本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，尤其是涉及一種應(yīng)用于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)海量日志的大數(shù)據(jù)融合分析方法。

背景技術(shù)：

當(dāng)前，隨著用戶在故障突發(fā)時(shí)對(duì)系統(tǒng)日志的依賴程度越來(lái)越高，同時(shí)對(duì)于歷史日志數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)分析要求逐步提升，急需一種有效的日志大數(shù)據(jù)融合分析方法。

然而在目前的自動(dòng)列控控制系統(tǒng)中，只是簡(jiǎn)單地把各子系統(tǒng)日志按協(xié)議解析后寫入本地磁盤或同步到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，以備后續(xù)的檢索需要。這種分析方法存在的弊端：

第一、數(shù)據(jù)范圍限定于傳統(tǒng)手段捕捉到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且只停留于對(duì)獨(dú)立系統(tǒng)中可見(jiàn)的小規(guī)模的抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)于海量的非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化全量數(shù)據(jù)缺乏分析；

第二、分析是建立在事先創(chuàng)建的關(guān)系數(shù)據(jù)模型之上的，缺乏對(duì)整體日志的綜合分析，無(wú)法對(duì)跨系統(tǒng)日志間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行深度挖掘利用；

第三、無(wú)法滿足故障預(yù)測(cè)時(shí)效性的要求，以上的分析方法是基于定向的批處理技術(shù)，在獲取所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)之前無(wú)法進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

第四、無(wú)法滿足擴(kuò)展性需求，隨著系統(tǒng)日志的海量增長(zhǎng)，以上方法只能通過(guò)昂貴的硬件來(lái)滿足其存儲(chǔ)和處理能力需求，如大規(guī)模并行處理(mpp)系統(tǒng)或?qū)ΨQ多處理(smp)系統(tǒng)等。

另外，隨著系統(tǒng)擴(kuò)展，各子系統(tǒng)日志格式及日志形式越來(lái)越趨向于多樣化，分析復(fù)雜度已遠(yuǎn)超出了基本的分析系統(tǒng)和分析人員的能力，隨其帶來(lái)的可維護(hù)性問(wèn)題也是瓶頸。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種應(yīng)用于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)海量日志的大數(shù)據(jù)融合分析方法。

本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

一種應(yīng)用于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)海量日志的大數(shù)據(jù)融合分析方法，包括以下步驟：

(1)對(duì)系統(tǒng)日志中的業(yè)務(wù)可分析項(xiàng)進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型定義：從系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)中抽象出統(tǒng)一的數(shù)據(jù)類型定義，完整定義日志數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)分類方法及內(nèi)容，分類結(jié)果作為后續(xù)分析的基礎(chǔ)；

(2)對(duì)系統(tǒng)融合分析業(yè)務(wù)進(jìn)行建模：通過(guò)業(yè)務(wù)維度抽取子系統(tǒng)中關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)定義類型并建立邏輯模型；其中業(yè)務(wù)維度包括時(shí)間維度、車次維度、設(shè)備維度；

(3)基于開放、標(biāo)準(zhǔn)原則實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的日志采集過(guò)程：基于開放、標(biāo)準(zhǔn)原則提取并建立統(tǒng)一的日志采集框架封裝，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)日志和歷史日志的融合，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部的一致性表示；其中日志包括不限于列控車載系統(tǒng)日志、列控地面系統(tǒng)日志、聯(lián)鎖系統(tǒng)日志、軌旁系統(tǒng)日志；

所述的日志為多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，采集過(guò)程包括兩類：

一類是基于流的增量實(shí)時(shí)采集：tcpsocket、webservice、streaming；

一類是基于歷史數(shù)據(jù)的定時(shí)日志采集：file、db、ftp。

(4)基于融合分析數(shù)據(jù)處理規(guī)則實(shí)現(xiàn)日志數(shù)據(jù)的預(yù)處理和存儲(chǔ)：根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則及日志數(shù)據(jù)特性，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理規(guī)則，通過(guò)動(dòng)態(tài)策略解析并提取日志信息，通過(guò)單業(yè)務(wù)維度或多業(yè)務(wù)維度實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的按需存儲(chǔ)；

(5)基于業(yè)務(wù)分析模型實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)日志關(guān)聯(lián)分析：實(shí)現(xiàn)基于業(yè)務(wù)維度的分析算法模型的封裝實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用于實(shí)時(shí)分析和歷史分析，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)可擴(kuò)展性的同步分析；

(6)通過(guò)統(tǒng)一接口實(shí)現(xiàn)日志分析結(jié)果的可視化展示：為數(shù)據(jù)共享服務(wù)層提供標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)一接口。所述的數(shù)據(jù)共享服務(wù)層包括restfulapi、tcpsocket、relationdb、nosqldb。

所述的步驟(1)中的統(tǒng)一的數(shù)據(jù)類型定義具體如下：

建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型定義表，通過(guò)該表按層次定義系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如下：

(11)第一層級(jí)為基本類型，包括開關(guān)量、多狀態(tài)量、模擬量、字符量、曲線、文本、二進(jìn)制；

(12)第二層級(jí)為具體的類型碼關(guān)聯(lián)具體的業(yè)務(wù)類型；

(13)將上述分類關(guān)系整理為具備唯一標(biāo)識(shí)表示特定業(yè)務(wù)類型的數(shù)據(jù)表形式，供后續(xù)分析統(tǒng)一進(jìn)行引用。

所述的具體的類型碼關(guān)聯(lián)具體的業(yè)務(wù)類型具體為：開關(guān)量進(jìn)一步細(xì)分為緊急制動(dòng)狀態(tài)開關(guān)量、車輛空轉(zhuǎn)開關(guān)量；模擬量進(jìn)一步細(xì)分為輪徑模擬量、牽引力模擬量。

所述的步驟(2)對(duì)系統(tǒng)融合分析業(yè)務(wù)進(jìn)行建模具體為：

基于統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型定義，對(duì)融合分析場(chǎng)景進(jìn)行建模，對(duì)算法進(jìn)行封裝，分別為：

(21)對(duì)于故障診斷業(yè)務(wù)，建立智能分析的故障樹分析模型；

(22)對(duì)于統(tǒng)計(jì)分析業(yè)務(wù)，建立趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)模型；

所述的步驟(3)中基于開放、標(biāo)準(zhǔn)的原則實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的日志采集過(guò)程具體為：

日志采集將實(shí)時(shí)的日志信息導(dǎo)入到系統(tǒng)中和將已經(jīng)存在的日志信息導(dǎo)入到系統(tǒng)中，采集框架實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的日志采集過(guò)程：

(31)為日志源頭設(shè)置代理監(jiān)控，包括文本日志、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)日志，對(duì)這些日志的路徑及代理檢測(cè)時(shí)間頻率進(jìn)行配置；

(32)當(dāng)監(jiān)控到日志流后，以設(shè)定的格式發(fā)送給物理通道，該通道將收集到的日志流組成有序的序列；

(33)接收器通過(guò)流的方式，按照設(shè)定的配置規(guī)則，將流寫入分布式存儲(chǔ)。

所述的(4)中的基于融合分析數(shù)據(jù)處理規(guī)則實(shí)現(xiàn)日志數(shù)據(jù)的預(yù)處理和存儲(chǔ)具體為：

(41)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)系統(tǒng)日志進(jìn)行有效整合、清洗、轉(zhuǎn)換和提?。?/p>

(411)預(yù)處理是根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則預(yù)設(shè)了處理規(guī)范及參數(shù)，對(duì)日志采集模塊采集來(lái)的日志進(jìn)行特征提取，對(duì)多源異構(gòu)提取的相同特征進(jìn)行特征融合，以實(shí)現(xiàn)可觀的信息壓縮，形成結(jié)構(gòu)化更強(qiáng)的數(shù)據(jù)，信息壓縮后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建立了信號(hào)設(shè)備與特征數(shù)據(jù)的映射關(guān)系；

(412)對(duì)于無(wú)法拆解的日志信息暫時(shí)以字符串類型進(jìn)行存儲(chǔ)，用于后續(xù)知識(shí)庫(kù)豐富后進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的相互關(guān)聯(lián)挖掘分析；

(413)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)的融合：通過(guò)合并時(shí)間數(shù)據(jù)、事件數(shù)據(jù)，或者通過(guò)多個(gè)數(shù)據(jù)間共有的關(guān)鍵字來(lái)合并，或者根據(jù)自定義的條件進(jìn)行合并；

(42)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：依據(jù)數(shù)據(jù)處理規(guī)則，將同類業(yè)務(wù)維度的信息統(tǒng)一以數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)表的方式實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理，以數(shù)據(jù)庫(kù)作為命名空間，其中存儲(chǔ)方式包括：

(421)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，同一類型的數(shù)據(jù)作為一張數(shù)據(jù)表進(jìn)行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)表按照時(shí)間字段進(jìn)行分區(qū)；

(422)根據(jù)業(yè)務(wù)維度的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)：按分析模型建立設(shè)備維度，車次維度的數(shù)據(jù)表，按時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)。

所述的(5)中的基于業(yè)務(wù)分析模型實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)日志關(guān)聯(lián)分析具體為：

日志關(guān)聯(lián)分析分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和歷史數(shù)據(jù)分析，

(51)在自動(dòng)列控控制系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析用于故障診斷分析：選取系統(tǒng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)和人機(jī)界面或系統(tǒng)的預(yù)設(shè)參數(shù)按分析模型算法進(jìn)行信息融合分析，在推理機(jī)作用下，調(diào)用知識(shí)庫(kù)中的已有知識(shí)，向用戶提供故障診斷決策；在基于智能分析的故障診斷系統(tǒng)中加入智能學(xué)習(xí)模塊，故障決策經(jīng)智能學(xué)習(xí)模塊反饋給知識(shí)庫(kù)，并對(duì)相應(yīng)的規(guī)約參數(shù)進(jìn)行修改，不斷更新及擴(kuò)充知識(shí)庫(kù)；

(52)在自動(dòng)列控控制系統(tǒng)中，歷史數(shù)據(jù)分析是對(duì)設(shè)備全生命周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，向用戶提供設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)圖及趨勢(shì)報(bào)表信息；對(duì)設(shè)備參量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，提供中遠(yuǎn)期的預(yù)測(cè)分析結(jié)果。

所述的(6)中的通過(guò)統(tǒng)一接口實(shí)現(xiàn)日志分析結(jié)果的可視化展示具體為：

基于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備和關(guān)鍵部件的業(yè)務(wù)邏輯，提供一個(gè)可視化的界面，接收用戶的請(qǐng)求，用戶通過(guò)界面把任務(wù)命令傳輸?shù)较到y(tǒng)中，等待系統(tǒng)返回接口數(shù)據(jù)：

(61)實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)警信息前臺(tái)展示；

(62)系統(tǒng)交互分析：通過(guò)可視界面向系統(tǒng)發(fā)送數(shù)據(jù)采集預(yù)處理歸約參數(shù)、向分析系統(tǒng)發(fā)送建模數(shù)據(jù)及其他的交互信息；

(63)根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型提供通用的固定組合查詢統(tǒng)計(jì)模式，包括模擬量提供統(tǒng)計(jì)設(shè)定時(shí)間內(nèi)超限數(shù)據(jù)的時(shí)間或次數(shù)統(tǒng)計(jì)功能；開關(guān)量和多狀態(tài)量提供設(shè)定時(shí)間內(nèi)的滿足條件的次數(shù)和時(shí)間，結(jié)果提供圖表展示功能；

(64)提供多列多變量的組合邏輯查詢：車載日志需展示列車停不準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)分析、列車緊急制動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析和列車位置信息查詢展示。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于分布式計(jì)算框架和存儲(chǔ)技術(shù)，采用基于數(shù)據(jù)處理規(guī)則的動(dòng)態(tài)調(diào)度方法實(shí)現(xiàn)日志數(shù)據(jù)的預(yù)處理和存儲(chǔ)；采用基于業(yè)務(wù)分析模型的統(tǒng)一建模方法實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的日志融合分析，對(duì)自動(dòng)列車控制系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備和關(guān)鍵部件的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)視，尤其對(duì)車載系統(tǒng)和地面系統(tǒng)間的過(guò)程狀態(tài)和環(huán)節(jié)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，及時(shí)診斷系統(tǒng)間的異常，可有效地減少維護(hù)人員的工作量。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明一種應(yīng)用于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)海量日志的大數(shù)據(jù)融合分析方法中系統(tǒng)的整體架構(gòu)圖；

圖2是本發(fā)明一種應(yīng)用于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)海量日志的大數(shù)據(jù)融合分析方法中系統(tǒng)中對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的示意圖；

圖3是本發(fā)明一種應(yīng)用于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)海量日志的大數(shù)據(jù)融合分析方法中系統(tǒng)中對(duì)于日志關(guān)聯(lián)分析的示意圖；

圖4是本發(fā)明一種應(yīng)用于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)海量日志的大數(shù)據(jù)融合分析方法中系統(tǒng)中對(duì)于子系統(tǒng)融合分析的案例示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

如圖1所示，本發(fā)明應(yīng)用于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)海量日志的大數(shù)據(jù)融合分析方法，包括以下步驟：

1、對(duì)系統(tǒng)日志中的業(yè)務(wù)可分析項(xiàng)進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型定義

首先需要建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型定義表。通過(guò)該表按層次定義系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如下：

(1)第一層級(jí)為基本類型，主要包括開關(guān)量、多狀態(tài)量、模擬量、字符量、曲線、文本、二進(jìn)制等；

(2)第二層級(jí)為具體的類型碼關(guān)聯(lián)具體的業(yè)務(wù)類型，如開關(guān)量可進(jìn)一步細(xì)分為緊急制動(dòng)狀態(tài)開關(guān)量、車輛空轉(zhuǎn)開關(guān)量；模擬量可進(jìn)一步細(xì)分為輪徑模擬量、牽引力模擬量等；

(3)將上述分類關(guān)系整理為具備唯一標(biāo)識(shí)表示特定業(yè)務(wù)類型的數(shù)據(jù)表形式，供后續(xù)分析統(tǒng)一進(jìn)行引用。

2、對(duì)系統(tǒng)融合分析業(yè)務(wù)進(jìn)行建模

基于統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型定義，對(duì)融合分析場(chǎng)景進(jìn)行建模，對(duì)算法進(jìn)行封裝。

(1)對(duì)于故障診斷業(yè)務(wù)，建立智能分析的故障樹分析模型；

(2)對(duì)于統(tǒng)計(jì)分析業(yè)務(wù)，建立趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)模型；

3、基于開放、標(biāo)準(zhǔn)的原則實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的日志采集過(guò)程

日志采集主要是將實(shí)時(shí)的日志信息導(dǎo)入到系統(tǒng)中和將已經(jīng)存在的日志信息導(dǎo)入到系統(tǒng)中。采集框架實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的日志采集過(guò)程：

(1)為日志源頭設(shè)置代理監(jiān)控，如文本日志，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)日志等，對(duì)這些日志的路徑及代理檢測(cè)時(shí)間頻率進(jìn)行配置；

(2)當(dāng)監(jiān)控到日志流后，以一定的格式發(fā)送給物理通道，該通道將收集到的日志流組成有序的序列；

(3)接收器通過(guò)流的方式，按照一定的配置規(guī)則，將流寫入分布式存儲(chǔ)。

4、基于融合分析數(shù)據(jù)處理規(guī)則實(shí)現(xiàn)日志數(shù)據(jù)的預(yù)處理和存儲(chǔ)，如圖2所示。

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)系統(tǒng)日志進(jìn)行有效整合、清洗、轉(zhuǎn)換和提取

(1.1)預(yù)處理是根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則預(yù)設(shè)了處理規(guī)范及參數(shù)(信號(hào)系統(tǒng)設(shè)備信息表及數(shù)據(jù)描述規(guī)范)，對(duì)日志采集模塊采集來(lái)的日志進(jìn)行特征提取，對(duì)多源異構(gòu)提取的相同特征進(jìn)行特征融合，以實(shí)現(xiàn)可觀的信息壓縮，形成結(jié)構(gòu)化更強(qiáng)的數(shù)據(jù)，信息壓縮后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建立了信號(hào)設(shè)備與特征數(shù)據(jù)的映射關(guān)系；

(1.2)對(duì)于無(wú)法拆解的日志信息暫時(shí)以字符串類型進(jìn)行存儲(chǔ)，用于后續(xù)知識(shí)庫(kù)豐富后進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的相互關(guān)聯(lián)挖掘分析；

(1.3)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)的融合：可通過(guò)合并時(shí)間數(shù)據(jù)、事件數(shù)據(jù)，也可通過(guò)多個(gè)數(shù)據(jù)間共有的關(guān)鍵字來(lái)合并，還可以根據(jù)自定義的條件進(jìn)行合并。

(2)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：依據(jù)數(shù)據(jù)處理規(guī)則，將同類業(yè)務(wù)維度的信息統(tǒng)一以數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)表的方式實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理，以數(shù)據(jù)庫(kù)作為命名空間，存儲(chǔ)方式包括：

(2.1)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，同一類型的數(shù)據(jù)作為一張數(shù)據(jù)表進(jìn)行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)表按照時(shí)間等不同類型字段進(jìn)行分區(qū)；

(2.2)根據(jù)業(yè)務(wù)維度的動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)：按分析模型建立設(shè)備維度，車次維度的數(shù)據(jù)表，按時(shí)間進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)；

5、基于業(yè)務(wù)分析模型實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)日志關(guān)聯(lián)分析，如圖3和圖4所示。

日志關(guān)聯(lián)分析主要分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和歷史數(shù)據(jù)分析。

(1)在自動(dòng)列控控制系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析主要用于故障診斷分析：主要是選取系統(tǒng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)和人機(jī)界面或系統(tǒng)的預(yù)設(shè)參數(shù)按分析模型算法進(jìn)行信息融合分析，在推理機(jī)作用下，調(diào)用知識(shí)庫(kù)中的已有知識(shí)，進(jìn)行邏輯推理，向用戶反饋故障診斷決策。在基于智能分析的故障診斷系統(tǒng)中加入智能學(xué)習(xí)模塊，故障決策經(jīng)自智能學(xué)習(xí)模塊反饋給知識(shí)庫(kù)，并對(duì)相應(yīng)的規(guī)約參數(shù)進(jìn)行修改，不斷更新及擴(kuò)充識(shí)庫(kù)。

(2)在自動(dòng)列控控制系統(tǒng)中，歷史數(shù)據(jù)分析主要是對(duì)設(shè)備全生命周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，向用戶提供設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)圖及趨勢(shì)報(bào)表信息；對(duì)設(shè)備參量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，提供中遠(yuǎn)期的預(yù)測(cè)分析結(jié)果。

6、通過(guò)統(tǒng)一接口實(shí)現(xiàn)日志分析結(jié)果的可視化展示

基于自動(dòng)列車控制系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備和關(guān)鍵部件的業(yè)務(wù)邏輯，提供一個(gè)可視化的界面，接收用戶的請(qǐng)求，用戶通過(guò)界面把任務(wù)命令傳輸?shù)较到y(tǒng)中，等待系統(tǒng)返回接口數(shù)據(jù)。

(1)實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)警信息前臺(tái)展示；

(2)系統(tǒng)交互分析：通過(guò)可視界面向系統(tǒng)發(fā)送數(shù)據(jù)采集預(yù)處理歸約參數(shù)、向分析系統(tǒng)發(fā)送建模數(shù)據(jù)及其他的交互信息；

(3)根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型提供通用的固定組合查詢統(tǒng)計(jì)模式，如模擬量提供統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間內(nèi)超限數(shù)據(jù)的時(shí)間或次數(shù)統(tǒng)計(jì)功能；開關(guān)量和多狀態(tài)量提供一段時(shí)間內(nèi)的滿足條件的次數(shù)和時(shí)間，結(jié)果提供圖表展示功能。

(4)提供多列多變量的組合邏輯查詢：車載日志需展示列車停不準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)分析、列車緊急制動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析和列車位置信息查詢展示等。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到各種等效的修改或替換，這些修改或替換都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。