CN111104535B - 一种数据管理***及数据管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种数据管理***及数据管理方法。该数据管理***包括数据采集模块、上位机、服务器和监控模块；图像采集模块的一端与上位机相连，另一端与服务器相连，上位机与试验设备通过交换机相连，服务器与监控模块相连；所述数据采集模块，用于获取所述上位机反馈的所述试验设备采集目标对象的试验数据，并将所述试验数据进行存储；所述服务器，用于根据获取到的所述试验数据进行处理分析，并将处理分析结果反馈至所述服务器进行保存；所述监测模块，用于根据所述处理分析结果确定所述试验数据的准确性以及所述试验设备的运行状态。本发明实施例的技术方案，以实现数据管理规范化、数据可视化和试验过程流程化。

Description

一种数据管理***及数据管理方法
技术领域
本发明实施例涉及数据管理技术领域，尤其涉及一种数据管理***及数据管理方法。
背景技术
目前试验测试任务的不断拓展，试验技术的要求也在不断提高，与之对应的试验数据结构的复杂多样、数据量庞大，试验数据分散存储、信息孤岛现象严重，数据无法溯源、难以实时管理、监控，标准性、安全性、完整性、共享性难保证；试验数据格式众多，没有统一的标准和共享平台进行数据分析、保存及查询；设备仪器利用率低、试验测试设备自成***、数据自采自用、独立存储，数据采集过程中需要试验人员亲临试验设备现场查看试验数据，分析数据采集情况；试验完成后，需要手动收集数据带回至所内进行分析处理，缺乏一个统一的中心数据库，难以实现大范围内的数据共享。
发明内容
本发明实施例提供一种数据管理***及数据管理方法，以实现数据管理规范化、数据可视化和试验过程流程化。
第一方面，本发明实施例提供了一种数据管理***，该数据管理***包括数据采集模块、上位机、服务器和监控模块；所述图像采集模块的一端与所述上位机相连，另一端与所述服务器相连，所述上位机与试验设备通过交换机相连，所述服务器与所述监控模块相连；
所述数据采集模块，用于获取所述上位机反馈的所述试验设备采集目标对象的试验数据，并将所述试验数据进行存储；
所述服务器，用于根据获取到的所述试验数据进行处理分析，并将处理分析结果反馈至所述服务器进行保存；
所述监控模块，用于根据所述处理分析结果确定所述试验数据的准确性以及所述试验设备的运行状态。
进一步地，所述数据管理***还包括数据更新模块；
所述数据更新模块与所述数据采集模块相连，用于确定更新所述试验数据或是产生新的试验数据时，控制所述数据采集模块更新所述试验数据或是获取所述新的试验数据。
进一步地，数据采集模块还用于获取试验设备的测试参数，并根据所述测试参数显示或是存储所述试验数据。
进一步地，所述服务器具体用于对所述试验数据进行判读并确定所述目标对象的判断结果，并将所述判断结果进行显示和存储。
进一步地，所述服务器具体还用于对所述试验数据进行可靠性评估，并将所述可靠性评估结果反馈至服务器。
进一步地，所述服务器具体还用于提供算法容器，所述算法容器用于调用并处理分析所述试验数据。
进一步地，所述数据管理***还包括报警模块；
所述报警模块与所述监控模块相连，用于确定所述试验设备的运行状态对应的所述处理分析结果超过预设预警值时进行报警。
进一步地，所述数据管理***还包括显示模块；
所述显示模块与所述服务器相连，用于显示所述处理分析结果，以及所述试验设备对应的试验现场情况。
进一步地，所述试验数据包括电动车类的电池数据、电机数据和公用动力数据；所述电动车类的电池数据包括常用温度、电压、电流或是湿度；所述电动车类的电机数据包括转速和扭矩；所述公用动力数据包括冷冻水进出口压力和温度、压缩空气出口压力、空调机组压差、温度和湿度、高压变压器末端电压、电流和功率或是配电柜的电压和电流参数。
第二方面，本发明实施例还提供了一种数据管理方法，该数据管理方法包括：
通过数据采集模块获取上位机反馈的试验设备采集目标对象的试验数据，并将所述试验数据进行存储；
服务器根据获取到的所述试验数据进行处理分析，并将处理分析结果反馈至所述服务器进行保存；
监控模块根据所述分析结果确定所述试验数据的准确性以及所述试验设备的运行状态。
本发明实施例的技术方案，所述数据管理***包括数据采集模块、上位机、服务器和监测模块；所述图像采集模块的一端与所述上位机相连，另一端与所述服务器相连，所述上位机与试验设备通过交换机相连，所述服务器与所述监测模块相连；所述数据采集模块，用于获取所述上位机反馈的所述试验设备采集目标对象的试验数据，并将所述试验数据进行存储；所述服务器，用于根据获取到的所述试验数据进行处理分析，并将处理分析结果反馈至所述服务器进行保存；所述监测模块，用于根据所述分析结果确定所述试验数据的准确性以及所述试验设备的运行状态。解决现有技术中试验数据分散、难以集中管理、安全得不到保障、信息处理及监控薄弱和无法形成规范体系的问题，以实现数据管理规范化、数据可视化和试验过程流程化。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种数据管理***的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的示例性的带多个CAN网络的CAN总线连接的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的示例性的试验数据自动采集以及更新的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的阀门可靠性功能模块的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的一种可靠性计算处理的流程图；
图6是本发明实施例提供的示例性的可靠性计算中输入计算结果的界面示意图；
图7是本发明实施例提供的示例性的自定义算法调用过程的示意图；
图8是本发明实施例提供的数据管理***的网络部署图的示意图；
图9是本发明实施例提供的示例性的实时显示关键参数试验数据的支持曲线、表格和柱状图的示意图；
图10是本发明实施例提供的示例性的总监控室的监控模块显示示意图；
图11为本发明实施例提供的一种数据管理方法的流程图；
图12为本发明实施例提供的一种数据管理方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
图1为本发明实施例提供的一种数据管理***的结构示意图，本实施例可适用于对试验数据和与试验相关的信息和业务过程进行统一管理的情况，该***可以通过软件和/或硬件的形式实现。
该数据管理***100包括数据采集模块110、上位机120、服务器130和监控模块160；所述数据采集模块110的一端与所述上位机120相连，另一端与所述服务器130相连，所述上位机120与试验设备150通过交换机140相连，所述服务器130与所述监控模块160相连；
所述数据采集模块110，用于获取所述上位机120反馈的所述试验设备150采集目标对象的试验数据，并将所述试验数据进行存储；
所述服务器130，用于根据获取到的所述试验数据进行处理分析，并将处理分析结果反馈至所述服务器130进行保存；
所述监控模块160，用于根据所述分析结果确定所述试验数据的准确性以及所述试验设备150的运行状态。
其中，数据采集模块110可以为一个或多个，具体数量根据试验要求进行设置，可选的，数据采集模块110可以为双网卡机(即采集器)。
数据采集模块110与上位机120一一对应，即一个数据采集模块110对应一个上位机120，所有的数据采集模块110和上位机120共同形成一个小型的局域网，数据采集模块110与预设办公网络中，可以实现当前小型的局域网与预设办公网络之间相转换的过程。
服务器130位于试验的总控室中，并借助网络环境与所有的数据采集模块110通信连接。
试验数据可以包括两类数据；一类是指获取电动车类的电池、电机数据，主要包括常用温度、电压、电流、湿度和转速和扭矩等参数；第二类是指的公用动力数据，主要包括冷冻水进出口压力和温度、压缩空气出口压力、空调机组压差、温度和湿度、高压变压器末端电压、电流和功率或配电柜的电压和电流等参数。
公用动力数据的作用有：设备状态监视；作为试验数据异常的排故参考项；强化数据管理，补充试验信息(动力参数、环境信息、人员信息或资源信息)最大程度以数据还原试验，实现试验数字化、信息化。
试验设备150采集目标对象的试验数据的方法有以下四种：
第一种：通过提前定义好试验设备150和数据采集模块110的API接口，基于网络传输数据包格式协议，数据采集模块110采用调用该接口实时从试验设备150中接收数据，并对该数据进行进一步分析与处理，将获取的数据进行远程发布，可以实现对试验数据的监视和入库存储。
具体实施方法为可以从如Excel、Matlab和Visual Basic执行以下iView服务，以便与测试***交互，以下iView在默认80端口运行，如果配置在81端口或其它端口上运行，需在IP地址后面添加相应的端口。
示例性的，要从iView中读取的通道和字段名分别为：
URL；http://&lt；LabCentral ServernameorIP address>/QUERY_READ？和name＝<channelname>&<fieldname>＝VIRTUAL％20STRING"；
从iView中写入通道和字段名分别为：
URL；http://&lt；LabCentral Server name or IP address>/QUERY_WRITE？和name＝<channelname>&field1＝VIRTUAL％20STRING&value1＝ABC12 34"；
从iView中执行过程为：URL；http://&lt；LabCentral Server name or IPaddress>/QUERY_MESSAGE？\\.\<query message>。
第二种：试验设备150和数据采集模块110同时接入多个独立的CAN网络。
CAN(控制器局域网)是一种基于多主总线拓扑结构的串行数据通信协议，试验设备150能够实时分别与控制单元(ECU或TCU等)和其他CAN设备进行交换数据，且传输可靠性高。试验设备150包括了强大的CAN接口，CAN接口包括一个实时驱动程序，该驱动程序可以并行连接到多达8个独立网络。一个CAN总线可集成不同种设备。
COB(通讯目标)是指在CAN网络内发送参数，CAN网络有不同种类的COB多达2048个，一个COB包含最多8外字节的参数。
CAO接口要求是用于连接试验设备150的台架***中的压力传感器，可自动配置网络，循环和事件触发的参数传输，能同步读取或设置输入量、输出量和参数。每个试验设备150的台架***最多有8个CAO网络，每个CAO网络可最多连接50个设备，从而确保不同设备间可兼容通讯，通过与自动映射的CAN接口实现省时参数化。
图2是本发明实施例提供的示例性的带多个CAN网络的CAN总线连接的结构示意图。参见图2，1指示的为CAN-PCI插件卡，2指示的为压力传感器，3指示的为根据CAN标准的终端电阻，终端电阻集成到PUMA Open中CAN卡的终端电阻可以经参数化而不是使用一个额外的终端被激活。
具体实施方式为：首先，配置安装位置压力传感器。连接压力传感器，将自动起动搜索新的压力传感器，压力传感器自动探测，进行参数读取和显示；配置压力传感器参数化，通过选择其location(位置)配置压力传感器，每个位置必须用于每个CANopen行；确定位置信息已传输到压力传感器。其次，参数化PUAM中的压力传感器。打开参数组内的CAO参数模块，在参数窗口中输入位速度或硬件连接等通用参数；点击压力传感器参数组，指定标准名，压力传感器的次序与他们的节点编号相关联，并设置频率转换；保存更改参数，起动状态运行，直到***达到监控模式；消息输出结果，压力值显示在浏览器中。
第三种：上位机120会按照规定逻辑调用dll中指定的接口，由上位机将数据、参数配置以及必要信息实时传入到动态链接库中，动态库内部我们会将数据存储为通用格式。远程计算机可以远程读取该文件以实现实时数据的传输监视功能。
具体实施方法为所有测试***都是多通道的、计算机化的，并且能够进行全自动测试，允许全自动、无人值守的操作。
用户dll函数功能允许用户通过调用用户用任何编程语言创建的动态链接库中的函数来实现计算设定点和结束条件的任何方法。根据***的大小和测试仪计算机的整体性能，这些功能每秒调用10次，可用于设置设定点的电流、电压、功率和电阻，并导致步骤终止。DLL接口具有以下功能。
onload：当启动测试并加载dll时，调用一次此函数；
OnStepStart此函数在启动dll步骤时调用一次；
OnStepend此函数在dll步骤结束时调用一次；
OnSuspend此函数在挂起dll步骤时调用一次；
OnResume此函数在恢复dll步骤时调用一次；
OnUnload此函数在测试结束且卸载dll时调用一次；
GetSetpoint此函数每秒调用10次，其中大多数当前读数作为参数，返回的值用作设置点，可以设置一个标志来终止步骤。
第四种：针对实时存储数据文件且在进行存储时允许其它进程进行共享读取。对于试验设备150采集目标对象的试验数据采用共享文件的方式进行转接采集，试验设备150中的数据采集软件对共享文件目录进行实时监视，当产生新的数据时进行数据文件读取获取数据，数据采集软件将获取的数据进行远程发布，用户数据监视和入库存储。
在上述各实施例的基础上，数据管理***还包括数据更新模块；
所述数据更新模块与所述数据采集模块相连，用于确定更新所述试验数据或是产生新的试验数据时，控制所述数据采集模块更新所述试验数据或是获取所述新的试验数据。
具体的，部分试验设备配套数据采集模块采集到的数据存储为标准的ACCESS数据库文件，在数据实时存储是允许通过ADO方式进行链接访问，数据采集软件调用ADO提供应用程序接口读取ACCESS数据库文件数据，将获取的数据行远程发布，用户数据监视和入库存储。
共享文件和数据库，监听数据存储目录中的数据文件是否存在或是否产生新的数据文件，若存在数据文件或产生了新的数据文件，则试验设备配套数据采集模块自动到数据存储目录下抓取数据文件，实现数据收集、存储。
示例性的，图3是本发明实施例提供的示例性的试验数据自动采集以及更新的流程示意图。参见图3，通过定义测试***原始数据存放路径、命名规则等，从测控软件中直接定位试验数据文件，并对该数据内容进行解析并导入到外场试验数据收集工具中，实现现有试验设备产生的数据文件的快速收集保存。简化试后数据收集工作，试验设备提供数据采集工具能够在指定目录下自动收集试验数据，实现试验数据文件定位、试验数据自动收集以及试验数据入库存储等功能。用户可以指定数据收集目录以及数据备份目录，通过映射磁盘方可收集网络内其他电脑上的数据，通过数据更新模块的即时监听程序，监听数据存储目录中的数据文件是否存在或是否产生新的数据文件，若存在数据文件或产生了新的数据文件，则数据更新模块自动到数据存储目录下抓取数据文件，实现数据入库。通过传感器或相关设备采集相应的试验数据，并将数据文件保存到固定路径，到指定路径找到数据文件，并读取数据内容并保存到数据库中。
具体实施方法为：试验数据读取，通过试验数据文件存放路径指定实现试验数据读取。对于试验时间长、数据量大的试验，可根据用户试验数据采集间隔(分文件存储模式：数据采集间隔为30分钟，即30分钟试验设备将采集到的试验数据存成完整数据文件)设置试验数据自动读取周期，***根据用户试验数据文件存放路径的设置和数据读取周期设置自动将形成的数据文件进行读取。数据自动解析上传，通过事前定制的数据解析模板将读取的试验数据进行数据解析，通过解析后上传到***中。
在上述各实施例的基础上，数据采集模块还用于获取试验设备的测试参数，并根据所述测试参数显示或是存储所述试验数据。
试验设备150在试验数据采集前，第一步是通过在试验设备150上添加测试设备，设置测试设备的IP地址或端口号，从而建立与试验设备150的连接。第二步是配置数据协议。为了便于采集客户端解析测试设备产生的声呐原始二进制数据，解析测试设备中的测试***通过网络组播或广播出来的测试数据包，需要根据数据协议特点进行配置，从而达到数据的显示、存储等目的。第三步是采集参数(通道)配置。根据当前连接试验设备实际采集的测试参数进行参数配置，包括通道设置、采集设置、触发设置或是存盘设置，并且可以设置复用，还可以设置记录时长、记录触发条件、通道名称或工程值转换等自定义测试参数。
服务器对试验数据实时处理与分析包括试验数据的智能判读、阈门可靠性计算和自定义算法接入。试验数据的智能判读是可根据历次试验参数的包络区间，对电池总成关键性能进行判读，自动生成性能数据分析报告，快速形成试验状态评估报告；阈门可靠性计算是对试验失效数据基础上进行可靠性评估，减少试验样本数量。
在上述各实施例的基础上，所述服务器具体用于对所述试验数据进行判读并确定所述目标对象的判断结果，并将所述判断结果进行显示和存储
试验结束后，可根据历次试验参数的包络区间，对电池总成关键性能进行判读，自动生成性能数据分析报告，快速形成试验状态评估报告，实现数据快速入库，及时归档，深入挖掘一体化，并实现网上多人判读以及多次判读结果比较。从而减轻人员的工作强度，避免人为误判，提高检测过程数据判读和分析效率。
其中，判读是指由试验数据文件解析后得到解析结果数据，经过分析判断得到判读数据。利用物定的判读算法，从解析后的数据中读取参数测试值，并同时给定的数据判读依据表中标准值、上下限进行比较，得出参数测试值是否超差的结论。
常用的判读方式有两种，一种是实时判读，通过检测和测试过程实时进行数据判读、分析和存储；依据标准判据表、判读算法和试验参数创建判读模板，进行实时采集，实时判读及判读显示，结束后上传数据库。另一种是自动判读，控制入库数据的检验，并对已入库的数据进行超差和相容性等判读。
其中，判据具有自定义功能，判据自定义方式分为两种：一种是在***页面中创建，另一种是通过标准的Excel格式文件导入***批量生成判据，并具进行多套判据的储存。
判读内置常用算法包括极值判断、区间值判断、正负值判断和趋势分析等，具体为：1.参数随时间变化的最大偏差计算判读；2.参数在特定点变化曲线判读；3.参数不随时间变化的最大偏差计算判读；4.曲线突跳判读算法；5.综合控制等开关输出自动判读；6.状态量参数的判读；7.最大偏差计算；8.冗余参数一致性判别算法；9.最大，最小统计；10.时序判读算法。
判读参数是从数据字典中同步测量参数类型、测量参数或***类型。
在上述各实施例的基础上，所述服务器具体还用于对所述试验数据进行可靠性评估，并将所述可靠性评估结果反馈至所述数据采集模块。
具体的，可靠性评估通过阀门可靠性计算进行实现。利用统计学方法，对试验失效数据基础上进行可靠性评估，可提高阀门可靠性评估精度，减少试验样本数量。
图4是本发明实施例提供的阀门可靠性功能模块的结构示意图。参见图4，阀门可靠性的功能模块主要包括(1)阀门组件基本信息和故障信息录入(2)阀门组件基本信息以及故障信息查询(3)阀门可靠性指标计算(4)阀门可靠性指标曲线显示(5)阀门可靠性计算参数设置(6)阀门可靠性结果输出。
收集、整理和分析带有随机性的阀门故障数据，以实现对阀门可靠性进行推断和预测，并为之采取一定的决策和行动提供依据和建议。根据基础数据中录入的试验数值进行可靠度计算，计算的内容包括：可靠度计算(可显示具体阀门的可靠度数值，及以下六组计算数值)：单侧置信上下限、双侧置信上下、参数λ的估值、可靠性寿命时间(h)、可靠性概率值、分布密度函数；阀门可靠性指标曲线显示：失效率分布曲线、平均寿命分布曲线；阀门可靠性计算参数及***设：分布函数确定、置信度区间设置、显示参数设置、曲线分布设置；阀门可靠性结果输出：故障信息EXCEL输出、报表word输出。
示例性的，图5是本发明实施例提供的一种可靠性计算处理的流程图。参见图5，采取了HTML+JS+后台处理程序(即Ajax)的方式实现的可靠度计算功能，其中，HTML是计算条件输入和计算结果输出展现的页面工具，JS负责页面输入内容合法性验证和简单的数据计算工作，后台处理程序负责可靠度算法的计算和计算过程中数据信息入库的工作。
其中，可靠度计算算法主要是两种概率分布方式，分别为二项式分布(伯努利分布)和指数分布(威布尔分布)，分别对应低温启动阀和气体减压阀的可靠度计算。
二项式分布(伯努利分布)可靠度计算过程：
首先，确定同批试验低温气动阀失效概率；
设低温气动阀的正常打开与关闭的事件为A，低温气动阀异常打开与关闭的事件为B，那么他们发生概率的事件分布为P(A)＝p，P(B)＝q＝1-p。其中，n次独立重复试验中，事件A恰好发生K次的概率为：
Pn(k)＝Cn k pkqn-k(k＝0,1,2,..n)
其中，Cn k为n组数据的k组合。
上式恰好是二项式(p+q)n展开式的低k+1项，故称为二项概率分布。
其次，确定同批试验阀门数量；
需要确定同批试验阀门数量n的失效概率，如果用X表示在n次重复试验中阀门正常A发生的次数，X是一个随机变量，X的值可能是0,1,2…n，则随机变量X的分布概率为：
P(X＝k)＝Cn k pkqn-k(k＝0,1,2,..n)
最后，计算可靠度与失效率；
随机变量X取值不大于k次的累积分布函数为：
F(k)＝P(X<k)＝∑Cn k pkqn-k
随机变量X的数学期望分别为：
E(X)＝∑kP(X＝k)＝np
随机变量X的方差分别为：
D(X)＝∑[k-E(X)]2P(X＝k)＝npq
具体的，针对需求里涉及了几个输入条件参数分别是：样品数、测试次数、故障台数、置信度、单侧置信度区间、双侧置信度区间下限、双侧置信度区间上限和故障次数。在后台处理程序中的计算接口接收到上面的输入参数后，按照上面的公式进行计算后先将计算过程的输入信息和输出结果存入可靠性计算结果表中，然后将计算结果返回给客户端前台HTML中进行显示。
指数分布(威布尔分布)可靠度计算过程为：
如果产品寿命X的分布函数为：
f(t)＝λe-λt(λ＞0,t≥0)
其分布函数为：
F(t)＝1-e-λt(t≥0)
则X服从参数为λ的指数分布。
指数分布可靠性特征为：
可靠度函数：R(t)＝e-λt
失效率函数：λ(t)＝F(t)/R(t)＝λ
平均寿命：E(x)＝1/λ
寿命方差：σ2＝D(x)＝1/λ2
可靠性寿命：
Figure BDA0002281557920000151
具体的，针对需求里涉及了几个输入条件参数分别是：样品数、试验次数、故障台数、可靠度、试验工作总时间、工作有效时间、
Figure BDA0002281557920000152
和故障次数。在后台处理程序中的计算接口接受到上面的输入参数后按照上面的公式进行计算后先将计算过程的输入信息和输出结果存入可靠性计算结果表中，然后将计算结果返回给客户端前台HTML中进行显示。
由于上述两个可靠度计算中都涉及了Cn k的使用，所以编写了两个公共函数供两个可靠度计算接口调用，分别是计算Cn k值的combination()接口和计算n阶乘值的NFactorial()，图6是本发明实施例提供的示例性的可靠性计算中输入计算结果的界面示意图。
在上述各实施例的基础上，所述服务器具体还用于提供算法容器，所述算法容器用于调用并处理分析所述试验数据。
具体的，服务器提供算法容器，支持用户自研算法的管理、调用操作。通过算法容器管理模块，接入用户matlab、Vc、labview编写的自研算法或第三方算法封装成COM组件动态库(*.DLL)文件形式，由服务器调用并进行数据计算生成结果。
图7是本发明实施例提供的示例性的自定义算法调用过程的示意图。参见图7，自定义算法接入是指将用户自研算法或第三方算法接入到服务器中进行计算。服务器提供算法调用框架，提供源数据以及获取结果数据，而在核心的计算在自定义算法模块中完成。自定义算法模块的接入扩展了处理能力，体现了数据管理***的开放性，可以将开发的算法或第三方算法按照***的规则编译为*.dll(动态库)接入到此分析处理平台上，完成相应的分析处理，通过自由扩展算法和利用已有的算法进行有效管理，增加算法的保密性，体现了***的开放性。
对于某些专业性比较强或者存在涉密问题的算法，可以由用户自己进行算法的编写，然后接入到***中进行计算，在此过程中，用户不用关心数据如何获取，以及结果如何保存，数据的管理由服务器负责。可选的，自定义算法可以使用Matlab、Vc++、VB、labview进行编写。
自定义算法接入中，有两个关键的地方，一是用户的算法函数的名称和参数是动态变化的，***并不知道，但却能够把算法调用起来；另一是如何向算法传递数据以及获取结果数据。
上述第一个问题的解决涉及到微软的COM规范，按照微软COM规范编写的dll动态链接库中，含有1个或者多个CoClass，每个CoClass中又有若干Interface，每个Interface中有若干方法(函数)。由于每个Interface都同时是一个IDisptach自动化接口，该接口有一个通用的方法调用函数：Invoke()，使用该函数，并传入方法索引，可以调用指定的方法。每个方法中有若干参数，这些类型信息都可以通过被获取到。但是单凭算法模块，我们只能取得这些信息参数的类型和名称，用户再对参数的功能和用法进行配置，比如是输入还是输出，是曲线还是参量等。知道了参数的配置，就可以按照约定，向算法传递数据。
需要说明的是最终处理后的数据就是试验数据，一边存储一边监测。
本发明实施例提供的技术方案，服务器对试验数据惊喜处理分析采用了网页嵌入技术—B/S与C/S的结合，把客户端和Web页面紧密结合在一起，实现试验数据的在线加载与数据分析处理操作，支持本地数据和服务器数据加载，支持超大数据(单文件超过2GB)的快速处理。
进一步地，图8是本发明实施例提供的数据管理***的网络部署图的示意图。参见图8，监控模块160建立摄像机IP与试验设备的映射关系，通过连接试验区和总控室的网络，在总控室的监控模块的监控大屏幕和监视终端实时监测试验区的视频图像，在试验进行中，监测模块提供组态的画面，通过表格、曲线直观的显示试验环境参数、压力、流量或温度等信息，同时对报警的试验参数以列表的方式进行展示。此外，也可以通过手机、Pad等移动终端查看监测试验状态运行情况。
这样设置的好处在于数据加载存放直接从试验数据库提取，无须下载本地即可处理；对于超大规模数据，可以通过分段和缩微处理，在几秒内迅速显示。分析处理与***平台和数据库无缝连接，保证流畅高效，避免数据冗余；克服现在数据处理中难于应对超大数据的致命缺陷，突破试验采集的时间和通道数据限制。
监控模块的安全预警视频跟踪显示，在客户端对相应数据通道的阀值设置，客户端对采集的原始数据(采集通道)及实时计算出的数据(虚拟通道)设置每个通道的预警值、报警值；监测数据超过预设限值，***应自动启动监控室中的声光报警器，并向***中预置人员发送短信和邮件通知，同时应在监视屏幕上突出显示报警区域对应的摄像头图像信息。
图9是本发明实施例提供的示例性的实时显示关键参数试验数据的支持曲线、表格和柱状图的示意图。参见图9，采用可视化图形，实时监视各个通道采集的数据，可根据预定的数据标准，及时进行报警，可根据用户需要提供多种图形控件，支持表状、曲线图、柱状图、雷达图、数字、标签、计时、报警灯等10类18种数据监控控件。同时通过组合配置实现多种图形控件的组态显示，全面监视试验过程中各个设备的数据信息，提升试验质量，提高试验的排故效率。
当采用曲线控件和数字控件实时显示数据时，可选择多条(不少于10条)变量同时显示，可设置数据的显示刷新周期，比如：显示刷新频率固定为1s或者不大于采样周期10倍。
对于采样率较大的数据，***提供的实时曲线显示比例调整功能，可按照原始点数的百分比进行选择，输出相应曲线。***通过后台数据库关联关系，可对通道附加历史数据，在实时显示曲线时可选择加载历史数据为背景进行曲线分析
在试验过程中可以把试验设备下产生的不同数据类型或不同测试参数(流量、压力等测试参数)采用数据传输中间件通过网络进行远程发布，数据在局域网内发布后，其他有权限用户能远程实时监视关心通道的数据，并以组态控件显示，让不在测试现场的用户也可以实时监视到关心的数据，充分利用测试数据，提高测试效率，减少了测试过程中时间的差异。
监控模块分为三大监控区域，分别为设备监测区、数据信号监测区和故障报警区。设备监控区是对电机试验室、电池PACK和单体/模块试验室和整车对标试验室的监控；数据信号监测区是对公用动力信号和试验设备参数信号的监测；故障报警区是实时跟踪设备运行状态。
在上述各实施例的基础上，数据管理***还包括报警模块；所述报警模块与所述监测模块相连，用于确定所述试验设备的运行状态对应的所述处理分析结果超过预设预警值时进行报警。
参见图8，需要说明的是报警是针对监控区。办公区只是数据集中管理时用，比如走任务流程，编写试验大纲和试验报告，数据采集之前要编写试验大纲，数据处理后要编写试验报告。
在上述各实施例的基础上，数据管理***还包括显示模块；所述显示模块与所述服务器相连，用于显示所述处理分析结果，以及所述试验设备对应的试验现场情况。
显示模块的显示类别为高清(球机)1080P和普通(半球和枪型)720P。显示功能是实时显示、快速检索、选取任意监控点进行投放，巡更设置场景定制时间自动切换；画面分割显示模式是2*2以轮巡和定点巡检显示。
图10是本发明实施例提供的示例性的总监控室的监控模块显示示意图。参见图10，左图中显示试验的三维模型上的数据体现，其中包括液氧、煤油、液氮罐内液位及参数的显示；管路中流体的流动效果(连续箭头)、温度效果(不同颜色)、流量大小效果(箭头粗细)；制定阀门的动态效果(开关变化)；部分场景细节(比如冒烟、点火)。
右图中在LED大屏幕主界面实时显示试验现场的状态情况，可便捷定制数据监视图形界面，支持多种仪表模拟显示(数字、曲线、三维模型)、组态页面配置显示、多页面显示、报警及数据回放功能，便于测试人员事后排故以及其他部门全面分析测试数据。***提供产品(发动机)三维模型的放大显示，当三维模型上测点出现异常(超过预设的阈值)时，可通过变换颜色或闪烁方式对测点进行异常提醒。在试验进行中，***提供组态的画面，通过表格、曲线直观的显示试验环境参数、压力、流量、温度等信息，同时对报警的试验参数以列表的方式进行展示。
另外需要说明的是监控模块还可以是远程异地的监控，办公区异地实时监控同样基于IP网络视频监控技术和设备，通过连接试验区和办公区的网络，在办公区的实时监控***的监控大屏幕和监视终端实时监控试验区的视频图像，实现试验区和办公区的同步双向实时视频及语音通信，确保办公区的工作人员可以随时获取试验区现场的视频、音频等状态信息，了解现场动态。
挖掘试验***及试验组件潜在的风险，提供趋势分析：根据试验历史数据，建立型号试验参数可靠性包络区间，建立可靠性分析评价，进行试车数据密度分析。试验数据总体分成了正常数据样本和一样数据样本，统计试验的异常数据，总结出异常数据表现形式主要为：数据中存在冲击、死数(数值恒定不变)、发生漂移、含有干扰、存在较大偏差，进行试验数据去噪，建立可靠性分析评价。试验数据处理***的数据去噪、特征值提取、主元分析数据检测和重构。
需要说明的是对试验设备产生的数据格式多样化，包括ASAM ODS、csv、TDMS格式(二进制，NI)、dat格式、Access数据库格式(二进制.res文件)、自有格式、ascII、mdb格式等8种格式的数据文件，针对以上8种格式的数据文件进行配置和定制开发的方式进行解析处理，将数据上传至***中，上传***中自动验证数据的完整性和正确性。通过数据采集或读取设备数据库、磁盘文件等方式获取试验数据。其次，数据更新时间以试验数据具备采集转换和读取条件作为开始时间，通过数据处理和传输以在监控室显示时间为终止时间。监测数据更新时间要求：≤5s。
本发明实施例提供的技术方案，试验室多台套设备组成局域网，进行数据自动实时采集、远程实时数据监测；自动验证数据的完整性和正确性。数据分析处理及试验报告自动生成；支持移动终端远程监视；自定义算法接入。支持目标机上公用动力数据显示。***应自动启动监测室中的声光报警器，设备故障及安全预警短信、安全预警视频跟踪显示、邮件自动提醒。即可以局域网相连接，也可以与集团网相连接。采集的各类异构产品数据通过数据解析模板进行格式转换，转换成统一的数据存储格式，实现试验数据格式的统一。数据接口集成，数据集中管理。算法数据自动判读。所有测试***都是多通道的、计算机化的，并且能够进行全自动测试，允许全自动、无人值守的操作。数据实时转接自动采集实现技术手段。采用了网页嵌入技术—B/S与C/S的结合，支持本地数据和服务器数据加载；支持超大数据(单文件超过2GB)的快速处理。通过手机、Pad等移动终端查看监测试验状态运行情况。实现异地实时监控。
图11为本发明实施例提供的一种数据管理方法的流程图。本实施例可适用于对试验数据和与试验相关的信息和业务过程进行统一管理的情况，该方法可以由数据管理***来执行，实现数据管理***的相应功能和有益效果。
相应的，本实施例的方法具体包括：
S110、通过数据采集模块获取上位机反馈的试验设备采集目标对象的试验数据，并将所述试验数据进行存储。
试验设备采集目标对象的试验数据通过四种获取数据的方法，采集配置通过测试设备与数据采集模块相连，同时具有数据自动采集以及数据更新的功能。
S120、服务器根据获取到的所述试验数据进行处理分析，并将处理分析结果反馈至所述服务器进行保存。
试验数据实时处理与分析分为三步：试验数据的智能判读：可根据历次试验参数的包络区间，对电池总成关键性能进行判读，自动生成性能数据分析报告，快速形成试验状态评估报告；阈门可靠性计算：对试验失效数据基础上进行可靠性评估，减少试验样本数量；自定义算法接入：可以将自研算法接入到指定***中进行计算，算法模块的接入增加了强大的扩展及开放性。
S130、监控模块根据所述分析结果确定所述试验数据的准确性以及试验设备的运行状态。
通过手机、Pad等移动终端查看监控试验状态运行情况，以实现异地实时监控。
图12为本发明实施例提供的一种数据管理方法的流程图。在上述各实施例的基础上，提出的一种优选的实施方式。具体方法包括：
试验数据采集设备包括试验设备和公用动力设备，之后对试验设备和公用动力设备进行数据采集配置，完成配置后试验设备和公用动力设备可以对数据进行自动采集以及自动的处理分析。
对数据解析存储。对试验设备运行试验过程中或试验后采集设备产生的试验数据进行数据解析转换，并存储至服务器数据库中，在数据传输存储过程中验证数据的完整性和正确性。
在对数据解析入库存储后，可以获取数据监测参数数据进而确定设备状态，也可以将试验数据断点续传，通过移动端远程监测进而确定设备状态。若在移动端远程监测时，监测参数状态即可直接显示。
其中，获取数据监测参数数据可以通过预先设置监测参数限值，可以为电机设备转速扭矩，或者电池设备的电流电压和温度，或者公用动力数据。
其中，试验数据断点续传是指在试验数据采集存储过程中***应能够在断电或网络阻断故障发生时自动保护数据断点，当供电恢复或网络故障排除后可继续上传数据。
设备状态判定，当无监测参数状态则可直接显示，当有监测参数状态，则运行进行显示。
当有监测参数状态时，对参数限值进行判定，当未超过限值，则重新运行监测参数判定，当超过限值，启动声光报警器，或是短信邮件通知相关技术人员，或是摄像头图像突出显示该区域。
本发明实施例提供的技术方案，提供自动采集功能，能够在指定目录下自动收集试验数据。用户可以指定数据收集目录以及数据备份目录。通过映射磁盘方可收集网络内其他电脑上的数据。通过数据采集***的即时监听程序，监听数据存储目录中的数据文件是否存在或是否产生新的数据文件，若存在数据文件或产生了新的数据文件，则数据采集***自动到数据存储目录下抓取数据文件，实现解析入库：具有远程监测功能，监测数据更新时间要求：≤5s。能够自动统计试验设备用电、发电情况和使用效率，每月自动生成报表。***应每半年(或一年)自动生成一份用户设备劣化分析报告：模型可自建也可以设备实际运行时间/设备平均负荷下的总寿命来计算；网络建设技术提升：即可以局域网相连接，也可以与办公网相连接；实现异地实时监控；试验报告自动生成：定义试验报告的内容，包含试车试验基本信息、试车大纲相关参数、要求等信息，同时支持不同批次参数图形包络曲线以及性能对比分析图的输出，根据是试验数据信息自动填写平均量表格，在试验报告输出过程中，具备试验模版数据对应性自检功能。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种数据管理***，其特征在于，包括数据采集模块、上位机、服务器和监控模块；所述数据采集模块的一端与所述上位机相连，另一端与所述服务器相连，所述上位机与试验设备通过交换机相连，所述服务器与所述监控模块相连；
所述数据采集模块，用于获取所述上位机反馈的所述试验设备采集目标对象的试验数据，并将所述试验数据进行存储；
所述服务器，用于根据获取到的所述试验数据进行处理分析，并将处理分析结果反馈至所述服务器进行保存；
所述监控模块，用于根据所述处理分析结果确定所述试验数据的准确性以及所述试验设备的运行状态；
所述数据采集模块还用于获取试验设备的测试参数，并根据所述测试参数显示或是存储所述试验数据；
所述数据采集模块用于实现局域网和预设办公网络之间相转换；
所述服务器对试验数据进行分析处理包括：试验数据的智能判读、阈门可靠性计算和自定义算法接入；
所述试验数据的智能判读是根据历次试验参数的包络区间，对电池总成关键性能进行判读，自动生成性能数据分析报告，快速形成试验状态评估报告；
所述阈门可靠性计算是对试验失效数据基础上进行可靠性评估；
所述自定义算法接入是将自研算法接入到指定***中进行计算。
2.根据权利要求1所述的数据管理***，其特征在于，还包括数据更新模块；
所述数据更新模块与所述数据采集模块相连，用于确定更新所述试验数据或是产生新的试验数据时，控制所述数据采集模块更新所述试验数据或是获取所述新的试验数据。
3.根据权利要求1所述的数据管理***，其特征在于，所述服务器具体用于对所述试验数据进行判读并确定所述目标对象的判断结果，并将所述判断结果进行显示和存储。
4.根据权利要求1所述的数据管理***，其特征在于，所述服务器具体还用于对所述试验数据进行可靠性评估，并将所述可靠性评估结果反馈至所述服务器。
5.根据权利要求1所述的数据管理***，其特征在于，所述服务器具体还用于提供算法容器，所述算法容器用于调用并处理分析所述试验数据。
6.根据权利要求1所述的数据管理***，其特征在于，还包括报警模块；
所述报警模块与所述监控模块相连，用于确定所述试验设备的运行状态对应的所述处理分析结果超过预设预警值时进行报警。
7.根据权利要求1所述的数据管理***，其特征在于，还包括显示模块；
所述显示模块与所述服务器相连，用于显示所述处理分析结果，以及所述试验设备对应的试验现场情况。
8.根据权利要求1所述的数据管理***，其特征在于，所述试验数据包括电动车类的电池数据、电机数据和公用动力数据；所述电动车类的电池数据包括常用温度、电压、电流或是湿度；所述电动车类的电机数据包括转速和扭矩；所述公用动力数据包括冷冻水进出口压力和温度、压缩空气出口压力、空调机组压差、温度和湿度、高压变压器末端电压、电流和功率或是配电柜的电压和电流参数。
9.一种数据管理方法，其特征在于，包括：
通过数据采集模块获取上位机反馈的试验设备采集目标对象的试验数据，并将所述试验数据进行存储；
服务器根据获取到的所述试验数据进行处理分析，并将处理分析结果反馈至所述服务器进行保存；
监测模块根据所述分析结果确定所述试验数据的准确性以及试验设备的运行状态；
所述服务器对试验数据进行分析处理包括：试验数据的智能判读、阈门可靠性计算和自定义算法接入；
所述试验数据的智能判读是根据历次试验参数的包络区间，对电池总成关键性能进行判读，自动生成性能数据分析报告，快速形成试验状态评估报告；
所述阈门可靠性计算是对试验失效数据基础上进行可靠性评估；
所述自定义算法接入是将自研算法接入到指定***中进行计算。
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