Программный комплекс автоматизированного геодезического мониторинга искусственных сооружений для высокоскоростной железнодорожной магистрали «Москва – Казань – Екатеринбург»

Тип работы:
Реферат
Предмет:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 4
Программный комплекс автоматизированного геодезического мониторинга искусственных сооружений для высокоскоростной железнодорожной магистрали «Москва — Казань — Екатеринбург»
Бубнов В. П., Никитчин А. А., Сергеев С. А.
Петербургский государственный университет путей сообщения императора Александра I
Санкт-Петербург, Россия
bubnov1950@yandex. ru, anikitchin@gmail. com, serega_svetl@mail. ru
Аннотация. Описан программный комплекс автоматизированной системы геодезического мониторинга искусственных сооружений высокоскоростной железнодорожной магистрали. Приведена архитектура комплекса, особенности построения его компонент и программная реализации на языке Java. Обозначены актуальные направления развития комплекса.
Ключевые слова: геодезический мониторинг, опасный объект, программный комплекс, высокоскоростное железнодорожное движение.
Введение
В настоящее время резко возросли требования к обеспечению безопасности эксплуатации искусственных сооружений, к которым относятся автодорожные и железнодорожные мосты, тоннели метрополитена, плотины гидроэлектростанций, стадионы, ледовые дворцы, плавательные комплексы. Одно из основных направлений предотвращения аварий и разрушений этих особо опасных объектов, приводящих к порче и уничтожению значительных материальных ценностей и даже к человеческим жертвам — организация системы мониторинга технического состояния этих объектов. Это становится особенно актуальным при развитии высокоскоростного железнодорожного движения со скоростями движения до 400 км/ч.
В 2013 г. ОАО «Ленгипротранс» разработало «Обоснование инвестиций в строительство высокоскоростной железнодорожной магистрали «Москва — Казань — Екатеринбург41 (ВСМ-2). Участок «Москва — Казань11», где в подразд. 2 раздела 5 предусматривалось строительство 221 искусственного сооружения (не считая водопропускных труб) общей протяженностью 104 406,5 пог. м для пропуска подвижного состава по трассе ВСМ.
Все сооружения можно классифицировать по следующим признакам:
• железнодорожные эстакады — 44 шт. (19,9% от общего числа), 53 176,8 пог. м (50,9% от общей протяженности) —
• железнодорожные мосты через водотоки — 131 шт. (59,3% от общего числа), 45 610,9 пог. м (43,7% от общей протяженности), в том числе мосты через р. Клязьму
4007,0 пог. м- через р. Оку 4817,2 пог. м- через р. Суру -3936,3 пог. м- через р. Волгу — 4576,6 пог. м-
• железнодорожные путепроводы над автомобильными (32 шт.) и железными (11 шт.) дорогами, скотопрогоны (3 шт.) (20,8% от общего числа), 5618,8 пог. м (5,4% от общей протяженности).
С учетом схем протяженных мостов через водотоки с эстакадами (67% от общей длины мостов) наличия эстакадных участков в путепроводах (37% от общей длины путепроводов) и исключения всех мостовых сооружений участка г. Москвы и Московской области, где высокоскоростной режим реализовываться не будет (11 эстакад, 12 путепроводов и 4 моста общей длиной 17 203 пог. м), основным типом сооружения на участке высокоскоростного движения следует принять эстакаду (81,2% от общей длины сооружений 87 203 пог. м на участке высокоскоростного движения).
Для объективного анализа собираемой информации и своевременного реагирования на опасные отклонения искусственных сооружений от нормальной работы необходимо, чтобы в состав системы комплексной безопасности движения входила подсистема автоматизированного мониторинга искусственных сооружений. Проблема мониторинга искусственных сооружений рассмотрена в [1−6], однако комплексно применяется к искусственным сооружениям высокоскоростного железнодорожного движения впервые.
Архитектура системы
АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ГЕОДЕЗИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
За основную часть мониторинга следует принять систему автоматизированного геодезического мониторинга (САГМ). САГМ собирает, систематизирует, хранит, анализирует, преобразует, отображает и распространяет пространственнокоординированные данные о контролируемых элементах особо опасного объекта для своевременного выявления критичных величин деформаций, для установления причин их возникновения, для прогноза развития деформаций, выработки и принятия мер устранения развития нежелательных процессов и их последствий. На особо опасных объектах устанавливают датчики: высокоточные инклинометры, спутниковые датчики геодезической аппаратуры, акселерометры, датчики раскрытия трещин и другие [5].
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 4
27
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 4
Одна из наиболее распространённых САГМ — система SODIS Building M. Она выполняет следующие функции:
1) управляет автоматизированной системой мониторинга технического состояния зданий и сооружений-
2) собирает и хранит информацию от датчиков и оборудования, обеспечивающих измерение контролируемых параметров-
3) обрабатывает и анализирует данные для определения технического состояния объекта-
4) настраивает спецпроцессор системы мониторинга и устанавливает правила определения технического состояния зданий и сооружений в автоматическом режиме.
Основные преимущества предлагаемой автоматизированной системы мониторинга искусственных сооружений (АСМИС) по сравнению с SODIS Building M:
1) более широкие возможности конфигурирования-
2) меньшее число ограничений при выборе аппаратных частей серверов и их операционных систем-
3) возможность оповещения о потенциально опасных состояниях контролируемых объектов через SMS либо электронную почту, что позволяет экономить на постоянном присутствии оператора на контролируемом объекте-
4) приложение, визуализирующее получаемую и обрабатываемую информацию, разработано в виде web-приложения, что позволяет пользоваться им с любого устройства, имеющего доступ в интернет и web-браузер на платформе WebKit.
Ядром АСМИС является программный комплекс, состоящий из трёх основных компонент (рис. 1):
• программного обеспечения локального сервера (ПОЛС) —
• программного обеспечения удалённого сервера (REST API) —
• графического интерфейса (Web Application).
Каждый компонент системы выполняет свою функцию,
а все они взаимодействуют по протоколу TCP/IP.
Программное обеспечение
ЛОКАЛЬНОГО СЕРВЕРА
ПОЛС обеспечивает настройку, контроль состояния, сбор информации со всех датчиков, установленных на контролируемом сооружении.
ПО сервера отвечает следующим требованиям:
• платформенная независимость-
• возможность гибкой настройки в зависимости от типа и количества датчиков, используемых на объекте-
• самовосстановление (при потере соединения с каким-либо датчиком система должна продолжать функционировать и пытаться восстановить соединение).
В качестве языка программирования выбран платформеннонезависимый язык Java [7]. Обмен данными между контроллером и датчиками происходит по протоколу TCP/IP [8]. Таким образом, теоретически количество датчиков на одном объекте ограничено лишь количеством IP-адресов сети.
Основная задача локального сервера — считывание информации с датчиков.
Настройка ПОЛС выполняется с помощью конфигурационного файла, в котором описываются настройки всех датчиков, которые должен контролировать сервер, а также параметры этих датчиков. Таким образом, внутренняя структура ПОЛС не зависит от количества и типа датчиков, используемых на контролируемом объекте.
Программное обеспечение УДАЛЁННОГО СЕРВЕРА (ПОУС)
При проектировании и разработке ПОУС были поставлены следующие требования:
• кроссплатформенность-
• прием данных со всех контролируемых объектов-
• круглосуточный анализ получаемых данных-
• представление получаемых данных и результатов их обработки в графическом интерфейсе.
Приём данных обеспечивает HTTP-сервер, который получает данные от объектов в формате JSON (Java Script Object Notation — текстовый формат данных) [9], проверяет, с какого объекта и с какого датчика присланы данные, и сохраняет их в соответствующую таблицу в базе данных (рис. 2).
На данном этапе разработки анализ данных заключается в проверке правильности принимаемых данных:
1) что данные не выходят за рамки позволенных диапазонов-
Получение данных для синхронизации
Рис. 1. Схема компонентов САГМ
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 4
28
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 4
Рис. 2. Схема базы данных
2) временных интервалов: когда временные интервалы поступления данных от датчика неравномерны, необходимо заполнять их средними показателями, рассчитанными на основе последних 10 пришедших значений. Это необходимо, так как во многих датчиках существует вероятность задержек на несколько секунд. Эта информация есть в документации датчиков, а для математических алгоритмов анализа данных требуются значения, поступающие с одинаковым интервалом.
Чтобы обеспечить связь между приложением графического интерфейса и ПОУС, для ПОУС был разработан сервер WebSockets. WebSockets — это надстройка над HTTP-протоколом, предоставляющая API для разработки интерактивных Web-приложений, более удобное, чем HTTP [10].
Такие параметры приложения, как порты HTTP-сервера и Websocket-сервера, подключение к БД, конфигурируют с помощью XML-файла.
Необходимо отметить, что важной задачей в системах такого рода является защита данных, поэтому ПОУС не принимает никаких запросов по WebSocket, кроме запросов авторизации при новых подключениях.
UML-диаграмма классов удалённого сервера представлена на рис. 3.
Графический интерфейс системы
Web-приложение анализа данных является клиентской частью программного комплекса. В связи с этим основными задачами приложения стали визуализация данных, поступающих с удалённого сервера, в виде графиков и контроль доступа к данным.
К клиентской части предъявляют следующие требования:
• возможность разграничения контента по группам пользователей-
• удобство использования-
• поддержка кроссплатформенности.
Исходя из этих требований, в качестве технологии создания клиентской части выбран веб-интерфейс, использующий HTML5 с применением CSS, JavaScript. Данный подход чаще всего используют в веб-программировании, он позволяет проектировать интерфейсы с адаптивным дизайном
и с поддержкой разных типов устройств (ПК, планшетов, смартфонов).
В соответствии с требованиями и выбранной технологией необходимо определить подходящий фреймворк. На основании сравнительного анализа данных выбран фреймворк Sencha Touch, наиболее соответствующий требованиям для решения задачи. Sencha Touch — библиотека для разработки веб-сайтов и веб-сервисов, ориентированная на iPhone, iPad и Android.
Основная цель Sencha Touch — по мере возможности воссоздать стандартный интерфейс и поведение элементов интерфейса iOS, предоставив программистам гибкое API. Ядро библиотеки написанно на JavaScript, CSS3 и HTML5. Приложение Sencha Touch — это клиент-серверная разработка, где в качестве клиента выступает браузер Safari или Chrome, а в качестве сервера — любой веб-сервис, способный «отвечать» в форматах JSON, XML и некоторых других.
На рис. 4 представлена UML-диаграмма классов Web-приложения.
На рис. 5 — скриншот работы графического интерфейса в момент просмотра данных, поступающих от датчика в режиме реального времени.
Все три программных компонента ПК САГМ могут находиться как на одном сервере, так и на трёх разных, что делает программный комплекс достаточно гибким в использовании. Время от поступления данных на локальный сервер до их отображения на компоненте «Графический интерфейс» зависит от задержек в канале связи, а также от интервала синхронизации удалённого и локального серверов.
Архитектура П К устроена таким образом, что для сбора информации с каждого датчика выделяется отдельный поток вычислений. ПОЛС и REST API разработаны на языке JavaSE, что делает их платформеннонезависимыми.
Таким образом, САГМ способна в реальном времени получать, передавать, накапливать и анализировать данные со всех датчиков исследуемого объекта, а при необходимости ее можно дополнить неограниченным количеством новых типов сенсоров без прекращения функционирования.
Заключение
Актуальное направление развития САГМ — внедрение инструментов глубокого анализа данных, позволяющих получать прогнозы изменения характеристик особо опасных объектов. Работу предполагается продолжить в направлениях создания алгоритмов и программ фильтрации и корреляционного анализа данных измерений, получаемых с датчиков, а также поддержки принятия решений по анализу и прогнозированию развития контролируемых опасных процессов на основе создания базы четких и нечетких продукционных правил.
Еще одно актуальное направление развития программного комплекса — шифрование данных перед передачей между локальным и удаленным серверами и устройствами пользователя, а также проверка подлинности при получении данных [11].
Программная реализация комплекса прошла регистрацию в государственном реестре программ для ЭВМ [12]. Программный комплекс автоматизированного геодезического мониторинга искусственных сооружений для высокоскоростной железнодорожной магистрали прошел
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 4
29
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 4
dbsRunnable
— data: String HandlerForSave
+ d: DateFormat — dbses: List& lt-DBSaver>- & lt- - dbses: List& lt-DBSaver>-
— log: Logger + handleft: Http Exchange): void
+ runQ: void
5
Starter
+ mainO: void
+ getValue (str: String, e: Element): String
DBSaver
— DBtype: String
— host: String
— port: String
— DBname: String
— user: String
— password: String
— logger: Logger
— df: Date Format
— c: Connection
+ getCQ: Connection + setC (): void
+ addNivel (x: Float, у: Float, t: Float, d: Date, tableName: String): void
---------------------------------7K--------------------------------
ServerEndPoint
— dbs: DBSaver ServerGetSensorsForObjects
— onlinedatas: LinkedList& lt-ServerOnlineData>- - s: Session
+ onOpen (s: Session): void + onMessage (str: String, s: Session): String — id: String — dbs: DBSaver
У
+ onClose (s: Session, cr: CloseReason): void + getDbsO: DBSaver + setDbs (dbs: DBSaver): void + runQ: void
«
ServerHeartBeat
— s: Session
+ run (): void
ServerCheckLogging
— userpassword: String
— s: Session
— dbs: DBSaver
+ runQ: void
& quot-4
ServerOnlineData
— s: Session
¦ st: Statement
¦ tablename: String
¦ df: DateFormat
¦ stop: Boolean
+ run (): void + getSessO: Session + setSess (s: Session): void + setStop (stop: Boolean): void
ServerWebController
¦ sessions: LinkedList& lt-Session>-
¦ data: String
¦ logger: Logger
+ addSessionfs: Session): void + removeSessionfs: Session): void
Рис. 3. UML-диаграмма классов удалённого сервера

Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 4
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 4
Рис. 4. UML-диаграмма классов Web-приложения
Рис. 5. Данные с датчика Nivel220
натурные испытания на одном из мостов Ленинградской области.
Литература
1. Watanabe E. On longevity and monitoring technologies of bridges: a survey study by the Japanese Society of Steel Construction / E. Watanabe, H. Furuta, T. Yamaguchi, M. Kano // Structure and Infrastructure Eng. — 2014. — Vol. 10, N 4. — P. 471−491.
2. Li S. L. SMC structural health monitoring benchmark problem using monitored data from an actual cable-stayed bridge /
S. L. Li, H. Li, Y. Liu et al. // Structural Control and Health Monitoring. — 2014. — Vol. 21, N 2. — P. 156−172.
3. Li A. Q. Analysis and assessment of bridge health monitoring mass data — progress in research/development of 'Structural Health Monitoring' / A. Q. Li, Y. L. Ding, H. Wang, T. Guo // Science China Technological Sci. — 2012. — Vol. 55, N 8. — P. 22 122 224.
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 4
31
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 4
4. Spencer B. F. Campaign Monitoring of Railroad Bridges in High-Speed Rail Shared Corridors using Wireless Smart Sensors / B. F. Spencer // Report No NSEL-040, Department of Civil and Environmental Eng. Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, June 2015.
5. Брынь М. Я. Геодезический мониторинг деформаций вантовых мостов на основе спутниковых технологий /
М. Я. Брынь, А. А. Никитчин, Е. Г. Толстов и др. // Изв. ПГУПС. — 2009. — № 2 (19). — С. 120−128.
6. Брынь М. Я. Программный комплекс для мониторинга деформаций особо опасных объектов / М. Я. Брынь, А. Д. Хо-моненко, В. П. Бубнов и др. // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. — 2014. — № 1. -С. 36−41.
7. https: //www. java. com/ru (дата обращения 23. 10. 2015).
8. http: //www. javaportal. ru/java/articles/java_http_web/ article02. html (дата обращения 23. 10. 2015).
9. http: //www. json. org/json-ru. html (дата обращения 23. 10. 2015).
10. https: //ru. wikipedia. org/wiki/WebSocket (дата обращения 23. 10. 2015).
11. http: //docs. oracle. com/javase/7/docs/api/javax/crypto/ package-summary. html (дата обращения 23. 10. 2015).
12. Сергеев С. А. Программный комплекс для мониторинга и анализа деформаций сооружений / С. А. Сергеев, А. Д. Хомоненко, В. П. Бубнов и др.- Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам. Свид. о гос. регистрации программы ЭВМ № 2 014 619 426. — М., 2014.
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 4
32
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 4
Software for Automated Geodetic Monitoring of Artificial Structures for High-speed Railway «Moscow — Kazan — Yekaterinburg»
Bubnov V. P., Nikitchin А. А., Sergeev S. А.
Petersburg state transport university Saint-Petersburg, Russia
bubnov1950@yandex. ru, anikitchin@gmail. com, serega_svetl@mail. ru
Abstract. In article describes the software complex of automated system of geodetic monitoring of artificial high-speed railway trans. Describes the architecture of the complex, especially of the construction of its components and software implementation in Java. Given current direction of development of the complex.
Keywords: geodetic monitoring of dangerous objects, software suite, high-speed rail traffic.
References
1. Watanabe E., Furuta H., Yamaguchi T., Kano M. On longevity and monitoring technologies of bridges: a survey study by the Japanese Society of Steel Construction. Structure and Infrastructure Eng., 2010, vol. 10, no. 4, pp. 471−491.
2. Li S. L., Li H., Liu Y., Lan C., Zhou W., Ou J. SMC structural health monitoring benchmark problem using monitored data from an actual cable-stayed bridge. Structural Control and Health Monitoring, 2014, vol. 21, no. 2, pp. 156−172.
3. Li A. Q., Ding Y. L., Wang H., Guo T. Analysis and assessment of bridge health monitoring mass data — progress in research/development of 'Structural Health Monitoring'. Science China Technol. Sci., 2012, vol. 55, no. 8, pp. 2212−2224.
4. Spencer B. F. Campaign Monitoring of Railroad Bridges in High-Speed Rail Shared Corridors using Wireless Smart Sensors. Report No NSEL-040, Department of Civil and Environmental Eng. Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, June 2015.
5. Bryn М. Ya., Nikitchin А. А., Tolstov Е. G. et al. Geodetic deformation monitoring cable-stayed bridges based on satellite
technology [Geodezicheskii monitoring deformatcii vantovykh mostov na osnove sputnikovykh tekhnologii]. Izvestiia Peter-burgskogo universitetaputei soobshcheniia [Proc. of the St. Petersburg Univ. Railways], 2009, no. 2 (19), pp. 120−128.
6. Bryn М. Ya., Khomonenko А. D., Bybnov V. P., Nikitchin А. А., Sergeev S. А., Novikov P. А., Titov А. I. Software for monitoring strain especially dangerous objects [Programmnyi kompleks dlia monitoringa deformatcii osobo opasnykh obektov]. Problemy informatcionnoi bezopasnosti. Kompiuternye sistemy [Prob. Inform. Security. Computer systems], 2014, no. 1, pp. 36−41.
7. https: //www. java. com/ru, available at: 23. 10. 2015.
8. http: //www. javaportal. ru/java/articles/java_http_web/ article02. html, available at: 23. 10. 2015.
9. http: //www. json. org/json-ru. html, available at: 23. 10. 2015.
10. https: //ru. wikipedia. org/wiki/WebSocket, available at: 23. 10. 2015.
11. http: //docs. oracle. com/javase/7/docs/api/javax/crypto/ package-summary. html, available at: 23. 10. 2015.
12. Sergeev S. А., Khomonenko А. D., Bubnov V. P., Bryn М. Ya., Nikitchin А. А., Korshunova А. I., Shlapakova О. А. The software complex for monitoring and analysis of deformation structures [Programmnyi kompleks dlia monitoringa i analiza de-formatcii sooruzhenii]. Federalnaia sluzhba po intellektualnoi sob-stvennosti, patentam i tovarnym znakam. Svidetelstvo o gosudarst-vennoi registratcii programmy EVM [The Federal Service for Intellectual Property, Patents and Trademarks. Certificate of state registration of computer programs] no. 2 014 619 426. Moscow, 2014.
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 4
33

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой