鐵路調度系統復雜事件處理方法的研究

劉皓瑋，易志剛，張 源

（中國鐵道科學研究院 通信信號研究所，北京 100081）

鐵路調度系統復雜事件處理方法的研究

劉皓瑋，易志剛，張 源

（中國鐵道科學研究院 通信信號研究所，北京 100081）

鐵路調度指揮是一項綜合性、復雜性極高的工作，為了能夠在保證行車安全的前提下，快速有效地應對各種復雜情況，調度員需要掌握所有與行車相關的信息。本文運用復雜事件處理方法理論，詳細分析影響列車安全、高速、高效運行的業務場景，研究鐵路調度指揮系統復雜事件的定義、捕獲事件、事件生命周期、事件處理流程等，提出鐵路調度系統復雜事件處理方法。應用結果表明，該方法能夠實現鐵路調度系統中復雜事件的監控、識別和處理，具有較好的有效性。

鐵路調度；復雜事件處理；體系架構

高速鐵路具有運營密度高、列車速度高、安全要求高、客服質量高等特點，鐵路調度指揮系統（簡稱：調度系統）是其重要保障。調度指揮需要掌握大量的相關信息，包括：計劃信息、信號系統狀態、牽引供電狀態、動車組狀態、防災報警、沿線基礎設施狀態和維修狀態等。在這些信息中包含著某些特殊情況的信息，例如施工引起的限速，或某處風速報警。對這些特殊情況，調度員應在當前整體運營環境下，及時有效地綜合分析相關信息，判斷是否會有危及行車安全、引起列車晚點等非正常情況發生，并立即采取有效的處置措施。完全以人工方式發現并處理這些非正常情況是非常困難的，應當由調度系統進一步對信息進行綜合分析，從中發現危及行車安全、影響列車運行等潛在風險，因此這對調度系統提出新的要求。

本文研究鐵路調度系統的復雜事件處理機制、以及調度系統復雜事件的定義、捕獲事件、復雜事件生成、事件生命周期、事件處理流程等。規劃系統應做出什么樣的響應，通過事件處理，實時處理事件流中的事件，識別特定的業務模式，及時做出決策。

1 復雜事件處理

復雜事件處理起源于20世紀90年代初對事件之間相互關系，以及具有一定約束的復雜事件序列等方面的研究工作[1]。復雜事件處理（CEP，Complex Event Processing）是一種從大量分散數據中提取特定價值信息的新方法[2～4]，已在網絡入侵探測等方面取得了成功的應用[5]。復雜事件處理具有一套完整的機制，對于調度系統信息綜合分析的需要，通過復雜事件處理方法，將調度員關注的來自各個外部系統的大量信息，按照事件定義，把信息轉化為具有明確意義的事件，實時捕捉事件；分析事件間的關聯性，識別特定的模式，并對特定模式予以響應，輔助調度員監控相關狀態變化和可能出現的潛在問題。

1.1 簡單事件與復雜事件

簡單事件（或稱原子事件、基本事件）是瞬時發生的，且是系統中最小的、原子性的變化和動作。原子性是指事件要么完全發生，要么根本不發生。復雜事件是將簡單事件進行關聯和整合，形成的新事件類型。復雜事件還可以與簡單事件、其它復雜事件進行關聯和整合。

1.2 事件處理方法

近十幾年來，對復雜事件處理技術進行了大量研究，發展出了基于有限自動機模型、Petri網模型、匹配樹模型和有向圖模型等復雜事件處理的基本模型。事件處理方法有Petri網方法、規則語言方法等。Petri網處理方法具有圖形化的表達方式，能夠直觀的表達業務邏輯，通過Petri網的聚合，能夠大量減少冗余規則，但在計算方法的實現和分布式計算方面還缺乏成熟的應用經驗。規則語言方法使用非過程的聲明型規則語言，事件處理規則描述具有清晰的業務含義，規則處理具有明確的處理算法，計算過程便于實現，更易于與既有系統集成[6]。

本文使用規則語言方法研究鐵路調度系統復雜事件處理方法。

2 鐵路調度系統事件定義與產生

鐵路調度系統的事件是系統或系統用戶感興趣的任何事情，可以是系統狀態的變化、用戶行為的記錄，或是一些風雨雪的災害報警、設備故障報警等信息，也可以是某些數值指標超過了閾值，例如某方向列車客票提前3天預售超過90%，列車晚點超過5 min，還可以是調度指揮過程中一些特殊情況，例如某區段施工9:00至11:00限速120 km，等等。本節定義鐵路調度系統事件，以及從事件的產生一直到事件的使用和消耗策略的整個事件生命周期。

2.1 事件的定義

通過對鐵路調度系統事件定義，明確在調度指揮過程中的某些狀態變化，可能會對列車運行、行車組織、旅客服務、運營安全等方面造成影響，由系統以事件的形式實時捕獲這些狀態變化，及時通知系統和調度員采取相應措施。

定義1：事件E=(i,atrrs,param,caus,t0,t1)，表示某一事件類型，既可以是簡單事件，也可以是復雜事件。

其中： i是事件類型的唯一標識符，Ei表示事件類型標識為i的事件類型，即E.i=Ei，A(Ei,Ej,i≠j) | Ei.i≠Ej.j；atrrs=(topic,name,origin,priority)，表示事件屬性的多元組；topic為主題域，把事件按計劃類、監控類、命令類等分為不同的主題域；name為事件名稱，同一主題域內事件類型不能重名，不同主題域中的事件類型可以重名；origin為事件來源，可以表示來自不同的子系統，或某一調度終端設備；priority為事件優先級，可以定義為事件響應的緊迫度，即“一般”，“優先”，“緊急”；param為事件參數，對事件發生情況的數據補充，可以為空。

caus={e0,e1,…,em}，m≥0，表示引發該事件的原因事件集合，若m=0，即caus為空。

t0,t1表示事件起始時間和結束時間。

通常，e表示事件類型E的實例，而ei表示Ei的實例，表示Ei的第j個實例，Ei·atrra表示事件Ei的某項屬性。

2.2 事件的時序關系

對于由一系列事件組成的事件流而言，事件的發生有先有后，事件間存在著時序關系。存在時序關系的事件流即為事件序列。

定義2：事件時間操作符T(e)

其中，Tb(e)為事件起始時間操作符，Te(e)為事件結束時間操作符。對于復雜事件，t0時刻即Tb(e)為事件的發生時間。

定義3：時間間隔操作符Distance(e1,e2)，表示兩個事件實例結束時間的間隔。

Distance(e1,e2)←→|Te(e1)-Te(e2)|。

定義4：時間區間操作符，記為Interval(e1,e2)，表示第1個事件實例的開始與第2個事件的結束時間之間的間隔；如果該操作符只有一個操作數，表示該事件實例的開始時間和結束時間的間隔。

定義5：順序操作符Seq(E1,E2)，表示事件E1結束后事件E2發生，使E1與E2串接在一起發生的復雜事件。

定義6：Within(E,T)為時限操作符，表示事件E必須發生在T時間范圍內。事件E可以是簡單事件，也可能為復雜事件。

2.3 事件生命周期管理

事件上下文環境約束（Context）規定了事件類型與其實例的關系，規定了對事件實例的使用策略。事件序列中的事件數量隨著時間將不斷增加，對事件檢測形成巨大壓力。同時，還必須有相應的事件實例消耗策略，以及從序列中清除老化事件實例的策略，避免事件序列的無限增長，并保證復雜事件監測的效率。

（1）順序約束（SequenceContext），從事件序列中選擇每類事件的第1個實例，即參與復雜事件檢測。

（2）最近約束（NewestContext），從事件序列中選擇最近發生的事件實例，即參與復雜事件檢測。

（3）連續約束（SuccessionContext），事件序列中的每一個事件實例都參與復雜事件檢測。

（4）積累約束（AccumulationContext），事件序列中的所有事件實例都將被保留直到復雜事件被檢測到。

定義7：Instance(Ei,Context)，為事件實例運算符，按事件上下文環境約束從事件隊列中計算某類事件的數量，并按事件上下文環境約束取得相應的實例序列。

當復雜事件被檢測到后，還需要按照相應的事件實例消耗策略,對事件序列進行管理。

定義8 ：Clear(Ei)，為事件實例老化運算符，將相關事件類型的所有實例都從事件序列中清除；，將某些參與檢測的事件實例事件從序列中清除。事件序列中其余成員將繼續參與其它復雜事件檢測。

對事件序列的管理，還需要運用老化策略，將過期的事件實例從事件序列中清除。按照上下文關系，對各類事件的生命周期進行管理。

（1）事件實例生命周期：對于每個事件類型，規定其實例的生命周期，可以是幾分鐘或者數天，定時從事件序列中刪除過期的事件實例。

（2）事件序列容量函數：事件序列在有限時間內為有限容量，因此必須規定每個事件類型其在事件序列中的實例數量，若某事件實例數超過額定數量，需按時間順序，刪除最早發生的事件實例，以保持事件序列為有限長度。

3 鐵路調度系統復雜事件處理

鐵路調度指揮和運營過程中會動態地產生大量數據，數據之間存在時序關系，且具有時空關聯性，其中，某些數據具有特殊含義和隱含的語義關系。通過一定的預處理，可以把這些數據轉化為事件，而這些事件之間存在著各種關系，經過一系列的處理可以將這些事件組織成完整的順序關系，即組成一個偏序集。

3.1 事件流接入過程

事件的產生是指鐵路調度系統內的調度業務動態信息、狀態變化等轉換為簡單事件的過程，是根據調度業務事件定義將數據流轉換成事件流的過程。在產生事件的屬性中記錄了相關的業務數據和環境數據。事件探測器通過對數據流中特殊意義數據的檢測，或對數據庫中的數據進行抓取產生事件，是產生事件的事件源。鐵路調度系統事件流接入過程如圖1所示。

圖1 鐵路調度系統事件流接入過程

在現有條件下，為了支撐業務流程完整性，鐵路調度系統通過數據流接口或數據庫接口與防災安全系統、調度集中（CTC）系統、供電監控及數據采集（PSCADA）系統、旅客服務系統、鐵路客票系統、動車管理系統、綜合維修系統等相關系統接口，鐵路調度系統與其它系統間形成數據流，通過對事件的捕獲，把數據流轉換為事件流，為后續的事件處理提供便利。

數據接口適配器（Data Adaptors）提供與外部系統數據鏈路和數據協議上的適配過程，把外部系統的數據接入鐵路調度系統。

統一語義數據接入（Unified Semantics Data Access）是將外部系統接入的數據按照統一的數據字典進行數據語義方面的統一，通過統一語義數據接入保證檢測事件語義的統一，才能有效地進行復雜事件的檢測。

調度員在鐵路調度系統中進行的相關業務操作也是事件，如調整計劃、發送調度命令等業務操作，都可以形成相應的事件。

3.2 復雜事件處理過程

復雜事件處理包括簡單事件檢測、復雜事件檢測、事件老化以及事件響應過程。復雜事件處理過程通過對大量業務數據的篩選，減少了業務事件的數量，提高了調度員對關鍵業務事件的處理和響應能力。簡單事件檢測過程是根據簡單事件定義，把數據流變成事件流的過程。由事件探測器產生的簡單事件構成的事件序列，是復雜事件處理的開端。

由于事件源可以是從外部系統進入的數據產生，也可以是從鐵路調度系統內部的業務操作和業務狀態的變化產生，不同類型的事件由若干探測器產生，在放入事件隊列中會產生排隊現象，會出現后發生的事件先進入隊列的現象，因此事件序列是以事件產生的時間作為序列的時序標準，不是以進入事件序列的順序為標準。但是由同一探測器產生的事件則是排隊進入事件序列中的。鐵路調度系統復雜事件處理流程如圖2所示。

3.3 復雜事件檢測

復雜事件檢測是根據復雜事件檢測規則，把簡單事件變成復雜事件的過程。事件老化是根據事件消耗策略（事件老化規則），即事件上下文定義，對事件序列中的特定事件進行消除。事件響應過程是對檢測出的復雜事件進行后續相關業務處理流程的調用，或通知（報警）等相關操作。

圖2 鐵路調度系統復雜事件處理過程

復雜事件檢測又是在事件序列中檢出滿足復雜事件檢測規則的事件組合的過程。隨著規則數量的增加和事件序列長度的增加，如果直接對事件序列進行檢測，由于各檢測規則所對應的老化規則不同，無法對整個事件序列進行老化處理，檢測效率將無法滿足應用的需要。同時，當復雜事件檢出后，相關事件應按老化規則予以清除，如不能清除，那么就會出現該項規則成立條件始終具備的情況，該復雜事件會被重復檢出。對于上述問題，必須優化數據組織結構和復雜事件檢測過程，提高復雜事件的檢出效率。

定義事件實例存放的數據結構，按照事件類型，將事件實例分類存放。例如，E1類型的事件實例放入隊列ES1,={e1,e2e3,…}，E2類型的事件實例放入隊列ES2,={e1,e2,e3,…}，等等。由于每個事件實例都有其時間屬性，因此按照事件類型分類存放并不會破壞事件間的時序關系。

持久化層是事件數據在數據庫中的集中統一存儲。內存數據對象層是將數據庫中的事件數據轉換為數據對象后在內存中的映像。由后臺服務機制，使內存數據對象層與持久化層中的事件數據保持同步，對事件數據的存取都是經內存數據對象層間接完成的，從而提高事件數據的存取效率。

復雜事件檢測過程如圖3所示。

4 應用實例

以高速鐵路防災報警信息處理中，風報警的場景為例說明鐵路調度系統復雜事件處理的過程。防災系統監測高速鐵路沿線風、雨、雪、落物等信息，當超過一定的閾值時，向調度中心發送報警信息，調度中心收到報警信息后做出相應的處理，實現鐵路調度業務中復雜事件的監控、識別和處理，具有較好的有效性。模擬系統采用MySQL作為數據庫，Tomcat為應用服務器平臺，MQ為通信中間件，硬件采用IBM X3550 8 G Mem，Xeon 2.0 GHz CPU。

圖3 復雜事件檢測過程

4.1 簡單事件生成

（1）建立數據接口適配器。通過數據接口適配器，與防災安全系統、CTC系統、客服系統、綜合維修系統等系統接口，接入列車運行狀態與調整計劃、維修計劃等數據，防災安全系統以風速報警信息數據流為例進行說明。

（2）進行統一語義處理。風報警信息和風報警解除信息包含風速計代碼及名稱、報警時間及位置、風速、風向、報警級別、影響范圍、管制措施建議（限速、封鎖）等信息，其中關于位置、范圍等的定義，與列車運行計劃、維修施工地點等位置的定義存在語義上的差異，必須統一為列車運行計劃中的位置定義。

（3）生成簡單事件。事件探測器將接收到的風報警信息和風報警解除信息轉換為簡單事件E1，E2，與[定義1]同，事件E=(i,atrrs,param,caus,t0,t1)。atr-rs=(topic,name,origin,priority)為事件屬性，topic=02表示監控類主題域；name=01表示風報警，name=02表示風報警解除；origin=01表示事件來源為防災安全系統；priority=02表示事件優先級為“優先”；param為該報警的相關參數，位置為線路編號和公里處，影響范圍為監測點預定義影響范圍2 000 m。

例如，8號線路95.3 km處，北京時間2014年3月9日4:30:20，風速20 m/s，風向315。，建議列車限速運行（160 km/h）。i=1，atrrs=(02,01,01,02)，p11為相應參數,按照位置、風速、風向、影響范圍、管制措施建議等順序表達為p11=(08,95,300;20;315;2000;160)，cause為空，t0=20140309043020，t1為空，則有表達發生的風報警事件。

4.2 復雜事件檢測

由于瞬時局部陣風產生的偶發報警信息，或風報警設備誤差產生的誤報信息，對調度員的正常工作產生不必要的影響，通過增加特定的約束條件，把風報警簡單事件轉換為風報警復雜事件，從而提高對風報警響應的效率。

4.2.1 定義復雜事件監測規則

規則1：若連續收到第i個設備的風報警事件Ai不少于5個，且30 s內沒有收到相對應的風報警解除事件A'i，則生成<風報警復雜事件>Bi，選擇最近約束（Newest Context）作為Ai事件上下文環境約束。

規則2：若Bi影響范圍內有列車運行，則生成<影響行車復雜事件>Ei，并選擇最近約束上下文環境。

4.2.2 復雜事件提交

進一步處理包括建議調度員對列車進行限速，并通知司機、相關車站等。調度員根據風報警的影響范圍和相關規定對線路進行限速，并根據運行計劃對影響范圍的相關列車發布限速命令。提高對報警信息的處理效率，經過復雜事件處理，形成復雜事件，實現對調度員的分析幫助。

4.2.3 定義事件老化規則

規則3：收到相對應的風報警解除事件A'i，則清除Ai事件序列。

規則4：報警范圍內沒有列車運行，則清除Bi事件序列。

4.2.4 復雜事件檢測算法過程

5 結束語

本文定義鐵路調度系統調度業務復雜事件，對鐵路運營調度過程中產生的大量實時數據進行及時、高效的處理，篩選、抽取出簡單事件，依據復雜事件定義，將簡單事件進行關聯和整合形成新的復雜事件。通過對運營調度典型業務處理場景的分析，將鐵路調度業務處理流程與復雜事件處理規則進行整合分析。應用該研究成果的鐵路調度系統可以從海量的鐵路運營實時數據中發現影響運營的事件，確保適時采取恰當的處理措施。隨著高速鐵路的不斷發展，對運力資源的高效合理運用更加注重，各工種調度之間的協同工作也越來越緊密，一個復雜事件的影響范圍也逐漸擴大，這種影響范圍的廣度和深度極具復雜性，因此，如何有效地從歷史數據中挖掘出有效的知識，不斷豐富和調整對復雜事件的定義規則和處理規則，將是我們下一步的研究方向。

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責任編輯 楊琍明

Complex event processing for Railway Dispatching System

LIU Haowei,YI Zhigang,ZHANG Yuan
( Signal &Communication Research Institute,China Academy of Railway Sciences,Beijing 100081,China)

Railway dispatching work is very comprehensively and complicatedly.In order to deal with various complicated situations effectively while train safety is guaranteed,the train controller needs to obtain the relevant information of train operation.This paper analyzed the business scene affecting the safety,high efficiency and high speed operation of trains in detail with the method and theory of complex event processing,researched on the definition,catching event,event life cycle,event handling process for the complex event of Railway Dispatching System,proposed a method of complex event processing for the System.The application result showed that the monitoring,identifcation and processing of complex event in railway dispatching business could be implemented by using this method,and it had good validity.

railway dispatching;complex event processing;system structure

U284.5∶TP39

A

1005-8451（2016）06-0055-06

2015-11-27

中國鐵道科學研究院通信信號研究所青年基金項目（2015HT11）。

劉皓瑋，研究員；易志剛，助理研究員。