4 分析處理

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我們知道，僅僅擁有傳輸?shù)缴衔粰C(jī)的原始測(cè)試數(shù)據(jù)是不夠的，工程師所關(guān)心的是試驗(yàn)中所感興趣的結(jié)果，例如該旋轉(zhuǎn)設(shè)備是否正常運(yùn)轉(zhuǎn)，或者發(fā)動(dòng)機(jī)在各工況下的油耗特性曲線等等。因此，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，從而得到想要的結(jié)果或結(jié)論，在整個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中是必要的一環(huán)。

常用的分析處理方法有很多，例如均值、插值、擬合或者FFT變 換等，這里需要強(qiáng)調(diào)的是，這些方法只能解決最基本的應(yīng)用需求，對(duì)于各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域而言，都有自己一套專業(yè)的分析和處理算法和體系。以旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)為例， 對(duì)于大型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備而言，工程師需要對(duì)電機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)、壓縮機(jī)、電動(dòng)馬達(dá)、泵以及傳動(dòng)軸所引起的噪聲和振動(dòng)有充分的認(rèn)知，而這個(gè)過程是非常復(fù)雜的。為了 確定噪聲和振動(dòng)的根源，完成產(chǎn)品的設(shè)計(jì)優(yōu)化，工程師需要具有一套完整的分析手段：瀑布圖、階次跟蹤、時(shí)域數(shù)據(jù)分析、動(dòng)平衡軟件等各種信號(hào)處理工具（如下 圖）。

正因?yàn)榉治鎏幚磉@一部分 具備一定的專業(yè)性，因此工程師們一般有兩種方法來實(shí)現(xiàn)：第一種就是選擇自己領(lǐng)域的專業(yè)處理軟件來實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的挖掘，這些軟件具備“交鑰匙”的功能，直 接上手可用，但功能并不靈活，如果需要一定的定制功能的情況時(shí)其局限性會(huì)凸顯；另一種方法則是使用一種開放性較好的開發(fā)平臺(tái)，并結(jié)合自身領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)， 自己通過平臺(tái)開發(fā)出滿足需求的應(yīng)用。業(yè)界目前主流的開發(fā)平臺(tái)是NI公司推出的圖形化開發(fā)平臺(tái)LabVIEW，對(duì)于分析處理方面，它不僅提供現(xiàn)成可用的常用信號(hào)處理算法，針對(duì)于各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的算法也推出不同的擴(kuò)展工具包（例如聲音與振動(dòng)工具包、醫(yī)學(xué)電子工具包等），從而可滿足大多數(shù)項(xiàng)目需求。

5 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

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無論是所采集到的原始數(shù)據(jù)，還是經(jīng)過分析處理的結(jié)果數(shù)據(jù)，在整個(gè)系統(tǒng)的環(huán)路中，都需要有一個(gè)載體能夠及時(shí)有效地保存這些數(shù)據(jù)，以備后期的回調(diào)以及挖掘。

對(duì)于一般的應(yīng)用來說，工程師會(huì)直接利用成熟的PC技術(shù)，將數(shù)據(jù)存在上位機(jī)中的硬盤或者移動(dòng)硬盤上。而對(duì)于數(shù)據(jù)量較大、通道數(shù)多以及速率高的系統(tǒng)而言（例如汽車碰撞安全試驗(yàn)），這種方法顯然已不合時(shí)宜，數(shù)據(jù)流盤（Data Streaming）技術(shù)是解決這類問題的關(guān)鍵。由于篇幅，這邊不對(duì)流盤技術(shù)做深入的講解，一些設(shè)備商也已經(jīng)提供了現(xiàn)成可用的流盤解決方案，下表是PXI以及PXI Express平臺(tái)高速數(shù)據(jù)流盤的評(píng)測(cè)：

如果說流盤技術(shù)是能夠讓整個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的存儲(chǔ)能力”更快更強(qiáng)“的話，那么目前針對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)還有一個(gè)發(fā)展的趨勢(shì)，則是朝著”更智能以及更持久“的方向前進(jìn)著。

在測(cè)試和測(cè)量領(lǐng)域，人們每天以高達(dá)數(shù)Zeta字節(jié)（10的12次方GB）速率進(jìn)行數(shù)據(jù)采集, 海量模擬數(shù)據(jù)問題對(duì)于多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來說是一個(gè)日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，需要有可滿足多用戶訪問需求的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，提供這種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案的一個(gè)日益普及的方法就是使用云技術(shù)（Cloud Technology）。

目前，如 Averna、Virinco、NI和華穗科技（HUASUI）等供應(yīng)商已提供可幫助管理海量模擬數(shù)據(jù)解決方案的產(chǎn)品（如下圖架構(gòu)）。 為了分析和管理來自數(shù)百萬個(gè)文件的數(shù)十億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，工程師和科學(xué)家可使用現(xiàn)成可用的軟件來挖掘、檢查和生成相關(guān)測(cè)量數(shù)據(jù)。

注：關(guān)于海量數(shù)據(jù)管理以及云存儲(chǔ)，可參見本白皮書第二章的詳細(xì)內(nèi)容。

6 總結(jié)

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綜上所述，構(gòu)建一個(gè)完整的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，對(duì)于工程師而言，關(guān)鍵的并不是其中某一個(gè)環(huán)節(jié)或者細(xì)節(jié)，而是需要有一個(gè)系統(tǒng)級(jí)的廣闊思路，需要對(duì)系統(tǒng)整體做統(tǒng)一的規(guī)劃。本章內(nèi)容希望能夠幫助到工程師了解數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的基本原理和注意事項(xiàng)