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CN109696316B - 一种列车远程监测系统 - Google Patents

一种列车远程监测系统 Download PDF

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CN109696316B CN201710998634.4A CN201710998634A CN109696316B CN 109696316 B CN109696316 B CN 109696316B CN 201710998634 A CN201710998634 A CN 201710998634A CN 109696316 B CN109696316 B CN 109696316B
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Abstract

本发明公开了一种列车远程监测系统，包括：车载设备和服务器，为了保证数据的安全保密性，数据将会进行加密处理，防止数据泄露；在进行数据传输时，订立统一的数据结构标准，使用了数据压缩功能，减少了前后端传输的数据量，使得整个系统延迟等待时间大大降低。并且，本系统结合使用了传统的关系型数据库和适宜做大数据分析处理的非关系型数据库，通过这种多数据库架构，增强了数据读写性能，并且在对大数据进行分析时，可通过大数据处理工具对数据进行分析。可见，本方案通过在传输、存储、分析、处理等环节进行深入的优化，达到了在海量数据情况下进行列车检测的目的。

Description

一种列车远程监测系统
技术领域
本发明涉及列车监控领域，更具体地说，涉及一种列车远程监测系统。
背景技术
目前，在列车监控领域，已经有了不少的系统架构，这些列车监测系统主要应用于列车的实时状态监测，实时故障报警，故障统计分析，故障诊断及相关数据挖掘等领域。然而随着数据量的增加、传感器数量的增加，监测列车数目的增加、数据类别的增加和数据采集频次的提高，列车远程监测已经步入大数据时代，这导致了现有方案中的系统难以在数据传输、储存、数据分析处理、数据可视化方面均满足当前要求。
因此，如何实现在大数据时代，使列车远程监测系统可以高效安全的处理海量数据，是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种列车远程监测系统，以实现在大数据时代，使列车远程监测系统可以高效安全的处理海量数据。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：
一种列车远程监测系统，包括：
车载设备，用于采集列车的实时数据，并进行加密压缩处理后发送至服务器；
服务器，用于接收所述车载设备发送的处理后数据，将所述处理后数据中的实时故障数据存储至关系型数据库，以实现对所述车载设备的故障报警；将所述处理后数据中的实时状态数据存储至非关系型数据库，并通过大数据处理工具对非关系型数据库中的历史数据进行分析，得到故障诊断结果，对非关系型数据库中的实时数据进行分析，得到状态监视结果。
其中，所述车载设备还用于检测当前网络状态，利用当前网络状态确定的数据传输模式将处理后数据发送至所述服务器。
其中，本方案还包括客户端；所述客户端用于向所述服务器发送数据筛选指令；接收所述服务器发送的目标数据，并通过可视化工具进行显示；
所述服务器还用于：接收所述数据筛选指令，根据所述数据筛选指令对应的数据类型及数据需求从对应的数据库获取目标数据，并将所述目标数据发送至所述客户端。
其中，所述可视化工具为：HighChart。
其中，所述服务器还用于：接收所述客户端发送的数据访问指令，利用所述数据访问指令携带的用户身份信息对所述客户端进行验证，若验证成功，则向所述客户端分配与所述用户身份信息相对应的访问权限，以使所述客户端利用所述访问权限对数据进行访问。
其中，所述客户端与所述服务器之间利用Websocket技术进行数据的传输。
其中，所述服务器具体用于：根据所述处理后数据中的实时状态数据的数据类型，将所述实时状态数据中的热数据存储至第一关系型数据库，将所述实时状态数据中的冷数据存储至第二关系型数据库；所述热数据包括实时数据，所述冷数据包括历史数据。
其中，所述服务器具体用于：通过队列技术接收所述车载设备发送的处理后数据，并存储至对应的数据库。
其中，所述服务器具体用于：采用分布式的存储结构对数据进行存储及管理，并通过Map数据结构的方式查询存储的数据。
其中，所述车载设备与所述服务器利用安全传输通道进行数据的交互时，通过双向身份验证机制成功验证对方的身份后，实现数据的传输。
通过以上方案可知，本发明实施例提供的一种列车远程监测系统，包括：车载设备，用于采集列车的实时数据，并进行加密压缩处理后发送至服务器；服务器，用于接收所述车载设备发送的处理后数据，将所述处理后数据中的实时故障数据存储至关系型数据库，以实现对所述车载设备的故障报警；将所述处理后数据中的实时状态数据存储至非关系型数据库，并通过大数据处理工具对非关系型数据库中的历史数据进行分析，得到故障诊断结果，对非关系型数据库中的实时数据进行分析，得到状态监视结果。
在本方案中，为了保证数据的安全保密性，本系统在车地通讯环节，数据将会进行加密处理，防止数据泄露；在进行数据传输时，订立统一的数据结构标准，使用了数据压缩功能，减少了前后端传输的数据量，使得整个系统延迟等待时间大大降低。并且，本系统结合使用了传统的关系型数据库和适宜做大数据分析处理的非关系型数据库。传统关系型数据库在查询统计方面效率高速度快，非关系型数据库用于大数据平台做数据分析处理，互不干扰，但是在必要时可通过自定义服务组件实现两类数据库数据关联分析，通过这种多数据库架构，增强了数据读写性能，并且在对大数据进行分析时，可通过大数据处理工具对数据进行分析。可见，本方案通过在传输、存储、分析、处理等环节进行深入的优化，达到了在海量数据情况下进行列车检测的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种列车远程监测系统结构示意图；
图2为本发明实施例公开的另一种列车远程监测系统结构示意图；
图3为本发明实施例公开的具体的列车远程监测系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种列车远程监测系统，以实现在大数据时代，使列车远程监测系统可以高效安全的处理海量数据。
参见图1，本发明实施例提供的一种列车远程监测系统，包括：
车载设备100，用于采集列车的实时数据，并进行加密压缩处理后发送至服务器200；
其中，所述车载设备100还用于检测当前网络状态，利用当前网络状态确定的数据传输模式将处理后数据发送至所述服务器200。
具体的，本方案中的车载设备100用于实时检测列车的状态数据，并发送至服务器200。车载设备100检测到状态数据后，为了防范数据泄密问题，在车地通讯环节，首先需要将传输的数据进行加密处理，防止数据泄露。
进一步的，车载设备100在发送数据前会进行压缩，从而减少每一包数据的大小。可以理解的是，本系统优化了数据传输结构，订立了统一的数据结构标准，使用了数据压缩功能，减少了前后端传输的数据量，使得整个系统延迟等待时间大大降低。
具体来说，本方案中的车载设备100为使用4G/3G/2G全网通方案的车载设备，支持最新的4G网络制式，也向下兼容3G/2G各制式网络，从而加大了传输带宽，增强了传输稳定性。车载设备100向服务器200发送数据时，可以根据网络状态来确定数据传输模式，例如：在网络情况良好时使用4G网络进行传输，网络带宽完全可以满足一台列车所有基础数据的高频次传输。当网络状况较差时，自动向下切换为3G、2G网络，减少因为4G信号差丢包以及4G/3G网络反复切换导致的网络不稳定。
服务器200，用于接收所述车载设备100发送的处理后数据，将所述处理后数据中的实时故障数据存储至关系型数据库，以实现对所述车载设备100的故障报警；将所述处理后数据中的实时状态数据存储至非关系型数据库，并通过大数据处理工具对非关系型数据库中的历史数据进行分析，得到故障诊断结果，对非关系型数据库中的实时数据进行分析，得到状态监视结果。
其中，服务器200具体用于：通过队列技术接收所述车载设备100发送的处理后数据，并存储至对应的数据库。
具体来说，本方案中的服务器200使用了队列技术，保证在高并发的情况下，依然能够高效的将数据进行解析和入库处理。并且在数据存储方面，本系统结合使用了传统的关系型数据库和适宜做大数据分析处理的非关系型数据库。传统关系型数据库在查询统计方面效率高速度快，用于存储列车定位数据、故障数据等历史数据。非关系型数据库用于大数据平台做数据分析处理，互不干扰，在必要时可通过自定义服务组件实现两类数据库数据关联分析，通过这种多数据库架构的方式，增强了数据读写性能。可见，本方案通过在传输、存储、分析、处理等环节进行深入的优化，达到了在海量数据情况下进行列车检测的目的。
基于上述实施例，在本实施例中，所述服务器200具体用于：根据所述处理后数据中的实时状态数据的数据类型，将所述实时状态数据中的热数据存储至第一关系型数据库，将所述实时状态数据中的冷数据存储至第二关系型数据库；所述热数据包括实时数据，所述冷数据包括历史数据。
所述服务器200具体用于：采用分布式的存储结构对数据进行存储及管理，并通过Map数据结构的方式查询存储的数据。
需要说明的是，在本实施例中，将热数据和冷数据分开存储，可解决不同应用业务场景，数据使用频次不同而造成的数据访问性能问题。热数据即为最新的用户可能需要多次使用的实时状态数据，冷数据相对于热数据而言，即为时间较久远的用户不需频繁使用的数据。并且，服务器200采用分布式的存储结构，对实时海量数据进行存储和管理，实时状态数据可实现动态实时的更新管理。
并且，本方案在数据分析处理方面，使用了Hadoop及一系列大数据处理工具对大数据进行处理。并且，本方案还可通过设计基于可配置参数的内存数据缓存架构，减少了基础协议数据配置的数据库查询IO，同时基于内存Map数据结构的查询方式使得性能获得极大提升。
参见图2，基于上述任意实施例，在本实施例中的列车远程监测系统还包括客户端300；
所述客户端300用于向所述服务器200发送数据筛选指令；接收所述服务器200发送的目标数据，并通过可视化工具进行显示；其中，可视化工具为：HighChart；
所述服务器200还用于：接收所述数据筛选指令，根据所述数据筛选指令对应的数据类型及数据需求从对应的数据库获取目标数据。
具体的，由于目前的列车过多，数据类别和数量越来越大，如何在有限的显示屏幕内展示用户关注的数据成为一个难题。因此在本方案中，在系统实时监测部分以及列车定位跟踪方面，可以选择单点跟踪，也可以选择多点跟踪。并且在显示数据时，可大量使用颜色和动画效果，使得用户在电子地图上即可以看到所有列车的运行情况，故障状态等。而对于系统中的故障模块，本系统提供了各种灵活的筛选条件，用户可根据时间，部位，等级等等一系列条件来筛选出要展示的故障。在统计分析方面，大量的使用了色彩分明，清晰明了的各式图表，即使数据量再大，用户也可以马上从海量数据中找出关注的数据。
因此在本方案中，用户通过客户端300对数据进行筛选从而进行显示时，服务器200首先根据用户发送的数据筛选指令的数据类型及数据需求从数据库找到对应的数据，并返回数据到客户端300，通过客户端300进行显示；在进行显示的时候可根据预先设定的显示规则进行显示，并且可以结合HighChart等数据可视化工具，从而大大提高数据的可读性。
基于上述实施例，本实施例中的服务器200还用于：接收客户端300发送的数据访问指令，利用所述数据访问指令携带的用户身份信息对客户端300进行验证，若验证成功，则向所述客户端300分配与所述用户身份信息相对应的访问权限，以使所述客户端300利用所述访问权限对数据进行访问。
可以理解的是，在本方案中的web服务器到用户PC环节，本方案中的服务器采用了白名单验证，禁止了非法IP的访问。在对用户验证成功后，会分配给与该用户等级相对应的访问权限，用户只能拥有与自己等级相对应的访问权限；进一步的，本方案对数据库进行了读写权限分离，防止数据库被篡改和删除。并且，本方案在web程序代码层面进行了防SQL注入验证，防CSRF攻击的处理，减少了数据泄露的风险。可见，本方案提供的整个web系统采用了严格的身份验证和权限管理，不同用户只能访问授权内容，防止了越级访问的问题。
需要说明的是，本方案中的整个web系统的服务器200和客户端300间还应用了websocket技术，只有在数据有更新的情况下才进行数据传输，使得系统能够经得起多并发、大量周期性轮询访问请求的考验，可见，本方案可通过websocket/Ajax及数据压缩技术，减少服务器到用户端的数据传输量，减少延迟。
基于上述任意实施例，在本实施例中，所述车载设备100与所述服务器200利用安全传输通道进行数据的交互时，通过双向身份验证机制成功验证对方的身份后，实现数据的传输。
在本方案中，为了增加数据传输的安全性，服务器200和车载设备100在数据传输时，将会进行双向身份验证和建立安全传输通道，防止伪造数据和数据劫持。参见图3，为本实施例提供的具体的列车远程监测系统结构示意图，可见本方案针对海量列车数据的传输、存储、分析处理、数据可视化等各方面进行了深入的优化，搭建了高效合理的框架，证数据的安全性，达到了在海量数据情况下，进行列车监测的目的。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种列车远程监测系统，其特征在于，包括：
车载设备，用于采集列车的实时数据，并进行加密压缩处理后发送至服务器；所述车载设备还用于检测当前网络状态，利用当前网络状态确定的数据传输模式将处理后数据发送至所述服务器；其中，在网络情况良好时使用4G网络进行传输，当网络状况较差时，自动向下切换为3G、2G网络；
服务器，用于接收所述车载设备发送的处理后数据，将所述处理后数据中的实时故障数据存储至关系型数据库，以实现对所述车载设备的故障报警；将所述处理后数据中的实时状态数据存储至非关系型数据库，并通过大数据处理工具对非关系型数据库中的历史数据进行分析，得到故障诊断结果，对非关系型数据库中的实时数据进行分析，得到状态监视结果。
2.根据权利要求1所述的列车远程监测系统，其特征在于，还包括客户端；所述客户端用于向所述服务器发送数据筛选指令；接收所述服务器发送的目标数据，并通过可视化工具进行显示；
所述服务器还用于：接收所述数据筛选指令，根据所述数据筛选指令对应的数据类型及数据需求从对应的数据库获取目标数据，并将所述目标数据发送至所述客户端。
3.根据权利要求2所述的列车远程监测系统，其特征在于，所述可视化工具为：HighChart。
4.根据权利要求2所述的列车远程监测系统，其特征在于，所述服务器还用于：接收所述客户端发送的数据访问指令，利用所述数据访问指令携带的用户身份信息对所述客户端进行验证，若验证成功，则向所述客户端分配与所述用户身份信息相对应的访问权限，以使所述客户端利用所述访问权限对数据进行访问。
5.根据权利要求2所述的列车远程监测系统，其特征在于，所述客户端与所述服务器之间利用Websocket技术进行数据的传输。
6.根据权利要求1所述的列车远程监测系统，其特征在于，
所述服务器具体用于：根据所述处理后数据中的实时状态数据的数据类型，将所述实时状态数据中的热数据存储至第一关系型数据库，将所述实时状态数据中的冷数据存储至第二关系型数据库；所述热数据包括实时数据，所述冷数据包括历史数据。
7.根据权利要求6所述的列车远程监测系统，其特征在于，所述服务器具体用于：通过队列技术接收所述车载设备发送的处理后数据，并存储至对应的数据库。
8.根据权利要求7所述的列车远程监测系统，其特征在于，所述服务器具体用于：采用分布式的存储结构对数据进行存储及管理，并通过Map数据结构的方式查询存储的数据。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的列车远程监测系统，其特征在于，所述车载设备与所述服务器利用安全传输通道进行数据的交互时，通过双向身份验证机制成功验证对方的身份后，实现数据的传输。
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