徐劍安， 李建斌， 荊留杰, 3， 徐受天， 游宇嵩

(1. 中鐵工程裝備集團(tuán)有限公司， 河南 鄭州 450016； 2. 中鐵高新工業(yè)股份有限公司， 北京 100000； 3. 中國礦業(yè)大學(xué) 深部巖土力學(xué)與地下工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 江蘇 徐州 221116)

0 引言

當(dāng)前，我國已成為世界上隧道修建需求最大、修建速度最快、修建難度最高的國家。預(yù)計(jì)未來10年，我國采用TBM施工的隧道總計(jì)超過6 000 km，需要各類TBM超過200臺(tái)[1]。但TBM在運(yùn)行過程中時(shí)有發(fā)生卡機(jī)，甚至造成人員傷亡等事故[2-3]。因此，智能掘進(jìn)技術(shù)已成為TBM領(lǐng)域的重要研究課題。

針對(duì)TBM智能掘進(jìn)技術(shù)，國內(nèi)外許多專家學(xué)者做了大量的研究，開發(fā)了相關(guān)的系統(tǒng)平臺(tái)。國內(nèi)，江玉生等[4]針對(duì)盾構(gòu)施工參數(shù)自動(dòng)預(yù)警進(jìn)行了研究,提出了參數(shù)預(yù)警的判斷準(zhǔn)則及判斷方法,并將參數(shù)預(yù)警整合于盾構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)；華振[5]通過開發(fā)盾構(gòu)集群化監(jiān)控與異地決策管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了盾構(gòu)的集群化監(jiān)控；劉杰[6]完成了矩形盾構(gòu)施工實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)遠(yuǎn)程交互軟件研制；高文學(xué)等[7]實(shí)現(xiàn)了隧道施工掌子面可視化實(shí)時(shí)顯示與分析；王俊彬等[8]開發(fā)了盾構(gòu)施工信息監(jiān)控管理系統(tǒng)；陳文遠(yuǎn)等[9]實(shí)現(xiàn)了盾構(gòu)集群式遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理,應(yīng)用可視化技術(shù)將盾構(gòu)施工中的三圖一表進(jìn)行了展示。國外，文獻(xiàn)[10-12]將非線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法等人工智能算法應(yīng)用于TBM掘進(jìn)速度預(yù)測，從而對(duì)TBM的工作狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)；文獻(xiàn)[13-14]利用大量已建TBM隧道掘進(jìn)數(shù)據(jù)建立了知識(shí)庫及數(shù)據(jù)庫，研究了不同類型TBM掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測方法；文獻(xiàn)[15-16]提出了一種基于異構(gòu)現(xiàn)場數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)的動(dòng)態(tài)負(fù)荷預(yù)測方法，采用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)和支持向量回歸(SVR) 開發(fā)了較為可靠的預(yù)測模型。

在TBM智能掘進(jìn)技術(shù)方面雖然取得了一些研究成果，但較少涉及智能掘進(jìn)系統(tǒng)插件式開發(fā)及算法集成，且傳統(tǒng)TBM智能掘進(jìn)系統(tǒng)往往通過定制化開發(fā)，無法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速開發(fā)和算法的便捷集成。本文設(shè)計(jì)了一種TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)插件開發(fā)框架，基于該框架可快速搭建TBM智能掘進(jìn)系統(tǒng)，并且以低耦合方式集成算法模型，以期推動(dòng)TBM智能掘進(jìn)技術(shù)的發(fā)展。

1 總體方案設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)技術(shù)框架設(shè)計(jì)

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)集TBM施工過程實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析以及決策于一體。結(jié)合系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)，根據(jù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的處理流程，將整個(gè)系統(tǒng)技術(shù)框架劃分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)分析層、實(shí)時(shí)決策層，如圖1所示。

圖1 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)技術(shù)框架

其中,數(shù)據(jù)裝載模塊負(fù)責(zé)接收傳感器等裝置傳輸?shù)膶?shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)抽取模塊負(fù)責(zé)批量抽取歷史數(shù)據(jù)，模型裝載模塊負(fù)責(zé)將分析處理模型集中的計(jì)算模型和腳本加載到系統(tǒng)中，該系統(tǒng)能夠根據(jù)分析處理模型在完整大數(shù)據(jù)集上實(shí)時(shí)計(jì)算出相應(yīng)的指標(biāo)，并進(jìn)行判斷，最終將結(jié)果反饋給實(shí)時(shí)決策層，從而對(duì)系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

1.2 技術(shù)架構(gòu)選型

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)最終應(yīng)用于工業(yè)控制環(huán)境，具有響應(yīng)速度快、與現(xiàn)場設(shè)備通信頻率高等特點(diǎn)，故采用C/S架構(gòu)進(jìn)行開發(fā)。相對(duì)于B/S架構(gòu)，C/S架構(gòu)具有如下優(yōu)點(diǎn)：

1)充分利用客戶端硬件資源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算，響應(yīng)速度更快，且更適合于實(shí)時(shí)控制。

2)方便訪問本地資源，如文件系統(tǒng)、打印機(jī)、串口等，能夠高效地與施工現(xiàn)場各類儀器儀表建立通信。

3)較易實(shí)現(xiàn)隨操作系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)；實(shí)現(xiàn)后臺(tái)服務(wù)進(jìn)程；防止意外關(guān)閉和實(shí)現(xiàn)關(guān)閉后自動(dòng)重新運(yùn)行。

C/S的缺點(diǎn)是部署、版本升級(jí)較困難；跨平臺(tái)(操作系統(tǒng)、底層設(shè)備等)功能差，可能需要對(duì)不同平臺(tái)單獨(dú)開發(fā)和測試。但考慮到本系統(tǒng)僅應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)，能夠保證平臺(tái)的統(tǒng)一性，且其用戶數(shù)量及裝機(jī)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及普通B/S，故這些缺點(diǎn)對(duì)本系統(tǒng)的影響并不顯著。

系統(tǒng)客戶端安裝于TBM主控制室，服務(wù)器端分為通信服務(wù)器和后端大數(shù)據(jù)平臺(tái)，均位于總部機(jī)房。多種數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)集群通過通信服務(wù)器間接通信。通信服務(wù)器與客戶端之間通過TCP套接字(Socket)或HTTP通信，其系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)架構(gòu)圖

2 通信方式與數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)客戶端安裝于TBM主控制室，通過光纖與外界連接；在地面和TBM上安裝專用路由器，使客戶端所在工業(yè)電腦直接連接到互聯(lián)網(wǎng)，與通信服務(wù)器建立連接；通過路由器權(quán)限設(shè)置實(shí)現(xiàn)TBM所在局域網(wǎng)內(nèi)的相關(guān)設(shè)備與外界隔離，確保設(shè)備和數(shù)據(jù)的安全性。

通信服務(wù)器將大數(shù)據(jù)分析、圖像處理、模型最優(yōu)參數(shù)等結(jié)果傳送給客戶端。客戶端向服務(wù)器傳送現(xiàn)場各類數(shù)據(jù)和請(qǐng)求信息，如圖3所示。

圖3 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)通信方式

2.1 PLC通信設(shè)計(jì)

TBM設(shè)備主要通過PLC完成動(dòng)作指令的下達(dá)和傳感器數(shù)據(jù)的讀取，故主要考慮如何與PLC進(jìn)行通信。

工業(yè)電腦主要通過MPI、工業(yè)以太網(wǎng)、PROFOBUS、MODBUS、RS232/485、CAN、CC-LINK等方式與PLC建立通信。不同PLC提供的通信接口不盡相同。為了提高兼容性及降低開發(fā)難度，OPC基金會(huì)制訂了OPC工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提供了PC訪問不同PLC的軟件開發(fā)接口。

目前PLC最常用的通信方法是通過OPC、OPC UA讀取數(shù)據(jù)。但PLC廠商的OPC服務(wù)器通常只能在Windows平臺(tái)上運(yùn)行，體積龐大，占用資源多，故宜選用能直連PLC的內(nèi)部協(xié)議，通過以太網(wǎng)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互。

在TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)開發(fā)的第1階段，涉及PLC的只有西門子S7-300/400系列，采用S7協(xié)議完成TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)與PLC的通信。PLC數(shù)據(jù)讀取結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 PLC數(shù)據(jù)讀取結(jié)構(gòu)圖

2.2 C/S通信設(shè)計(jì)

客戶端與服務(wù)器之間的通信采用TCP方式。TCP連接方式為短連接，故無法保持會(huì)話。在實(shí)際應(yīng)用中，客戶端每次可通過向服務(wù)器出示Session ID的方式來確認(rèn)身份，保持會(huì)話。Session ID由首次登錄客戶端時(shí)服務(wù)器隨機(jī)生成。當(dāng)客戶端長期無活動(dòng)(通常表明網(wǎng)絡(luò)中斷)時(shí)，會(huì)話失效，需要重新登錄認(rèn)證。

通信服務(wù)器將大數(shù)據(jù)分析、圖像處理等結(jié)果傳送至系統(tǒng)客戶端，客戶端向服務(wù)器傳送現(xiàn)場各類數(shù)據(jù)和請(qǐng)求信息。通信協(xié)議頭采用二進(jìn)制形式，提高傳輸效率，通信協(xié)議定義表見表1。

表1 通信協(xié)議定義表

2.2.1 服務(wù)器數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

服務(wù)器除現(xiàn)有系統(tǒng)的MongoDB、Redis數(shù)據(jù)庫外，需設(shè)計(jì)額外的MySQL數(shù)據(jù)庫表，數(shù)據(jù)庫名TBM Server主要包含以下內(nèi)容：

1)用戶信息(見表2)。每臺(tái)TBM有單獨(dú)的用戶名和密碼，以區(qū)分不同的數(shù)據(jù)源。不同角色具有不同的管理權(quán)限，可依據(jù)權(quán)限完成所需操作設(shè)置。

表2 用戶信息

2)客戶端通信連接狀態(tài)(見表3)。記錄客戶端的在線狀態(tài)；記錄客戶端與服務(wù)器通信的數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)，特別是需要數(shù)據(jù)續(xù)傳的情形。

表3 連接狀態(tài)

3)服務(wù)器日志(見表4)。記錄服務(wù)器的運(yùn)行日志；記錄客戶端的登陸、數(shù)據(jù)提交等重要請(qǐng)求。

表4 服務(wù)器日志

2.2.2 客戶端數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

客戶端數(shù)據(jù)庫采用本地運(yùn)行形式，選用開源的MySQL。根據(jù)系統(tǒng)具體的應(yīng)用需求，將數(shù)據(jù)分3類：地質(zhì)數(shù)據(jù)、設(shè)備及設(shè)備感知數(shù)據(jù)、日志與緩存。共建立多張數(shù)據(jù)表，用于存儲(chǔ)地勘數(shù)據(jù)、超前預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)、不良地質(zhì)數(shù)據(jù)、設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、設(shè)備常量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)及操作日志。地勘表和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)表如表5和表6所示。

表5 地勘表

表6 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)表

3 智能控制模型與集成

3.1 關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測模型

選取吉林引松供水工程幾千個(gè)掘進(jìn)循環(huán)的巖機(jī)信息作為樣本數(shù)據(jù)庫。

從樣本數(shù)據(jù)庫中提取巖體狀態(tài)參數(shù)，建立巖體狀態(tài)參數(shù)矩陣N，N=[U,Jv,W]，其中U為巖石抗壓強(qiáng)度，MPa；Jv為巖體單位體積節(jié)理數(shù)，條/m3；W為圍巖等級(jí)(I～V)。通過循環(huán)均值的方法得到掘進(jìn)循環(huán)上升段與穩(wěn)態(tài)段的分界點(diǎn)，截取掘進(jìn)循環(huán)上升段數(shù)據(jù)組成上升段掘進(jìn)參數(shù)矩陣M1，M1=[F,T,P,R]，其中F為刀盤推力，kN；T為刀盤轉(zhuǎn)矩，kN·m；P為貫入度，mm/r；R為刀盤轉(zhuǎn)速，r/min。

從樣本數(shù)據(jù)庫中篩選出上升段巖機(jī)信息數(shù)據(jù)，分別采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net、支持向量機(jī)svm和最小二乘回歸reg 3種方法對(duì)巖機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，輸入量為上升段掘進(jìn)參數(shù)矩陣M1，輸出量為巖體狀態(tài)參數(shù)矩陣N，分別得到相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Ynet1、支持向量機(jī)回歸學(xué)習(xí)機(jī)模型Ysvm1和最小二乘回歸數(shù)學(xué)模型Yreg1。

Ynet1是以掘進(jìn)參數(shù)為輸入層，以巖體參數(shù)為輸出層的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖5所示，選取S型正切函數(shù)和對(duì)數(shù)函數(shù)分別作為隱含層和輸出層神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)為traingdx，性能函數(shù)為mse。

圖5 3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Ynet1

Ysvm1的表達(dá)式如式(1)所示，Φ1(M1)是支持向量機(jī)核函數(shù)，采用徑向基核函數(shù)描述。

N=ω1·Φ1(M1)+b1。

(1)

式中：Φ1(M1)為從輸入控件到高維特征空間的非線性映射；ω1為權(quán)重向量；b1為偏差項(xiàng)。

Yreg1的數(shù)學(xué)方程形式如式(2)-(4)所示。

(2)

(3)

(4)

式(2)-(4)中：n為TBM刀盤刀具數(shù)量;c1-c18為擬合常數(shù)。

為了提高巖體信息感知結(jié)果的準(zhǔn)確度，對(duì)3個(gè)模型Ynet1、Ysvm1、Yreg1求取的巖體狀態(tài)參數(shù)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，如式(5)所示。

Y1=λ1Ynet1+λ2Ysvm1+λ3Yreg1。

(5)

式中：Y1為巖體信息感知模型輸出掌子面巖體狀態(tài)參數(shù)；λ1、λ2、λ3為權(quán)重系數(shù)。

圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Ynet2

Ysvm2的表達(dá)式如式(6)所示，Φ2(N)同樣采用徑向基核函數(shù)描述。

M2=ω2·Φ2(N)+b2

。

(6)

式中：Φ2(N)為從輸入控件到高維特征空間的非線性映射；ω2為權(quán)重向量；b2為偏差項(xiàng)。

Yreg2的數(shù)學(xué)方程形式如式(7)-(10)所示。

(7)

(8)

(9)

(10)

式(7)-(10)中p1-p16為擬合常數(shù)。

(11)

為提高掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測準(zhǔn)確度，對(duì)3個(gè)模型Ynet2、Ysvm2、Yreg2的預(yù)測值進(jìn)行數(shù)學(xué)平均

Y2=λ4Ynet2+λ5Ysvm2+λ6Yreg2。

(12)

式中：Y2為TBM掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測模型的輸出結(jié)果；λ4、λ5、λ6為權(quán)重系數(shù)。

3.2 模型與系統(tǒng)集成

系統(tǒng)可視化程序與算法實(shí)現(xiàn)程序分屬于不同的服務(wù)，彼此通過Socket進(jìn)行通信，不同的算法模型只需實(shí)現(xiàn)可視化程序提供的通信接口，即可實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)的集成，通信接口如下。

1)掘進(jìn)數(shù)據(jù)接收與自動(dòng)提取。發(fā)送命令： push。

輸入?yún)?shù)：總推力、刀盤轉(zhuǎn)速、推進(jìn)速度、刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速設(shè)定值、推進(jìn)速度設(shè)定值、貫入度(1×7數(shù)組，以","分隔，后期添加其他模型時(shí)，輸入?yún)?shù)內(nèi)容會(huì)發(fā)生一定更改)。

輸出參數(shù)：state。當(dāng)前點(diǎn)為有效掘進(jìn)點(diǎn)時(shí)，反饋"0"；為掘進(jìn)終止點(diǎn)時(shí)，反饋"1"；非掘進(jìn)點(diǎn)或異常值數(shù)據(jù)時(shí)，反饋"-1"；出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)時(shí)，反饋"參數(shù)錯(cuò)誤"。

2)巖體感知模型。發(fā)送命令：ls。

輸出參數(shù)(字典格式)：{"UCS_pre": ucs，"Jv_pre": jv，"W_pre": w }。

3)輔助駕駛模型。發(fā)送命令： lle_svr。

輸出參數(shù)(數(shù)組格式)： 推進(jìn)速度、刀盤轉(zhuǎn)速、總推進(jìn)力、刀盤轉(zhuǎn)矩。

算法模型程序采用Python語言開發(fā)，結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 算法程序結(jié)構(gòu)圖

4 系統(tǒng)運(yùn)行

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)運(yùn)行流程如圖8所示，為避免系統(tǒng)軟件拷貝至其他上位機(jī)上運(yùn)行，系統(tǒng)軟件只允許在已注冊(cè)的上位機(jī)上運(yùn)行。系統(tǒng)首先會(huì)判斷上位機(jī)之前是否已經(jīng)注冊(cè)，若尚未注冊(cè)，則需要輸入注冊(cè)碼；若已注冊(cè)，則根據(jù)XML初始化系統(tǒng)屬性，并判斷是否加載歡迎界面，再根據(jù)Common初始化界面屬性，在與算法程序通信后加載Plugins插件，最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

圖8 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)運(yùn)行流程圖

輔助駕駛功能模塊主要用于關(guān)鍵參數(shù)等數(shù)據(jù)的計(jì)算與展現(xiàn)，包含虛擬掘進(jìn)功能、掌子面巖體狀態(tài)實(shí)時(shí)感知、設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)、設(shè)備控制參數(shù)智能推薦、雷達(dá)圖/趨勢分析圖、施工建議措施等單元。系統(tǒng)運(yùn)行主界面如圖9所示。

圖9 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)運(yùn)行主界面

5 現(xiàn)場驗(yàn)證

實(shí)際驗(yàn)證依托吉林省中部城市引松供水工程總干線施工四標(biāo)段項(xiàng)目，現(xiàn)場應(yīng)用里程范圍為53+552～+192，應(yīng)用地層為花崗巖地層，中等風(fēng)化狀態(tài)。TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)安裝在主控室琴臺(tái)的上位機(jī)上，供TBM操作者使用，系統(tǒng)現(xiàn)場應(yīng)用如圖10所示。

圖10 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)現(xiàn)場應(yīng)用

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)與上位機(jī)通過網(wǎng)線連接，TBM操作者在掘進(jìn)時(shí)關(guān)注輔助界面數(shù)據(jù)信息，當(dāng)輔助界面提示參數(shù)有較大波動(dòng)時(shí)，則可切換至設(shè)備感知界面或巖體感知界面查看相應(yīng)的詳細(xì)信息。

設(shè)備掘進(jìn)參數(shù)可通過PLC直接讀取，因此對(duì)設(shè)備參數(shù)的預(yù)測可以精確地評(píng)估。通過對(duì)比模型預(yù)測值與實(shí)際值可發(fā)現(xiàn)，掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測模型對(duì)刀盤推力、刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速、推進(jìn)速度4個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測準(zhǔn)確度均超過84%；預(yù)測效果穩(wěn)定，滿足工程使用，對(duì)比結(jié)果如圖11所示。

(a) 總推力 (b) 刀盤轉(zhuǎn)矩

6 結(jié)論與討論

和以往研究工作相比，采用插件式方法開發(fā)并集成算法模型，可便捷式開發(fā)低耦合的智能掘進(jìn)系統(tǒng)，用于TBM智能掘進(jìn)過程中關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測及控制。

通過實(shí)際工程實(shí)踐，對(duì)比TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)中刀盤推力、刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)，表明系統(tǒng)預(yù)測值和主司機(jī)實(shí)際使用掘進(jìn)參數(shù)基本一致，可為主司機(jī)快速提供掘進(jìn)參數(shù)建議值，為TBM掘進(jìn)提供智能化服務(wù)。此系統(tǒng)已連續(xù)運(yùn)行6個(gè)月，具有較好的穩(wěn)定性，在施工過程中根據(jù)算法模型進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，將結(jié)果用于預(yù)警或控制，減少了TBM掘進(jìn)過程中事故的發(fā)生，降低了施工方的損失，提高了施工效率。

雖然取得了一定的研究成果并進(jìn)行了工程實(shí)踐，但系統(tǒng)尚需應(yīng)用于更多的項(xiàng)目才能進(jìn)一步完善，且插件和算法只有不斷積累沉淀才能更好地貼合不同項(xiàng)目工程的需要。如何在系統(tǒng)運(yùn)行過程中保障軟件層的安全也是本系統(tǒng)下一步需要努力的方向。