铁路信息系统智能运维数据采集方案研究
重载铁路线路设备智能运维关键技术研究
重载铁路线路设备智能运维关键技术研究摘要：铁路线路设备的智能运维是当前铁路行业发展的重要方向之一。
随着科技的不断进步和应用，智能化技术在铁路线路设备维护和管理中扮演着越来越重要的角色。
本文旨在对重载铁路线路设备智能运维的关键技术进行研究和探讨。
关键词：重载铁路；线路设备；智能运维引言随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，铁路运输在我国扮演着至关重要的角色。
然而，铁路线路设备的维护和运维一直是一个具有挑战性的任务。
传统的手动巡检和维护方式存在效率低下、成本高昂的问题，无法满足日益增长的运输需求。
为了提高铁路线路设备的维护效率和运营质量，智能运维技术逐渐成为解决方案之一。
重载铁路线路设备智能运维关键技术的研究旨在应用先进的信息技术和人工智能算法，实现对铁路线路设备的自动监测、故障诊断和预测维护。
本研究将重点关注以下几个方面：首先，通过引入物联网技术，实现对铁路线路设备的远程监测和数据采集。
其次，借助大数据分析和机器学习算法，对采集到的数据进行处理和分析，以实现故障诊断和预测维护。
将有助于提升铁路运输的安全性、准时性和服务质量，为社会经济发展做出更大的贡献。
1通过引入物联网技术，实现对铁路线路设备的远程监测和数据采集随着信息技术的不断发展和应用，物联网技术成为了解决铁路线路设备维护和运维难题的重要手段。
通过引入物联网技术，可以实现对铁路线路设备的远程监测和数据采集，从而提高维护效率、降低成本，并有效预防和解决设备故障。
首先，物联网技术可以实现对铁路线路设备的远程监测。
传统的巡检方式需要人工上下铁轨进行检查，费时费力且存在一定的安全风险。
而引入物联网技术后，可以通过在设备上部署传感器和监测设备，实时获取设备的运行状态和各项指标数据。
这些数据可以通过云平台进行集中管理和监控，运维人员可以随时随地通过网络进行远程监测，及时掌握设备的运行情况。
其次，物联网技术可以实现对铁路线路设备的数据采集。
传统的数据采集方式需要运维人员手动记录和整理，容易出现漏报或错误。
铁路电务智能运维系统技术浅谈
铁路电务智能运维系统技术浅谈一、智能运维系统的概念智能运维系统是指基于人工智能、大数据、云计算等现代信息技术手段，对设备、系统等进行智能化的监测、诊断、预警、分析和决策的系统。
其核心在于扩展了传统的设备监控功能，实现了数据的全方位分析和智能决策。
在铁路电务系统中，智能运维系统可以对信号设备、轨道设备、通信设备等进行实时监测，并通过数据分析和智能算法发现设备异常、预测故障，为运维人员提供决策参考。
1. 大数据技术支撑：智能运维系统可以对铁路电务系统产生的海量数据进行存储、管理和分析，从中挖掘有价值的信息，并为运维决策提供有力支撑。
2. 人工智能算法应用：通过人工智能算法对设备运行状态进行分析，可以实现设备故障的预测和诊断，提前采取措施，降低故障风险。
3. 实时监测与远程控制：智能运维系统具备对设备的实时监测能力，并可以通过远程控制设备，对设备进行调试和维修。
4. 信息共享与协同决策：智能运维系统可以实现各部门信息共享，协同决策，提高运维效率，降低问题处理周期。
5. 安全防护和隐私保护：智能运维系统在数据传输、数据存储、数据处理等环节都具备安全防护和隐私保护的能力，确保数据的完整性和机密性。
三、智能运维系统在铁路电务中的应用前景铁路电务系统是铁路运输的重要组成部分，具有极高的安全性和可靠性要求。
而智能运维系统的应用可以在以下方面为铁路电务系统带来改变：1. 故障预测和智能维护：通过对设备运行数据进行分析，可以预测设备故障的发生概率，提前进行维护，减少因故障带来的运输延误和安全风险。
2. 故障诊断和快速修复：智能运维系统可以对设备故障进行精准诊断，并为运维人员提供修复方案，缩短故障处理时间，提高设备可用率。
3. 运维决策优化：通过智能运维系统对设备运行情况进行全方位数据分析，可以为运维决策提供更为科学依据，降低人为主观因素的干扰，提高决策的准确性和及时性。
4. 安全监控和预警系统：智能运维系统可以实现对铁路电务设备的远程实时监控，并对设备状态异常进行智能预警，有助于制定针对性的安全预防措施。
HXD3型机车配套CMD数据的采集与应用
2020年第19卷第11期HXD3型机车配套CMD 数据的采集与应用□吴景国李元治王海阳【内容摘要】我国铁路目前大量实施推广标准化和智能运维，LKJ 、TCMS 、6A 、CMD 等车载智能运维系统已经得到大量安装，我国铁路极需建立起一整套先进的机车实时监测、动态管理、维修和保证体系。
CMD 系统的普及简化了机车安全信息、状态信息、监测信息的远程监测，在机务信息化中起到信息化平台的作用。
【关键词】CMD ；HXD3；电力机车；智能运维系统【作者简介】吴景国（1988 ），男，中车大连电力牵引研发中心有限公司工程师；研究方向：嵌入式李元治（1987 ），中车大连电力牵引研发中心有限公司工程师王海阳（1993 ），中车大连电力牵引研发中心有限公司工程师CMD 系统目前已经在中国机车上大面积装车，但部分车型装车仍存在困难。
截至2016年末，我国机车保有量为21 096台，其中使用国外引进网络系统的机车约3 600台，约占总保有量的17%。
由于国外厂家网络数据不对外开放，并且前期设计的机车不具备CMD 网络接口，CMD 车载子系统无法直接获取其车载系统的数据。
正是这17%的“CMD系统盲区”导致了CMD 系统推广困难，阻碍了我国机车信息化的发展，因此，这个问题亟需解决。
本文提出一种数据采集方案，可对HXD3型电力机车进行数据采集，使CMD系统在HXD3型电力机车顺利安装和应用。
一、系统架构CMD 系统是铁路机务信息化的核心子系统，它由车载子系统、数据传输子系统和地面综合应用子系统组成，如图1所示。
图1CMD 系统架构HXD3型电力机车没有专用的CMD 数据接口，CMD 车载设备无法采集到车内数据。
本文设计了一种数据采集装置，用于采集TCMS 数据，分析提取后传输给CMD 车载设备。
数据采集装置分为如下几部分。
网络转接工装；TCMS 数据采集板卡；数据分析、提取和应用。
二、网络转接工装HXD3型电力机车的HDLC 信号线采用多芯的重载插头和TCMS中央控制单元连接，CMD 设备如果想采集HDLC 网络的数据，就必须将微机柜中CN3和CN5插头中的HDLC 线进行引出。
基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术研究
基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术研究摘要：智能高速铁路已成为全球铁路的前沿发展方向，以数据为驱动，综合运用智能分析、故障诊断、设备健康状态评估等技术，使信号设备时刻处于可监督、可管控状态下，从而实现高速铁路信号的智能运维，也是顺应了这一发展方向。
随着高速铁路建设规模的不断扩大，实现信号设备的智能运维已成为电务维护人员的迫切需要。
电务部门积累了大量高速铁路信号监测检测、运营维护等数据，但数据还比较分散，数据的综合效能还没有发挥出来。
以数据为驱动，深入挖掘数据的价值，发现数据内在规律，实现信号设备全生命周期管理，提高信号设备的可靠性、可用性，减少信号设备故障对铁路运营的影响，保证旅客快捷、安全出行，是下一步需要深入研究的方向。
本文主要分析基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术。
关键词：高速铁路信号；数据驱动；智能运维；DTW算法；PHM引言近年来，我国高速铁路快速发展，大量具有自诊断功能、高技术含量的信号系统应用于铁路运营线上。
与此同时，随着高速铁路运用规模的逐渐扩大、运行速度的不断提高，高速铁路信号系统也已经从保障高速铁路安全高效运行，拓展到多层域状态智能感知、系统协同控制、安全态势评估、大数据融合与智能维护、行程智能引导等前沿技术与应用领域。
此外，随着分布式计算、4G/5G通信、大规模数据并行处理、深度学习、3D建模、高精度地图、模拟仿真、虚拟现实、智能控制等计算机通信与智能相关技术的加快集成，建设基于数据驱动的信号智能运维系统成为可能。
因此，从高速铁路信号智能运维系统架构、关键技术、系统功能等方面对基于数据驱动的高速铁路信号智能运维技术进行研究。
1、系统架构设计1.1数据源接入信号智能运维系统的数据源，主要包括检测监测数据、检修维护数据、生产作业数据和公共信息数据。
检测监测数据主要包括计算机联锁、列控中心、信号集中监测等信号系统/设备数据；检修维护数据主要包括信号技术履历、器材入所检修和日常维护检修等数据；生产作业数据主要包括作业卡控和调度生产指挥等数据；公共信息数据主要包括气象和产品认证等数据。
关于铁路基层站段信息采集与数据共享的思考
关于铁路基层站段信息采集与数据共享的思考摘要：科学技术不仅与企业发展和人民生活福祉密切相关，而且也深刻影响国家前途命运。
铁路信息化、智能化科学技术的日新月异发展和较多投入运用，是新時代发展的必然，也是铁路自身发展的硬性刚需，但在铁路信息化、智能化建设推进进程中，各信息化系统之间却割裂严重，互联互通、相互共享及千头万绪的交错使用已成为铁路现场实际运用难题，为此，本文从数据采集共享的必要性、目前现状和推行方案等进行了多维度探索研究，提出了具体建议。
关键词：铁路；基层站段；信息化；智能化；信息采集；数据共享；研究；建议一、前言随着铁路信息化建设的推进，基层站段的运营管理逐渐开始向信息化、智能化方向发展，各单位都已建立了不少信息化、智能化系统来满足日常精细化、数字化和信息化管理所需，如：机务系统乘务员自助出勤、智能叫班系统，检修综合管理系统，整备管理系统等数十个系统。
虽然铁路各基层站段的信息化、智能化建设推进程度不一，但经过多年的发展和使用，都已累积有大量信息数据，充分关联或综合应用，不仅可优化作业生产、降低工作强度，而且还能跨系统提供数据服务，为管理人员判断、决策等提供充分现实依据。
因此，简便作业、辅助管理是铁路基层站段管理人员对信息化、智能化、数据化建设的目标所需和殷切期盼。
然而，在铁路信息化、智能化实际建设中，或因开发者或开发商不同、因技术保护、或因编程软件不一引发的数据库无法共享、或硬件接口不通用等，以至于信息化、智能化建设各系统间的融合和高效运用被人为忽视和割裂，被迫形成了信息孤岛，难以实现铁路基层站段信息集中、业务集中、管理集中的一体化目标要求。
二、数据共享现状铁路基层站段信息化、智能化系统建立过程中，虽然有一些使用单位在一定程度上注重了数据的共享，也带来了实际很好收益，但更多的单位却是仅限于解决某一个局部问题或事项的单方面命题研发，进而造成各单位、各部门受思维局限，在朝前规划和有效组织层面难以形成整体布局统一：1.系统多，各自为政，数据形态多样以广铁集团怀化机务段为例，登记在册且在用系统，大大小小近70个，按建设来源包括铁总统建、集团建设、单位自建等，涉及40来个厂家，涵盖检修、整备、运安、设备、燃油、计统、财务、人劳等十来个专业；同时，每年还有新系统在建和投入使用。
我国高速动车组智能运维中大数据的应用探究
32研究与探索Research and Exploration ·智能制造与趋势中国设备工程 2021.03 (上)就目前实际情况来看，传统“抄核收”管理模式需要对城市内所有用户电费进行细致的审核，这个过程需要多名用心负责并且业务能力强的核算人员进行连续的工作，完成工作时间长，而且准确性得不到保证。
而在“智慧城市”下的全新“抄核收”管理模式中，核算工作实现了智能化和自动化，不需要人工进行操纵，工作效率得到了极大提升，而且在准确性上也具有十分明显的优势，能够同时完成核算和计算等相关工作，实现电力公司整体工作水平的提升。
2.3 拓展多元化收费方式在传统的收费模式中，常常是工作人员上门进行抄表和收费，这就会导致出现资金安全风险，贪污、挪用、丢失等问题屡见不鲜。
而营业厅则等着用户上门缴费，进而常常引发缴费冲突。
因此，在当前“智慧城市”下，国家电网公司进行了积极的创新，增加了营业厅的服务功能，并加强了与金融企业的合作，开通了自动缴费和网上缴费等业务，充分的利用了互联网和信息技术，为客户提供了多渠道、多元化的缴费方式，不仅为用户提供了更加便捷、贴心的缴费服务，而且还满足了不同用户的实际需求，同时又进一步促进了“智慧城市”的建设，推动了我国社会经济的蓬勃发展。
1 前言工业大数据的数据挖掘模式是指在工业及制造业中，应用数据产生数据价值的过程。
而伴随着网络信息、数据融合、数据挖掘等技术的发展，以及复杂大系统运营维护的日趋精准化、智能化的需求，大数据的应用将具有重要意义。
我国的高铁技术同样也是制造业应用的关键点，高速铁路建设以及运行里程均为世界第一。
列车运行维护中，产生了海量的数据内容，这些数据成为了动车组大数据运维的基础数据。
动车组列车运行维护是一个复杂的系统工程，目前我国对动车组列车运行维护策略主要有计划性的检修维护、反应式维护、基于状态数据的维护等，这几种方式会造成维护过度、成本高等缺点。
而结合运维大数据应用技术，不但会降低成本，避免过度维护，同时会使维护精准化、高效化，这将为动车组的精准维护和健康管理提供准确的依据。
智能运维系统的研究与开发
智能运维系统的研究与开发随着信息技术的快速发展，各行各业都迎来了全新的机遇和挑战。
在这个信息时代，无论是大型企业，还是中小企业，都需要依靠科技手段来优化管理运营流程，提高效率和服务质量。
在这个背景下，智能运维系统逐渐成为了IT行业中一个重要的研究和发展领域。
一、智能运维系统的定义和特点所谓智能运维系统，是指使用机器学习、数据挖掘等技术和算法，对IT设备和网络进行监测、分析和处理，以实现在IT环境中自动化运维和优化管理的系统。
智能运维系统具有以下几个特点：1、自动化和智能化：智能运维系统不需要人为干预，可以自动完成监控、诊断、预测、优化等工作。
2、实时性和准确性：智能运维系统可以实时监控设备和网络状态，并及时发现问题，准确诊断和处理。
3、可靠性和安全性：智能运维系统采用了多种技术手段和安全防护机制，保证了系统的可靠性和安全性。
二、智能运维系统的应用场景和实现方法智能运维系统可以应用于各种IT设备和网络环境，包括服务器、网络设备、存储设备等。
其具体应用场景如下：1、故障预警和自动修复：智能运维系统可以实时监测设备状态，预测并预警故障风险，同时可以自动修复一些常见的故障。
2、性能管理和优化：智能运维系统可以分析设备和网络的性能数据，发现并优化性能瓶颈，提高系统稳定性和效率。
3、安全监测和防护：智能运维系统可以实时监控网络安全状况，发现并阻止安全漏洞和攻击。
智能运维系统的实现方法主要包括以下几个方面：1、数据采集和处理：智能运维系统需要采集和处理各种设备和网络的数据，包括性能数据、日志数据、安全数据等。
2、机器学习和数据挖掘：智能运维系统需要使用机器学习和数据挖掘技术，对采集的数据进行分析和建模，以实现自动化运维和优化。
3、自动化工具和算法：智能运维系统需要开发各种自动化工具和算法，包括自动化故障诊断、自动化修复、自动化性能优化等。
三、智能运维系统的未来发展趋势随着机器学习和人工智能技术的不断发展，智能运维系统将会有更广泛的应用和更高的发展水平。
BIM与GIS数据融合的智慧地铁运维系统研究
Telecom Power Technology设计应用技术数据融合的智慧地铁运维系统研究刘学伟（国电南瑞科技股份有限公司，江苏南京随着我国信息技术水平的不断进步，数字化技术也应用于地铁运维领域，Modeling，BIM）和地理信息系统（Geographic Information System，GIS）技术作为数字化技术的重要组成部分，被数据融合在智慧地铁运维系统中的应用进行研究，旨在分析的运维系统构建等相关问题展开研究，以期设计出智慧地铁运维系统的建筑信息模型（BIM）；地理信息系统（GIS）；智慧地铁运维系统Research on Intelligent Subway operation and Maintenance System based on BIM and GISdata fusionLIU XueweiGuodian Nanrui Technology Co.,Ltd., Nanjingprogress of Information technology 2023年6月10日第40卷第11期· 63 ·Telecom Power TechnologyJun. 10, 2023, Vol.40 No.11刘学伟：BIM 与GIS 数据融合的智慧地铁运维系统研究言（Geography Markup Language ，GML ）和可扩展标记语言（Extensible Markup Language ，XML ）技术进行开发。
其次，CityGML 规范定义了一系列城市模型类别和属性，用于描述城市建筑物、街道以及绿地等元素，可以为城市规划、管理和应急响应等方面提供有力支持。
最后，CityGML 规范中定义了5个不同层次，从低到高依次为基本模型、城市模型、建筑模型、装配模型以及多尺度模型。
其中，基本模型是最简单的模型，只包含点、线和面等基本要素；城市模型则是基于基本模型加入了城市地物要素，如道路、建筑物、河流等；建筑模型是在城市模型的基础上，进一步描述建筑物的细节和特征，如建筑物的立面、屋顶等；装配模型是将建筑物的不同部分组装起来，以实现更复杂的建筑物模型；多尺度模型则是在不同的层次上描述城市建筑物的细节和特征，可以实现不同精度和规模的城市模型[4]。
高速铁路智能运维系统研究
高速铁路智能运维系统研究随着我国高速铁路建设的不断扩张，高速铁路的运维工作也变得愈发重要。
但是，传统的手动运维方式存在许多弊端，如易出错、效率低下、成本高等。
面对这些问题，智能运维系统成为解决方案之一。
本文将阐述高速铁路智能运维系统的研究现状、存在的问题以及未来发展趋势。
一、研究现状高速铁路智能运维系统的研究起步较早，国内外众多大型高铁运营商和科研机构在此领域开展了大量的研究工作。
其中，国外运营商较早进行了相关研究，如法国高铁公司（SNCF）开发了TRIO项目，致力于提升铁路系统的可用性、减少停车时间，实现全线运营，成为行业先锋之一。
该项目建立了一整套完备的高速铁路智能运维系统，集成了自动检测、诊断、维护、优化等功能，实现了智能化的维护管理。
而在国内，中国铁路总公司、中车济南高铁车辆公司等重要运营商也进行了大量的研究和应用实践。
如中国铁路总公司下属的某运维公司，开发了一套高速铁路智能运维系统，该系统可以自动获取车站和车辆的数据，并进行数据的分析和建模，实现了智能化的列车运行监控、轨道设备管理等功能。
研究表明，运用智能化技术，提高高速铁路智能运维水平，可以有效降低人工成本、提高维修效率、减少事故风险和故障率，进一步提高运营效率和乘客出行舒适度。
二、存在问题虽然高速铁路智能运维系统已经取得一定的研究成果，但仍然面临一些问题。
首先，目前运维系统的技术水平和局限性，对于一些特殊情况和实时性要求较高的问题可能无法应对，需要继续加强技术研究和应用实践。
其次，在实际应用中，如何合理应用智能系统和人工管理之间的关系，是一个需要解决的问题。
运营商需要深入思考，如何在智能化技术的基础上，更好地实现人机合作、互补发展。
此外，相关政策和法律法规制度也需要与时俱进，不断完善和优化，为智能化技术的广泛普及和使用提供法律法规保障。
三、未来发展趋势尽管高速铁路智能运维系统仍面临一些问题，但是其发展前景依旧广阔。
目前，随着新一代信息技术的飞速发展和应用，智能化技术的广泛应用已经成为一种趋势和必然。
高铁列车智能运维管理系统设计与实现
高铁列车智能运维管理系统设计与实现随着高铁交通的快速发展，高铁列车的智能运维管理系统成为提高列车安全性、减少故障发生率、提高乘客出行的重要手段。
本文将讨论高铁列车智能运维管理系统的设计与实现，旨在为高铁运维管理提供一种高效、智能的解决方案。
一、系统需求分析1. 故障监测与诊断: 高铁列车智能运维管理系统需要能够实时监测列车各个部件的状态，并能够自动诊断和预测故障。
该系统应具备故障信息的可视化显示和告警功能，以便运维人员能及时做出响应和维修措施。
2. 维修计划与调度: 高铁列车智能运维管理系统应能根据列车维修记录和故障预测结果，制定合理的维修计划和调度方案。
该系统需考虑列车运行时刻表和停站信息，以最小化对列车正常运行的影响。
3. 备件库存管理: 高铁列车智能运维管理系统需要对备件库存进行有效管理，包括备件数量、类型、存放位置等信息的记录和更新。
该系统应能根据列车维修记录和故障诊断结果，及时提供备件的采购和补充建议。
4. 数据分析与决策支持: 高铁列车智能运维管理系统应具备数据收集、存储和分析的功能，以便为运维决策提供准确的数据支持。
该系统还应能根据历史数据和故障模式，进行预测和优化，以提高列车的运行效率和可靠性。
二、系统设计与实现1. 硬件平台选择: 高铁列车智能运维管理系统需要选择适合的硬件平台来支持其功能实现。
硬件平台应能满足高速数据传输、实时监测、大规模数据存储和分析的需求。
一般而言，可以采用服务器集群和分布式存储系统来搭建高性能的硬件平台。
2. 数据采集与传输: 高铁列车智能运维管理系统需要通过传感器、监测设备等手段对列车各个部件的状态进行实时采集，并将采集到的数据传输到中央服务器进行存储和处理。
数据采集过程需要考虑传输带宽、实时性和稳定性等因素。
3. 故障诊断与预测: 高铁列车智能运维管理系统需要通过故障模型和数据分析算法来实现故障的诊断和预测功能。
系统可以根据历史故障数据和实时监测数据，建立故障模型和预测模型，并通过机器学习和数据挖掘算法对数据进行分析，准确地识别故障和预测潜在故障。
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铁路信息系统智能运维数据采集方案研
究
摘要：铁路信息化经过数十年发展，取得了显著成绩，铁路信息系统在运输
组织、安全生产、客货服务、经营管理、建设管理等领域发挥着重要的支撑作用，已成为铁路各单位、各部门不可或缺的重要手段。
近年来，随着铁路主数据中心
的投入使用、铁路云计算平台的应用以及“互联网+”行动计划的推进，铁路信
息技术（IT，InformationTechnology）环境日趋复杂，由中国铁路信息科技集
团有限公司（简称：国铁集团信息中心）承担运维服务的信息系统资源数量正在
成倍增长。
面对日趋复杂繁重的信息系统运维任务，如何改善和优化运维手段，
提升运维工作效率，改善运维质量，提供更加高效快捷的应急服务能力成为国铁
集团信息中心的当务之急。
关键词：铁路信息系统；智能运维；数据采集
引言
随着空间信息技术的发展，利用遥感影像或低空无人机航摄影像数据来测算
城市绿化覆盖率变得十分方便。
遥感测算法常利用多光谱波段的光谱特性识别城
市植被，并采用遥感定量方法自动勾绘出植被覆盖区域包括屋顶绿化和乔木树冠
的垂直投影区。
通过该方法可减少大量的实地调研工作，实现城市级甚至区域级
的绿化覆盖动态监测，但由于遥感影像分辨率很低，只能对遥感影像表层的光谱
特征进行识别，不能穿过树冠层识别绿化用地层，从而导致绿地的自动提取、统
计较为困难。
孙健采用4期陆地卫星遥感数据对铁路地界外的临时用地植被覆盖
情况进行监测，发现基于该方法的时间分辨率、空间分辨率均较低，不适合铁路
用地界内工务设备小面积植被长势的研究和管理。
1.信息系统简介
信息系统由计算机软/硬件、网络和通信设备、信息资源、信息用户及规章
制度等组成，是以处理信息流为目的的人机一体化系统。
从概念上讲，信息系统
在计算机问世之前就已经存在，区别于其他系统，信息系统并不从事某一具体的
实物性工作，而是面向关系全局或领域的运转运行、组织协调和管理决策。
随着
科学管理、数学、计算机、通信等理论、方法和技术的相互渗透与交融，信息系
统在近半个世纪中得到迅猛发展，有力促进了企业用户的过程改进、效率提高和
效益提升。
2.铁路信息系统运维现状
（1）优化企业信息系统和业务流程，为业务发展提供更多的创新支持和扩
展能力；（2）提升企业信息系统运维水平和能力，加快处理业务中断和系统故
障的应急能力，降低事故造成的经济损失；（3）降低企业信息系统运维的开销，实现信息系统运维的标准化、自动化、高效化。
为此，亟需研究和开发一套铁路
IT智能运维管理系统，能够全面支撑运维单位高效地实施基于人工智能（AI，ArtificialIntelligence）的信息系统运维自动化技术，通过细粒度运维数据的
采集和智能分析，模拟运维工程师的故障处理操作，实现故障自动识别和用例自
动化执行，甚至能够评估已部署的自动化用例并做出改进。
除了自动完成大量人
工运维操作外，AI运维工程师还能自动识别故障、优化系统设置，消除系统缺陷，避免系统隐患，高效处理故障，极大地降低系统风险。
3.铁路信息系统智能运维数据采集方案研究
3.1智能运维数据采集
信息系统资源监控对象类型和数量众多，每一类监控对象的运维数据主要包
括4类：配置数据、监控数据、日志数据和事件数据。
其中，配置数据描述资源
对象的配置属性，包含资源对象本身的属性以及资源对象间关联关系，这类数据
仅在监控对象的属性或对象间关联关系发生变更时才有变化；监控数据主要是各
类监控对象运行过程中产生时序指标数据，主要表征系统和业务的运行状态及性能，随着时间积累快速增长；日志数据一般是文本类型数据，通常包括监控对象
的运行日志和业务应用的运行日志，可通过关键字或正则匹配从中发现关键信息；
事件数据是运维过程中发生的特定事件的相关信息，如报警、异常、上线变更、
任务调度等。
3.2基于区块链技术的铁路项目档案管理信息系统
随着计算机信息的发展，区块链技术逐渐被广泛应用。
区块链是一个存储数
据或信息的共享数据库，具有信息追溯、访问控制和加密处理等特性。
通过时间
顺序进行排列的各个区块链节点组成链式数据结构，其结构不可更改，可有效提
高数据安全性，保护存储档案数据库的安全。
借助区块链技术可以有效改变档案
信息管理系统的数据库构建方式，给予铁路项目档案信息双重保险，保证档案信
息安全。
本次设计的基于区块链技术的铁路项目档案管理信息系统需求具体为：
易用性、业务响应需求、可扩展性需求、安全性需求、可靠性需求和兼容性需求。
通过分析需求，可以有效将区块链技术应用于系统设计，提升铁路项目信息的保
密性和安全性。
铁路项目档案对于后期项目核查具有重要作用，因此保证档案的
安全性和机密性至关重要。
为此，针对以往档案管理系统的安全性不足问题，基
于区块链技术设计一款铁路项目档案管理信息系统。
该系统通过区块链技术改变
以往档案管理系统的存储方式，为档案设置了内部二重安全机制，使得即使异常
用户进入系统也无法正常访问档案数据库，从而保证了档案安全。
最后通过系统
测试证明系统安全性，达到了设计目标，表明所设计的系统具有可行性。
3.3数字正射影像（DOM）生产
对整个工程建立分区，利用无人机航摄影像及外业控制点进行空中三角测量，然后针对每个测区内的所有立体像对通过空三恢复后的姿态参数（外方位元素）
进行密集DSM匹配。
在已知内参和外参以及数字表面模型（DSM）的条件下，完
成测区范围内所有航摄单片的数字微分纠正，对数字正射影像进行镶嵌，避免拼
接线出现在房屋、立交桥、陡坎等地形有高差的区域。
镶嵌后的影像应确保无明
显拼接痕迹，过渡自然、纹理清晰，之后对正射影像进行分幅处理和整饰。
正射
影像整修后，为实现影像在植被覆盖管理系统中的浏览和查询，需构建分级加载
的金字塔影像，通过影像切片的方式以Cesium散列格式进行储存。
（1）可见光
波段的高分辨率无人机影像具有易于处理、分辨率高、时效性有保障等优点。
通
过优于4cm的无人机正射影像融合机器学习和人工判读，可准确测量植被稀疏和
植被裸露地带的状态和面积。
（2）开发的“铁路植被覆盖管理系统”可准确检
索和查询具体工点、里程、标段的植被面积，并浏览多要素“一张图”，直观准
确地掌握植被覆盖情况，提高管理效率。
（3）经工程验证，传统的铁路植被绿
化覆盖普查效率较低，尤其在铁路运行的天窗时间内，以人工方式进行现场判断、统计，时间投入较高且存在死角，难以作出准确的预算方案。
（4）该方法通过
融合WebGIS技术与PostGIS技术，发布植被绿化覆盖建档成果，形成在线协同
编辑，自动化、信息化程度高，方便管理人员进行操作。
结束语
中国铁路信息系统已具备第3代特征，正快速向第4代演进。
在国家战略部
署和国铁集团发展规划的指导下，铁路信息系统应紧抓新一轮科技革命契机，面
向第5代，基于云脑平台理念，开展神经网络系统、感知系统、认知系统、知识
中心和决策系统等前瞻性研究，推动铁路信息系统整体架构升级、技术更新、能
力提升，促进信息系统代际快速赶超，并为后续建设铁路云脑平台，构建铁路类
脑智能体，推动铁路信息系统的数字化、网络化、智能化奠定基础。
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