基于网络数据捕获的信号系统时序一致性分析方法与流程

本发明涉及轨道交通信号系统，尤其是涉及一种基于网络数据捕获的信号系统时序一致性分析方法。

背景技术：

数据捕获及时序一致性分析是信号集中监测系统的一个接口数据分析实用工具。信号集中监测系统与其他系统间数据的有效性、规范性和准确性，包括提取异常数据、定位异常数据来源、分析数据时序、规范信号集中监测系统的数据维护等都依赖于数据的捕获、异常数据的判断以及数据时序分析方法。

在传统的信号集中监测系统中，只能通过抓包工具捕获海量的数据，并人为从海量的数据中提取异常数据，并分析系统显示异常原因。一方面，由于抓包工具捕获数据并不能对特定字节位置的特定数值进行过滤，导致捕获的数据量极大，严重影响了数据分析人员的维护效率和处理时间。另一方面，对每次处理异常数据包都是由数据分析人员按照协议规范去分析，并没有形成一个规范的知识库，造成了大量的重复工作，倘若异常数据包具有时序关联性，那数据分析将是一个巨大的工程量，可能造成一个经验不足的数据分析人员无法顺利完成任务。

技术实现要素：

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网络数据捕获的信号系统时序一致性分析方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于网络数据捕获的信号系统时序一致性分析方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

(1)按接口数据规范要求，建立数据标识集；

(2)制定信号系统时序一致性分析规则；

(3)建立数据分析和信号系统时序一致性分析知识库；

(4)系统间数据异常检测判断；

(5)分析网络捕获数据时序，检测信号系统时序的正确性。

优选地，所述的建立数据标识集具体为：分析系统间业务传输数据的特征，为每类业务数据定义唯一标识，建立完整的数据标识集合。

优选地，所述的制定信号系统时序一致性分析规则具体为：

根据系统间业务需求信息，结合数据的二种属性类别和四种展现方式，对每类数据制定对应的系统时序规则。

优选地，所述的数据的二种属性类别包括“有时标数据”和“无时标数据”。

优选地，所述的数据的四种展现方式，包括“实时显示”、“历史回放”、“界面查询”和“逻辑关联显示”。

优选地，所述的建立数据分析和信号系统时序一致性分析知识库具体为：

收集各类数据表示的业务含义，基于时序一致性分析规则，构建一套信号系统时序一致性分析的知识库，用于全面深入描述系统工作状态和数据传输时序的联系。

优选地，所述的系统间数据异常检测判断具体为：

建立规范数据存储缓冲池，结合数据协议规范，实现数据结构分析，快速判断捕获数据的正确性。

优选地，所述的分析网络捕获数据时序，检测信号系统时序的正确性具体为：

通过对网络捕获数据的时序分析，对比信号系统时序一致性分析规则、数据分析和信号系统时序一致性分析知识库分析的结果，能够快速确认系统时序一致性问题。

与现有技术相比，本发明可通过数据捕获及信号系统时序一致性分析，对各系统模块间数据传输的实时性、稳定性和准确性进行深入分析，能够准确定位系统间数据对系统的显示异常和时序错误，快速判断出系统间传输数据是否符合系统的协议规范，从数据传输根源定位信号系统的时序问题。为信号集中监测系统的数据显示提供准确的规范，有助于提高数据维护管理水平，减轻数据维护人员的工作强度，压缩数据异常处理延时。

附图说明

图1为网络数据捕获的时序构建示意图；

图2为构建业务数据与信号系统时序分析方法知识库的示意图；

图3为本发明基于网络数据捕获的信号系统时序一致性分析方法的系统结构图。

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。

本发明基于网络数据捕获的信号系统时序一致性分析方法，该方法包括：

(1)按接口数据规范要求，建立数据特殊标识集：研究系统间业务传输数据的特征，为每类业务数据定义唯一标识，建立完整的数据标识集合；

(2)制定信号系统时序一致性分析规则：如图1所示，根据系统间业务需求，结合数据常见的二种属性类别和四种展现方式，对每类数据制定对应的系统时序规则；

(3)建立数据分析和信号系统时序一致性分析知识库：如图2，收集各类数据表示的业务含义，基于时序一致性分析规则，研究一套信号系统时序一致性分析的知识库，可以全面深入描述系统工作状态和数据传输时序的联系，供信号系统数据处理及维护管理作参考；

(4)系统间数据异常检测判断：建立规范数据存储缓冲池，结合数据协议规范，实现数据结构分析，快速判断捕获数据的正确性；

(5)分析网络捕获数据时序，检测信号系统时序的正确性：通过对网络捕获数据的时序分析，对比(2)、(3)规则和知识库分析的结果，能够快速确认系统时序一致性问题。

所述的数据的二种属性类别，包括“有时标数据”和“无时标数据”。所述的数据的四种展现方式，包括“实时显示”、“历史回放”、“界面查询”和“逻辑关联显示”。

本系统结构如图3所示。

本发明具体实施方式

1、按接口数据规范要求，建立数据特殊标识集

按研究系统间业务传输数据的特征，根据数据帧中特定位置存在固定的码

位值，为每种数据定义唯一标识，利用该标识可唯一识别此数据包的特征，作为数据捕获后过滤特定数据的条件。

基于数据协议规范，对每种数据进行数据特征提取，建立统一的数据特殊

标识集，标识集可一一映射到每种数据，为捕获指定数据提供正确方法。

2、制定信号系统时序一致性分析规则

根据系统间业务需求，结合数据的二种属性类别和四种展示方式，对每类数据制定对应的时序一致性规则，如下

(1)有时标数据：对系统时序要求较低，能够保证数据及时处理即可。

(2)需要实时显示的无时标数据：对系统时序一致性要求高，数据能在1s

内完成处理，且顺序正确，才能使系统正确显示设备状态；

(3)需要历史回放的无时标数据：对系统时序一致性要求高，数据能在1s内完成处理，且顺序正确，才能保证回放的真实性；

(4)需要界面查询的无时标数据：对系统时序一致性要求较高，数据能在5秒内完成处理，且顺序正确，才能保证查询的正确性；

(5)需要逻辑关联的无时标数据：对系统时序一致性要求高，数据需要根据业务规定时间内完成处理，且顺序正确，才能保证逻辑关联关系的正确性；

3、建立数据分析和信号系统时序一致性分析知识库

系统时序一致性分析需要建立在较为成熟的数据业务模型、系统时序分析方法以及系统间业务交互需求上，该知识库能够较全面地描述信号系统处理数据要求规范、系统时序的一致的界限以及系统工作状态正常的判断依据。如图1，通过该知识库主要可以描述以下一些关键信息：

(1)建立数据业务模型，记录数据业务含义及处理方式；

(2)记录系统时序分析方法；

(3)获取系统间业务交互需求；

4.系统间数据异常检测判断

数据缓冲池按时间顺序将某一特定的捕获数据进行信息统一管理，在知识库寻找对应数据模型，系统通过轮询机制对捕获数据进行依次比对，如出现匹配异常数据，则可快速判断存在异常数据。

5、分析网络捕获数据时序，检测信号系统时序的正确性

根据网络数据捕获顺序和时间，建立网络传输数据时序图，通过数据知识库，快速找到对应的捕获数据的业务模型，结合数据在系统中时序处理的规则和系统时序实际展现结果，可快速检测信号系统时序处理的正确性。

因此本发明通过对数据传输中网络层的性能检测和应用层的时序分析两者结合的方法，对各系统间数据传输的实时性、稳定性和准确性进行深入分析，能够实时查看网络数据传输的性能和数据的有效性，快速对比数据捕获时序和信号系统处理时序，确认信号系统存在数据显示异常和时序异常与系统间网络传输数据是否存在联系。为信号系统的数据显示提供准确的规范，有助于提高数据维护管理水平，减轻数据维护人员的工作强度，压缩数据异常处理延时。

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。