基于JBoss Seam的高速公路路面凝冰预警与智能处置

朱 旭 尤谨语 闫茂德 张昌利

1(长安大学电子与控制工程学院 陕西 西安 710064)2(长安大学信息工程学院 陕西 西安 710064)

基于JBoss Seam的高速公路路面凝冰预警与智能处置

朱 旭1尤谨语1闫茂德1张昌利2

1(长安大学电子与控制工程学院 陕西 西安 710064)2(长安大学信息工程学院 陕西 西安 710064)

为抑制冰雪冻雨等气象灾害对高速公路行车安全的影响，提出一种高速公路路面凝冰预警与智能处置方法，开发管控平台软件。给出线性预测算法来进行短时凝冰预警，基于有限状态自动机理论设计全流程的状态转移规则。使用JBoss Seam框架开发管控平台软件，通过上下文组件构建业务逻辑层，采用JSF页面控件实现了表现层。将该软件应用于云南楚大高速九顶山路段进行案例分析，测试结果表明：管控平台软件运行稳定，能够有效控制融雪剂喷洒，预警准确性高，融雪迅速。

JBoss Seam 高速公路 凝冰预警 智能处置 有限状态自动机

0 引 言

冰雪冻雨等恶劣气象条件对高速公路的安全运行有严重影响。2008年，华东、华中和南部地区遭受的低温冰雪冻雨灾害持续约20多天，导致23万公里的公路受阻，近2万公里的国道干线被迫封闭，滞留70万车辆、216万人，总体经济损失达3亿元。这表明预防和处置冰雪灾害已经是我国高速公路系统亟需应对的课题。要降低冰雪灾害的危害，提前预测灾害情况和及时处置尤为关键，在高速公路研究领域有重要的科研意义和应用价值。

国外在凝冰探测和除冰融雪技术的研究比较早。针对凝冰探测，凝冰探测方法和相应的传感器有多种，如压差式、障碍式、光纤式等[1]。在除冰融雪方面，国外学者通过对融雪热负荷与路面温度场变化的研究，探索出了多种抑制路面积雪凝冰的方法，如机械清除法[2]、撒融雪剂法[3]。我国对除冰融雪的研究也积累了一定的成果。李亚芹[4]研究了道路坚实冰雪的机械清除机理，提出研制新型除冰机械设备的思路。孙国强等[5]提出了一种含甜蜜素的有机融雪剂，既可提高融雪效率，又能减少对环境和地下水的污染。魏建国等[6]研究了氯盐融雪剂对沥青和沥青混合材料的影响。然而，由于路面融雪化冰试验研究投资大、周期长，国内对除冰融雪的研究还处在模型分析和数值计算阶段，其研究成果仍有待进一步验证。

随着物联网和云计算技术的迅速发展，在应对灾害天气以及除雪融冰的信息系统建设方面，国外出现了以计算机网络技术为基础，融合数据收集、分析、管理为一体的气象综合服务系统[7]。近年来，我国高速公路气象灾害的监测、预警等工作逐渐得到重视，也取得了一些成果。张吉[8]使用物联网中的智能传感器和无线传感器网络技术，实现了高速公路气象信息的快速采集。黄丽萍[9]采用云计算技术构建了气象服务云，提高了气象数据运算的实时性，改善了气象灾害的监测效果。田小毅等[10]利用高速公路沿线检测到的数据，分析了雾霾对高速公路行车安全的影响。齐洪亮等[11]对高速公路气象灾害进行研究，归纳分析了各类公路自然灾害成因机理及影响因素，开展了公路自然灾害危险性评价理论研究。遗憾的是，如何利用信息化技术对高速公路气象灾害进行预警和处置，特别是凝冰预警与智能处置，国内还鲜有研究。总之，无论是凝冰预警与智能处置算法，还是其信息服务系统建设，均亟需开展研究，以实现气象灾害的智能化处置。

针对以上问题，本文提出了线性预测算法，短时预测凝冰时间；基于有限状态自动机理论，准确划分凝冰预警、智能处置两个过程的状态，设计全流程的状态转移规则。基于JBoss Seam技术，开发凝冰预警与智能处置管控平台软件，自动控制不利于人工除冰融雪的高速公路沿线的设备，实现短时凝冰预警和自动喷洒融雪剂。

1 系统总体设计

综合考虑气象、路面结冰状况检测，构建凝冰预警与智能处置管控系统，实现短时凝冰预警、自动除冰融雪等一系列智能化处置服务。该系统包括物理层、网络传输层、数据服务层、应用层。将应用层的客户端计算机称为系统的上位机，物理层的采集设备称为下位机。系统的总体结构如图1所示。

物理层由凝冰探测传感器、融雪剂自动控制柜、路域自动气象站、摄像头等组成，部署在易发生气象灾害且不利于人工除冰融雪的高速公路沿线。凝冰探测传感器通过快速凝冰来获取实际路面凝冰点温度，采用TR/02022抗震型拧入式热温度电阻传感器。融雪剂自动控制柜连接布设于道路沿线的喷洒设备，控制融雪剂喷洒，采用落地式的伽利略7.5 kW直接启动一控三控制柜。路域自动气象站用于高速公路气象数据的采集。

凝冰预警与智能处置管控系统设计的重点是数据服务层和应用层。数据服务层用来搭建数据管理服务器，整合物理层设备采集而来的气象、视频、设备状态数据，向网络传输层提供数据动态交换、远程监控等服务。应用层是基于交通物联网理念，以路网海量气象信息为基础，搭建综合应用软件，其功能包括凝冰预警、智能处置和综合业务管理等，以网站的形式发布信息，用户通过浏览器查看和管理信息。其中，凝冰预警与智能处置管控平台软件部署在数据服务层和应用层。

基于JBoss Seam框架设计凝冰预警与智能处置管控平台软件。JBoss Seam是企业级中间件平台和应用服务器系统，它所需内存小、支持“热部署”、安全性能高、使用免费，关键技术模块便于开发和维护[12]。平台软件分为表现层、业务逻辑层和实体层。软件的核心为业务逻辑层，用于凝冰预警、智能处置、监控管理等。凝冰预警与智能处置管控平台软件的框架如图2所示。

图2 凝冰预警与智能处置管控平台软件框架

表现层负责页面展示、页面跳转以及处理用户请求，采用JSF页面控件(Facelets)和JBoss Richfaces库开发该软件的表现层Web页面。业务逻辑层以凝冰预警、智能处置为主，还包含信息服务所需的监控管理、运维管理、设备管理、统计管理等。实体层主要为持久化实体设计，用以与数据库表建立映射，实现业务组件对数据库气象数据、用户以及设备等信息的存储、检索等功能。

2 凝冰预警与智能处置方法

为了提前预测凝冰并及时处置，提出凝冰预警与智能处置方法，分两步完成。首先，设计冰凝时间的短时预测算法，预测凝冰时刻。接着，建立凝冰预警流程，给出状态迁移规则。

2.1 凝冰时间的短时预测算法

令实际凝冰的时间为te，但是往往不能提前得到，所以需要对凝冰时间进行短时预测，这是实现凝冰预警与智能处置的第一步。建立线性预测算法，如图3所示。

图3 凝冰时间短时预测方法

ta为凝冰探测开始时刻，tb为结束时刻；Ta为凝冰探测开始时的路面温度，Tb为结束时的路面温度，Tf为路面凝冰点温度。设计短时预测算法，预测凝冰时刻tf表示为:

(1)

2.2 凝冰预警方法

设计凝冰预警有限状态自动机模型[13]，给出14条状态迁移规则。凝冰预警的状态迁移规则如图4所示。

图4 凝冰预警的状态迁移规则

(2)

2.3 智能处置方法

图5 智能处置的状态迁移规则

(3)

式(2)和式(3)即凝冰预警与智能处置方法。使用该方法，可以及时改变融雪喷洒控制的状态，当温度发生变化时，智能处置设备能够及时进喷洒融雪剂，减少路面凝冰。

3 基于JBoss Seam框架的软件实现

基于JBossSeam框架设计凝冰预警与智能处置管控平台软件，主要设计业务逻辑层和表现层，实现凝冰预警与智能处置方法式(2)、式(3)。

3.1 业务逻辑层设计

以启动喷洒业务逻辑为例，描述凝冰预警与智能处置方法在软件业务逻辑中的实现过程。

首先，计算机接收到用户发来的启动喷洒请求后，通过融雪剂喷洒控制柜管理组件获取到代理实体。然后，创建新线程，在新线程中触发喷洒控制柜的喷洒操作，并立刻结束主线程操作。当前实体在新线程中生成启动喷洒命令并传递给喷洒控制柜，接收到喷洒控制柜应答命令后结束本次操作。最后，页面的周期性刷新会触发当前喷洒控制柜状态的读取操作，新的状态会反馈到Web页面，向用户呈现喷洒工作状况。启动融雪剂喷洒的业务逻辑如图6所示。

图6 启动喷洒的业务逻辑

业务逻辑层的软件实现采用State设计模式。State设计模式是一种典型的实现有限状态机的面向对象方法，它将状态迁移逻辑和状态下的具体动作进行剥离，通过State设计模式把程序中所有的要执行的动作封装到State对象的派生类中，实现状态迁移。启动喷洒业务逻辑的策略模式如图7所示。

图7 启动喷洒业务逻辑的策略模式

在图7中，下位机喷洒类负责周期性地调用当前状态类，以及与下位机进行通信。当前状态类及其抽象类派生出了5个状态子类。各状态子类的状态迁移需要依赖下位机性喷洒类中的下位机通信，这种依赖关系在用虚线表示。当下位机喷洒类会周期性执行监测方法doMonitor()，一方面从下位机获取设备状态；另一方面周期性地调用当前状态类；喷洒上下文sprayContext通过喷洒状态sprayState引用一个新的State状态子类来完成喷洒业务逻辑的状态迁移。

在具体的State状态子类中，以初始状态类为例，给出其状态动作实现的部分关键代码。在初始状态类中，判断下位机传上来的设备状态deviceStatus是否为停止STOP。若是，则将当上下文sprayContext设置为空闲状态类；否则将其设置为喷洒状态类。

初始状态类中状态迁移的关键代码：

1 if(lpmSpray.getDeviceStatus () == STOP){

2 sprayContext.setState(new FreeState ());

3 return;

4 }

5 sprayContext.setState(new SrapyState ());

3.2 表现层设计

凝冰预警与智能处置管控平台软件的表现层设计由一系列XHTML格式的动态Web页面组成，均采用JSF页面控件(Facelets)，页面动作和页面渲染则分别采用JavaScript和CSS/CSS3实现。其中，JSF为满足MVC模式页面架构的Web页面控件库，这些页面元素可以通过JBoss增强型页面表达语言EL嵌入对后台上下文组件的属性或动作进行访问。

选用JBoss Richfaces库开发该软件的表现层Web页面。以凝冰预警与智能处置软件主界面为例，使用JSF页面控件后，其页面布局如图8所示。

图8 凝冰预警与智能处置软件主页面

凝冰预警与智能处置管控软件主界面显示了路况监控视频、凝冰预警及喷洒设备状态、统计曲线等。其中，监控展示区主要展示采集的路况图像、凝冰预警及喷洒信息设备状态。弹出窗口为环境温度曲线示意图。用户在环境温度、环境湿度和路表温度这三项，点击相应的区域将会弹出对应的当天数据曲线统计表。系统状态区域显示的是凝冰探测得到的数值和喷洒状态，可快速了解道路气象参数及物理层状态。右下角部位有“启动喷洒”按钮可以手动干预融雪剂喷洒操作。

4 案例分析

将凝冰预警与智能处置管控系统部署在云南楚大高速九顶山路段进行实际应用，实时监控系统工作情况，根据得到的数据分析验证系统的有效性。该路段公路全长8公里，弯道较多，路险，在受到雨雪恶劣天气影响时，通常出现积雪、结冰等，该路段如图9所示。

图9 九顶山路段

为了测试凝冰预警与智能处置管控平台软件，记录了九顶山路段1月份的10组数据，每组数据设定不同的预警临界温度，分别为-2.0、-1.2、-1.7、-0.8、-1.8、-1.0、-1.3、-2.0、-2.5、-2.6℃。该软件的实际测试数据如表1所示。

表1 凝冰预警与智能处置管控平台软件的测试数据

第1、2、8组数据无预警时间，因为探测结束时的路表温度高于探测开始时的路表温度，不会达到凝冰温度。剩下的7组数据均有凝冰时间，当设定不同的凝冰温度时，一旦路表温度两次低于临界温度时，系统开始探测。当路面实际凝冰以后，融雪剂自动喷洒控制柜能够及时喷洒融雪剂。当路面没有凝冰时，则不会喷洒。测试结果表明，凝冰预警与智能处置管控平台软件可以准确控制喷洒。

图10描述了从探测结束到预计凝冰的时间、到实际凝冰的时间。可以看到，预测和实际的误差很小，该系统计算出的预计凝冰时间与实际路面发生凝冰时间误差不超过25分钟，能够较准确地预测凝冰时间。需要进行智能处置时，该系统可以及时进行融雪喷洒。因此，该系统能够快速、准确地实现凝冰预警和智能处置。

图10 凝冰时间

5 结 语

针对高速公路冰雪冻雨等气象灾害，提出了基于有限状态自动机的路面凝冰预警与智能处置方法，实现了凝冰时间的短时预测。将凝冰预警过程准确划分为6个状态，智能处置划分为5个状态，分别设计了14条和12条状态迁移规则；使用上下文组件设计了业务逻辑层并给出部分关键代码，运用JSF控件设计了表现层。测试案例表明，基于JBoss Seam的凝冰预警与智能处置管控系统及软件能够调度、控制凝冰探测传感器、融雪剂自动控制柜、路域自动气象站等设备，进行除冰融雪。该系统预警准确性高，预测凝冰时间的误差不超过25分钟，能够及时进行除冰融雪，性能稳定，可以满足多用户同时使用。该管控平台研究成果适用于桥梁、隧道、长大纵坡等易结冰路段，对于提前预测灾害发生具有重要意义，能够降低经济损失以及提高公路运行效率，可推进我国高速公路在凝冰预警与智能处置领域的信息化建设。

[1] Chang C, Ho M, Song G, et al．Development of self-heating concrete utilizing carbon nanofiber heating elements[C]//Proceedings of the 1st International Postgraduate Conference on Infrastructure and Environment, Hong Kong, China, 2009．Hong Kong: Hong Kong Polytechnic University, 2009: 286-294.

[2] Mlyniec A, Ambrozinski L, Packo P, et al．Adaptive de-icing system-Numerical simulations and laboratory experimental validation[J]. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, 2014, 46(4): 997-1008.

[3] Hossain S M K, Fu L, Lu C Y．Deicing performance of road salt: Modeling and applications[J]．Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2014, 2440(10): 76-84.

[4] 李亚芹．道路坚实冰雪清除机理及关键部件研究[D]．吉林：吉林大学, 2015.

[5] 孙国强, 傅珍, 丁楚志, 等． 一种冬季道路预湿与防冰的有机融雪剂现场试验研究[J]．公路交通科技, 2013(11): 105-108.

[6] 魏建国, 傅广文, 付其林．氯盐融雪剂对沥青结合料路用性能的影响[J]．交通运输工程学报, 2014, 14(4): 7-13.

[7] 蒋新华, 陈宇, 朱铨, 等．交通物联网的发展现状及趋势研究[J]．计算机应用研究, 2013, 30(8): 2256-2261.

[8] 张吉．基于物联网的自动气象信息采集技术研究[D]．长春：长春理工大学, 2013.

[9] 黄丽萍．高速公路气象服务平台研究及应用[D]．南京：南京信息工程大学, 2014.

[10] 田小毅, 袁成松, 吴震．高速公路上霾雾演变及其对能见度的影响[J]．气象科技, 2010, 38(6): 673-678.

[11] 齐洪亮, 尹超, 田伟平, 等．基于ArcGIS的中国公路地质灾害危险性区划[J]．长安大学学报(自然科学版), 2015, 35(5): 22-27.

[12] JBoss Community．Seam-contextual components: A framework for Java EE 5[EB/OL]．(2011-01-18) [2011-07-19]．http://docs.jboss.org/seam/1.0.0.GA/reference/en/.

[13] 闵兰, 刘益, 陈晓敏．确定有限自动机推理的可计算逻辑分析[J]．重庆邮电大学学报(自然科学版), 2011, 23(6): 761-764.

PAVEMENT ICE CONGEALING EARLY-WARNING AND INTELLIGENT DISPOSAL FOR HIGHWAY BASED ON JBOSS SEAM

Zhu Xu1You Jinyu1Yan Maode1Zhang Changli2

1(SchoolofElectronicandControlEngineering,Chang’anUniversity,Xi’an710064,Shaanxi,China)2(SchoolofInformationEngineering,Chang’anUniversity,Xi’an710064,Shaanxi,China)

A method of ice congealing early-warning and intelligent disposal is proposed to curb the influence that meteorological disasters such as ice snow and freezing rain brought to the traffic safety in highway, and a piece of manage and control platform software is developed. A linear prediction algorithm is given for short-time ice congealing early-warning, and state transition rules of complete flow scheme is designed based on the theory of finite state automata. Besides, JBoss Seam framework is used to develop managerial and control platform software, using contextual components to construct the business logic layer, while the presentation layer is realized by JSF page controls. The software is applied to Jiudingshan Section of Chuda Highway in Yunnan Province for case analysis, and the test results show that the software operates stably and is able to control the spraying snow-melting agent effectively, with high accuracy for ice congealing early-warning and quick response for melting snow.

JBoss Seam Highway Ice congealing early-warning Intelligent disposal Finite state automata

2015-11-21。国家自然科学基金项目(61473229)；陕西省科技攻关项目(2015GY052)；中央高校基本科研业务费项目(2014G2320006)；西安市科技计划项目(CXY1512-3)。朱旭，讲师，主研领域：智能交通系统及信息系统集成。尤谨语，硕士生。闫茂德，教授。张昌利，副教授。

TP311

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.01.014