汽车试验数据管理需求分析（一）
2.7 数据是高度集成的综合体
汽车试验数据不仅仅是简单的数值序列。例如在发动机振动试验中，需要采集特定时间段内某测点振动加速度值随时间的变化情况，测试过程中接入发动机转速、车速信号；同时车辆运行时使用的挡位、油门开度等是数据分析的辅助信息。对试验人员而言，纯粹的时间序列值对数据分析意义不大，结合发动机转速、对应车速、试验工况信息，试验人员才能对试验结果做出准确的判断。此时测量值与时间、转速、车速、工况信息是一个相对联系紧密的数据体。在进行数据管理时，必须维持上述数据的关联关系。
综上述，汽车试验数据的类型多样、数据耦合程度大、一直处于动态变化的过程，要对这些数据使用数据库进行管理维护，除了要实现商业数据库系统常规的功能外，还需要提出更多详细、独特的需求。表1是两种数据库系统的主要区别。
表1 两种数据库系统的区别
3 系统需求
通过上述分析，对汽车试验数据管理系统的主要功能定义如下：
3.1 管理多种格式的试验数据
汽车试验数据中的单值数据、表格数据、曲线数据、三维云图数据、模态动画数据、二进制文件数据（图片、试验文档等）、工况信息（文本描述、列表项、试验样件属性集合等）都需要在数据库中统一存储。
3.2 提供统一的数据浏览视图
系统需要提供一个所有试验数据的总览视图，并可以在视图中对试验数据按不同归类方式进行显示。比如：有些试验人员在某时间段内主要负责某个车型的试验，系统需要按车型对数据进行分类显示；有些试验人员是长期关注某特定领域的专家，系统应按试验类型对数据进行分类显示。
3.3 支持异构数据的格式化导入
由于试验目的、试验方法的不同，对应的试验数据结果在模式上也不尽相同；实际的数据导入过程中系统需要适应这种变化，保证数椐被正确地存入数据库中。如表2、表3所示，两次平顺性试验结果，在数据量纲、对应测试车速和测点位置上均有所不同，如何将这两次的试验结果归入同一种试验数据类型中，并支持数据的对比显示，是系统需要解决的重要问题。
表2 平顺性试验结果格式1
表3 平顺性试验结果格式2
NVH试验中产生的Waterfall数据是一种准三维结构，数据量大，且不同的测试软件对此类数据的定义也不尽相同，需要综合考虑。此外，数据导入过程中必须保持测量值、发动机转速、车速、工况信息间的关联关系。总之，在进行数据入库时，需要统一数据传递标准和规范，以实现高效的管理功能。
3.4 建立数据与工况信息的关联
试验工况信息是试验数据的重要标签，虽然此类信息多数是文本、数字、列表等简单的数据格式，但由于项目较多，相对比较松散，且不同的试验项目对应的工况信息项也各不相同（见表4），如何方便用户快速录入、显示此类信息，是系统需要解决的另一个重要问题。
表4 不同试验项目的工况信息举例
3.5 提供数据分析环境
由于不同软件产生的数据文件各自为政，对异构文件的试验结果进行对比，步骤比较繁琐。试验数据以格式化的方式保存到数据库，为不同来源的试验数据进行对比提供了可能，系统需要提供一个能够进行数据加载、分析的支撑环境。主要包括以下内容。
3.5.1 统一的数据可视化组件
可视化组件允许多条性质相同的数据条目加载到同一视图中，同时提供交互功能，使用户从多角度进行观察分析。对于不同量纲的数据，在进行对比显示时，需要通过合适的解决方案实现数值换算，得到正确的数据对比视图。表5是数据可视化组件的功能举例。
表5 数据可视化组件的功能举例
3.5.2 工况等信息的随动显示
数据分析人员查看试验数据时，往往需要查看试验时的工况信息，对应试验样件的属性信息等。有些试验结果，大多数测试条件相同，将此类数据拖入同一个视图显示时，试验人员需要将测试的差异项明文显示，以期对影响试验结果的因素做出直观判断。当进行数据浏览时，即时显示数据属性可以帮助分析人员快速筛选目标数据。
3.5.3 试验分析结果的管理与共享
试验数据的分析结果具有很长的有效期，对后续试验和其他试验人员有一定的指导意义。试验人员调取不同类型的试验数据，调整数据的显示方式（如设置显示范围、增加光标、设置切片等），所有这些活动都是面向特定分析主题或针对特定目的的，它包含一定的工程经验，具有教育示范作用，有很高的保存价值。系统应支持此类分析结果的保存与共享，保证分析工作的持续性，同时可以减少其他人员相同的工作量，使知识与经验得以继承。
3.6 实现对数据的多条件查询
随着试验数据类型的逐渐增多，试验人员对数据的检索需求不再局限于特定试验对象或特定试验类型，有时需要将测试日期、对应任务单号、测试路面等信息作为筛选条件。此外，试验单位可能会存在长期关注某一专业领域的试验人员，需要经常对特定类型的试验数据进行汇总、对比分析，此类人员的数据查询条件是相对固定的；当进行各项主题研究时，可能也需要多次执行多个检索条件集合。因此，系统应允许用户保存不同的检索设置，减少重复操作。
3.7 保证数据安全性
汽车试验数据的获取耗费了大量的人力物力，并且可能涉及企业的商业机密，必须有可靠、方便的安全管理与控制机能。对数据的安全性定义主要有以下几个方面。
3.7.1 导入安全性
试验数据必须被正确地导入到数据库中，不仅要保证数值的准确无误，数据间的关联关系也不能发生错乱。比如两次加速车内噪声试验的结果，相应的测试挡位与试验结果间需建立正确的对应关系。
3.7.2 访问安全性
数据的修改、删除、导出权限只对相关人员开放，保证数据不会被误删或恶意篡改。试验数据的权限分布是随着试验任务的分配动态变化的，系统需要提供易用、清晰的权限分配机制，保证数据不会被未授权的人员访问，以满足企业规则。
3.7.3 其它安全机制
用户对数据的误删除或是恶意删除都将给企业带来严重后果。删除数据需要通过完善的确认机制，当发现异常时，可以在有限范围内对数据进行恢复操作。此外，系统必须提供数据备份和数据恢复的功能，并可以对关键操作进行跟踪。
3.8 集成对试验样件、试验分类的管理
实际的数据管理过程中，如果试验人员对试验对象的描述出现不一致，在进行数据检索时就不能获取完整的目标数据列表。另外，单个试验对象可能需要进行多个试验项目，如果每次都对试验对象的属性进行输入，不仅增加了数据导入的工作量，也会导致数据冗余，出现信息不一致的可能。因此，试验数据项与试验对象的关联，应该基于已有的试验对象列表进行选择，保证数据的标准化、规范化。同样，试验数据的类型归属定义，也存在相同的问题。
3.9 具有良好的系统扩展性
随着试验技术的进步和系统应用范围的扩大，会出现新的试验数据类型和数据量纲，相应的工况描述项也会增加。系统应支持动态添加上述内容，并应用到新数据类型的导入过程中，相应的检索项目也应动态增加，以保证系统完全支持新型数据的管理。即：使所管理的数据具有了自描述的能力，这样就不必担心数据模式的变化，使系统具有很高的扩展性和重用性。这对以后的数据分析、检索有重要参考意义。
4 结论
本文针对汽车试验数据的特点，结合单位的实际应用，提出了一个试验数据管理的基本框架。在此框架内，用户可以看到所有数据的总览视图，对数据进行快速定位。通过将试验对象、工况信息与数据建立关联，解决了以往管理方式中历史数据含义不清、不易利用的问题。通过定制专门的数据显示组件，不同来源的试验数据可以快速放到同一视图中显示，减少了以往相同操作的繁琐步骤。试验数据放到数据库中统一保存，即可以保证其安全性、唯一性，也可以进行多条件的联合查询，提高数据分析和汇总的效率。目前，根据实际需求基于商用数据库系统建立的汽车试验数据管理系统已经投入使用，并取得良好的技术效益和管理效益。由于在系统设计过程中充分考虑了数据在格式、量纲上可能的扩展，因此对其他领域试验数据的管理也有一定的借鉴意义。
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本文标题：汽车试验数据管理需求分析（二）
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