diǎn)都能提供讀服務(wù).主節(jié)點(diǎn)上會(huì)分布全量的數(shù)據(jù),所以主節(jié)點(diǎn)的數(shù)量決定了系統(tǒng)能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量,在系統(tǒng)容量不足時(shí),就需要擴(kuò)容主節(jié)點(diǎn)數(shù)量.在系統(tǒng)的處理能力上,如果是寫能力不足,只能通過擴(kuò)容主節(jié)點(diǎn)數(shù)來解決;而在寫能力不足時(shí),則可通過增加備節(jié)點(diǎn)來提升.每個(gè)主節(jié)點(diǎn)擁有的備節(jié)點(diǎn)數(shù)量可不一樣,這在各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)熱度不一樣時(shí)特別有用,可通過給比較熱的節(jié)點(diǎn)增加更多的備節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)用更少的資源來提升系統(tǒng)的處理能力.

    當(dāng)數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)不能自動(dòng)恢復(fù)的情況時(shí),需從最近備份的數(shù)據(jù)庫文件恢復(fù)系統(tǒng),如最近備份是增量備份,則先恢復(fù)上一個(gè)完備數(shù)據(jù),然后將增備數(shù)據(jù)逐個(gè)恢復(fù).應(yīng)用系統(tǒng)備份是防止應(yīng)用系統(tǒng)由于某種原因不能正常運(yùn)行,通過重新啟動(dòng)、重新部署應(yīng)用等手段都不能正常啟動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)情況下快速恢復(fù)應(yīng)用系統(tǒng)的有效手段,不能正常運(yùn)行的系統(tǒng)將被刪除,直接將備份的應(yīng)用系統(tǒng)恢復(fù)上去.備份周期、方式見表1.

    表1 數(shù)據(jù)備份說明表

    2.2.3 容災(zāi)機(jī)制

    當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)庫故障時(shí),停止使用系統(tǒng),避免故障的影響進(jìn)一步擴(kuò)大.數(shù)據(jù)庫恢復(fù)從最近的完備數(shù)據(jù)開始,完備數(shù)據(jù)恢復(fù)后,將增備的數(shù)據(jù)逐個(gè)恢復(fù),增備數(shù)據(jù)的時(shí)間由遠(yuǎn)到近進(jìn)行,數(shù)據(jù)庫恢復(fù)后,再重新啟動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)(圖4).

    圖4 系統(tǒng)容災(zāi)機(jī)制示意圖

    2.3 數(shù)據(jù)分析

    大數(shù)據(jù)分析技術(shù)經(jīng)過不斷發(fā)展已經(jīng)形成成熟穩(wěn)定的模型算法.常見的模型算法包括關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-MEANS聚類、支持向量機(jī)、多元線性回歸、廣義線性回歸、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Cox以及K近鄰等.每種算法都有各自的優(yōu)劣,我們可針對(duì)不同的場景選擇合適的算法模型進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析挖掘.

    關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法可用簡單的if-then規(guī)則描述數(shù)據(jù)之間的完備關(guān)系,且得出的規(guī)則具有可讀性,但可能會(huì)出現(xiàn)組合爆炸問題;決策樹求解基于多個(gè)復(fù)雜屬性的特定目標(biāo)值時(shí)性能較佳;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用性強(qiáng),對(duì)非線性、有噪音的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析效果良好,但有時(shí)算法收斂太早,容易出現(xiàn)局部最優(yōu)解或者過擬合現(xiàn)象;K-MEANS聚類應(yīng)用簡單,無需先驗(yàn)知識(shí),能處理分類型數(shù)據(jù).

    3 總體架構(gòu)

    3.1 軟件架構(gòu)

    軟件架構(gòu)圖如圖5所示.系統(tǒng)接收來自包括隧道形變與表面病變檢測系統(tǒng)、屏蔽門與車門風(fēng)險(xiǎn)間隙監(jiān)測系統(tǒng)、信號(hào)執(zhí)行部件關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、突發(fā)風(fēng)雨及線路異物入侵監(jiān)測系統(tǒng)、列車邏輯控制系統(tǒng)及列車控制行為監(jiān)測系統(tǒng)和地面設(shè)備檢測系統(tǒng)輸出的隧道、屏蔽門、信號(hào)執(zhí)行設(shè)備、環(huán)境及列車等綜合安全狀態(tài)信息,系統(tǒng)對(duì)各子系統(tǒng)平臺(tái)的接入方式考慮如圖6所示:

    圖5 軟件架構(gòu)圖

    圖6 系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸接入

    系統(tǒng)由分布式大容量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ),運(yùn)用數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行融合分析處理.系統(tǒng)的綜合輸出結(jié)果將作為軌道交通系統(tǒng)綜合安全保障的一線狀態(tài)和數(shù)據(jù)支撐.

    數(shù)據(jù)接入層負(fù)責(zé)對(duì)接所有外部數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)方案采用統(tǒng)一管理和組件式集成方式,具體控制流程為任務(wù)調(diào)度器按需調(diào)用服務(wù)管理者和FTP文件傳輸器,其中服務(wù)的具體處理部分和FTP文件傳輸后處理部分交由下層進(jìn)行個(gè)別針對(duì)性處理.執(zhí)行環(huán)境包含公共日志服務(wù),負(fù)責(zé)記錄跟蹤接入層處理詳情.

    3.2 物理架構(gòu)

    系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)化架構(gòu)(圖7),以高性能專用硬件及數(shù)據(jù)庫和內(nèi)部光電交換網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),以Vmware ESX虛擬層為依托,部署在Linux系統(tǒng)上,以Hadoop為框架,采用Mongodb、Mysql、Redis及Mapreduce等分布式和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)開發(fā)的專用數(shù)據(jù)融合管理、業(yè)務(wù)服務(wù)、后臺(tái)服務(wù)軟件,形成涵蓋突發(fā)惡劣天氣、特定部位異物入侵、隧道形變、輪對(duì)安全、信號(hào)執(zhí)行狀態(tài)、屏蔽門與車門安全等的綜合性數(shù)據(jù)接入與融合分析的服務(wù)平臺(tái).

    圖7 物理架構(gòu)圖

    3.3 系統(tǒng)架構(gòu)

    平臺(tái)的建設(shè)包括車輛、信號(hào)、軌道、牽引網(wǎng)、隧道、供變電、屏蔽門和AFC等八大專業(yè)的內(nèi)容,采集各專業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)生產(chǎn)過程中對(duì)列車行車安全、乘客安全及乘客服務(wù)產(chǎn)生重要影響的關(guān)鍵數(shù)據(jù),建立各專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系和安全指標(biāo)體系,并建立大數(shù)據(jù)處理分析平臺(tái)(圖8).

    圖8 平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)

    本平臺(tái)接收來自包括車輛、信號(hào)、軌道、接觸網(wǎng)、隧道、供變電、屏蔽門、AFC的多個(gè)專業(yè)檢測平臺(tái)提供的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、安全數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù),由分布式大容量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ),運(yùn)用數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、隱患挖掘等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行分析處理,最后把處理結(jié)果提供給運(yùn)維一體化保障平臺(tái),實(shí)現(xiàn)線網(wǎng)監(jiān)控、隱患預(yù)警、運(yùn)維決策、應(yīng)急指揮的城市軌道運(yùn)營安全保障服務(wù).

    4 系統(tǒng)驗(yàn)證

    4.1 系統(tǒng)關(guān)鍵指標(biāo)

    1)安全保障地面集成平臺(tái)存儲(chǔ)空間不小于10 TB,支持分布式計(jì)算能力;

    2)具備不少于6個(gè)專業(yè)的設(shè)備安裝狀態(tài)信息接入與融合應(yīng)用能力;

    3)具備100 M/1 000 M以太網(wǎng)接入及文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入能力.

    4.2 指標(biāo)驗(yàn)證的有效性

    信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái)部署在城市軌道系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)上,屏蔽門監(jiān)測、信號(hào)執(zhí)行部件監(jiān)測、風(fēng)雨監(jiān)測平臺(tái)等系統(tǒng),通過城市軌道系統(tǒng)OA網(wǎng)絡(luò)接入大數(shù)據(jù)中心.

    系統(tǒng)完成部署和連通性確認(rèn)后,在系統(tǒng)功能調(diào)試及優(yōu)化的同時(shí)可進(jìn)行關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)驗(yàn)證;系統(tǒng)的存儲(chǔ)能力、網(wǎng)絡(luò)接入能力偏重于硬件指標(biāo),在系統(tǒng)調(diào)試階段即可完成有效的驗(yàn)證;系統(tǒng)的處理能力需在系統(tǒng)完成功能調(diào)試后進(jìn)行驗(yàn)證,以確保驗(yàn)證結(jié)果的有效性.

    5 結(jié)論

    本文針對(duì)城軌系統(tǒng)安全信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行了研究,分別從創(chuàng)新性、關(guān)鍵技術(shù)、總體架構(gòu)和系統(tǒng)驗(yàn)證4個(gè)角度對(duì)平臺(tái)做了介紹,平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)城市軌道線網(wǎng)狀態(tài)安全評(píng)估和數(shù)據(jù)服務(wù)的功能.目前已經(jīng)完成了對(duì)城市軌道系統(tǒng)安全信息集成接入與融合應(yīng)用平臺(tái)的設(shè)計(jì)和開發(fā),經(jīng)過多次系統(tǒng)驗(yàn)證,確定了系統(tǒng)的科學(xué)性和實(shí)用性,平臺(tái)將投入實(shí)際應(yīng)用.

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