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1 概述

1.1 項目情況介紹

太子城客運樞紐位于張家口市崇禮區太子城高鐵站東側，太子城高鐵站與規劃1號路之間。作為2022年冬奧會(huì )崇禮賽區的重要配套工程，本工程解決由城際鐵路與區域短途交通的換乘功能，涉及交通工具涵蓋公交、巴士、出租車(chē)、社會(huì )車(chē)輛等，同時(shí)為奧運期間從高鐵站方向而來(lái)的旅客提供安檢區域。

交通是城市經(jīng)濟發(fā)展的動(dòng)脈，智慧交通是智慧城市建設的重要構成部分，智慧客運交通樞紐也是智慧交通中的重要一環(huán)。為落實(shí)習近平總書(shū)記“綠色、開(kāi)放、共享、廉潔”辦奧運的重要指示精神，京張高鐵將“促進(jìn)京津冀一體化發(fā)展和全面展示中國高鐵建設新成就的創(chuàng )新示范線(xiàn)”作為設計的出發(fā)點(diǎn)，致力打造“智慧高鐵”。太子城客運樞紐設計向京張高鐵看齊，致力建設成為“智慧客運交通樞紐”。

1.2 項目挑戰

基于綜合交通樞紐監管對象多的特性，目前大多數機電設備管理系統均采用傳統的中心服務(wù)器加工作站模式——各個(gè)系統獨立運行維護，不利于系統運行的可靠性和維護管理。會(huì )導致出現：

（1）信息孤島：系統之間缺乏有效集成。

圖1 信息孤島

（2）海量數據帶來(lái)的管理困難。

圖2 海量數據的挑戰

（3）信息傳遞存在最后1公里問(wèn)題。

圖3 信息傳遞挑戰

1.3 系統的創(chuàng )新性

（1）通過(guò)對建筑設備監控系統（BAS）、能源管理系統（EMS）、智能照明等各個(gè)子系統的集成，實(shí)現機電設備狀態(tài)、運行能耗、能效、環(huán)境、安全、告警的集中監控；

（2）統籌管理各個(gè)系統的全部數據，為綜合客運交通樞紐的智慧應用提供數據服務(wù)支撐；

（3）實(shí)現覆蓋數據生命周期各階段的全維度數據安全保障體系，提升數據支撐能力和數據服務(wù)能力，打造統一的綜合交通樞紐數據基底。

2 系統功能及結構

基于云計算技術(shù)的客運交通樞紐智慧管理系統是基于云計算技術(shù)的智慧樞紐管理系統平臺，能夠采集各類(lèi)模擬量、數字量、開(kāi)關(guān)量、視頻、音頻、文檔等數據、信息；在廣泛互聯(lián)的基礎上，實(shí)現云、邊協(xié)同，完成數據分析和計算；利用組態(tài)化工具實(shí)現圖形化展示；提供監視、報警、控制、管理和運維等融合應用功能；支持GIS、BIM接口（BIM Engine）；支持大數據接口；支持人工智能。

2.1 系統功能

（1）超強的連接能力：支持不同的工業(yè)現場(chǎng)協(xié)議：包括PLC、CNC、電力、樓宇、環(huán)保等專(zhuān)用協(xié)議等。同時(shí)考慮對不同協(xié)議進(jìn)行點(diǎn)表的配置。

（2）安全的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )：通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)管理、安全執行環(huán)境、數據加密、傳感器、網(wǎng)關(guān)和軟件編排平臺之間的認證等多種安全措施確保網(wǎng)絡(luò )訪(fǎng)問(wèn)的安全。

（3）基于云計算的大數據處理：計算是物聯(lián)網(wǎng)的核心硬件層和核心軟件層的集合，也是物聯(lián)網(wǎng)中樞神經(jīng)系統基礎。大數據代表了物聯(lián)網(wǎng)的信息層（數據海洋），是物聯(lián)網(wǎng)智慧和意識產(chǎn)生的基礎。

（4）智能化的邊緣計算能力：在資產(chǎn)或流程附近實(shí)施計算能力的第一線(xiàn)，可以對事件進(jìn)行智能或協(xié)調的響應，并有助于減輕云上的數據處理負擔。同時(shí)具有接近零延遲，較小的網(wǎng)絡(luò )負載，增加的彈性，減少的數據暴露以及較低的數據管理成本的特點(diǎn)。

（5）引入時(shí)序數據處理：時(shí)序數據是基于時(shí)間的一系列的數據。往過(guò)去看可以做成多維度報表，揭示其趨勢性、規律性、異常性；往未來(lái)看可以做大數據分析，機器學(xué)習，實(shí)現預測和預警?？梢哉f(shuō)時(shí)序數據庫是存儲物聯(lián)網(wǎng)數據的最佳選擇。

（6）數據模型化：針對工業(yè)設備的數據不僅僅需要支持以設備對象建模同時(shí)還需要以業(yè)務(wù)對象方式建模。

（7）可編輯的設計器：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數據可視化是非常多樣的。不僅有工業(yè)組態(tài)的可視化，還需要有儀表板以及KQI儀表板的可視化。同時(shí)還需要一些專(zhuān)業(yè)視圖和類(lèi)似BI同時(shí)支持時(shí)序數據的分析儀表板可視化能力。

（8）業(yè)務(wù)閉環(huán)能力：IIoT的數據可以為多個(gè)人、多個(gè)部門(mén)、多個(gè)企業(yè)服務(wù)。數據分享是趨勢同時(shí)數據分享越廣價(jià)值越大。

2.2 系統結構

圖4 系統結構

可以進(jìn)行多個(gè)樞紐的鏈接擴展，指定一個(gè)樞紐作為總監控中心，對其它的樞紐進(jìn)行日常監控及聯(lián)動(dòng)。

3 系統核心技術(shù)

3.1 基于物聯(lián)網(wǎng)的云計算

（1）彈性服務(wù)：服務(wù)的規?？煽焖偕炜s，以自動(dòng)適應業(yè)務(wù)負載的動(dòng)態(tài)變化。用戶(hù)使用的資源同業(yè)務(wù)的需求相一致，避免了因為服務(wù)器性能過(guò)載或冗余而導致的服務(wù)質(zhì)量下降或資源浪費。

（2）資源池化：資源以共享資源池的方式統一管理。利用虛擬化技術(shù)，將資源分享給不同用戶(hù)，資源的放置、管理與分配策略對用戶(hù)透明。

（3）按需服務(wù)：以服務(wù)的形式為用戶(hù)提供應用程序、數據存儲、基礎設施等資源，并可以根據用戶(hù)需求，自動(dòng)分配資源，而不需要系統管理員干預。

（4）高可靠性：使用了數據多副本容錯、計算節點(diǎn)同構可互換等措施來(lái)保障服務(wù)的高可靠性，使用云計算相比使用本地計算機可靠。

（5）泛在接入：用戶(hù)可以利用各種終端設備（如PC電腦、筆記本電腦、智能手機等）隨時(shí)隨地通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)云計算服務(wù)。

（6）人工智能:通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數據存儲于云平臺，利用云計算人工智能對信息進(jìn)行分析、加工，生成相關(guān)技術(shù)應用。

3.2 工業(yè)微服務(wù)

（1）易于集成

以微服務(wù)的方式將基于不同行業(yè)、不同領(lǐng)域經(jīng)驗知識所提煉出來(lái)的各類(lèi)原始機理算法模型集成起來(lái)，封裝成可獨立調試運行的單一功能或服務(wù)模塊，提升易用性和可維護性。

（2）云化部署

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中基于工業(yè)微服務(wù)模塊進(jìn)行工業(yè)應用開(kāi)發(fā)，既能夠借助工業(yè)微服務(wù)并行開(kāi)發(fā)、分布運行的特點(diǎn)，有效發(fā)揮平臺海量數據接入、資源彈性配置、云化部署運行等優(yōu)勢。

（3）組件式開(kāi)發(fā)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺采用工業(yè)微服務(wù)的方式將CAD、CAE、DCS、MES、SCADA等傳統工業(yè)應用軟件拆解成獨立的功能模塊，實(shí)現對原有生產(chǎn)體系的解耦，隨后在平臺中構建起富含各類(lèi)功能與服務(wù)的微服務(wù)組件池，并按照實(shí)際需求來(lái)調用相應的微服務(wù)組件，進(jìn)行高效率和個(gè)性化的面向用戶(hù)的工業(yè)應用研發(fā)，整個(gè)軟件研發(fā)的技術(shù)門(mén)檻和投入成本大大降低。

3.3 工業(yè)時(shí)序數據庫

工業(yè)時(shí)序數據庫是分布式的支持實(shí)時(shí)分析的數據存儲系統。將所有采集的工況數據進(jìn)行存儲。滿(mǎn)足數據量巨大的時(shí)序數據的要求?？梢詧绦谐Ｓ玫慕y計和計算操作。指定時(shí)間段和指定區域查找操作。按到期日期來(lái)刪除數據。滿(mǎn)足數據以“寫(xiě)操作為主，讀操作為輔”的場(chǎng)景要求。特點(diǎn)是：

（1）實(shí)時(shí)性的性能高；

（2）高可靠性；

（3）快速查詢(xún)；

（4）實(shí)時(shí)分析性能高；

（5）維護、升級、擴容簡(jiǎn)單；

（6）數據處理和分析能力強（支持靈活快速的查詢(xún)分析能力）；

（7）水平擴展能力強；

（8）數據吞吐量大。

3.4 基于Web的工業(yè)組態(tài)工具

（1）提供豐富的基于JavaScript界面類(lèi)庫

提供完整的基于HTML5圖形界面組件庫。使用該工具可以輕松構建現代化的、跨桌面和移動(dòng)終端的企業(yè)應用，無(wú)需擔憂(yōu)跨平臺兼容性，及觸屏手勢交互等棘手問(wèn)題。

（2）提供監控可視化解決方案

可快速創(chuàng )建和部署，高度可定制化，并具有強大交互功能的拓撲圖形及表盤(pán)圖表等應用。適用于實(shí)時(shí)監控系統的界面呈現，可廣泛應用于網(wǎng)絡(luò )拓撲和設備管理，以及大氣治理、城市供水、電力、燃氣等自動(dòng)化（HMI/SCADA）領(lǐng)域。

（3）提供強大的基于WebGL技術(shù)的3D圖形引擎

提供了一套獨特的WebGL層抽象，將Model–View–Presenter（MVP）的設計模型延伸應用到了3D圖形領(lǐng)域。使用戶(hù)更關(guān)注于業(yè)務(wù)邏輯功能，不必將精力投入復雜3D渲染和數學(xué)等非業(yè)務(wù)核心的技術(shù)細節。

（4）支持與實(shí)時(shí)綁定（biding）：遙測、遙信、遙控。

（5）支持自定義圖形分層。

（6）支持基于GIS地圖的圖層編輯及分層顯示。

3.5 視頻一體化

（1）便捷：基于Web頁(yè)面觀(guān)看監控畫(huà)面，訪(fǎng)問(wèn)統一地址。

（2）易用：無(wú)須安裝任何自有插件、監控APP等，減少資源消耗。

（3）解決方案多樣化：支持局域網(wǎng)內的視頻設備組網(wǎng)管理，也支持公網(wǎng)/局域網(wǎng)混合組網(wǎng)，通過(guò)統一接口進(jìn)行管理訪(fǎng)問(wèn)。

（4）與業(yè)務(wù)功能緊密關(guān)聯(lián)：根據業(yè)務(wù)需要可將視頻功能嵌入相關(guān)業(yè)務(wù)應用，實(shí)現業(yè)務(wù)與視頻的聯(lián)動(dòng)和操作（SCADA-視頻一體化）。

（5）跨平臺：跨平臺支持PC端、安卓端、iOS蘋(píng)果端等主流終端。

（6）兼容性好：支持市面上大部分的RTSP/Onvif協(xié)議設備：IPCamera/NVR/編碼器等。

（7）無(wú)限制：對接自有流媒體服務(wù)器平臺，不限制瀏覽人數。

（8）支持航拍：基于航拍視頻的特點(diǎn)，提供專(zhuān)有解決方案。

3.6 移動(dòng)應用

（1）實(shí)時(shí)數據監控/報警：采集數據通過(guò)終端可以實(shí)時(shí)進(jìn)行查看，對于異常數據可以實(shí)時(shí)接收到報警信息。

（2）智能巡檢：根據巡檢計劃，自動(dòng)生成各類(lèi)巡檢任務(wù)，自動(dòng)推送給執行人，支持二維碼、NFC等多種掃描執行方式，異常情況可以同步上報。

（3）電子資料離線(xiàn)查詢(xún)：針對偏遠無(wú)線(xiàn)信號差的情況，移動(dòng)應用支持預先下載設備資料，在無(wú)數據信號的情況下可以進(jìn)行電子資料的查看。

4 結語(yǔ)

目前機電設備管理系統多采用傳統的中心服務(wù)器加工作站模式，各個(gè)系統獨立運行維護，不利于提高整個(gè)客運交通樞紐系統的運行可靠性和維護管理方便性。通過(guò)基于云計算技術(shù)的客運交通樞紐智慧管理系統研究，建設新型客運交通樞紐智慧管理系統極為必要，降低客戶(hù)維護工作量，起到減人增效的作用。

基于云計算技術(shù)的客運交通樞紐智慧管理系統具備與其它客運樞紐相關(guān)業(yè)務(wù)信息系統及鐵路部門(mén)相關(guān)業(yè)務(wù)信息平臺的數據共享交換能力，實(shí)現覆蓋數據生命周期各階段的全維度數據安全保障體系，提升數據支撐能力和數據服務(wù)能力，打造統一的綜合交通樞紐數據基底。

摘自《自動(dòng)化博覽》2022年12月刊