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火車安全運輸系統從系統的觀點出發用科學的手段把列車、線路和運營管理綜合起來考慮,將鐵路大數據融合到相關模型算法中來實現鐵路安全運輸的查詢統計、實時監測、安全預測與運營管理。集成了計算機技術、現代通信技術、管理與決策支持技術和智能自動化技術等,以實現信息采集、傳輸、處理和共享為基礎,通過高效利用與鐵路運輸相關的所有移動、固定、信息和人力資源,以較低的成本達到保障安全、提高運輸效率、改善經營管理和提高服務質量的目的。系統體系結構圖如圖1所示。
系統選擇C/S和B/S混合模式的系統體系結構。
C/S結構的應用系統易于擴展,處理效率更高。但這種模式具有內在缺陷:客戶端具有平臺相關性;隨著應用邏輯和程序界面占用越來越多的硬件資源,客戶端變得越來越“胖”;客戶端管理復雜,維護困難。為解決C/S模式的內在缺陷,出現了3層C/S模式結構,這種模式把傳統C/S結構中客戶端的應用邏輯分離開來,形成一個單一的應用服務器,從而大大降低客戶機對硬件的要求,使系統更容易擴展。
基于Web的B/S模型是把C/S模型的服務器端進一步深化,分解成一個應用服務器(Web服務器)和一個或多個數據庫服務器,從而形成一個類似3層C/S模型。特別適用于信息的瀏覽、查詢與發布,適于領導輔助決策支持。而C/S體系結構適用于信息管理、辦公自動化等事務處理的系統。根據系統的開發要求和系統目標,將這兩種模式有機結合,安全管理工作涉及的部門、工種多,安全信息量大,要求處理速度快,基于此特點,為了節省工作量,維護數據的完整性與可靠性,保證系統運行的高效性,系統選擇C/S和B/S混合模式的系統體系結構,既發揮傳統C/S模式成熟的技術,避免建立3層C/S模式的高昂的代價,又能借Internet技術充分發揮B/S模式的優點。
具體功能如圖2所示。
圖2功能框架圖
1、系統維護模塊
系統維護模塊主要是對系統中用到區域內地理數據和鐵路部門的專業圖形數據進行維護,以及需要用到的一些參數進行預先設置或重新配置以及對數據庫中的數據進行維護,這些參數一般是相對固定的,但是用戶可以根據實際的變動情況對其進行重新設置。系統維護模塊包括系統參數設置、代碼維護和數據維護3部分,其中參數設置包括系統常用參數設置和數據庫參數設置,系統常用參數設置指的是對公司名稱,站點IP等信息相關信息進行設置,數據庫參數設置指的是對服務器名稱、數據庫類型、數據庫名稱等信息進行重新設置;代碼維護模塊包括單位名稱代碼維護、工種名稱代碼維護、類別代碼維護、違章類別代碼維護、違章內容維護以及事故類別代碼維護,分別實現根據單位中部門名稱、工種名稱、類別、違章類別、違章內容及事故類別的變化對其進行修改的功能;數據維護包括數據備份、數據恢復和數據清理3部分,分別實現對數據庫中數據的定期備份、數據庫損壞后的恢復及定期刪除數據庫中部分數據的功能。
2、查詢統計分析模塊
信息查詢主要是提供對數據庫中和地圖中的相關數據按條件進行檢索的功能,包括運行列車信息查詢定位、安全學習培訓信息查詢、事故信息查詢、安全學習培訓學員情況查詢、上崗人員信息查詢、運量信息查詢等部分。每個部分都可進行圖形定位。比如:事故查詢時可進行事故發生地點定位。
統計分析根據信息錄入模塊中錄入的基礎數據信息,統計匯總出二次信息,以數據表格的形式或地圖專題圖形式顯示統計的情況,用于管理決策。統計分析模塊包括歷年事故趨勢分析、歷年事故中傷亡統計分析、直接經濟損失統計分析、百萬噸公里事故率統計分析、分單位事故統計分析、分工種事故統計分析、事故分類別統計分析、事故發生時間統計分析和責任者年齡統計分析等部分。
3、實時監測模塊
實時檢測主要是提供對現有正在運行的列車進行監測,預警。通過GPS傳過來的坐標。在顯示屏的地圖中顯示當前火車的位置。同時當兩個火車很近時自動發消息給火車和調度員預警。在監測過程中可對正在行駛的火車進行信息查詢。
4、預測分析模塊
預測模塊主要是根據以往的基礎數據,對相關指標進行預測,產生未來可能的結果或趨勢信息,包括人體生物節律預測和事故預測。其中人體生物節律預測是用來根據人體生物節律曲線來預測每月員工可能發生的問題、需要對其進行提示,系統到達警示日期會自動進行提示;事故預測是根據設定的預測起始、終止年份內的歷史數據,利用灰色預測模型產生預測年份的事故數等。
5、報表生成模塊
報表生成模塊主要是產生企業需要的各種標準報表,包括安全生產情況報表、事故月報表、事故年報表、安全管理綜合指標月報表和安全管理綜合指標年報表等。
6、用戶、日志及數據管理
系統對用戶提供了分級管理功能,以及個用戶的日志管理功能。在日志管理中可以清楚的看到每個用戶每天在系統中都干了些什么。