基于云邊交互機(jī)制的自主式高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)架構(gòu)

賈利民，陳熙元，馬小平，趙 靜，程曉卿

（1.北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100044；2.北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044）

截至2021年底，我國高速鐵路營業(yè)里程達(dá)到4萬km，穩(wěn)居世界第一。隨著高速鐵路快速發(fā)展，列車運(yùn)行速度大幅提升，路網(wǎng)向環(huán)境復(fù)雜地區(qū)快速延伸［1-3］。由自然致災(zāi)要素（風(fēng)、雨、雪、地震等）和突發(fā)狀況（如異物侵限）引發(fā)的鐵路安全事故，具備預(yù)警難度大、涉及范圍廣、傷亡損失大、社會影響深遠(yuǎn)等特征，越來越受到科研和產(chǎn)業(yè)界的高度重視。

高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)，作為保障行車安全的重要手段和有效措施，可實(shí)現(xiàn)對自然致災(zāi)要素的狀態(tài)感知及災(zāi)害辨識、預(yù)警和控制，能夠有效預(yù)防或降低自然災(zāi)害、突發(fā)狀況對高速鐵路行車安全的危害。國內(nèi)外學(xué)者對高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)進(jìn)行了廣泛研究，在災(zāi)害形成機(jī)制［4］、監(jiān)測方式［5-8］、預(yù)警流程［9-10］和體系結(jié)構(gòu)［11-12］等方面取得很多有價(jià)值的成果。上述研究雖然對高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)的構(gòu)建起到了指導(dǎo)意義，但多采用“邊緣感知-云端決策”模式，其根本問題在于完全中心化（“富中心-瘦邊緣”），造成系統(tǒng)資源需求大、響應(yīng)效率低、系統(tǒng)彈性低、自主決策能力差，本地決策應(yīng)急資源不能高效利用，無法實(shí)現(xiàn)事件屬性驅(qū)動的自主式應(yīng)急處置決策，難以適應(yīng)我國鐵路快速發(fā)展下的高速鐵路行車安全需求。

“云邊交互”模式在其他研究領(lǐng)域已有較為豐富的科研積累［13-14］，并在諸多行業(yè)開展了實(shí)際應(yīng)用［15］，在信息感知、傳輸、計(jì)算和決策的資源節(jié)約性、應(yīng)用安全性［16］和時(shí)效性［17］上展現(xiàn)了明顯優(yōu)勢，與高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)的需求高度契合。因此，亟須建立基于云邊交互機(jī)制的自主式監(jiān)測預(yù)警機(jī)制及架構(gòu)，為在新技術(shù)條件下發(fā)展面向?yàn)?zāi)害防護(hù)的高速鐵路運(yùn)行安全保障技術(shù)體系提供新架構(gòu)和發(fā)展路徑。

目前，我國高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)多由各區(qū)域（路局）自行設(shè)計(jì)建設(shè)，缺乏宏觀層面上的架構(gòu)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)間相對獨(dú)立，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)共享差，互聯(lián)互通程度低，自主決策能力差，系統(tǒng)性能參差不齊，且不利于統(tǒng)一管理與改造升級。作為典型復(fù)雜系統(tǒng)，高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、功能、技術(shù)多樣，場景與需求復(fù)雜，亟須建立統(tǒng)一的頂層架構(gòu)來指導(dǎo)我國高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、建設(shè)與升級。王同軍［3］、賈利民等［18］、秦勇等［19］學(xué)者均曾開展鐵路相關(guān)領(lǐng)域的體系架構(gòu)研究，對鐵路防災(zāi)系統(tǒng)建設(shè)提供了參考。

本文在總結(jié)高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)發(fā)展需求和既有系統(tǒng)存在問題的基礎(chǔ)上，提出基于云邊交互機(jī)制的自主式高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)體系架構(gòu)，該架構(gòu)能有效提高事件應(yīng)急響應(yīng)速度，減少全局資源浪費(fèi)和系統(tǒng)能耗；通過邊云、邊邊協(xié)同，實(shí)現(xiàn)整體邏輯結(jié)構(gòu)可重構(gòu)，大幅提升系統(tǒng)彈性。

1 防災(zāi)系統(tǒng)需求

高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)主要對危及高速鐵路行車安全的大風(fēng)、大雨、大雪、地震等自然災(zāi)害以及異物侵限等突發(fā)狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測、預(yù)警、報(bào)警，并對列車運(yùn)行行為進(jìn)行決策和控制，為應(yīng)急救援、搶險(xiǎn)維修等提供參考。

德國、日本等高速鐵路較發(fā)達(dá)國家，均在高速鐵路建設(shè)初期就設(shè)計(jì)規(guī)劃了針對自然災(zāi)害和突發(fā)事件的監(jiān)測系統(tǒng)，我國借鑒其經(jīng)驗(yàn)在高速鐵路建設(shè)時(shí)配套了相應(yīng)的防災(zāi)系統(tǒng)。然而隨著近年來我國高速鐵路和智能技術(shù)的跨越式發(fā)展，原有監(jiān)測系統(tǒng)難以滿足面向未來發(fā)展的災(zāi)害監(jiān)測新需求。

從高速鐵路自身發(fā)展角度看，隨著我國高速鐵路運(yùn)營里程飛速增加，高速鐵路路網(wǎng)向山區(qū)、峽谷、凍土等條件艱苦地帶延伸，防災(zāi)系統(tǒng)面對的環(huán)境條件更加復(fù)雜，隨著列車運(yùn)行速度的不斷提高，也對防災(zāi)系統(tǒng)預(yù)警的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性提出更高的要求。

從智能技術(shù)變革角度看，新一代顛覆性信息技術(shù)的發(fā)展，為高速鐵路智能化、自主化提供了技術(shù)支撐，音視頻傳感器、智能算法的廣泛應(yīng)用在提升預(yù)警效能的同時(shí)，勢必帶來數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，給系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理、傳輸能力提出新的挑戰(zhàn)。

在自身建設(shè)和技術(shù)發(fā)展雙重驅(qū)動下，高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)需求也有了新的特征和變化。在高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)中，利益相關(guān)者可分為用戶主體、服務(wù)主體和監(jiān)管主體3類。其中，用戶主體主要指高速鐵路旅客，防災(zāi)系統(tǒng)的首要目的就是保護(hù)旅客在途中的生命財(cái)產(chǎn)安全；服務(wù)主體主要指服務(wù)提供者，即國鐵集團(tuán)內(nèi)部組織機(jī)構(gòu)，包括調(diào)度部門、工務(wù)部門、機(jī)務(wù)部門等；監(jiān)管主體包括高速鐵路運(yùn)營企業(yè)內(nèi)部的監(jiān)管部門及外部監(jiān)管部門，在我國主要指國鐵集團(tuán)內(nèi)部監(jiān)管部門及國家鐵路局。

不同利益相關(guān)者對防災(zāi)系統(tǒng)的發(fā)展有不同需求。其中，旅客主要關(guān)注自身生命財(cái)產(chǎn)安全，其需求主要體現(xiàn)在系統(tǒng)能夠有效保障行車安全，可具體化為實(shí)現(xiàn)對災(zāi)害全面、精準(zhǔn)地監(jiān)測，實(shí)時(shí)預(yù)警災(zāi)害的發(fā)生；調(diào)度部門、工務(wù)部門等服務(wù)提供者在關(guān)注行車安全的基礎(chǔ)上，增添對系統(tǒng)彈性、自主性、協(xié)同性等方面的需求；而監(jiān)管部門除安全外，往往會提出環(huán)保節(jié)能等方面需求。

綜上，可將高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)的發(fā)展需求歸納為精準(zhǔn)性、實(shí)時(shí)性、高彈性、自主化、協(xié)同性、節(jié)能性共6 個(gè)方面，具體見表1。其中，精準(zhǔn)性、實(shí)時(shí)性與高速鐵路安全相關(guān)，屬于首先滿足的需求；高彈性、自主化、協(xié)同性、節(jié)能性則與高速鐵路高效節(jié)能相關(guān)，屬于盡量滿足的需求。

表1 高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)需求

2 防災(zāi)系統(tǒng)運(yùn)用現(xiàn)狀及存在問題

既有高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)在沿線關(guān)鍵區(qū)域布置風(fēng)、雨、雪、地震或異物傳感器進(jìn)行災(zāi)害監(jiān)測，采集致災(zāi)要素信息，之后通過通信傳輸網(wǎng)絡(luò)將信息傳輸至數(shù)據(jù)中心進(jìn)行計(jì)算處理，進(jìn)行災(zāi)害辨識和預(yù)警，最后將結(jié)果傳輸至調(diào)度中心，由調(diào)度指揮人員做出決策并進(jìn)行行車控制，系統(tǒng)一般工作模式如圖1所示。

圖1 既有高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)一般工作模式

既有系統(tǒng)的工作模式雖然能起到一定的防災(zāi)效果，但其災(zāi)害報(bào)警與列車調(diào)度屬于典型的完全中心化模式，難以適應(yīng)未來發(fā)展需求，具體運(yùn)用問題見表2。

表2 既有高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)運(yùn)用問題

3 云邊交互機(jī)制適用性

針對既有高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)中心化架構(gòu)的缺陷，對云邊交互、邊邊協(xié)同機(jī)制應(yīng)用在防災(zāi)系統(tǒng)的優(yōu)勢和技術(shù)成熟度進(jìn)行分析。

3.1 云邊交互機(jī)制特征

云邊交互機(jī)制指云計(jì)算和邊緣計(jì)算的協(xié)同?；谠七吔换C(jī)制的自主式高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)具備“一云多邊”的邏輯結(jié)構(gòu)，其中“云”指系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理及調(diào)度指揮中心，“邊”指現(xiàn)場層災(zāi)害監(jiān)測傳感器就近接入的各個(gè)路側(cè)計(jì)算單元。在新架構(gòu)下，中心（“云”）將部分處理、決策、控制資源及相應(yīng)功能下放至各個(gè)計(jì)算單元（“邊”），各計(jì)算單元可對本區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，實(shí)時(shí)辨識事件發(fā)生，實(shí)現(xiàn)區(qū)域自治。中心則主要負(fù)責(zé)全局性數(shù)據(jù)處理與決策，可承擔(dān)實(shí)時(shí)性較低、復(fù)雜度較高的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

中心和任一計(jì)算單元間通過通信傳輸網(wǎng)絡(luò)相連，實(shí)現(xiàn)中心與計(jì)算單元互操作。通過綜合考慮事件區(qū)域影響范圍、實(shí)時(shí)性需求以及數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度，面向不同事件選擇計(jì)算單元區(qū)域自治或中心統(tǒng)一決策，實(shí)現(xiàn)事件屬性驅(qū)動的災(zāi)害預(yù)警決策。當(dāng)中心或任一計(jì)算單元計(jì)算、存儲等壓力過大時(shí)，可通過計(jì)算、存儲資源動態(tài)調(diào)度、任務(wù)動態(tài)分配，重構(gòu)系統(tǒng)邏輯架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)“云邊交互”。

兩相鄰計(jì)算單元間建立“邊-邊”通信傳輸網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元與計(jì)算單元間的互操作。任一計(jì)算單元數(shù)據(jù)可傳輸至相鄰計(jì)算單元，實(shí)現(xiàn)沿路網(wǎng)的數(shù)據(jù)備份；某一計(jì)算單元計(jì)算壓力過大或出現(xiàn)故障時(shí)，可借助相鄰計(jì)算單元的計(jì)算資源；某一計(jì)算單元與中心間傳輸網(wǎng)絡(luò)故障后，可借助相鄰計(jì)算單元間的通信傳輸網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信息交互，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)“邊邊協(xié)同”。

3.2 機(jī)制必要性及可行性

相比既有“邊緣感知-云端決策”的云計(jì)算模式，云邊交互機(jī)制通過在數(shù)據(jù)源頭（現(xiàn)場層）附近的邊緣側(cè)構(gòu)建邊緣計(jì)算平臺，彌補(bǔ)既有監(jiān)測系統(tǒng)不足，滿足系統(tǒng)安全可靠、高效節(jié)能等多方面發(fā)展需求［13-17］，機(jī)制優(yōu)勢見表3。

表3 云邊交互機(jī)制優(yōu)勢

防災(zāi)系統(tǒng)作為高速鐵路安全保障的重要子系統(tǒng)，在高速鐵路新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的發(fā)展趨勢下，勢必需要通過貫徹新發(fā)展理念，吸收新科技革命成果，彌補(bǔ)既有系統(tǒng)不足，提高系統(tǒng)自主化水平，實(shí)現(xiàn)更新?lián)Q代。

云邊交互機(jī)制作為在云計(jì)算和邊緣計(jì)算研究基礎(chǔ)上發(fā)展而來的新興技術(shù)成果，云邊交互在概念、價(jià)值、能力上均已達(dá)成產(chǎn)業(yè)共識，在落地形態(tài)、關(guān)鍵技術(shù)、軟硬件平臺上已涌現(xiàn)出諸多成熟的解決方案，并在高速鐵路“工電供”運(yùn)維、變電巡視圖像視頻監(jiān)測、智能交通、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等諸多領(lǐng)域完成了商業(yè)實(shí)踐，展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢［15］，現(xiàn)場應(yīng)用條件已基本成熟。

此外，云邊交互機(jī)制與高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)需求匹配度極高。在該機(jī)制下，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)事件屬性驅(qū)動的預(yù)警決策，提升預(yù)警決策精準(zhǔn)性和局部事件響應(yīng)實(shí)時(shí)性，減少不必要的全局資源浪費(fèi)；系統(tǒng)在發(fā)生故障后可重構(gòu)邏輯架構(gòu)，避免完全失效，大幅提升系統(tǒng)整體彈性。可見，設(shè)計(jì)基于云邊交互機(jī)制的高速鐵路監(jiān)測系統(tǒng)新架構(gòu)，是滿足防災(zāi)系統(tǒng)未來高質(zhì)量發(fā)展需求、提升系統(tǒng)安全保障能力和自主化水平的有效路徑。

4 防災(zāi)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)是一個(gè)涵蓋機(jī)、工、電、調(diào)度等多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，由多個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)框架如圖2所示。

圖2 高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)框架

由圖2 可知：基于云邊交互機(jī)制構(gòu)建新一代高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)須構(gòu)建功能架構(gòu)、邏輯架構(gòu)和物理架構(gòu)，定義系統(tǒng)架構(gòu)組成及其相互映射關(guān)系，以指導(dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和建設(shè)；其中，需求體系統(tǒng)領(lǐng)功能架構(gòu)、邏輯架構(gòu)、物理架構(gòu)的構(gòu)建；功能架構(gòu)研究系統(tǒng)功能分類及部署；邏輯架構(gòu)研究面向不同業(yè)務(wù)需求，各功能間交互方式，即功能間的數(shù)據(jù)流流動過程；物理架構(gòu)研究系統(tǒng)功能在物理層面上的具體實(shí)現(xiàn)方式。功能、邏輯與物理架構(gòu)間存在相互映射關(guān)系，同樣的邏輯架構(gòu)也可用不同的物理架構(gòu)實(shí)現(xiàn)。

4.1 功能架構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)功能架構(gòu)主要研究系統(tǒng)所必須具備的功能及其分層關(guān)系，總體來說可分為2 步：第1 步從系統(tǒng)需求出發(fā)對系統(tǒng)內(nèi)部功能進(jìn)行分類合并，構(gòu)建系統(tǒng)功能體系；第2 步結(jié)合功能需求特點(diǎn)與資源分布等情況，研究云邊交互機(jī)制下系統(tǒng)功能分布。

4.1.1 功能體系

從系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程出發(fā)，對高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)內(nèi)部功能（活動）［9-12］進(jìn)行抽象提取和歸納總結(jié)。首先，系統(tǒng)需要對現(xiàn)場氣象、異物侵限等災(zāi)害進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集，需要具備一定的“感知”功能；其次，現(xiàn)場層感知到的原始數(shù)據(jù)需要通過“處理”功能進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算；然后，得到計(jì)算結(jié)果后，需進(jìn)一步分析判斷，并給出相應(yīng)的災(zāi)害等級及行車控制方案，即“決策”功能；最后，在明確災(zāi)害等級和行車方案后，需下達(dá)相關(guān)指令，執(zhí)行行車控制、搶險(xiǎn)維修等操作，即“執(zhí)行”功能。此外，數(shù)據(jù)或信息需要在現(xiàn)場層、數(shù)據(jù)中心、調(diào)度中心等各處進(jìn)行流轉(zhuǎn)，需要系統(tǒng)具備一定的“傳輸”和“管理”功能。

通過抽象提取和歸納總結(jié)，得到系統(tǒng)“感知、傳輸、處理、決策、執(zhí)行、管理”6 大功能體系，并構(gòu)建系統(tǒng)功能體系見表4。

表4 自主式高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)功能體系

4.1.2 功能分布

在既有高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)中，邊緣側(cè)（現(xiàn)場層）主要承擔(dān)感知功能，處理、決策及行車控制功能均由云端（數(shù)據(jù)中心、調(diào)度中心）承擔(dān)。基于云邊交互機(jī)制構(gòu)建新架構(gòu)，主要通過增加邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)處理、決策及控制功能，實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)局部事件實(shí)時(shí)處理、實(shí)時(shí)響應(yīng)，從而提高系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)速度和服務(wù)能力，更好地保障高速鐵路行車安全。

結(jié)合不同功能的實(shí)時(shí)性、全局性、周期性需求，參考相關(guān)云邊交互機(jī)制下監(jiān)測系統(tǒng)功能分布［15］方式，在對既有高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)資源調(diào)研的基礎(chǔ)上，將系統(tǒng)功能在邊云間分配，構(gòu)建基于云邊交互機(jī)制的高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)功能架構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于云邊交互機(jī)制的高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)功能架構(gòu)

4.2 邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)

在云邊交互機(jī)制下，面向不同的應(yīng)用場景，系統(tǒng)功能間的交互協(xié)作方式也會存在差別。邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)就是研究不同應(yīng)用場景下，系統(tǒng)內(nèi)部功能的交互組織方式，即數(shù)據(jù)/信息流在不同功能間的流動交互過程。其構(gòu)建過程可分為2 步：首先，分類梳理高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)的不同應(yīng)用場景，劃分不同場景下的系統(tǒng)功能域；其次，研究不同場景下的云邊交互機(jī)制，以及各功能間數(shù)據(jù)產(chǎn)生或使用關(guān)系，構(gòu)建系統(tǒng)邏輯架構(gòu)。

4.2.1 應(yīng)用場景集梳理和功能域劃分

高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)從應(yīng)用場景上可分為8 類：日常災(zāi)害監(jiān)測、故障監(jiān)測報(bào)警、災(zāi)害報(bào)警、緊急災(zāi)害報(bào)警、系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)備份、動態(tài)調(diào)度、故障狀態(tài)傳輸。不同應(yīng)用場景分別對應(yīng)一種功能域，不同功能域下涉及不同的功能單元，具體見表5。

表5 不同應(yīng)用場景下系統(tǒng)功能域、功能單元編號及內(nèi)容

表5 中：日常監(jiān)測指高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)對致災(zāi)要素狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，但并未監(jiān)測到災(zāi)害發(fā)生；故障報(bào)警指系統(tǒng)運(yùn)行過程中發(fā)生設(shè)備故障，向工務(wù)部門發(fā)布設(shè)備故障報(bào)警；災(zāi)害報(bào)警指系統(tǒng)監(jiān)測到風(fēng)、雨、雪或地震災(zāi)害發(fā)生，但可以通過控制列車降速應(yīng)對；緊急災(zāi)害報(bào)警指監(jiān)測到嚴(yán)重風(fēng)、雨、雪、地震或異物侵限災(zāi)害，需要控制列車停車，并開展應(yīng)急搶險(xiǎn)救援；系統(tǒng)管理主要指管理人員和系統(tǒng)間的人機(jī)交互，包括數(shù)據(jù)查詢、權(quán)限更改、參數(shù)配置、模型更新等；數(shù)據(jù)備份指邊緣側(cè)數(shù)據(jù)定時(shí)傳輸給云端及臨近邊緣側(cè)；動態(tài)調(diào)度指某一邊緣側(cè)計(jì)算壓力過大時(shí)，將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至臨近邊緣側(cè)或云端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；故障狀態(tài)傳輸指某一邊緣側(cè)與云端之間的傳輸通道故障時(shí)，通過邊邊傳輸將數(shù)據(jù)/信息傳輸至臨近邊緣側(cè)再傳輸至云端。

4.2.2 邏輯交互

在應(yīng)用場景梳理的基礎(chǔ)上，對系統(tǒng)不同場景下的邏輯交互關(guān)系（數(shù)據(jù)/信息流動過程）進(jìn)行抽象提取。

由梳理結(jié)果可以看出，不同場景下處理需求不同。須從全局性、實(shí)時(shí)性、周期性［15］3 個(gè)方面入手，重構(gòu)云邊交互機(jī)制下的邏輯交互關(guān)系。其中，云端主要負(fù)責(zé)全局性、非實(shí)時(shí)、長周期的業(yè)務(wù)處理與分析，能夠在災(zāi)害預(yù)警、調(diào)度調(diào)整等領(lǐng)域發(fā)揮優(yōu)勢；邊緣側(cè)更適用局部性、實(shí)時(shí)、短周期的業(yè)務(wù)處理與分析，能更好地支撐實(shí)時(shí)自主化災(zāi)害響應(yīng)與執(zhí)行。

由此，構(gòu)建云邊交互機(jī)制下不同應(yīng)用場景下的系統(tǒng)邏輯架構(gòu)如圖4所示。圖中：圓圈內(nèi)字母數(shù)字代表不同功能單元編號；箭頭代表數(shù)據(jù)/信息流向。

圖4 基于云邊交互機(jī)制的高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)邏輯架構(gòu)

8類應(yīng)用場景下邏輯交互具體內(nèi)容具體如下。

日常災(zāi)害監(jiān)測中，邊緣側(cè)感知致災(zāi)要素信息，進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與災(zāi)害辨識，確認(rèn)無災(zāi)害發(fā)生后，傳輸至云端及臨近邊緣側(cè)，云端結(jié)合大范圍、長時(shí)間的數(shù)據(jù)處理分析，進(jìn)一步辨識是否發(fā)生災(zāi)害。臨近邊緣側(cè)沿路網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)備份，且可結(jié)合臨近邊緣側(cè)數(shù)據(jù)、信息進(jìn)行災(zāi)害辨識。

故障監(jiān)測報(bào)警中，邊緣側(cè)實(shí)時(shí)感知設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和設(shè)備狀態(tài)辨識，當(dāng)監(jiān)測到設(shè)備故障后，將故障監(jiān)測信息傳輸至云端或臨近邊緣側(cè)進(jìn)行處理、決策，發(fā)出故障維修信息。

災(zāi)害報(bào)警中，存在2 種云邊交互機(jī)制：一種是邊緣側(cè)監(jiān)測到災(zāi)害發(fā)生，發(fā)出災(zāi)害預(yù)警并上傳云端，云端結(jié)合全局周期數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析，確認(rèn)災(zāi)害預(yù)警并控制行車；另一種為邊緣側(cè)未監(jiān)測到災(zāi)害發(fā)生，云端結(jié)合全局周期數(shù)據(jù)處理分析后，預(yù)警災(zāi)害發(fā)生并下達(dá)邊緣側(cè)，邊緣側(cè)監(jiān)測到災(zāi)害信息后可直接控制行車并上報(bào)云端。

緊急災(zāi)害報(bào)警中，邊緣側(cè)監(jiān)測到異物侵限或嚴(yán)重風(fēng)、雨、雪或地震災(zāi)害發(fā)生，實(shí)時(shí)控制列車停車，發(fā)出應(yīng)急救援信息并上報(bào)云端，云端對災(zāi)害信息進(jìn)一步分析確認(rèn)，發(fā)出全局行車調(diào)度調(diào)整信息。

系統(tǒng)管理中，云端管理人員發(fā)出數(shù)據(jù)查詢、參數(shù)配置、模型更新等信息，與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。

數(shù)據(jù)備份中，邊緣側(cè)可在維修天窗期等傳輸網(wǎng)絡(luò)帶寬占用少的時(shí)期將本區(qū)域數(shù)據(jù)傳輸至云端及臨近邊緣側(cè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)災(zāi)備。

動態(tài)調(diào)度中，邊緣側(cè)在計(jì)算壓力過大時(shí)，可選擇直接將環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至云端或臨近邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

故障狀態(tài)傳輸中，某一邊緣側(cè)在與云端之間的傳輸通道故障時(shí)，通過邊邊傳輸將數(shù)據(jù)/信息傳輸至臨近邊緣側(cè)再傳輸至云端。

4.3 物理架構(gòu)設(shè)計(jì)

物理架構(gòu)主要研究系統(tǒng)功能的具體實(shí)現(xiàn)方式，包括各功能單元對應(yīng)的物理實(shí)體及空間分布、連接關(guān)系等。對系統(tǒng)各功能端對應(yīng)的物理實(shí)體及空間分布［9-12］進(jìn)行歸納總結(jié)，具體見表6。

表6 各功能端對應(yīng)的業(yè)務(wù)部門、物理實(shí)體及空間分布

從連接關(guān)系上，系統(tǒng)物理架構(gòu)如圖5 所示。由圖5 可知：系統(tǒng)物理架構(gòu)可分為現(xiàn)場層、邊緣層、交互層、云端層4層。

圖5 基于云邊交互機(jī)制的高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)物理架構(gòu)

現(xiàn)場層：用于現(xiàn)場災(zāi)害信息感知，由風(fēng)速、雨量、雪量、地震、異物傳感器等監(jiān)測設(shè)備組成，各類型傳感器就近接入路側(cè)計(jì)算單元。

邊緣層：由路側(cè)計(jì)算單元、工務(wù)段、機(jī)務(wù)段3部分組成。其中，計(jì)算單元內(nèi)含邊緣主機(jī)、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、通信服務(wù)器、繼電控制器等，用于對現(xiàn)場采集設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、存儲、決策、傳輸和行車控制；工務(wù)段負(fù)責(zé)對應(yīng)區(qū)域設(shè)備維修，接收維修指令并通知維修人員進(jìn)行設(shè)備維修；機(jī)務(wù)段設(shè)置安全救援隊(duì)，接收救援指令并通知應(yīng)急救援人員進(jìn)行搶險(xiǎn)救援。

交互層：主要負(fù)責(zé)云端和邊緣側(cè)之間、臨近邊緣側(cè)之間的數(shù)據(jù)交互傳輸。

云端層：主要由調(diào)度終端、維護(hù)終端、應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器等組成。主要負(fù)責(zé)對全局性、周期性的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、存儲，做出災(zāi)害預(yù)警，接收實(shí)時(shí)災(zāi)害信息、行車控制信息并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)度調(diào)整，以及對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行管理。

5 防災(zāi)系統(tǒng)架構(gòu)評價(jià)

不同架構(gòu)支撐下的高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)性能存在較大差異，為確切反映不同架構(gòu)下系統(tǒng)的性能，從精準(zhǔn)性、實(shí)時(shí)性、高彈性、自主化、協(xié)同性、節(jié)能性等系統(tǒng)需求出發(fā)，提出預(yù)警準(zhǔn)確率、事件響應(yīng)時(shí)間、系統(tǒng)失效率、智能決策程度、數(shù)據(jù)共享率、單位時(shí)間能耗共6個(gè)評價(jià)指標(biāo)，并基于上述指標(biāo)對比分析了新架構(gòu)下系統(tǒng)性能優(yōu)勢，為架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。

1）預(yù)/報(bào)警準(zhǔn)確率

預(yù)警準(zhǔn)確率主要用于衡量系統(tǒng)精準(zhǔn)性，為

式中：P 為預(yù)/報(bào)警準(zhǔn)確率；m 為預(yù)/報(bào)警且實(shí)際發(fā)生的災(zāi)害數(shù)；n為總預(yù)/報(bào)警數(shù)。

新架構(gòu)下系統(tǒng)通過在邊緣側(cè)部署計(jì)算資源，減輕帶寬對現(xiàn)場數(shù)據(jù)量限制，為系統(tǒng)通過多傳感器部署及融合感知、智能算法應(yīng)用來提高預(yù)警準(zhǔn)確率提供了架構(gòu)支撐。

2）事件響應(yīng)時(shí)間

事件響應(yīng)時(shí)間主要用于反映系統(tǒng)實(shí)時(shí)性，為

其中，

式中：T 為事件響應(yīng)時(shí)間；ts為發(fā)送時(shí)延；tts為傳輸時(shí)延；tp為處理時(shí)延；L 為數(shù)據(jù)長度；W 為傳輸信道帶寬；Ld為傳輸鏈路長度；v 為電磁波傳輸速度；C 為計(jì)算任務(wù)量；f 為計(jì)算資源（CPU頻率）［20］。

假設(shè)系統(tǒng)傳輸信道帶寬、鏈路長度、總?cè)蝿?wù)量和計(jì)算資源不變，且新系統(tǒng)架構(gòu)下根據(jù)總?cè)蝿?wù)量部署計(jì)算資源。與既有系統(tǒng)架構(gòu)相比，新系統(tǒng)架構(gòu)下系統(tǒng)總處理時(shí)延tp不變，通過將云端部分計(jì)算資源轉(zhuǎn)移到邊緣側(cè)，局部事件無須上報(bào)云端，在邊緣側(cè)處理的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延tts近乎為0，且上傳云端的總數(shù)據(jù)量L 下降，減少了發(fā)送時(shí)延ts，從而減少了事件總響應(yīng)時(shí)間，提高了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性。

3）系統(tǒng)彈性

系統(tǒng)彈性主要指系統(tǒng)中任一子系統(tǒng)失效對系統(tǒng)整體功能的影響，為

式中：R 為系統(tǒng)彈性；n 為系統(tǒng)中子系統(tǒng)數(shù)量；Fi為第i 個(gè)子系統(tǒng)不可靠度（規(guī)定條件下和規(guī)定時(shí)間內(nèi)失效的概率）；Ai為第i 個(gè)子系統(tǒng)失效后系統(tǒng)剩余災(zāi)害監(jiān)測能力。

假設(shè)各子系統(tǒng)不可靠度不變，與既有系統(tǒng)架構(gòu)相比，新系統(tǒng)架構(gòu)在子系統(tǒng)失效時(shí)可通過邏輯結(jié)構(gòu)重組避免系統(tǒng)完全失效。例如當(dāng)云端或傳輸網(wǎng)絡(luò)故障時(shí)，各邊緣側(cè)可實(shí)現(xiàn)對應(yīng)區(qū)域的自主監(jiān)測和預(yù)警，當(dāng)某一邊緣側(cè)故障時(shí)，云端和臨近邊可通過邊邊協(xié)同、云邊交互分擔(dān)其處理及決策任務(wù)。通過提升子系統(tǒng)失效時(shí)的剩余災(zāi)害監(jiān)測能力，可提升系統(tǒng)整體彈性。

4）智能決策程度

智能決策程度主要用于評價(jià)系統(tǒng)自主化程度，為

式中：I 為智能決策程度；ua為采用人工智能或無人自動化方式進(jìn)行決策執(zhí)行的業(yè)務(wù)單元數(shù)量；u 為全體業(yè)務(wù)單元數(shù)量［19］。

自主式系統(tǒng)架構(gòu)解除了帶寬對現(xiàn)場數(shù)據(jù)量限制，可為智能算法的訓(xùn)練和廣泛應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。此外，通過提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)性滿足智能算法數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互需求，為智能算法支撐下的系統(tǒng)自主化運(yùn)行提供了環(huán)境。

5）數(shù)據(jù)共享率

數(shù)據(jù)共享率主要用于反映各路局防災(zāi)系統(tǒng)間的協(xié)同性，為

式中：D 為數(shù)據(jù)共享率；ds為系統(tǒng)間共享數(shù)據(jù)量；da為系統(tǒng)全部數(shù)據(jù)量［19］。

在統(tǒng)一架構(gòu)指導(dǎo)下，可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，為提高數(shù)據(jù)共享率提供架構(gòu)支撐，進(jìn)而提高系統(tǒng)協(xié)同性。

6）能耗效率

能耗效率主要反映了系統(tǒng)的節(jié)能性，在高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)中，能耗主要指電能能耗，為

其中，

式中：E為電能能耗；Etr為傳輸能耗；Ep為計(jì)算能耗；η 為傳輸功率；k 為各設(shè)備與能效有關(guān)的系數(shù)［20］。

假設(shè)傳輸功率和設(shè)備能耗系數(shù)不變，與既有系統(tǒng)架構(gòu)相比，新系統(tǒng)架構(gòu)下系統(tǒng)在邊緣側(cè)處理的數(shù)據(jù)傳播時(shí)延tts近乎為0，從而減少了傳輸能耗Etr，使系統(tǒng)具備更好的節(jié)能性。

6 結(jié) 語

針對高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)提高應(yīng)急響應(yīng)速度、保障行車安全、提升服務(wù)能力、提升自主決策能力、提升系統(tǒng)彈性等發(fā)展需求，面向系統(tǒng)現(xiàn)場層數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增加的發(fā)展趨勢，提出基于云邊交互機(jī)制重構(gòu)自主式高速鐵路防災(zāi)系統(tǒng)架構(gòu)，具備全局資源需求小、邊緣感知-計(jì)算-決策能力均衡、對傳輸網(wǎng)絡(luò)承載能力要求低、邏輯結(jié)構(gòu)可重構(gòu)、自主式?jīng)Q策響應(yīng)快和系統(tǒng)高彈性等特征，可保障事件驅(qū)動的預(yù)警決策精準(zhǔn)性和時(shí)效性，為各路局防災(zāi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)聯(lián)通與升級改造提供指導(dǎo)。

通過構(gòu)建系統(tǒng)功能、邏輯與物理架構(gòu)，對接高速鐵路安全化、自主化發(fā)展需求，為高速鐵路在新技術(shù)條件下發(fā)展面向?yàn)?zāi)害防護(hù)的高速鐵路運(yùn)行安全保障技術(shù)體系提供了新架構(gòu)和發(fā)展路徑。