CN107016057A - 列控车载atp设备一体化智能运维方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，涉及CTCS‑2/CTCS‑3等级列控车载设备相关的铁路通信信号领域，该列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统能够实时完成ATP设备相关的记录数据的采集和发送，在故障和报警信息发生后很短时间内自动完成分析，同步将分析结果推送给维护人员，以便及时进行设备维护或应急处置。实现车载设备各个模块记录数据的自动下载，结合大数据智能分析技术，在故障发生后较短时间内给出分析结果，指导操作维护人员在第一时间做出最恰当的响应或处理，减小故障对现场运营的影响。

Description

列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统

技术领域

本发明涉及针织服装制作领域，特别涉及一种列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统。

背景技术

近年来随着国内高速铁路的快速发展，CTCS-2等级和CTCS-3等级动车组列控车载设备的数量不断增加，设备维护工作量和技术难度不断增大。现有的DMS列控设备动态监测系统，受传统GSM-R数据无线传输通道速率的限制，仅能够完成司法记录器部分数据的下载和传输，无法实现对列控车载ATP设备故障原因的智能分析。随着装备列控车载设备动车组的不断增多，现场迫切需要实现车载设备各个模块记录数据的自动下载，结合大数据智能分析技术，在故障发生后较短时间内给出分析结果，指导操作维护人员在第一时间做出最恰当的响应或处理，减小故障对现场运营的影响。

发明内容

本发明针对国内铁路客运专线运营的CTCS-3和CTCS-2级列控系统，提供了一种实现列控车载ATP设备智能运维的方法和系统，能够实时完成ATP设备相关的记录数据的采集和发送，在故障和报警信息发生后很短时间内自动完成分析，同步将分析结果推送给维护人员，以便及时进行设备维护或应急处置。

为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：一种列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统由列控车载ATP设备数据采集与传输子系统、地面智能分析中心和智能维护终端三部分组成，其中：

ATP设备数据采集与传输子系统：用于收集ATP内部各个模块运行记录、收集司法记录器记录、收集列车接口数据信息、收集轨道电路读取器记录信息等，将数据进行初步分析和预处理，通过LTE/4G/WiFi等方式，实时传输到地面数据中心，数据采集与传输子系统同时具备ATP设备模块较时、远程烧写软件、远程更新采集与传输子系统软件、远程查看各个采集端口的状态等相关维护功能；

地面智能分析中心：用于接收所有车载采集单元的数据，通过统一的数据清洗平台对数据进行分类和预处理，同时通过高性能的流计算、大数据并行处理技术，在故障或报警信息发生很短时间内给出分析结果，推送给各个智能维护终端显示；

智能维护终端：一方面用于接收地面智能分析中心推送的各类分析结果，同时支持维护人员手动导入各类记录数据，生成分析结果；另一方面，通过检索和查询地面智能分析中心的数据库，生成数据统计结果和报告，通过预测模型对故障进行预测，指导用户开展预防性维护工作。

列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统设计的数据自动采集传输和智能分析技术，涵盖目前国内所有在用的列控车载ATP型号：CTCS3-300T、CTCS3-200T、CTCS3-300S、CTCS3-300H、200H、200C型列控车载ATP设备。

列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统基于CTCS-3等级和CTCS-2等级列控车载设备运行中产生的各类记录数据，以及地面相关设备的记录数据，综合车载和地面相关的监测数据，实现对列控车载设备运行过程中所有故障和报警信息的智能分析，智能分析实现的内容包括但不限于以下方面：

(1)ATP系统内部各单元自身故障和报警信息的智能分析：分析的数据主要包括ATP主机运行记录、BTM子系统运行记录、列车接口单元运行记录等；

(2)ATP车载JRU司法记录器数据的智能分析；

(3)无线超时相关故障的智能分析：分析的数据主要包括列控车载ATP无线控制单元运行记录、列控车载Igsm-r接口监测数据、列控车载MT模块运行记录、Um接口监测数据、GSM-R网络PRI接口监测数据、GSM-R网络Abis接口监测数据，GSM-R网络A接口监测数据等。

ATP设备数据采集与传输子系统支持多种扩展的数据记录下载方式，其特征在于：

(1)系统通过以太网、MVB总线、Profibus总线实时收集JRU记录数据，并发送到地面；

(2)系统对ATP的上电过程进行监测，每次检测到ATP重新上电后，自动触发各个单元运行记录信息的下载；

(3)系统通过解析JRU记录数据，检测ATP的故障信息，每次检测到ATP新的故障信息后各个单元运行记录信息的下载；

(4)系统提供用户远程数据下载接口，在有网络覆盖的情况下，用户可远程控制设备各个单元运行记录信息和JRU记录数据。

ATP设备数据采集与传输子系统特征在于：

(1)车载采集与传输子系统通过LTE/4G/WiFi方式接入互联网，使用NTP时钟同步功能，对各个设备采集的记录数据时间进行同步或校准；

(2)通过智能分析预处理算法，对采集的JRU、TCR等记录数据进行预处理，剔除冗余数据，提高数据无线传输的有效性；

(3)通过数据压缩算法，对采集的JRU、TCR等记录数据进行压缩，提高数据无线传输的有效性；

(4)通过数据传输序号、CRC校验、收发双方确认等机制，确保数据无线传输的准确性和完整性：

(5)支持断点续传，从无网络覆盖区进入有网络覆盖区时，自动检测和启动数据无线传输。

智能分析中心和智能维护终端的智能分析算法特征在于：

基于列控车载设备相关的故障分析专家技术，通过提取各类记录数据中的特征信息，进行合理分类，形成专家知识库，专家知识库提供有维护接口，可以结合新的数据信息，不断修改、扩充和完善，提高智能分析的准确率；

系统接收到自动下载或人工导入的数据后，结合当前故障条件和记录数据中的已知信息，通过推理机模块反复匹配专家知识库中的规则，按照正向推理、反向推理方法，进行灰色关联度分析，找到所有相匹配的分析类型知识点；

推理完成后，将所有的关联知识点送入决策树，对各个知识点的属性进行逐一测试，基于每个测试点的权重，形成最终的决策结果，最后再通过决策结果比较，找到与目标结果最接近的知识点，将对应的知识库解析结果推送给用户，作为故障分析结论、故障处理建议的依据；

所有分析结果都会基于知识库中的关键点，存储到综合数据库中，方便用户随时进行检索、统计或生成报告报表，综合数据库中的数据，经过长期积累，进行深入挖掘，形成预测模型，实现对每套ATP设备的预防性维护提醒，在故障未形成影响前提前维护消除。

智能分析和质量预测技术，其特征在于：

(1)按照故障对行车造成的影响和设备维护的紧急程度，将分析结果划分为以下五个不同的级别：

白色报警：ATP相关设备工作正常，无需进行处理，报警可能与电磁干扰等外部环境原因导致；

蓝色报警：ATP相关设备工作正常，无需进行处理，报警可能与特殊场景下的司机操作等原因导致；

黄色报警：对行车无不良影响或不会造成直接影响，如无线连接超时、库内检测或测试过程中特殊操作引起的报警、系统关机误报警等，需要结合分析情况，在有条件情况下进行库内测试；

橙色报警：硬件偶发故障，再次发生的可能性较小或发生后对运营造成的影响较小，需要进行库内测试确认，确保设备工作正常；

红色报警：ATP相关设备硬件问题、车辆问题或地面设备硬件原因导致的停车或启机故障，需要立即进行处理，否则可能再次影响运营；

(2)将分析结果按照故障发生的原因进行分类，提供给相关接口部门：

ATP设备维护部门：ATP设备各个单元发生的问题，主要包括软件问题、BTM子系统问题、列车接口设备问题、无线控制单元相关问题、TCR设备问题、JRU问题、MT模块相关问题、其他硬件相关问题；

地面设备维护部门：主要包括RBC问题、地面应答器问题、轨道电路问题、临时限速类问题、联锁或列控中心问题等；

机务部门：主要包括司机操作类问题，该类问题可以实时推送给调度或机务部门，指导司机在操作异常情况下及时采取措施补救；

车辆部门：主要包括列车总线通信异常、制动无法缓解、列车限速、列车制动力不足等。

ATP设备智能运维的方法和系统采用防火墙和虚拟专网技术，保证系统安全性，其特征在于：

在ATP设备数据采集与传输子系统、地面智能分析中心和智能维护终端上分别设置不同级别的用户，一类是普通用户，另一类是管理员用户，在配置管理、设备管理、安全管理等方面配置不同的权限，对所有的访问用户和操作进行记录，防止系统被非法控制。在系统内部搭建专用的防火墙，使用包过滤、网络地址转换和虚拟专网VPN技术，识别不同的用户，控制内部网络和外部Internet网络之间的各种访问，保护内部的关键资源，在内部往来的关键节点进行不同安全区域间的分割，建立多层次的安全保护体系。

智能分析中心采用分布式大数据处理平台，其特征在于：

为保证满足几十或上百列车同时在线时的数据实时分析需求，智能分析中心分为数据收集清洗层、智能分析处理层和报警预警管理层三层分级结构，对外通过统一的数据接口网关提供监控、报警、统计、预警等交互信息的接入；数据收集清洗层主要完成所有收集数据信息的分类清洗，剔除重复不需要的数据，补充缺失字段，统一各个数据的时间和字段格式，输出为支持的数据格式并上报给智能分析处理层，智能分析处理层通过流/实时处理服务技术，挖掘所有上报数据的信息，与专家知识库中的特征信息进行逐一匹配，通过高性能的流计算能力，保证在低延迟情况下完成故障信息的分析计算，报警预警管理层通过报警信息的配置管理，将各类故障和报警信息划分不同的优先级进行处置，按照维护影响的紧急程度，保证高优先级故障和报警信息得到更快的分析预警结果，数据接口网关是地面智能分析中心提供的外部统一访问接口。

采用以上技术方案的有益效果是：该列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统能够实时完成ATP设备相关的记录数据的采集和发送，在故障和报警信息发生后很短时间内自动完成分析，同步将分析结果推送给维护人员，以便及时进行设备维护或应急处置。实现车载设备各个模块记录数据的自动下载，结合大数据智能分析技术，在故障发生后较短时间内给出分析结果，指导操作维护人员在第一时间做出最恰当的响应或处理，减小故障对现场运营的影响。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。

图1是列控车载ATP设备智能运维系统结构示意图；

图2是列控车载ATP设备智能分析算法结构图；

图3是地面智能分析中心分布式大数据处理平台系统结构图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明一种列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统的优选实施方式。

图1、图2和图3出示本发明列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统的具体实施方式：

如图1所示，该列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统由列控车载ATP设备数据采集与传输子系统、地面智能分析中心和智能维护终端三部分组成。各部分的功能和具体实施方式如下：

(1)所述的列控车载ATP设备数据采集与传输子系统，用于实现ATP内部各个模块运行记录(含ATP主机、BTM单元、无线控制单元、TCR单元、内部总线等诊断信息)、司法记录器、列车接口等数据的下载，对数据进行初步分析和预处理，实现本地存储和滚动覆盖，同时将分析处理后的数据通过LTE/4G/WiFi等方式，实时传输到地面，支持数据文件的断点续传。数据下载的方式包括实时下载、故障触发下载、用户远程控制下载等，下载的接口包括串口、网口、USB接口、Profibus总线、MVB总线、CAN总线等。同时，支持远程维护功能，包括且不限于模块较时、远程烧写ATP软件、远程更新采集与传输子系统软件、远程查看各个采集端口的状态等。

(2)所述的地面智能分析中心，用于接收所有车载采集单元的数据，通过统一的数据清洗平台对数据进行分类和预处理，同时通过高性能的流计算、大数据并行处理技术，在故障或报警信息发生很短时间内给出分析结果，推送给各个智能维护终端显示。所有原始数据和分析处理结果通过分布式存储技术同步存储到数据库中，存储介质为RAID磁盘阵列，作为数据挖掘和故障预测的基础信息。智能分析算法的基础是基于专家知识库和大数据处理算法，提取数据中的特征信息，与故障信息进行自动匹配。

(3)所述的智能维护终端：一方面用于接收地面智能分析中心推送的各类分析结果，同时支持维护人员手动导入各类记录数据，生成分析结果；另一方面，通过检索和查询地面智能分析中心的数据库，生成数据统计结果和报告，通过预测模型对故障进行预测，指导用户开展预防性维护工作。智能维护终端分为固定设备和移动设备两大类，固定设备主要指普通PC，移动设备主要包括平板电脑、手机等可以接入网络的便携式设备。

如图2所示，ATP设备智能分析算法基于专家知识库实现故障和报警信息的智能分析，基于综合数据库生成预测模型实现故障预防性维护。智能分析算法的具体实施方式如下：

(1)专家知识库基于专家在ATP设备现场工程应用中的分析经验，通过提取各类记录数据中的特征信息，进行合理分类，设定特定的存储格式实现。专家知识库是故障和报警分析的关键点，直接关系到分析的准确度。专家知识库提供有维护接口，可结合新的数据分析信息，不断修改、扩充和完善，提高智能分析的准确率。

(2)推理机模块通过模仿人类分析数据的思维过程和推理方式，通过对专家知识库各个分析关键点的解读，结合当前故障条件和记录数据中的已知信息，采用灰色关联度分析法，反复匹配专家知识库中的规则，按照正向推理、反向推理方法，进行灰色关联度分析，找到所有相匹配的分析类型知识点，对实际中的问题作出初步判断。

(3)决策树用于将推理机模块输出的多个相近的匹配结果按照知识点属性进行逐一测试，基于每个测试点的权重，形成最终的决策结果，最后再通过决策结果比较，找到与目标结果最接近的知识点，将对应的知识库解析结果推送给用户，作为故障分析结论、故障处理建议的依据。

(4)综合数据库用于存储所有原始数据、分析过程和分析结果，方便用户随时进行检索、统计或生成报告报表。综合数据库中的数据，经过长期积累，进行深入挖掘，形成预测模型，实现对每套ATP设备的预防性维护提醒，在故障未形成影响前提前维护消除。

如图3所示，地面智能分析中心分为数据收集清洗层、智能分析处理层和报警预警管理层三层分级结构，对外通过统一的数据接口网关提供监控、报警、统计、预警等交互信息的接入。各部分的功能和具体实施方式如下：

(1)数据收集清洗层主要完成ATP各单元运行日志信息、JRU记录数据、TCR记录信息等文件类数据的分类清洗，剔除重复不需要的数据，补充缺失字段，统一各个数据的时间和字段格式。同时，将图形图像类信息，以及人工上报维护信息的进行格式化清洗，输出为支持的数据格式并上报给智能分析处理层。

(2)智能分析处理层通过流/实时处理服务技术，挖掘所有上报数据的信息与专家知识库中的特征信息进行逐一匹配，通过高性能的流计算能力，保证在低延迟情况下完成故障信息的分析计算。考虑到各个路局维护的车载ATP设备数量不同，智能分析处理层采用统一的数据挖掘、模型计算框架，采用负载均衡技术，保证服务和资源的扩展性，可灵活根据路局需求，选配不同数量的服务单元，达成数据分析的性能需求。

(3)报警预警管理层通过报警信息的配置管理，将各类故障和报警信息划分不同的优先级进行处置，按照维护影响的紧急程度，保证高优先级故障和报警信息得到更快的分析预警结果。报警预警管理层基于所有积累的分析数据，从车号、时间、故障类型等维度建立预测模型，指导用户在设备故障发生或造成影响前提前采取措施实现预防性维护。同时，报警预警管理层提供对智能分析的纠错能力，保证新进的故障类型或错误异常的分析结论，能够及时得到修复。

(4)数据接口网关是地面智能分析中心提供的外部统一访问接口，智能维护终端需要通过数据接口网关访问分布式大数据处理平台，接收推送的故障分析结果和报警预测信息，对数据库进行检索查询和统计。

以上的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统由列控车载ATP设备数据采集与传输子系统、地面智能分析中心和智能维护终端三部分组成，其中：

ATP设备数据采集与传输子系统：用于收集ATP内部各个模块运行记录、收集司法记录器记录、收集列车接口数据信息、收集轨道电路读取器记录信息等，将数据进行初步分析和预处理，通过LTE/4G/WiFi等方式，实时传输到地面数据中心，数据采集与传输子系统同时具备ATP设备模块较时、远程烧写软件、远程更新采集与传输子系统软件、远程查看各个采集端口的状态等相关维护功能；

地面智能分析中心：用于接收所有车载采集单元的数据，通过统一的数据清洗平台对数据进行分类和预处理，同时通过高性能的流计算、大数据并行处理技术，在故障或报警信息发生很短时间内给出分析结果，推送给各个智能维护终端显示；

智能维护终端：一方面用于接收地面智能分析中心推送的各类分析结果，同时支持维护人员手动导入各类记录数据，生成分析结果；另一方面，通过检索和查询地面智能分析中心的数据库，生成数据统计结果和报告，通过预测模型对故障进行预测，指导用户开展预防性维护工作。

2.根据权利要求1所述的列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统设计的数据自动采集传输和智能分析技术，涵盖目前国内所有在用的列控车载ATP型号：CTCS3-300T、CTCS3-200T、CTCS3-300S、CTCS3-300H、200H、200C型列控车载ATP设备。

3.根据权利要求1所述的列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统基于CTCS-3等级和CTCS-2等级列控车载设备运行中产生的各类记录数据，以及地面相关设备的记录数据，综合车载和地面相关的监测数据，实现对列控车载设备运行过程中所有故障和报警信息的智能分析，智能分析实现的内容包括但不限于以下方面：

(1)ATP系统内部各单元自身故障和报警信息的智能分析：分析的数据主要包括ATP主机运行记录、BTM子系统运行记录、列车接口单元运行记录等；

(2)ATP车载JRU司法记录器数据的智能分析；

(3)无线超时相关故障的智能分析：分析的数据主要包括列控车载ATP无线控制单元运行记录、列控车载Igsm-r接口监测数据、列控车载MT模块运行记录、Um接口监测数据、GSM-R网络PRI接口监测数据、GSM-R网络Abis接口监测数据，GSM-R网络A接口监测数据等。

4.根据权利要求1所述的列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述ATP设备数据采集与传输子系统支持多种扩展的数据记录下载方式，其特征在于：

(1)系统通过以太网、MVB总线、Profibus总线实时收集JRU记录数据，并发送到地面；

(2)系统对ATP的上电过程进行监测，每次检测到ATP重新上电后，自动触发各个单元运行记录信息的下载；

(3)系统通过解析JRU记录数据，检测ATP的故障信息，每次检测到ATP新的故障信息后各个单元运行记录信息的下载；

(4)系统提供用户远程数据下载接口，在有网络覆盖的情况下，用户可远程控制设备各个单元运行记录信息和JRU记录数据。

5.根据权利要求1所述的列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述ATP设备数据采集与传输子系统特征在于：

(1)车载采集与传输子系统通过LTE/4G/WiFi方式接入互联网，使用NTP时钟同步功能，对各个设备采集的记录数据时间进行同步或校准；

(2)通过智能分析预处理算法，对采集的JRU、TCR等记录数据进行预处理，剔除冗余数据，提高数据无线传输的有效性；

(3)通过数据压缩算法，对采集的JRU、TCR等记录数据进行压缩，提高数据无线传输的有效性；

(4)通过数据传输序号、CRC校验、收发双方确认等机制，确保数据无线传输的准确性和完整性：

(5)支持断点续传，从无网络覆盖区进入有网络覆盖区时，自动检测和启动数据无线传输。

6.根据权利要求1所述的列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述智能分析中心和智能维护终端的智能分析算法特征在于：

基于列控车载设备相关的故障分析专家技术，通过提取各类记录数据中的特征信息，进行合理分类，形成专家知识库，专家知识库提供有维护接口，可以结合新的数据信息，不断修改、扩充和完善，提高智能分析的准确率；

系统接收到自动下载或人工导入的数据后，结合当前故障条件和记录数据中的已知信息，通过推理机模块反复匹配专家知识库中的规则，按照正向推理、反向推理方法，进行灰色关联度分析，找到所有相匹配的分析类型知识点；

推理完成后，将所有的关联知识点送入决策树，对各个知识点的属性进行逐一测试，基于每个测试点的权重，形成最终的决策结果，最后再通过决策结果比较，找到与目标结果最接近的知识点，将对应的知识库解析结果推送给用户，作为故障分析结论、故障处理建议的依据；

所有分析结果都会基于知识库中的关键点，存储到综合数据库中，方便用户随时进行检索、统计或生成报告报表，综合数据库中的数据，经过长期积累，进行深入挖掘，形成预测模型，实现对每套ATP设备的预防性维护提醒，在故障未形成影响前提前维护消除。

7.根据权利要求1所述的列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述智能分析和质量预测技术，其特征在于：

(1)按照故障对行车造成的影响和设备维护的紧急程度，将分析结果划分为以下五个不同的级别：

白色报警：ATP相关设备工作正常，无需进行处理，报警可能与电磁干扰等外部环境原因导致；

蓝色报警：ATP相关设备工作正常，无需进行处理，报警可能与特殊场景下的司机操作等原因导致；

黄色报警：对行车无不良影响或不会造成直接影响，如无线连接超时、库内检测或测试过程中特殊操作引起的报警、系统关机误报警等，需要结合分析情况，在有条件情况下进行库内测试；

橙色报警：硬件偶发故障，再次发生的可能性较小或发生后对运营造成的影响较小，需要进行库内测试确认，确保设备工作正常；

红色报警：ATP相关设备硬件问题、车辆问题或地面设备硬件原因导致的停车或启机故障，需要立即进行处理，否则可能再次影响运营；

(2)将分析结果按照故障发生的原因进行分类，提供给相关接口部门：

ATP设备维护部门：ATP设备各个单元发生的问题，主要包括软件问题、BTM子系统问题、列车接口设备问题、无线控制单元相关问题、TCR设备问题、JRU问题、MT模块相关问题、其他硬件相关问题；

地面设备维护部门：主要包括RBC问题、地面应答器问题、轨道电路问题、临时限速类问题、联锁或列控中心问题等；

机务部门：主要包括司机操作类问题，该类问题可以实时推送给调度或机务部门，指导司机在操作异常情况下及时采取措施补救；

车辆部门：主要包括列车总线通信异常、制动无法缓解、列车限速、列车制动力不足等。

8.根据权利要求1所述的列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述ATP设备智能运维的方法和系统采用防火墙和虚拟专网技术，保证系统安全性，其特征在于：

在ATP设备数据采集与传输子系统、地面智能分析中心和智能维护终端上分别设置不同级别的用户，一类是普通用户，另一类是管理员用户，在配置管理、设备管理、安全管理等方面配置不同的权限，对所有的访问用户和操作进行记录，防止系统被非法控制。在系统内部搭建专用的防火墙，使用包过滤、网络地址转换和虚拟专网VPN技术，识别不同的用户，控制内部网络和外部Internet网络之间的各种访问，保护内部的关键资源，在内部往来的关键节点进行不同安全区域间的分割，建立多层次的安全保护体系。

9.根据权利要求1所述的列控车载ATP设备一体化智能运维方法及系统，其特征在于：所述智能分析中心采用分布式大数据处理平台，其特征在于：

为保证满足几十或上百列车同时在线时的数据实时分析需求，智能分析中心分为数据收集清洗层、智能分析处理层和报警预警管理层三层分级结构，对外通过统一的数据接口网关提供监控、报警、统计、预警等交互信息的接入；数据收集清洗层主要完成所有收集数据信息的分类清洗，剔除重复不需要的数据，补充缺失字段，统一各个数据的时间和字段格式，输出为支持的数据格式并上报给智能分析处理层，智能分析处理层通过流/实时处理服务技术，挖掘所有上报数据的信息，与专家知识库中的特征信息进行逐一匹配，通过高性能的流计算能力，保证在低延迟情况下完成故障信息的分析计算，报警预警管理层通过报警信息的配置管理，将各类故障和报警信息划分不同的优先级进行处置，按照维护影响的紧急程度，保证高优先级故障和报警信息得到更快的分析预警结果，数据接口网关是地面智能分析中心提供的外部统一访问接口。