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试验数据判读实现技术经验

【试验工程师·公益学习营】第二期第4讲

【试验工程师·公益学习营】第二期第4讲于2020年3月6日如期举行,分享主题为《试验数据判读实现技术经验》,分享嘉宾是女优馆数据分析部经理、高级软件工程师赵鑫先生。

 

 

试验全生命周期包括试验设计、规划、准备、执行、分析、评估,试验数据判读在试验全生命周期中处于偏后端的位置。但是,数据判读却是试验数据工程中必不可少的核心部分,而且工程价值密集、突出。智能判读可以提高判读过程的自动化程度,提高判读工作效率,减少人工参与、通过远程协同减少人员接触,可以帮助企业降低成本和风险并提高效益。总而言之,在助力企业数字化转型方面,智能判读有突出价值和先发优势。

赵鑫在《试验数据判读实现技术经验》中,重点围绕试验数据判读实现概述、试验数据判读实现理念、试验数据判读实现方式、试验数据判读应用场景和试验数据判读支持决策五个方面为大家进行深度讲解。

在分享中,赵鑫提到当前数据判读存在参数种类多、数据量大,数据解码协议多样化,判读算法多样化,判读种类多样化,判读报告多样化等特点。数据判读的方式主要有数据孤立、人工整理、人工识别、分析工具多样和人工编写判读报告。数据判读主要存在数据关联查找难,工作强度大,工作效率低,错判、漏判、误判等问题。而数据判读平台建设分为人工判读、自动判读和智能判读三个阶段。

试验数据判读的实现主要包括“四大核心,两个延伸”,即实时判读、事后快速判读、事后专业判读和判读结果支持决策;判读故障诊断和判读机器学习。判读引擎算法有五个,即数据阈值判读、时序数据判读、数据曲线相似度判读、基于历史数据包络判读和数据相关性判读。

 

 

本次分享主要从以下四个层次来介绍试验数据判读在工程实践上的应用:

第一个方面,判读知识库管理,判读知识库包括:判据判读规则库、判读算法库、判读模板库和判读报告模板;第二个方面,数据判读诊断分析,内容主要包括:模拟量判读、数字量判读、曲线相似度判读、时序数据判读(或脉宽)和指令跟踪反馈判读;第三个方面,数据处理分析包含曲线对比和包络分析,包络分析内容包括:标准阈值包络分析和历史数据常规控制图(3σ);第四个方面,数据结果输出,提供判读结果输出功能包括:支持将报告结果生成文档报告;模板采用MS Word、WPS Word文件格式来描述报告的表现形式;将判读分析结果导出生成文档报告。

试验数据判读平台的特点:

软件一体化、易部署(集采集、判读、管理、报告于一体,一键判读)

平台开放灵活(不同型号协议、判据、报告、判读流程可配置,适用于不同型号)

支持与TDM系统应用无缝衔接,具备良好的共享性、可用性

具备基于历史数据知识的分析(包络分析)

支持不同业务角色应用(试验师、设计师)

使用试验数据判读平台可以达到数据实时采集、实时解码、快速判读、一键出报告,提高工作效率,避免人为错误,提高判读质量的效果。

 

 

下期预告

第五讲

试验数据管理经验分享

时间:3月13日20:00-21:00

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