雷　鳴　魏峻巖

(武漢數(shù)字工程研究所　武漢　430205)

面向三峽升船機(jī)監(jiān)控傳感網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合事件檢測(cè)研究*

雷鳴魏峻巖

(武漢數(shù)字工程研究所武漢430205)

摘要在三峽升船機(jī)監(jiān)控傳感網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)的高速傳輸和有效解析對(duì)運(yùn)行監(jiān)控是非常重要的。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)處理方面存在許多不足。論文針對(duì)這些不足，在充分考慮傳感器數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上探討了一種科學(xué)有效的升船機(jī)傳感監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)模型，并提出了升船機(jī)監(jiān)控的復(fù)合事件檢測(cè)方法，旨在初步探討傳感器網(wǎng)絡(luò)和復(fù)合事件檢測(cè)方法在升船機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)用性，最后以船舶上行過程檢測(cè)和監(jiān)控性能實(shí)驗(yàn)證明了其數(shù)據(jù)處理的優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞三峽; 升船機(jī); 監(jiān)控傳感網(wǎng)絡(luò); 復(fù)合事件檢測(cè); 數(shù)據(jù)處理

Class NumberU642

1引言

三峽升船機(jī)是客貨輪和特種船舶快速過壩的通道，與雙線五級(jí)船閘聯(lián)合運(yùn)行，加大樞紐的航運(yùn)通過能力和保障樞紐通航質(zhì)量，是打造長江“黃金水道”的標(biāo)志性工程。

但是，在升船機(jī)的安裝和維護(hù)過程中，隨時(shí)都可能遭遇各種危險(xiǎn)情況。比如鋼絲繩拉力過大，水位偏差過大，油泵溫度過高等故障都有可能引發(fā)災(zāi)難性的后果。升船機(jī)是大壩通航主體設(shè)備，安全運(yùn)行成為了其首要目標(biāo)，尋找一種科學(xué)、精準(zhǔn)的監(jiān)控手段顯得尤為重要。

傳統(tǒng)的升船機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)通常需要鋪設(shè)大量的傳輸介質(zhì)，耗時(shí)長，人工成本高。并且硬件線路易于老化，容易導(dǎo)致通信異常，后期更換和維護(hù)成本更高。特別是升船機(jī)各設(shè)備緊密相聯(lián)，牽一發(fā)而動(dòng)全身，運(yùn)行過程出不得半點(diǎn)差錯(cuò)。因此，對(duì)危險(xiǎn)事故的預(yù)測(cè)以及監(jiān)控顯得尤為重要。

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量隨機(jī)布設(shè)的，無數(shù)有無線通信和計(jì)算能力的微型傳感器以多跳通信的方式構(gòu)成的自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并可以實(shí)施全天候?qū)嵤┚珳?zhǔn)的監(jiān)控。它的如下特點(diǎn)可以很好解決上述問題：1)靈活性強(qiáng)。非常適合一些急、險(xiǎn)、偏的應(yīng)用場(chǎng)合。2)經(jīng)濟(jì)性好。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)利用無線通信技術(shù)降低了系統(tǒng)成本。3)精細(xì)度高。可以獲取非常高的信息告知精度，從而發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)發(fā)生的潛在因素。

但是大量的傳感器會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并且會(huì)對(duì)上層的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)造成負(fù)荷，這些數(shù)據(jù)并不能有效預(yù)測(cè)危險(xiǎn)事故。因此需要一種機(jī)制實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)，并挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系，提高系統(tǒng)對(duì)危險(xiǎn)事故的相應(yīng)處理能力。那么，如何挖掘傳感器數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系和有用信息成為傳感器數(shù)據(jù)處理研究的焦點(diǎn)。復(fù)合事件檢測(cè)方法是一種有效的數(shù)據(jù)處理方法，其基本思想是從大量紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)之間的時(shí)間、空間等關(guān)系，并提取出有用的信息。

升船機(jī)監(jiān)控傳感網(wǎng)絡(luò)的研究在國內(nèi)外尚屬空白，但是在工業(yè)控制系統(tǒng)已經(jīng)開展了廣泛的研究。H. Guo[2]等利用無線傳感網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)油氣設(shè)備的安全監(jiān)控。Kunicina[3]等為電力系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)計(jì)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的解決方案。Eagle[4]等則探討了工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的安全協(xié)議。Nagarajan[5]等為自動(dòng)化系統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的電力供應(yīng)作了優(yōu)化。A. El Kouche[7]等探討了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在油氣開采的嚴(yán)酷環(huán)境的應(yīng)用。C. Salvatore[8]等研究了工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)中的無線傳感器和RFID的聯(lián)合應(yīng)用。K. Mikhaylov[9]等在真實(shí)的工業(yè)環(huán)境中研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在各頻段的通信狀況。M. Bertocco[10]等人提出工業(yè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的的實(shí)驗(yàn)參數(shù)，以提高傳感器網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)中的實(shí)用性。

本文提出了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的三峽升船機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)，結(jié)合復(fù)合事件檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)升船機(jī)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的有效抽取，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了復(fù)合事件檢測(cè)方法在傳感監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的適用性。

2三峽升船機(jī)監(jiān)控傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

傳統(tǒng)的三峽升船機(jī)計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)分為下層網(wǎng)和上層網(wǎng)。下層網(wǎng)采用光纖雙環(huán)網(wǎng)連接各種機(jī)構(gòu)設(shè)備和傳感器，采集數(shù)據(jù)和控制設(shè)備動(dòng)作。上層網(wǎng)絡(luò)的兩臺(tái)IO服務(wù)器位于下層環(huán)網(wǎng)中，集中控制設(shè)備，并收集各種設(shè)備的數(shù)據(jù)。上層網(wǎng)除了兩臺(tái)IO服務(wù)器，還有各種工作站，為用戶提供終端服務(wù)。構(gòu)建這樣一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，耗時(shí)長，工作量巨大。并且為了保障控制的高效性，網(wǎng)絡(luò)中不允許有大量的數(shù)據(jù)流量，以防止網(wǎng)絡(luò)擁塞。

本文在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上提出了三峽升船機(jī)傳感監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)主要用于采集底層設(shè)備的數(shù)據(jù)，并不發(fā)布控制命令，以彌補(bǔ)現(xiàn)有系統(tǒng)的不足。監(jiān)控傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與原有的傳統(tǒng)系統(tǒng)互為獨(dú)立系統(tǒng)。傳統(tǒng)的系統(tǒng)只發(fā)布控制命令，而無線傳感器網(wǎng)絡(luò)則主要分布式采集數(shù)據(jù)，互不干擾。該系統(tǒng)可作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在升船機(jī)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的一種嘗試。如下圖1所示。

圖1　升船機(jī)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

升船機(jī)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)三層體系結(jié)構(gòu)，詳細(xì)描述如下：

?物理層：由隨機(jī)布設(shè)的傳感器構(gòu)成。傳感器隨機(jī)布設(shè)在升船機(jī)各個(gè)區(qū)域，收集水位、溫度、壓力等各種監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。一定范圍的傳感器構(gòu)成傳感器簇，范圍內(nèi)的核心傳感器作為簇頭，接收該范圍的各種傳感器的采集數(shù)據(jù)。

?網(wǎng)絡(luò)層：由各個(gè)傳感器簇的簇頭構(gòu)成。簇頭之間采用多跳的路由協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)，距離基站較遠(yuǎn)的簇頭會(huì)經(jīng)由其他簇頭的傳輸數(shù)據(jù)至基站。

?應(yīng)用層：由客戶端與數(shù)據(jù)服務(wù)器構(gòu)成的局域網(wǎng)。數(shù)據(jù)服務(wù)器接受來自通信基站的數(shù)據(jù)，然后再將數(shù)據(jù)分發(fā)給各個(gè)終端，或者由終端訂閱查詢。

3升船機(jī)傳感監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)復(fù)合事件檢測(cè)方法

3.1原子事件和復(fù)合事件的表示方式

傳感器底層的傳感器數(shù)量眾多，由于其多變、靈活的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，往往會(huì)造成數(shù)據(jù)冗余，部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失，所以為了保證傳感數(shù)據(jù)精準(zhǔn)和高效性，本文結(jié)合RCEDA[1]算法提出了適用于升船機(jī)一種復(fù)合事件檢測(cè)方法，用于過濾、聚合底層的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

升船機(jī)傳感監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)復(fù)合事件由原則事件按照一定的規(guī)則組成。而規(guī)則是由構(gòu)建事件組成的。事件構(gòu)建器主要分為時(shí)間和非時(shí)間的。非時(shí)間構(gòu)造符主要是構(gòu)建因果、空間等關(guān)系，時(shí)間構(gòu)造符主要是構(gòu)造時(shí)間先后順序發(fā)生的事件。

原子事件通常來源于傳感器的原始數(shù)據(jù)值。原子事件根據(jù)數(shù)據(jù)類型和來源不同可以分成許多類型。原子事件有如下屬性：

group(sensorid)：采集相同目標(biāo)數(shù)據(jù)的一組傳感器。

type(state)：根據(jù)傳感器類型的不同，可以定義不同的原子事件類型。比如type(‘50m’)=’waterlevel’,type(‘9F65FG23’)=’laptop’。

那么，原子事件的表示方法：

E=Observation(id,s,t)，group(id)=‘g1‘ ,type(s)=’temperature’。

上面的含義表示傳感器組g1在時(shí)間t采集某一范圍內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)。

除了原子事件以外，構(gòu)成復(fù)合事件還需要事件構(gòu)建器有機(jī)聯(lián)結(jié)各個(gè)原子事件。時(shí)間構(gòu)建器用符號(hào)表示主要有以下幾種。

?OR(∨)：事件E1和E2的或運(yùn)算，當(dāng)E1和E2兩者至少有一個(gè)發(fā)生時(shí)，(E1∨E2)發(fā)生。

?AND(∧)：事件E1和E2的且運(yùn)算，當(dāng)E1和E2兩者都發(fā)生時(shí)，(E1∧E2)發(fā)生。

?NOT(￢)：事件E的否運(yùn)算，如果事件E的實(shí)例在一定時(shí)間范圍內(nèi)發(fā)生，(￢E)發(fā)生。主要用于偽事件的檢測(cè)。

?SEQ(;)：事件E1和E2的序列。當(dāng)E1先發(fā)生，E2后發(fā)生時(shí)，(E1;E2)發(fā)生。

?TSEQ(:)：兩個(gè)事件E1和E2的間隔約束序列。當(dāng)E1已經(jīng)發(fā)生，并且E1和E2發(fā)生的時(shí)間間隔為[Tl,Tu]。

?SEQ+(;+)：SEQ(;)的周期性運(yùn)算，表示一個(gè)事件類型E的多次發(fā)生。

?TSEQ+(;+)：TSEQ+(E，Tl，Tu)的周期性元素。表示在時(shí)間間隔在[Tl,Tu]內(nèi)，檢測(cè)到事件E多次發(fā)生。

復(fù)合事件由原子事件和構(gòu)建器組成。原子事件存在著空間、時(shí)間等聯(lián)系，那么復(fù)合事件表示方法為事件和事件關(guān)系的集合，描述如下：

E=(E1，E2，E3，E4，…，En，M)

M為構(gòu)建器。

3.2復(fù)合事件的檢測(cè)方法

在復(fù)合事件的檢測(cè)方法研究中，ECA規(guī)則和Snoop系統(tǒng)[6]最為常見。Fusheng[1]等在此基礎(chǔ)上研究的RCEDA檢測(cè)方法及算法只適用于RFID應(yīng)用，具有一定的局限性。本文根據(jù)升船機(jī)監(jiān)控傳感網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，改進(jìn)了RCEDA檢測(cè)算法，使之適合升船機(jī)復(fù)合事件的檢測(cè)。

原子事件和事件構(gòu)建器，以及復(fù)合事件可以很方便用二叉樹描述。原子事件和構(gòu)建器表示葉子節(jié)點(diǎn)，時(shí)間約束表示父節(jié)點(diǎn)。從二叉樹至底向上遍歷，即可完成對(duì)復(fù)合事件的檢測(cè)。圖2是事件的二叉樹表示。

圖2　事件的圖形描述

在大量的原子事件中，主要是通過事件約束和特定規(guī)則解析出更高語義的數(shù)據(jù)，復(fù)合事件檢測(cè)方法詳細(xì)描述如下：

第一步：構(gòu)建每個(gè)復(fù)合事件的事件圖形。事件的圖形表示為Ti，葉子節(jié)點(diǎn)代表原子事件，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)代表規(guī)則或者時(shí)間約束。

第二步：傳遞時(shí)間約束。對(duì)于每個(gè)事件圖形，因?yàn)楦腹?jié)點(diǎn)的時(shí)間約束總比子節(jié)點(diǎn)的時(shí)間約束復(fù)雜的多，所以時(shí)間約束從子節(jié)點(diǎn)往父節(jié)點(diǎn)傳遞。

最后，合并子二叉樹，形成集合以構(gòu)成森林G，可以有效避免重復(fù)多次檢測(cè)事件。

3.3升船機(jī)復(fù)合事件檢測(cè)算法

在應(yīng)用層，用戶的需求是多種多樣的，普通的復(fù)合事件算法是很難適于用升船機(jī)復(fù)合事件的檢測(cè)。本文針對(duì)船舶上行流程設(shè)計(jì)了特定的復(fù)合事件的檢測(cè)算法，以此證明復(fù)合事件檢測(cè)方法在升船機(jī)的可用性。

目前的船舶進(jìn)入船廂事件是使用傳感器檢測(cè)遮擋物來探測(cè)的，探測(cè)結(jié)果是很不準(zhǔn)確，并且只能檢測(cè)到船舶進(jìn)入到船廂。同時(shí)不準(zhǔn)確的結(jié)果導(dǎo)致了整個(gè)上行流程的中斷，甚至常常需要人工肉眼去判斷，耗時(shí)耗力。

如圖3所示，在船廂與上游的銜接閘室，簡稱為上閘室，也可稱為上游航道。船舶正在開往船廂，傳感器A會(huì)檢測(cè)到船舶，并記錄下時(shí)間和船舶信息。隨后，當(dāng)船舶完全進(jìn)入船廂后，會(huì)被傳感器B讀檢測(cè)到。那么，船舶進(jìn)廂事件可用到上文描述的方法作如下表示：

TSEQ(TSEQ+(E1,tl1,tl2);E2,tl2,tu2)

E1=observation(rA,O1,t1),group(rA)=’rA’E2=observation(rB,o2,t2)，group(rB)=’rB’

圖3中上游航道有兩艘船舶正在駛向船廂，接著船舶就會(huì)進(jìn)入船廂。很顯然，前面一艘船舶會(huì)先進(jìn)入船廂，提升至高程水位。剩下的船舶將等待下次進(jìn)船廂。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，只能記錄多個(gè)探頭探測(cè)到船舶的時(shí)間，而無法解析出船舶通過升船機(jī)的整個(gè)流程以及更加有意義的數(shù)據(jù)。

在傳統(tǒng)的事件檢測(cè)中是采用自底向上的檢測(cè)方式，但是在傳感器應(yīng)用中，這種方式是不合適的。因?yàn)樵趯?shí)際的升船機(jī)應(yīng)用中，很多事件并不是自發(fā)能檢測(cè)到的，需要通過精確的查詢才能完成。對(duì)于自發(fā)事件，一旦有了啟動(dòng)因子，則可以直接檢測(cè)到。那么對(duì)于非自發(fā)事件，除非精確查詢，是很難發(fā)現(xiàn)的。所以本文沿用了Fusheng[1]提出的偽事件查詢。

在偽事件的基礎(chǔ)上，根據(jù)升船機(jī)的實(shí)際情況，設(shè)計(jì)了升船機(jī)船舶上行事件的算法，以下簡稱為SCEDA(Ship-lifting complex event detection algorithm)。如下所示：

1DeclareE=E1^E2

2DeclareE3=￢E2

3Foreachincominge1

4If(type(e1) =’ship’)

5SendOrder(’open’)

6Thenif(E3)

7THEN

8GENERATE_PSEUDO_NODE(E2)

9SendOrder(’close’)

10LetE2bethetargeteventofe3

11Lettime_startbethecreationtimeofe3

12Lettime_endbethecreationtimeofe3

13EList←QUERY_INTERVAL_NODE(e2,Lettime_start,Lettime_start)

14ThenInsertintoship_table(time,ship_id,ship)- - -(3)

15If(type(e2)=’ship’)

16SendOrder(’open’)

17ThenSendOrder(’open’)

18While(E)detectionisover

4實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)從SCEDA算法的處理性能和語義解析能力兩方面分析，分別說明復(fù)合事件檢測(cè)技術(shù)在處理升船機(jī)海量數(shù)據(jù)的高效性能和適用性

4.1性能實(shí)驗(yàn)

在實(shí)際升船機(jī)應(yīng)用中監(jiān)控點(diǎn)數(shù)多達(dá)上萬個(gè)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集服務(wù)器和存儲(chǔ)服務(wù)器往往不堪重負(fù)。并且，監(jiān)控范圍之廣，監(jiān)控精度之高非當(dāng)前服務(wù)器可以承受。該實(shí)驗(yàn)?zāi)M了升船機(jī)監(jiān)控的巨大數(shù)據(jù)流,對(duì)比評(píng)估SCEDA算法和傳統(tǒng)的SQL查詢效率。

實(shí)驗(yàn)在HP ProLiant DL388p Gen8服務(wù)器上運(yùn)行，服務(wù)器cpu型號(hào)為 Xeon E5-2603，共兩顆，內(nèi)存為16G。

圖4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖4表明SCEDA算法具有良好的處理性能。當(dāng)事件數(shù)量較少時(shí)，SQL和SCEDA時(shí)，復(fù)合事件檢測(cè)方法并沒有明顯優(yōu)勢(shì)。事件數(shù)量達(dá)到10000條后，SCEDA的高效處理性能開始凸顯，SQL的處理性能開始明顯下降。很明顯，SCEDA算法在大量數(shù)據(jù)的高效處理上有著明顯優(yōu)勢(shì)。

4.2語義解析實(shí)驗(yàn)

該實(shí)驗(yàn)將船舶過升船機(jī)模擬為以下幾個(gè)過程。水位最低出的航道為下游部位。船舶先進(jìn)入下游航道，隨后即將進(jìn)入船廂。船廂分為船廂底部、船廂中部、船廂頂部。船舶在船廂上行過程中先后經(jīng)過船廂底部、船廂中部、船廂頂部。最后，船舶進(jìn)入上游航道，完成整個(gè)上行過程。

圖5　上行過程示意圖

實(shí)驗(yàn)在Java環(huán)境中運(yùn)行，我們利用Java Swing的對(duì)象來表示如圖5所示的位置布局和物體。當(dāng)船舶移動(dòng)到不同位置，運(yùn)行在后臺(tái)的事件檢測(cè)算法即可檢測(cè)到不同的事件發(fā)生。

經(jīng)過事件檢測(cè)算法處理后，實(shí)驗(yàn)得到如圖6的事件信息。

圖6　語義解析結(jié)果

實(shí)驗(yàn)的結(jié)果充分體現(xiàn)了事件檢測(cè)的語義解析功能。通過使船在不同的部位之間移動(dòng)，記錄船舶在每個(gè)位置的時(shí)間，最后通過復(fù)合事件算法檢測(cè)出更復(fù)雜的語義事件存入數(shù)據(jù)庫，得到的結(jié)果更加直觀明了，而且大大節(jié)約了存儲(chǔ)空間。

5結(jié)論

本文充分結(jié)合了傳感器網(wǎng)絡(luò)提出了三峽升船機(jī)的傳感監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及復(fù)合事件檢測(cè)方法，并設(shè)計(jì)了SCEDA算法。實(shí)驗(yàn)證明了復(fù)合事件檢測(cè)技術(shù)的大數(shù)據(jù)高效處理能力和良好的語義解析功能，并驗(yàn)證了復(fù)合事件檢測(cè)方法在升船機(jī)監(jiān)控傳感網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。然而，目前的實(shí)驗(yàn)原型系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)較少，信息量不大，信息融合度不夠高，在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中還無法應(yīng)用。以后的研究將會(huì)致力于傳感器監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，以及多源傳感器的數(shù)據(jù)融合，提高當(dāng)前系統(tǒng)的實(shí)用性。

參 考 文 獻(xiàn)

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Complex Event Detection Scheme for Ship-lifting Surveillance Sensor Networks of the Three Gorges Project

LEI MingWEI Junyan

(Wuhan Digital Engineering Institute, Wuhan430205)

AbstractThe efficiency of data-processing play a very important role in ship-lifting surveillance sensor networks of the Three Gorges Project. However, there are many problems in database. On the characteristic of sensor data and these problems, a model of complex event detection for ship-board surveillance sensor networks is presented in this paper .A complex event detection scheme is discussed, whose applicability for ship-lifting surveillance sensor networks is discussed. In the end, a case study for the proposed model and algorithm is discussed in detail, which proves the superiority of data processing.

Key Wordsthe three gorges project, ship-lifting, surveillance sensor networks, complex event detection, data processing

*收稿日期：2015年12月17日,修回日期：2016年1月27日

作者簡介：雷鳴,男,碩士,研究方向：通航設(shè)備控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理研究。魏峻巖,男,高級(jí)工程師,研究方向：通航設(shè)備計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)。

中圖分類號(hào)U642

DOI：10.3969/j.issn.1672-9730.2016.06.030