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摘 要：城市轨道工程在建设中，工序繁多，环境复杂，人员素质不一，有效管理好安全是非常重要的工作之一，为此引入了众多的智能硬件来实时动态监测施工情况。但这些硬件的生产厂商、版本及数据结构不一，导致采集到的监测数据的及时性、完整性及正确性无法有效保证，进而影响后续监测数据预警分析等工作，因此有必要建立可灵活配置接入各类监测数据的工程安全监测物联网系统，提高监测数据集成质量，提升城轨工程安全管理效率。
关键词：轨道交通;工程安全;监测;物联网
中图分类号：U239.5;U215.8 文献标识码：A
0 引言
随着我国经济发展，城市轨道交通工程作为新基建之一被大面积建设。在城轨工程施工中，环境多样复杂且人员素质不一，为安全管理工作带来很大挑战。为了提高安全管理效率，更好地保证生产安全，城轨工程建设中已引入了大量的传感器、摄像头等物联网监控量测设备和系统，从多维度、自动化的角度监测施工全过程。但这些硬件设备及系统通常来自于不同的厂家和版本，导致数据层面没有统一的结构，只能局限于对单一的监测值预报警。城轨工程是一个多任务，多工序的复杂工程，监测数据相互交织，相互影响，为了更加准确地对风险进行预警和隐患进行治理，需要建立一套能够灵活配置接入各类监测数据的工程安全监测物联网系统，提高监测数据集成质量，为风险隐患分析提供准确的监测数据依据。
1 面临的问题
1.1 网络不确定性
安全物联网系统的核心是对监测数据的实时分析，从而实现自动辅助安全决策。这些监测数据特点是体积小、发送频率高、实时性强，因而对网络依赖性高。但当前城轨工程大部分工作于地下，有线网络接入率低，无线信号穿透力差。如何减少由网络不确定性带来的影响是面临的主要问题之一。
1.2 数据结构统不统一
在城轨工程中，接入的传感器繁而杂，具有很高的自治性。不同的硬件厂商，不同的版本所传输出的数据结构不一致。如何解决底层数据的不一致，在存储层达到数据的一致性，是建立城轨工程安全监测物联网系统要解决的问题之一。
1.3 采集端可扩展性差
在城轨建设中，不论是传感器、还是网络结构一切都是伴随工程的推进实时变化的，因而在系统设计之初就需要考虑数据采集端的可扩展性。良好的扩展性，不仅可以保证系统具备更持久的生命力，也可以减少应用人员的工作量。但是因为部署环境和数据结构的不确定性，为扩展性帶来了较大挑战。采集端每次出现问题或者升级时都需要到现场部署，这不利于系统实时修复和升级，也提高了运维成本。
2 系统方案设计
城轨工程安全监测物联网系统整体架构使用端、边、云三级架构，采用云边一体化部署方案。该方案的提出是为了解决上文提到的三个问题，从而达到增强系统的可用性、扩展性的目的。增强系统远程的调控和部署能力，减少后期系统维护工作量，降低系统整体运营成本。系统整体架构如图1所示。
2.1 端
端，原始数据的来源地，主要数据分为两类，一类是传感器数据，这类数据是直接对接硬件本身，可以通过对外提供的硬件接口获取到数据，另一类是仪器数据，这类数据无法直接从硬件处获取到，只能通过硬件厂家系统获取。端产生的数据的特点是杂而全、频率高、数据量大，一般流转于局域网中，无安全认证，不利用流转于互联网之上，一般需要通过一层数据梳理后才可以接入业务系统中。
2.2 边
边是端数据的汇聚地，通常和网关部署在一起。本方案设计中，所有端设备和外网的数据流转都必须通过边设备实现，这样的设计可以很好的解决网络不确定性，边和端的连接只需要保证在局域网内的网络互通，和互联网的数据传输均交由边缘设备管理。边缘设备使用光纤和外部连接保证网络稳定。
本方案的边设备除了保证数据交换外，内置多个应用程序，实现接口认证，数据加密、数据压缩、数据处理和边缘计算等功能。接口认证校验和数据加密，保证了数据的请求和传输的安全性。数据压缩和数据处理，减小了数据的传输体积和网络带宽，经过梳理的数据结构性更符合定制的数据标准，方便二次开发。边缘计算，将视频、音频等这类数据量大、计算密集的文件在边缘完成计算，只将结果上传，分散了云平台的计算压力，减少了传输的数据量，有效的降低了系统的时延。
每个边缘计算都是一个轻量级的服务器，内置Docker 软件，方便后续使用Kubernetes集成，实现云边一体化部署。
2.3 云平台
云平台是整个物联网的核心，负责对边上传的数据收集、流转、存储和分析。在该系统云平台的设计中，数据采集网关和消息中间件集成在一起。网关负责对推送过来的数据做认证，保证数据来源的可靠。考虑到物联网数据多、传输频率快的特点，避免数据量过大导致后方系统来不及处理，在网关中加入消息中间件，推送来的数据先存入消息中间件，隐藏在后端的服务通过监听，获取数据，达到数据削峰填谷的作用。
云平台承担着监测数据预警告警的作用，且预警告警规则有多变的特点，为此需要开发安全评判功能，在安全评判功能中定制好安全评判规则，并将其动态地载入到规则引擎中执行。当数据进入规则引擎后根据定制好的规则对数据进行评判，若达到告警级别，则触发安全预警功能，预警功能根据告警等级，触发消息系统，通过不同途径发出预警和告警。
所有经过规则引擎的数据会根据制定好的规则，自动的流转到指定的业务系统，完成业务系统的数据填充和表单流转，实现巡检计划自动派发，隐患治理单的自动生成等业务操作，并通知到具体的待办人员。减少表单初始化数据填报工作，提高了安全监测信息流转效率。
为了更好的利用系统对城轨工程进行安全管理，开发了数据分析功能，以时间为维度，将多个端数据进行汇总分析，拟合出工程报警预警曲线，找出共性问题，从数据中挖掘治理方案。
2.4 云边一体化部署
使用Kubernetes的分布式容器管理能力，将所有边和云主机虚拟部署在一起，通过云平台统一管理，部署和更新每个边缘服务。通过组件的方式，实现对每个节点的性能监控，并进行资源预警，保证边的可靠性和及时响应。
2.5 数据存储
安全监测物联网数据呈现的特点是数据量大、存储频率高、有时序性。为了提高系统的整体性能，在存储端使用PostgreSQL数据库，该数据库具备良好的数据存储和查询能力，且具备很好的集群扩展能力，非常适宜该类数据的存储。
3 总结
随着信息技术的发展，未来会有越来越多的智能化硬件进入城市轨道交通工程领域，为安全施工提供强有力的保障。本文从目前城市轨道交通工程安全监测的角度，探讨了网络、数据、扩展性三个方面遇到的挑战，提出建立云边一体的物联网系统方案。但在该系统实施过程中，依旧存在较多技术难题，如规则引擎的设计、如何更加智能化接入数据等，这些都亟待深入研究解决。期待未来经过多次优化迭代后的城轨工程安全监测物联网系统，能够适配更多的端设备，更易配置且更高效。
参考文献：
[1]中国建筑施工行业信息化发展报告（2018）：大数据应用与发展[M].中国建材工业出版社，2018.
关键词：轨道交通;工程安全;监测;物联网
中图分类号：U239.5;U215.8 文献标识码：A
0 引言
随着我国经济发展，城市轨道交通工程作为新基建之一被大面积建设。在城轨工程施工中，环境多样复杂且人员素质不一，为安全管理工作带来很大挑战。为了提高安全管理效率，更好地保证生产安全，城轨工程建设中已引入了大量的传感器、摄像头等物联网监控量测设备和系统，从多维度、自动化的角度监测施工全过程。但这些硬件设备及系统通常来自于不同的厂家和版本，导致数据层面没有统一的结构，只能局限于对单一的监测值预报警。城轨工程是一个多任务，多工序的复杂工程，监测数据相互交织，相互影响，为了更加准确地对风险进行预警和隐患进行治理，需要建立一套能够灵活配置接入各类监测数据的工程安全监测物联网系统，提高监测数据集成质量，为风险隐患分析提供准确的监测数据依据。
1 面临的问题
1.1 网络不确定性
安全物联网系统的核心是对监测数据的实时分析，从而实现自动辅助安全决策。这些监测数据特点是体积小、发送频率高、实时性强，因而对网络依赖性高。但当前城轨工程大部分工作于地下，有线网络接入率低，无线信号穿透力差。如何减少由网络不确定性带来的影响是面临的主要问题之一。
1.2 数据结构统不统一
在城轨工程中，接入的传感器繁而杂，具有很高的自治性。不同的硬件厂商，不同的版本所传输出的数据结构不一致。如何解决底层数据的不一致，在存储层达到数据的一致性，是建立城轨工程安全监测物联网系统要解决的问题之一。
1.3 采集端可扩展性差
在城轨建设中，不论是传感器、还是网络结构一切都是伴随工程的推进实时变化的，因而在系统设计之初就需要考虑数据采集端的可扩展性。良好的扩展性，不仅可以保证系统具备更持久的生命力，也可以减少应用人员的工作量。但是因为部署环境和数据结构的不确定性，为扩展性帶来了较大挑战。采集端每次出现问题或者升级时都需要到现场部署，这不利于系统实时修复和升级，也提高了运维成本。
2 系统方案设计
城轨工程安全监测物联网系统整体架构使用端、边、云三级架构，采用云边一体化部署方案。该方案的提出是为了解决上文提到的三个问题，从而达到增强系统的可用性、扩展性的目的。增强系统远程的调控和部署能力，减少后期系统维护工作量，降低系统整体运营成本。系统整体架构如图1所示。
2.1 端
端，原始数据的来源地，主要数据分为两类，一类是传感器数据，这类数据是直接对接硬件本身，可以通过对外提供的硬件接口获取到数据，另一类是仪器数据，这类数据无法直接从硬件处获取到，只能通过硬件厂家系统获取。端产生的数据的特点是杂而全、频率高、数据量大，一般流转于局域网中，无安全认证，不利用流转于互联网之上，一般需要通过一层数据梳理后才可以接入业务系统中。
2.2 边
边是端数据的汇聚地，通常和网关部署在一起。本方案设计中，所有端设备和外网的数据流转都必须通过边设备实现，这样的设计可以很好的解决网络不确定性，边和端的连接只需要保证在局域网内的网络互通，和互联网的数据传输均交由边缘设备管理。边缘设备使用光纤和外部连接保证网络稳定。
本方案的边设备除了保证数据交换外，内置多个应用程序，实现接口认证，数据加密、数据压缩、数据处理和边缘计算等功能。接口认证校验和数据加密，保证了数据的请求和传输的安全性。数据压缩和数据处理，减小了数据的传输体积和网络带宽，经过梳理的数据结构性更符合定制的数据标准，方便二次开发。边缘计算，将视频、音频等这类数据量大、计算密集的文件在边缘完成计算，只将结果上传，分散了云平台的计算压力，减少了传输的数据量，有效的降低了系统的时延。
每个边缘计算都是一个轻量级的服务器，内置Docker 软件，方便后续使用Kubernetes集成，实现云边一体化部署。
2.3 云平台
云平台是整个物联网的核心，负责对边上传的数据收集、流转、存储和分析。在该系统云平台的设计中，数据采集网关和消息中间件集成在一起。网关负责对推送过来的数据做认证，保证数据来源的可靠。考虑到物联网数据多、传输频率快的特点，避免数据量过大导致后方系统来不及处理，在网关中加入消息中间件，推送来的数据先存入消息中间件，隐藏在后端的服务通过监听，获取数据，达到数据削峰填谷的作用。
云平台承担着监测数据预警告警的作用，且预警告警规则有多变的特点，为此需要开发安全评判功能，在安全评判功能中定制好安全评判规则，并将其动态地载入到规则引擎中执行。当数据进入规则引擎后根据定制好的规则对数据进行评判，若达到告警级别，则触发安全预警功能，预警功能根据告警等级，触发消息系统，通过不同途径发出预警和告警。
所有经过规则引擎的数据会根据制定好的规则，自动的流转到指定的业务系统，完成业务系统的数据填充和表单流转，实现巡检计划自动派发，隐患治理单的自动生成等业务操作，并通知到具体的待办人员。减少表单初始化数据填报工作，提高了安全监测信息流转效率。
为了更好的利用系统对城轨工程进行安全管理，开发了数据分析功能，以时间为维度，将多个端数据进行汇总分析，拟合出工程报警预警曲线，找出共性问题，从数据中挖掘治理方案。
2.4 云边一体化部署
使用Kubernetes的分布式容器管理能力，将所有边和云主机虚拟部署在一起，通过云平台统一管理，部署和更新每个边缘服务。通过组件的方式，实现对每个节点的性能监控，并进行资源预警，保证边的可靠性和及时响应。
2.5 数据存储
安全监测物联网数据呈现的特点是数据量大、存储频率高、有时序性。为了提高系统的整体性能，在存储端使用PostgreSQL数据库，该数据库具备良好的数据存储和查询能力，且具备很好的集群扩展能力，非常适宜该类数据的存储。
3 总结
随着信息技术的发展，未来会有越来越多的智能化硬件进入城市轨道交通工程领域，为安全施工提供强有力的保障。本文从目前城市轨道交通工程安全监测的角度，探讨了网络、数据、扩展性三个方面遇到的挑战，提出建立云边一体的物联网系统方案。但在该系统实施过程中，依旧存在较多技术难题，如规则引擎的设计、如何更加智能化接入数据等，这些都亟待深入研究解决。期待未来经过多次优化迭代后的城轨工程安全监测物联网系统，能够适配更多的端设备，更易配置且更高效。
参考文献：
[1]中国建筑施工行业信息化发展报告（2018）：大数据应用与发展[M].中国建材工业出版社，2018.