基于Hadoop平臺(tái)的列控系統(tǒng)運(yùn)行軌跡分析方法及其實(shí)現(xiàn).pdf

1、列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)是鐵路信號(hào)系統(tǒng)中保證列車(chē)運(yùn)行安全的重要設(shè)備，這對(duì)列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)提出了系統(tǒng)安全性、可靠性的要求。本文分析了列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)信息記錄系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)，研究了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)安全性和可靠性驗(yàn)證方面的可能性，對(duì)軌跡分析技術(shù)的并行化進(jìn)行了探討并對(duì)軌跡分析技術(shù)并行化后的單次驗(yàn)證能力進(jìn)行了研究，成功地將軌跡分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)，并成功地解決分布式平臺(tái)對(duì)大規(guī)模軌跡處理能力的所有限制因素。通過(guò)對(duì)一個(gè)構(gòu)造的大

2、規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，得出了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的離線軌跡分析技術(shù)在單次軌跡驗(yàn)證過(guò)程中能處理較長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)的列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)的軌跡數(shù)據(jù)的結(jié)論，為列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)的安全性和可靠性驗(yàn)證起到良好的補(bǔ)充作用。
　　本文首先介紹軌跡分析技術(shù)所依托的理論和方法，并對(duì)方法的通用結(jié)構(gòu)，方法的不同實(shí)現(xiàn)、方法所適用的場(chǎng)景和方法的缺點(diǎn)進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹。
　　之后，本文在Hadoop平臺(tái)上開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于MapReduce計(jì)算框

3、架的離線軌跡分析工具，稱(chēng)之為軌跡分析驗(yàn)證工具。該工具實(shí)現(xiàn)了離線運(yùn)行時(shí)驗(yàn)證技術(shù)的并行化，能夠在分布式平臺(tái)對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。該工具利用MapReduce框架實(shí)現(xiàn)二次排序得到有序的數(shù)據(jù)集，然后在時(shí)序邏輯集合運(yùn)算階段利用一個(gè)區(qū)間存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)優(yōu)化了整個(gè)數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在內(nèi)存中所占用的空間。并且，該工具成功實(shí)現(xiàn)運(yùn)行時(shí)驗(yàn)證并行化后的進(jìn)一步細(xì)化，這讓該工具理論上具有調(diào)用集群所有節(jié)點(diǎn)的能力，能夠充分利用分布式平臺(tái)的計(jì)算性能。本文還提出了一個(gè)新的算法，使該工具理論

4、上在分布式平臺(tái)上能夠處理無(wú)限規(guī)模的軌跡數(shù)據(jù)集而不必考慮節(jié)點(diǎn)內(nèi)存的大小。軌跡的規(guī)模越大，軌跡所覆蓋的系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間范圍越長(zhǎng)，工具得出的結(jié)論更可靠，這使該工具具備了較為實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。
　　最后，本文從《列控系統(tǒng)車(chē)載設(shè)備技術(shù)規(guī)范》中提取了列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)車(chē)載設(shè)備的一些用于實(shí)現(xiàn)“故障導(dǎo)向安全”的響應(yīng)屬性，并構(gòu)造滿(mǎn)足屬性性質(zhì)的線性時(shí)序邏輯公式。之后使用軌跡分析驗(yàn)證工具對(duì)列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)車(chē)載設(shè)備記錄的運(yùn)行軌跡進(jìn)行分析，最終證明該軌跡分析工具適