城軌工程安全監測物聯網系統研究及應用

張文國 高修強 彭達

摘 要：城市軌道工程在建設中，工序繁多，環境復雜，人員素質不一，有效管理好安全是非常重要的工作之一，為此引入了眾多的智能硬件來實時動態監測施工情況。但這些硬件的生產廠商、版本及數據結構不一，導致采集到的監測數據的及時性、完整性及正確性無法有效保證，進而影響后續監測數據預警分析等工作，因此有必要建立可靈活配置接入各類監測數據的工程安全監測物聯網系統，提高監測數據集成質量，提升城軌工程安全管理效率。

關鍵詞：軌道交通;工程安全;監測;物聯網

中圖分類號：U239.5;U215.8 文獻標識碼：A

0 引言

隨著我國經濟發展，城市軌道交通工程作為新基建之一被大面積建設。在城軌工程施工中，環境多樣復雜且人員素質不一，為安全管理工作帶來很大挑戰。為了提高安全管理效率，更好地保證生產安全，城軌工程建設中已引入了大量的傳感器、攝像頭等物聯網監控量測設備和系統，從多維度、自動化的角度監測施工全過程。但這些硬件設備及系統通常來自于不同的廠家和版本，導致數據層面沒有統一的結構，只能局限于對單一的監測值預報警。城軌工程是一個多任務，多工序的復雜工程，監測數據相互交織，相互影響，為了更加準確地對風險進行預警和隱患進行治理，需要建立一套能夠靈活配置接入各類監測數據的工程安全監測物聯網系統，提高監測數據集成質量，為風險隱患分析提供準確的監測數據依據。

1 面臨的問題

1.1 網絡不確定性

安全物聯網系統的核心是對監測數據的實時分析，從而實現自動輔助安全決策。這些監測數據特點是體積小、發送頻率高、實時性強，因而對網絡依賴性高。但當前城軌工程大部分工作于地下，有線網絡接入率低，無線信號穿透力差。如何減少由網絡不確定性帶來的影響是面臨的主要問題之一。

1.2 數據結構統不統一

在城軌工程中，接入的傳感器繁而雜，具有很高的自治性。不同的硬件廠商，不同的版本所傳輸出的數據結構不一致。如何解決底層數據的不一致，在存儲層達到數據的一致性，是建立城軌工程安全監測物聯網系統要解決的問題之一。

1.3 采集端可擴展性差

在城軌建設中，不論是傳感器、還是網絡結構一切都是伴隨工程的推進實時變化的，因而在系統設計之初就需要考慮數據采集端的可擴展性。良好的擴展性，不僅可以保證系統具備更持久的生命力，也可以減少應用人員的工作量。但是因為部署環境和數據結構的不確定性，為擴展性帶來了較大挑戰。采集端每次出現問題或者升級時都需要到現場部署，這不利于系統實時修復和升級，也提高了運維成本。

2 系統方案設計

城軌工程安全監測物聯網系統整體架構使用端、邊、云三級架構，采用云邊一體化部署方案。該方案的提出是為了解決上文提到的三個問題，從而達到增強系統的可用性、擴展性的目的。增強系統遠程的調控和部署能力，減少后期系統維護工作量，降低系統整體運營成本。系統整體架構如圖1所示。

2.1 端

端，原始數據的來源地，主要數據分為兩類，一類是傳感器數據，這類數據是直接對接硬件本身，可以通過對外提供的硬件接口獲取到數據，另一類是儀器數據，這類數據無法直接從硬件處獲取到，只能通過硬件廠家系統獲取。端產生的數據的特點是雜而全、頻率高、數據量大，一般流轉于局域網中，無安全認證，不利用流轉于互聯網之上，一般需要通過一層數據梳理后才可以接入業務系統中。

2.2 邊

邊是端數據的匯聚地，通常和網關部署在一起。本方案設計中，所有端設備和外網的數據流轉都必須通過邊設備實現，這樣的設計可以很好的解決網絡不確定性，邊和端的連接只需要保證在局域網內的網絡互通，和互聯網的數據傳輸均交由邊緣設備管理。邊緣設備使用光纖和外部連接保證網絡穩定。

本方案的邊設備除了保證數據交換外，內置多個應用程序，實現接口認證，數據加密、數據壓縮、數據處理和邊緣計算等功能。接口認證校驗和數據加密，保證了數據的請求和傳輸的安全性。數據壓縮和數據處理，減小了數據的傳輸體積和網絡帶寬，經過梳理的數據結構性更符合定制的數據標準，方便二次開發。邊緣計算，將視頻、音頻等這類數據量大、計算密集的文件在邊緣完成計算，只將結果上傳，分散了云平臺的計算壓力，減少了傳輸的數據量，有效的降低了系統的時延。

每個邊緣計算都是一個輕量級的服務器，內置Docker 軟件，方便后續使用Kubernetes集成，實現云邊一體化部署。

2.3 云平臺

云平臺是整個物聯網的核心，負責對邊上傳的數據收集、流轉、存儲和分析。在該系統云平臺的設計中，數據采集網關和消息中間件集成在一起。網關負責對推送過來的數據做認證，保證數據來源的可靠。考慮到物聯網數據多、傳輸頻率快的特點，避免數據量過大導致后方系統來不及處理，在網關中加入消息中間件，推送來的數據先存入消息中間件，隱藏在后端的服務通過監聽，獲取數據，達到數據削峰填谷的作用。

云平臺承擔著監測數據預警告警的作用，且預警告警規則有多變的特點，為此需要開發安全評判功能，在安全評判功能中定制好安全評判規則，并將其動態地載入到規則引擎中執行。當數據進入規則引擎后根據定制好的規則對數據進行評判，若達到告警級別，則觸發安全預警功能，預警功能根據告警等級，觸發消息系統，通過不同途徑發出預警和告警。

所有經過規則引擎的數據會根據制定好的規則，自動的流轉到指定的業務系統，完成業務系統的數據填充和表單流轉，實現巡檢計劃自動派發，隱患治理單的自動生成等業務操作，并通知到具體的待辦人員。減少表單初始化數據填報工作，提高了安全監測信息流轉效率。

為了更好的利用系統對城軌工程進行安全管理，開發了數據分析功能，以時間為維度，將多個端數據進行匯總分析，擬合出工程報警預警曲線，找出共性問題，從數據中挖掘治理方案。

2.4 云邊一體化部署

使用Kubernetes的分布式容器管理能力，將所有邊和云主機虛擬部署在一起，通過云平臺統一管理，部署和更新每個邊緣服務。通過組件的方式，實現對每個節點的性能監控，并進行資源預警，保證邊的可靠性和及時響應。

2.5 數據存儲

安全監測物聯網數據呈現的特點是數據量大、存儲頻率高、有時序性。為了提高系統的整體性能，在存儲端使用PostgreSQL數據庫，該數據庫具備良好的數據存儲和查詢能力，且具備很好的集群擴展能力，非常適宜該類數據的存儲。

3 總結

隨著信息技術的發展，未來會有越來越多的智能化硬件進入城市軌道交通工程領域，為安全施工提供強有力的保障。本文從目前城市軌道交通工程安全監測的角度，探討了網絡、數據、擴展性三個方面遇到的挑戰，提出建立云邊一體的物聯網系統方案。但在該系統實施過程中，依舊存在較多技術難題，如規則引擎的設計、如何更加智能化接入數據等，這些都亟待深入研究解決。期待未來經過多次優化迭代后的城軌工程安全監測物聯網系統，能夠適配更多的端設備，更易配置且更高效。

參考文獻：

[1]中國建筑施工行業信息化發展報告（2018）：大數據應用與發展[M].中國建材工業出版社，2018.