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铁路信号设备设施技术状态大数据平台的研究

2019-11-18

作者:李 斌,陈姝。佳讯飞鸿(北京)智能科技研究院有限公司,北京,100044
     关键词:信号大数据平台;数据安全防护;数据挖掘;关联分析;多维数据可视化
1概述
1.1信号大数据平台建设背景

      铁路信号设备是指挥列车运行、保证行车安全、提高运输效率、改善行车组织方式、实现行车指挥现代化的关键设施,在铁路运输生产过程中发挥着重要的作用。
      为提高信号设备维修管理水平,进一步深化信号设备维修智能化应用,亟需建设信号大数据平台,实现信号设备全寿命周期状态管理,建立科学的分析评价体系,全面掌握信号设备工作状态及运用情况,提高设备维修维护质量,降低铁路信号运营维护成本,提升信号设备的运输安全保障能力。
1.2铁路信号设备设施技术状态现状分析
      伴随着铁路线网的建设和逐步完善,铁路电务信号系统已经逐步建成了信号设备属性信息、生产管理信息、监测检测信息、故障统计信息等多个信号领域的业务系统。各系统生成并积累了海量的数据信息,包括:信号设备设施运行状态信息、设备故障报警信息以及维修施工作业记录等。由于各系统间接口相对独立,呈“烟囱”式分布,存在设备间、系统间接口和编码的标准不统一,专业间、工种间数据利用和共享不充分、数据存储不集中等问题,导致无法建立电务信号系统数据之间的关联关系,难以实现对信号设备设施进行全方位的状态监测、数据采集、分析、评价等,迫切需要对现有信号系统数据资源进行统一的融合管理,深入挖潜数据的价值,建设统一的信号设备设施技术状态大数据平台,为信号设备设施运维管理提供多维分析、辅助决策等智能服务。
1.3信号大数据平台建设的必要性及建设目标
      2017年中国铁路总公司颁布的《铁路信息化总体规划》和《铁路大数据应用实施方案》均明确,铁路大数据应用是实施国家大数据战略的重要组成部分,是大数据理念、方法和技术在铁路领域的重要实践。对于铁路电务专业来说,构建信号大数据平台,实现电务专业数据资源的开放共享和开发利用,运用大数据高效处理大体量数据及发挥数据挖掘分析的技术优势,充分发掘和释放数据资源的潜在价值。对提升铁路信号专业管理水平、提高电务专业运营维护效率、保障铁路运输安全等各方面均具有重要意义。
      以信号设备设施履历信息为基础,通过接入CSM、DMS、列车运行实时检测、信号动态检测、ATP车载设备信息管理、器材检修管理、信号安全生产管理等系统,并综合采集信号各系统数据及施工作业记录数据,充分利用大数据挖掘等关键技术,构建全路统一的信号大数据平台,实现数据的关联融合、开放共享,深化信号设备设施运维的智能化,满足铁路电务专业各级用户掌握信号设备全寿命周期状态、建立信号设备状态趋势预测和分析预警分析评价体系的需求,提升信号设备科学化管理水平、安全风险防控能力和运输安全保障能力。
2大数据平台总体架构
       结合铁总全路信号大数据平台建设思路,按照“二级部署,五级应用”架构进行设计。“两级部署”即铁总大数据平台和铁路局大数据平台两级部署,“五层应用”即铁路总公司、铁路局、电务段、车间、班组五级应用。
       信号大数据平台采用统一的技术架构、技术标准、分析与计算框架。按照电务业务应用特点,将信号大数据平台分为三层,即底层的大数据采集层、中间的大数据服务层和顶层的大数据应用层。信号大数据平台总体技术架构见图1所示:

         
图1铁路信号大数据平台总体技术架构

2.1信号大数据采集
      铁路总公司及铁路局级大数据平台均依托铁路一体化信息集成平台部署信号大数据应用;从电务段级获取信号设备技术履历信息、集中监测信息、器材入所检修信息、生产调度作业信息、维修维护记录、检修作业记录、故障信息记录及其它日志\文档\图片\视频类数据;从铁路局获取列控动态监测信息、列车实时检测信息、轨道车动态监测信息、列控车载设备管理信息及其他日志\文档\图片类数据,以及与信号专业相关的其他信息;从铁路总公司获取信号动态检测、监测信息,以及与信号专业相关的其他信息。
2.2信号大数据分析与应用
      铁路总公司级大数据平台:负责与铁路总公司级各系统进行信息交互,接收铁路局上传的格式化数据,进行分析并形成能够辅助决策的关键数据信息,同步将该分析结果下发至铁路局大数据应用;为铁路总公司级用户查询分析终端提供数据查询、下载、统计、分析、预测、辅助决策等应用服务。
      铁路局级信号大数据平台:负责与铁路局级及电务段各系统进行信息交互,并实时接收铁路总公司级大数据应用的分析结果,为铁路局级及下属各电务段用户查询分析终端提供数据查询、下载、统计、分析等应用服务。
3信号大数据平台功能设计
3.1平台功能结构

      根据信号设备大数据应用的业务需求分析,系统功能设计包括信号设备全寿命周期信息管理、技术状态关联分析、报警信息管理统计、故障信息管理统计、设备信息综合查询、信号专业知识管理、运用质量分析评价等主要功能。信号大数据平台功能结构见图2所示:

          
图2信号大数据平台功能结构图

3.2安全方案
      为满足铁路信号大数据平台安全需求,安全方案体系参照《计算机信息系统安全保护等级划分准则》和《信息安全技术信息系统等级保护安全设计技术要求》的标准和规范设计。
      1)安全防护等级
      综合考虑信号系统在铁路运输体系中的作用及信号设备设施运维管理的具体要求,根据《中国铁路总公司网络安全管理办法》,采用符合国家标准或业界标准的网络访问控制技术、用户身份认证/授权技术、数据加密技术,抵御网络病毒和攻击,提升系统和网络的安全可靠性。
      2)平台安全设计
      在铁路一体化信息集成平台安全设计的基础上,信号大数据平台操作系统方面的安全设计需进行安全加固,包括但不限于限制存储和运算服务器不必要的访问端口、加强用户层级和用户权限的管理、采用必要的实时监控技术和管理手段,并定期对操作系统、软件、应用软件进行安全性检查和安全加固,关闭不需要的服务和端口,杜绝已知的安全漏洞。
      3)应用数据安全设计
      铁路信号设备设施技术状态大数据应用在一体化集成平台安全设计的基础上,依托系统安全、数据安全机制的保障,对大数据平台业务应用也进行安全防护设计,包括但不限于用户认证管理、层级认证管理,数据审查等方面的安全设计。应用数据安全设计涵盖数据采集层、数据服务层、数据应用层及数据传输的全过程监控和管理。
4关键技术
4.1大数据安全防护技术

      1)数据完整性防护
      所有数据在接口端首先进行存储和备份,然后进行数据传输处理,一旦数据传输失败,数据可被重新获取进行传输。采用通用的数据包完整性校验手段,确保数据被完整传输。
      2)通信应答机制
      数据传输过程中建立通信确认机制,并对数据包进行编号,根据数据包编号进行数据应答交互,一旦数据包未得到确认,则该包数据将被重新发送,直到收到确认信息。该通信安全设计保证了数据包的安全传输。
      3)数据包加密设计
      信号大数据平台必须保证信息的安全,防止系统信息被截取和解析。系统在进行数据传输前,首先对数据包进行加密操作,接收方收到数据后必须利用经过授权的解密算法对数据进行解析,方能得到完整的业务数据,该安全设计能够保证业务数据的安全性。
      4)数据备份策略
      信号大数据平台必须建立数据备份与恢复机制,对重要业务数据、数仓文件、系统日志文件进行备份,当系统发生故障时,通过可靠的数据恢复机制,利用备份数据进行数据恢复。
4.2大数据挖掘技术
      信号系统数据挖掘一般是指从大量的信号系统数据中,利用提前设置的各种综合指标特征,对信号系统生成的特定数据,采用大数据分析技术等手段,通过定制化的机器算法,能够深层次的挖掘信号系统生成的数据以及生产作业过程记录等数据的特征信息,能够辅助决策,并能图形化显示预警,报警等应用信息。其中使用最多的两种技术分别是分类法和关联分析法。
      1)利用分类方法对设备健康状况进行多方面评估
分类又称为细分,是将大量的信号设备设施分成不同的类型,同一类型的设备拥有某些相似的属性,如基础属性资料、检修维修周期、设备安全运行时间等。通过信号设备细分,能够准确及时的把握现有设备设施的工作和运行状况,针对不同信号设备设施,采用不同的检修维修方式,保安全,提质增效。
      2)利用关联分析方法进行设备设施的交叉维修检测,提高运维安全系数
利用关联分析方法分析、评估、预警、预告信号设备设施故障相互的关联关系,即通过寻找独立系统或设备的故障因素,并建立故障预警、报警模型,对设备间或者系统级故障做出预测性分析告警,并对既往故障因素进行关联,从而有效提高运维效率和安全系数。
4.3多维数据可视化技术
      多维数据可视化是指通过一些手段将高维的数据展示在二维的平面中。在进行探索性数据分析及对聚类或分类问题的验证中有着重要的应用。目前主流可视化技术包括:
      1)多维直方图:又称为多维质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况;
      2)盒状图:通常显示数据内部的变化;
      3)散布图矩阵:在多变量概率统计中,散布矩阵是用来估计多维正态分布协方差的统计量;
      4)等高线图:适用于连续属性是且空间网格测量时;
      5)平行坐标:用来绘制高维数据的属性值,采用同一平行轴与垂直轴;
5结束语
      该信号大数据平台的设计与实现,整合信号系统数据资源的基础上,实现了铁路信号设备设施的全生命周期电子履历管理,提高信号设备设施检修和维护质量,推动电务运维工作模式从“计划修”向“状态修”过渡。后续工作继续深化信号大数据分析挖掘与智能化的应用,进一步研究电务专业需求,并挖掘信号设备设施技术状态中海量数据的潜在价值,完善信号设备设施技术状态综合评价模型,实现对信号设备设施技术状态的科学评价,保障铁路运输持续、安全、稳定运行。

参考文献
[1]中国铁路总公司.铁总信息[2017]152号 铁路信息化总体规划[S].北京:中国铁路总公司,2017.
[2]中国铁路总公司.铁总信息[2017]155号 铁路大数据应用实施方案[S].北京:中国铁路总公司,2017.
[3]中国铁路总公司.铁总运[2016]252号 铁路主数据(第一批)暂行规范[S].北京:中国铁路总公司,2016.
[4]中国铁路总公司.运电信号函[2016]360号 铁路信号设备单元划分、编码及表征规范(暂行)[S].北京:中国铁路总公司,2016.
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[6]国家标准化委员会.GB/T 25070-2010 信息安全技术信息系统等级保护安全设计技术要求[S].北京:国家标准化委员会,2010.
[7] Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar.数据挖掘导论[M].北京:人民邮电出版社,2011.
[8]史天运,刘军,李平等.铁路大数据平台总体方案及关键技术研究[J].铁路计算机应用,2016,25(9):1-6.

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