一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，通过将计算和智能推向更接近实际的前端，改进传统系统在多源异构数据处理方面的问题，减少车站的行车控制单元数据处理压力，使其更集中精力于行车安全卡控业务处理；与此同时，缩减中心化和集中式处理规模，弱化中心云服务器耦合焦点程度，减轻数据集中处理压力，使其专注统筹调度和流程掌控。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统
本专利技术涉及轨道交通
，尤其涉及一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统。
技术介绍
高速铁路行车调度指挥系统集中控制区段内信号设备，指挥管理运行列车，实现行车调度和安全卡控功能，是高铁日常运营管理的中枢。高速铁路智能行车调度系统在现有调度指挥系统基础上，结合“智能铁路”发展需求，基于列车运行状态信息的全面感知、传输、处理和共享集成，协调优化铁路各业务流程和各类资源，在进路和命令安全卡控、行车信息数据平台以及列车运行自动调整等方面进一步优化完善，以较低成本达到保障安全、改善运营管理以及提高运输效率和系统智能化水平的目的，是提升高铁调度指挥系统的优化决策和协同处置能力，尤其是突发事件决策处置能力的关键核心内容。作为对现有系统的补充和完善，高速铁路智能行车调度系统在拓展既有自律卡控条件和自律检查范围基础上，通过加强与运输信息集成平台、电力供应监测平台、大风监测报警平台、地震预警监测平台等系统的结合，重点研究和完善了突发事件下进路和命令安全卡控功能，形成了基本适应我国高铁运输需求的智能行车调度子系统——高速铁路智能行车调度安全卡控系统。随着互联网信息技术、大数据、云平台等现代技术日渐成熟和普及，中国高铁步入“智慧铁路”和“大数据铁路”时代：高铁数据资源总量呈指数级趋势暴增，新增数据类型涌现且繁杂。在大数据技术发展初期，云计算和大数据自然而然形成互相促进、互相依赖的相辅相成关系。但伴随着智能CTC前端检测节点和检测设备的广泛铺设，传统大数据中心化处理方式暴露的资源集中和故障集中等问题，以及由此带来的计算压力、网络压力和处理延迟等难题，部分方面已不适应高铁智能行车调度安全需求。与此同时，我国疆域辽阔，自然环境多样，列车运营组织模式复杂，风雨雪震和设备故障等人为因素和自然灾害导致的具有严重不确定性的突发事件在飞速发展且已成网的高铁路网规划背景下，给行车调度和列车运行带来巨大安全隐患。围绕“智慧铁路”，科学利用大数据和应对大数据，全力打造高可靠性、高可用性、高安全性和高智能化水平的高铁智能行车调度安全卡控系统，对风雨雪震和设备故障等突发事件所造成影响智能分析和全面预测，在突发事件下列车运行进路和命令安全卡控等方面寻求突破和全面优化完善，对进一步提升列车运行控制的可用性、安全性和自动化水平有极大促进作用和重要现实意义。边缘计算是指靠近物或数据源头的一侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放计算平台，通过多维感知数据采集和前端智能处理技术将融合计算能力和智能能力的服务环境推向前端。作为云计算向边缘侧分布式拓展的新触角，边缘计算可为高铁智能行车调度提供实时、动态和智慧化的数据服务和计算服务，改进云端计算在多源异构数据处理、带宽负载和资源浪费、安全和隐私保护等方面问题，有效弥补现有大数据云中心集中处理方式的不足。因此，为降低高铁突发事件对行车安全的影响，合理协调和调度大数据下的数据和资源，融合云计算和边缘计算，设计一种基于云边协同架构的高铁智能行车调度安全卡控系统，是当前高铁智能行车调度的现实需求和发展方向。目前高速铁路智能行车调度安全卡控系统主要有如下几种方案：方案一、大数据环境下，基于云中心和数据单一汇集的高速铁路智能行车调度安全卡控系统。该方案在铁路局中心架设单一高可用中心云服务器。处于监测网络边缘的各类突发事件前端节点以及调度系统内部各车站行车控制单元通过一级或多级接口服务器连接至中心云服务器。系统结构示意图如图1所示。网络边缘监测节点采集数据后，将未经处理的原始数据通过接口服务器直接上传至中心云服务器。中心云接收前端数据并对其进行基础预处理后，一方面执行数据持久化操作；另一方面执行数据再加工操作，并按照过滤规则和映射规则，将加工数据转发至实际行车控制单元，并由行车控制单元按照采集事件数据类型、即时运营状态和安全卡控规则，进行突发事件下最终行车安全处置操作。然而，方案一的缺陷在于：实现简单、直接、粗犷，所有基础数据和服务调用都通过统一的中心云服务器进行中转和处理。在数据量增加、业务变得复杂趋势下，中心云服务器成为耦合焦点。前端监测节点将大量未经处理的原始数据直接上传中心云服务器，极大增加网络带宽压力，并由此带来数据的传输延迟和处理延迟；自动化水平不断提高的前端节点的计算资源和存储资源未被利用，相关压力被直接转移至中心云和各行车控制单元；中心云和行车控制单元需要应对多源异构数据，不利于系统扩展；同时，中心云作为资源集中和数据集中的单一节点，承担了过多的数据处理和转发功能，单点故障对系统可靠性影响严重。方案二、大数据环境下，基于云中心和数据分散汇集的高速铁路智能行车调度安全卡控系统。相较于方案一，未经处理的原始数据仍然直接上传至中心云服务器，由其执行数据持久化操作。但车站行车控制单元的数据来源由中心云变为了源头节点，并且数据类型由预处理后的加工数据变为了原始数据。方案二对应系统结构示意图如图2所示。相较于方案一，方案二中行车控制单元直接接收关联节点的原始监测数据，在紧急突发事件下通过缩减中转环节，降低数据网络延迟。中心云服务器内部的数据转发业务予以精简，各车站终端降低了对中心云的单一依赖，系统可靠性有所提升。然而，方案二的缺陷在于：同方案一，方案二同样存在网络带宽压力、数据传输和处理延迟、前端节点资源浪费等问题。此外，中心云的多源异构数据处理功能转移至各行车控制单元，在增加行车控制单元实现难度的同时，降低了系统整体扩展性；监测节点与行车控制单元的映射关系需要在边缘监测节点加入网络时予以确认，并由人工静态配置于节点内部或节点归属的接口服务器，降低了数据转发灵活性和动态性。方案三、实现方式单一的、持久保持的长连接通信方式。无论是方案一还是方案二，既有调度系统各模块间建立网络连接后，均持续保持和维护该连接。当连续一段时间无有效监测数据发送时，两端连接模块通过心跳消息维持此连接。相比于“即用即连，不用即退”的短连接方式，长连接可以省去较多底层网络建立和关闭操作，减少网络资源申请/释放频率，节约网络建立和数据传输时间，适用于频繁请求资源和持续数据发送的应用场景。然而，方案三的缺陷在于：未考虑实际场景中的数据传输量级和传输持续时长的长连接方式，在偶发数据传输和夜间持续无数据传输等场景下，浪费网络资源。不同于短连接的“存在即有效”特征，长连接方式下，服务端需要独自维护和管理网路连接；周期性的心跳信息也加重网络传输数据量；此外，有限的网络资源在持续保持的网路连接下，限制了服务端的进一步扩展，不适用于海量前端节点和接口服务器的应用环境。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，充分挖掘和利用大量智能化前端边缘监测节点的计算资源、存储资源和网络资源，减少节点资源浪费，提升高速铁路大数据环境下智能行车调度数据的计算效能、传输效能、网络效能和应用效能。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，其特征在于，包括：部署在中心区域的中心公有云、部署在车站区域的车站子云及行车控制单元、以及部署在网络侧的边缘子云及边缘监测节点；其中：/n所述中心公有云，负责边缘监测节点和行车控制单元的动态调度和维护功能，以及存储来自边缘子云的原始数据；/n所述边缘监测节点，用于实时采集并监测指定类型突发事件状态，形成原始数据；以及正常状态下按照突发事件处置规则将原始数据处理为加工数据；还负责将原始数据及加工数据传输至边缘子云；/n所述边缘子云，用于将加工数据传输至相应的车站子云，以及将原始数据传输至中心公有云；/n所述车站子云，用于将加工数据传输至相应的行车控制单元；/n所述行车控制单元，接收加工数据，并用于内部业务逻辑和安全卡控操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，其特征在于，包括：部署在中心区域的中心公有云、部署在车站区域的车站子云及行车控制单元、以及部署在网络侧的边缘子云及边缘监测节点；其中：
所述中心公有云，负责边缘监测节点和行车控制单元的动态调度和维护功能，以及存储来自边缘子云的原始数据；
所述边缘监测节点，用于实时采集并监测指定类型突发事件状态，形成原始数据；以及正常状态下按照突发事件处置规则将原始数据处理为加工数据；还负责将原始数据及加工数据传输至边缘子云；
所述边缘子云，用于将加工数据传输至相应的车站子云，以及将原始数据传输至中心公有云；
所述车站子云，用于将加工数据传输至相应的行车控制单元；
所述行车控制单元，接收加工数据，并用于内部业务逻辑和安全卡控操作。


2.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，其特征在于，系统实行服务注册和消息订阅机制；边缘监测节点通过突发事件状态监测、数据采集和处理行为，对外提供数据服务和计算服务，是事件消息的发布者，以及数据和服务的提供者；边缘子云执行数据中转业务，是消息的二级发布者；车站子云或车站行车控制单元通过兴趣数据订阅，通过边缘子云接收边缘监测节点服务，是事件消息的消费者，以及数据和服务的接收者；中心公有云保存所有边缘监测节点、边缘子云、车站子云和行车控制单元信息及状态，并且维护一个服务名到服务实例的映射关系，即服务注册表；中心公有云通过服务注册表和预置规则，实现系统内部管理、服务调度和数据分发工作，是服务中介员和消息代理者。


3.根据权利要求1所述的一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，其特征在于，所述边缘监测节点包括：
数据采集层：通过部署于现场的各类探针和传感器，实时采集并监测指定类型突发事件状态；
数据描述层：通过数据描述引擎将数据采集层上传数据以格式化数据形式记录事件状态及其变化过程；通过数据预处理引擎进行数据加工处理形成突发事件监测的原始数据；
数据处理层：依据边缘监测节点在加入网络时从中心公有云获取的突发事件处置规则，通过数据处理引擎实现突发事件状态变化到行车卡控处置结果的映射，形成突发事件处置的加工数据；
数据传输层：按指定协议分别对原始数据和加工数据进行打包操作；与边缘子云建立基于数据和场景的网络连接，将打包好的原始数据和加工数据放入消息传输队列，发送数据至边缘子云。


4.根据权利要求1或3所述的一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，其特征在于，边缘监测节点的工作流程及其加入系统网络的流程包括：
边缘监测节点启动，读取预先输入的静态配置，包括监测突发事件类型、边缘子云地址以及系统相关参数和业务参数，完成初始的初始化操作；
边缘监测节点根据预置地址，连接边缘子云，向边缘子云发起注册，并申请中心公有云信息；
边缘子云根据安全规则，检查边缘监测节点连接有效性，包括连接信息有效性与登录认证信息有效性；当检查通过后，边缘子云记录边缘监测节点信息，在边缘子云内部完成节点注册登记业务，并向节点返回中心公有云信息；
边缘监测节点收集本地能力认证信息，以加密连接方式向中心公有云发送注册申请、能力认证申请和最后遗嘱信息；如果边缘监测节点通过中心公有云的能力认证，则能够对外提供数据服务和计算服务；否则，只能对外提供数据采集和传输服务；
中心公有云根据边缘监测节点的能力认证信息，结合边缘监测节点监测突发事件类型及关联的行车控制单元数量，综合判定边缘监测节点是否具备对外提供边缘计算能力；同时，中心公有云登记新加入的边缘监测节点信息，更新边缘子云管辖列表、以及行车控制单元关联边缘监测节点列表；中心公有云同步更新服务注册表；中心公有云记录边缘监测节点最后遗嘱信息；
边缘监测节点的综合能力满足指定事件下的边缘计算条件，中心公有云通过节点能力认证；中心公有云检索根据边缘监测节点、边缘监测节点监测事件以及事件数据类型建立的调度规则，向边缘监测节点下发其关联的行车控制单元的信息；同时下发目前最新的通用突发事件处置规则；其中，边缘监测节点通过边缘子云实现与中心公有云的信息交互；
边缘监测节点根据中心公有云返回的关联车站的行车控制单元信息，主动连接相关的车站子云或车站行车控制单元，申请行车控制单元的专有数据；
边缘监测节点接收相关车站子云或者行车控制单元返回的基于车站行车需求设定的专有数据；
边缘监测节点根据中心公有云以及行车控制单元返回的信息，完成最终初始化操作；之后边缘监测节点开始监测指定类型突发事件状态；
边缘监测节点的数据采集层、数据描述层和数据处理层持续不断地提供数据采集服务和计算服务；输出的原始数据和加工数据上传至边缘监测节点的数据传输层；
边缘监测节点数据传输层将数据传输至边缘子云；对原始数据，采用延迟传输或实时传输的方式，对加工数据，采用实时传输的方式。


5.根据权利要求4所述的一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，其特征在于，所述最后遗嘱信息包括：包括边缘监测节点信息、监测事件信息和关联的行车控制单元；
边缘子云定期监测边缘监测节点的状态，当边缘监测节点发生异常时，边缘子云通知中心公有云，触发相应边缘监测节点的最后遗嘱机制；中心公有云依据相应边缘监测节点的最后遗嘱信息，向相关联的行车控制单元发送报警提示。


6.根据权利要求1或3所述的一种基于云边协同的高速铁路智能行车调度安全卡控系统，其特征在于，所述边缘子云由设定的管辖范围内、且具有相同事件监测类别的边缘监测节点组合而成；
边缘子云负责管辖范围内边缘监测节点的功能替补、数据缓存和中转；当边缘监测节点由于资源缺陷或设备故障时，边缘监测节点的数据处理层业务无法展开，则原始数据直接由数据传输层上传至边缘子云，边缘子云通过集成数据处...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宏涛，张琦，苗义烽，赵随海，王子维，张芸鹏，白利洁，金博汇，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所，中国铁道科学研究院集团有限公司，北京华铁信息技术有限公司，北京锐驰国铁智能运输系统工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11