一种工控信号检测系统及检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于工业控制系统信息安全领域，具体来说，涉及一种工控信号的检测系统，更准确地说，涉及一种高铁、地铁等列车的信号的检测系统；本发明还涉及一种工控信号的检测方法。
【背景技术】
[0002]列控系统是各种信号设备和子系统及其辅助设备的集成。系统集成是高铁信号关键技术之一，直接关系到系统的安全性。列控系统功能需求规范(FRS)、系统需求规范(SRS)和系统接口规范(FIS)是进行系统集成的主要依据。当前列控系统集成侧重于不同设备或系统之间的接口技术，以及不同信号厂商的信号设备在构成系统时的互联互通。由于这些信号设备和子系统是不同时期开发并叠加到列控系统中的，所以在此基础上构成的列控系统，非一次性按照系统工程理论整体设计，难于发挥系统总体和系统层面的优势。这种简单叠加式的集成缺少系统内数据共享和融合，缺少各子系统之间相互测试和验证、联动控制和逻辑约束机制，缺少新增无线通信和应答器等设备综合利用，缺少在系统层面实现“故障-安全”的统筹设计。
[0003]目前的信号维护与故障处理工作，主要依靠信号微机监测系统组建联网进行实时监测，但信号微机监测系统侧重于结果管理，在过程管理方面存在明显不足，不能通过对监测数据的采集得出规律性的结论，而且尽管信号微机监测设备已经在现场广泛应用，但很多依然依靠人工来检查数据的变化，在数据量很大的情况下，人工对数据关联性分析以及对历史数据比较分析无法胜任。虽然汇集了几乎所有信号设备各种数据，但对信号数据的挖掘和逻辑分析、数据共享和融合处理不够。除信号微机监测系统具有简单的逻辑判断部分电气量超标报警外，其它方面起不到实时自动报警并监控信号系统运行的作用。
【发明内容】
[0004]本发明为了解决现有技术中存在的问题，提供了一种工控信号检测系统。
[0005]为了实现上述的目的，本发明的技术方案是:一种工控信号检测系统，包括:
[0006]数据采集模块，采集设备电气特性的实时状态数据；
[0007]以及与数据采集模块连接用于储存数据采集模块采集到的实时状态数据的历史过程数据库；
[0008]还包括与历史过程数据库连接的并通过历史过程数据库中的数据建立起电气特性中信号输入和输出对应关系的信号过程预测模型；所述信号过程预测模型根据数据采集模块中采集到的实时输入信号，得到预测输出信号，并将该预测输出信号传送至
[0009]信号滤波器，所述信号滤波器接收来自信号过程预测模型的预测输出信号以及数据采集模块采集到的实时输出信号并进行比较，若对应实时输出信号与预测输出信号特征相符，则认定为有效可执行信号；反之则认定为无效拒绝执行信号。
[0010]优选的是，所述数据采集模块包括:
[0011]数字量采集子模块，采集工控信号的数字量信息；
[0012]模拟量采集子模块，采集工控信号的模拟量信息；
[0013]逻辑信号采集子模块，采集工控信号逻辑总线上的数据信息。
[0014]优选的是，还包括与信号滤波器连接的故障分析判断模型。
[0015]优选的是，所述信号过程预测模型根据神经网络、支持向量机或PCA方法建立。
[0016]本发明还提供了一种工控信号的检测方法，包括以下步骤:
[0017]步骤S1:数据采集模块采集设备电气特性的实时状态数据；并存入历史过程数据库；
[0018]步骤S2:以历史过程数据库中的数据为依据，建立起信号过程预测模型；
[0019]步骤S3:实时待检的输入信号传送至信号过程预测模型，并输出预测输出信号；
[0020]步骤S4:信号滤波器将预测输出信号特征与实时输出信号特征进行一致性对比；若对应实时输出信号与预测输出信号特征相符，则认定为有效可执行信号；若对应实时输出信号与预测输出信号特征不相符合，则认定为无效拒绝执行信号。
[0021]优选的是，在步骤S4之后还包括:
[0022]步骤S5:将不正确的信号上传至故障分析判断模块，故障分析判断诊断模块判断故障发生以及进行故障分析。
[0023]优选的是，所述步骤SI中，数据采集模块采集设备电气特性中的数字量信息、模拟量信息、逻辑总线上的数据信息。
[0024]本发明的检测系统及检测方法，从各个工业控制系统中各个子系统的最终输出功能检测出发，通过离线训练，对被检测系统的实时输出信号和预测输出信号进行可信的一致性对比，及时发现由信息安全引起的系统入侵和故障。从根本上预防了信息安全引起工业控制系统安全，改变工业控制信息安全传统的预防为主的方法，以功能正确性的结果反向逆推的方法，从根本上解决工业控制系统的信息安全问题。
【附图说明】
[0025]图1是本发明检测系统的原理框图。
[0026]图2是本发明检测方法的工作流程图。
【具体实施方式】
[0027]为了使本发明解决的技术问题、采用的技术方案、取得的技术效果易于理解，下面结合具体的附图，对本发明的【具体实施方式】做进一步说明。
[0028]参考图1，本发明提供了一种工控信号检测系统，包括:数据采集模块1，用来采集设备电气特性的实时状态数据；该数据采集模块获取系统中硬件设备的电气特性的实时状态，主要包括设备的电压、电流、频率等，这些值可以通过PLC或者DCS系统进行采集，只需要列控系统提供采集接口就可以。本发明优选的是，所述数据采集模块I包括数字量采集子模块10、模拟量采集子模块11以及逻辑信号采集子模块12。其中，数字量采集子模块10采集数字量信息，如开关闭合状态等；模拟量采集子模块11采集模拟量信息，如电压、电流等；逻辑信号采集子模块12采集总线上的数据信息等。
[0029]本发明的工控信号检测系统还包括与数据采集模块I连接用于储存数据采集模块采集I到的实时状态数据的历史过程数据库2 ;为后续模型的建立提供数据基础。还包括与历史过程数据库2连接的并通过历史过程数据库2中的数据建立起电气特性中信号输入和输出对应关系的信号过程预测模型3。
[0030]采集到的这些数据和输出是有对应关系的，这种情况下，只要给出大量的历史数据，信号过程预测模块对其进行离线训练建模，可以找出其中输入输出之间的关系，用I =f(x)来表示，其中y代表输出量代表输入变量。y可能有多个输出量yl，y2...ym ;x也可能有多个输入量xl，x2...xn。
[0031]通过不同种类的历史数据源，可以快速构建模型，分析连续、离散、批次生产过程。可以进行数据准备、可视化查看数据，还可以建立规则模型。得出各个参数之间的影响关系，预测不方便测量参数的值，实行离线或在线的优化控制，从这些模型中挖掘出的知识，帮助对过程改进的收益进行评估，整个过程也非常简单方便、工作量很少。使用这个模型系统，可以找出生产过程波动的原因，并且进行调整，达到稳定产品质量、提高产量的目标。
[0032]可以通过现有的技术来构建输入输出对应关系的信号过程预测模型3。例如根据神经网络、支持向量机或PCA方法。
[0033]人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connect1n Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
[0034]神经网络用到的算法就是向