CN108664352A - 一种基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法，包括以下步骤：步骤A：识别分类教育数据；步骤B：计算分类教育数据特征值；步骤C：教师通道压缩教育数据并放入教育数据缓存区；步骤D：学生通道接收教育数据并解压分类教育数据；步骤E：学生通道计算分类教育数据特征值；步骤F：检验分类教育数据特征值，即将步骤E和步骤B计算得到的分类教育数据特征值进行比较，两者相同，验证通过，否则不通过。与现有技术相比，本发明实现了离线仿真平台上完成热备系统教育数据的正确性验证，通过运行离线仿真工程就可以完成教育数据正确性的检查，及时发现数据教育过程中的错误，提高了系统整体运行的安全性和可靠性。

Description

一种基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法
技术领域
本发明涉及轨道交通信号安全控制技术领域，尤其是涉及一种基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法。
背景技术
对于热备系统来说一般分为主系和备系两部分，而且每个周期都需要进行主、备系之间数据的交互，主系会在每个周期末进行数据的教育操作，即将数据写入教育缓存区，而备系则会在每个周期的开始从教育缓存区读取数据，即学习的过程。通过教育和学习的过程实现了主、备系之间数据的同步。但在实际的应用中热备系统对每周期教育数据正确性的验证并不够，主要面临以下问题：
1、教育数据的正确性没有得到保障；
2、当教育数据出现错误时，问题排查起来比较困难；
3、在软件测试时没有针对教育数据进行检查的合适方法。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法，实现了离线仿真平台上完成热备系统教育数据的正确性验证，通过运行离线仿真工程就可以完成教育数据正确性的检查，及时发现数据教育过程中的错误，提高了系统整体运行的安全性和可靠性。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法，包括以下步骤：
步骤A：识别分类教育数据；
步骤B：计算分类教育数据特征值；
步骤C：教师通道压缩教育数据并放入教育数据缓存区；
步骤D：学生通道接收教育数据并解压分类教育数据；
步骤E：学生通道计算分类教育数据特征值；
步骤F：检验分类教育数据特征值，即将步骤E和步骤B计算得到的分类教育数据特征值进行比较，两者相同，验证通过，否则不通过。
优选地，所述的步骤A中的识别分类教育数据，包括热备系统中的历史时态数据。
优选地，所述的教育数据考虑下述三种因素：
a)教育数据是全局的动态变量；
b)教育数据是历史的时态数据；
c)教育数据包括状态机数据。
优选地，所述的步骤B：计算分类教育数据特征值，包括：计算数据的特征值时按照同一类的几个对象计算，或者按照单一的对象元素计算特征值。
优选地，所述的步骤C：教师通道压缩教育数据并放入教育数据缓存区，包括：数据的压缩方式要按照对象配置的格式进行压缩，减少数据传输量，提高数据教育的效率。
优选地，所述的步骤D：学生通道接收教育数据并解压分类教育数据，包括：学生通道从教育缓存区接收数据，并严格按照数据配置的格式进行解压缩处理。
优选地，所述的解压缩处理考虑下述两种因素：
a)解压缩数据的格式和对应压缩数据的格式保持一致；
b)解压缩后的对象个数跟压缩前的对象个数保持一致。
优选地，所述的步骤E：学生通道计算分类教育数据特征值，包括：计算数据特征值时按照同一类的几个对象计算，或者按照单一的对象元素计算特征值，并且与教育前数据计算特征值的方式保持一致。
优选地，所述的骤F：检验分类教育数据特征值，包括：根据特征值计算多项式计算对象数据的特征值，将学生通道计算出的特征值与教师通道计算的特征值进行对应比较，如果不相等则说明数据在教育过程中发生了错误，如果相等，则验证通过。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1、提供了一种基于离线仿真的教育数据正确性验证方法，教育数据的正确性得到了保障；
2、能够及时发现教育过程中的数据错误并快速定位，提高调试的效率；
3、方便代码调试和错误追踪，为软件测试提供了一个较好的测试环境。
附图说明
图1为基于离线仿真的热备系统教育数据验证的流程示意图；
图2为基于离线仿真的热备系统教育数据验证的数据处理流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
本发明是基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法，主要验证热备系统中教师通道写入教育缓存区的数据和学生通道从教育缓存区读取的数据是否一致。在本验证方法中主要包括了识别分类教育数据、计算分类教育数据特征值、教师通道压缩教育数据并放入教育数据缓存区、学生通道接收教育数据并解压分类教育数据、学生通道计算分类教育数据特征值和检验分类教育数据特征值，从而完成对所有对象教育数据的验证。
本发明是一种基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法，通过离线仿真平台来实现对数据的验证，简化了在热备系统上实现数据验证的复杂性，提高了验证的可行性，以一种更加有效的方式完成教育数据的验证，并能及时发现教育过程中数据错误，实现对错误数据的快速定位，提高了教育数据验证的效率，一定程度上保障了系统运行的可靠性。
基于离线仿真的热备系统教育数据验证的流程示意图如图1所示，所述方法具体包括以下步骤：
步骤F1001：识别分类教育数据；教育数据是全局的动态变量、历史的时态数据以及状态机的数据。识别分类教育数据主要将需要教育数据的地址、教育对象的大小、教育对象压缩格式等信息完成数据配置。
步骤F1002：计算分类教育数据特征值；为了实现对每个周期教育数据的校验，一般都采用计算特征值的方式来实现，在此处选用了CRC校验。通过一定的多项式计算对单个对象或者是一类的对象进行CRC值计算，并保存在对应的数组中，CRC值对于每个对象来说是唯一的标识，CRC计算的多项式如下：
G(x)＝x32+x28+x19+x18+x16+x14+x11+x10+x9+x6+x5+x+1
步骤F1003：教师通道压缩教育数据并放入教育数据缓存区；在热备系统中通常需要教育的数据量都比较庞大，为了减少教育数据的处理量，提高系统的运行效率，需要将教育数据按照一定的压缩格式进行压缩处理，将压缩后的教育数据放入教育缓存区。比如，对于占用4个字节的数据可以根据实际需要压缩为1个字节，甚至是几个bit位。
步骤F1004：学生通道接收教育数据并解压分类教育数据；学生通道将教育缓存区的数据全部读取出来，并清除缓存区中的所有数据，为下个周期的数据教育做准备。将读到的教育数据进行解压缩处理，教育数据的解压缩过程必须严格按照数据配置的格式进行解压缩处理，所述的解压缩处理考虑下述两种因素：解压缩数据的格式和对应压缩数据的格式保持一致；解压缩后的对象个数跟压缩前的对象个数保持一致。正确的解压缩是数据验证的前提，如果解压缩过程出现错误则教育数据的验证就会失败。
步骤F1005：学生通道计算分类教育数据特征值；对学习到的教育数据对象计算特征值，即CRC计算。可以针对单个对象或者是一类的对象进行CRC值计算，但计算规则要跟教育前数据计算CRC的方式保持一致，CRC计算的多项式如步骤F1002中所述。
步骤F1006：检验分类教育数据特征值；根据对学习到的对象数据计算CRC值，并与数据教育前计算的CRC值做比较，从而判断学生通道学习到的数据与教师通道教育的数据是否一致，以此来判断数据教育是否成功，并将数据教育过程中出现错误的位置输出。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于离线仿真的热备系统教育数据验证方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A：识别分类教育数据；
步骤B：计算分类教育数据特征值；
步骤C：教师通道压缩教育数据并放入教育数据缓存区；
步骤D：学生通道接收教育数据并解压分类教育数据；
步骤E：学生通道计算分类教育数据特征值；
步骤F：检验分类教育数据特征值，即将步骤E和步骤B计算得到的分类教育数据特征值进行比较，两者相同，验证通过，否则不通过。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤A中的识别分类教育数据，包括热备系统中的历史时态数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的教育数据考虑下述三种因素：
a)教育数据是全局的动态变量；
b)教育数据是历史的时态数据；
c)教育数据包括状态机数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤B：计算分类教育数据特征值，包括：计算数据的特征值时按照同一类的几个对象计算，或者按照单一的对象元素计算特征值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤C：教师通道压缩教育数据并放入教育数据缓存区，包括：数据的压缩方式要按照对象配置的格式进行压缩，减少数据传输量，提高数据教育的效率。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤D：学生通道接收教育数据并解压分类教育数据，包括：学生通道从教育缓存区接收数据，并严格按照数据配置的格式进行解压缩处理。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的解压缩处理考虑下述两种因素：
a)解压缩数据的格式和对应压缩数据的格式保持一致；
b)解压缩后的对象个数跟压缩前的对象个数保持一致。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤E：学生通道计算分类教育数据特征值，包括：计算数据特征值时按照同一类的几个对象计算，或者按照单一的对象元素计算特征值，并且与教育前数据计算特征值的方式保持一致。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的骤F：检验分类教育数据特征值，包括：根据特征值计算多项式计算对象数据的特征值，将学生通道计算出的特征值与教师通道计算的特征值进行对应比较，如果不相等则说明数据在教育过程中发生了错误，如果相等，则验证通过。
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