石英加速度计测试数据管理系统设计与应用

付红坡，王晓东，苗风海

（北京航天控制仪器研究所，北京100000）

随着惯性技术的发展，作为惯性测量装置中关键敏感器件的石英加速度计的应用越来越广泛，很多关键型号已经进入了批产阶段。在目前的石英加速度计生产过程中，各阶段测试已经实现完全自动化，但是各项测试数据分散管理，存在数据“孤岛”现象。而且由于生产时间限制，对石英加速度计的精度和稳定性不能进行长时间的准确评估。因此需要创新测试数据管理与分析的方法，满足现代军工高科技企业管理的需要[1]。

本文采用信息化手段设计一款测试数据管理与分析系统，可以实现石英加速度计测试数据的存储与处理，更重要的是可以积累并有效地管理测试数据，最大限度地挖掘每项测试数据中的有效信息，提高仪表精度与稳定性。通过硬件设置和软件编程构建数据管理系统，已经在2019年1月研究所事业部内初步开始使用，对提高生产效率、充分利用数据、提升仪表可靠性具有很大的意义。

1 数据管理系统的功能模块

1.1 石英加速度计测试数据处理现状

在当前的测试数据管理过程中，是相关人员运用简单的工具和方法进行测试数据的查询筛选、分析应用、转换导出等过程，具体如图1所示。

图1 石英加速度计数据处理及分析过程Fig.1 Quartz accelerometer data processing and analysis process

由于石英加速度计测试项目多、步骤复杂，测试数据具有格式不统一、参数多数据量大、随机性等特点，因此当前的人为简单的管理与分析数据会出现许多弊端，例如数据转换易出错、数据利用率低等。

1.2 系统的功能模块结构

根据石英加速度计测试数据的特点及实际中测试数据处理过程，所设计的数据管理系统应具有以下功能：数据实时共享、自动导入导出、数据管理、数据分析、数据应用、安全保密等，此系统的功能模块如图2所示。

图2 测试数据管理系统模块结构Fig.2 Module structure of test data management system

测试数据管理系统分为4 个模块，即数据库管理、测试数据管理、数据处理分析、测试数据应用。数据库管理模块，主要进行数据的导入导出、数据导入检查、数据的状态管理、数据的关联；数据管理模块包括数据的呈现和数据的查询、筛选、导出；数据处理分析模块利用数学手段主要进行数据预处理、数据可视化与数据的相关计算；数据应用模块，可以进行石英加速度计的质量分类、性能参数变化预测、石英加速度计的长期稳定性评估。所有模块均集成于测试数据管理系统之中，以服务器为基础在网站平台上进行系统的使用。该数据管理系统主要功能如图3所示。

图3 数据管理系统主要功能Fig.3 Main functions of the data management system

该测试数据管理系统主要具备4 个功能，包括数据存储能力：可以实现数据同步、数据共享、数据的导入；数据管理能力：以测试数据为支撑，以数据管理、共享为核心，为生产测试提供高效的数据整合与管理工具，帮助工艺人员进行数据治理、数据资产管理；数据分析能力：从海量测试数据中挖掘数据价值，让数据分析与生产测试相结合，将有价值的数据应用于仪表质量的提升；数据应用能力：将测试数据进行可视化、数据分类、数据关联等对加速度计进行质量分类，稳定性预测评估等。

2 数据管理系统关键技术研究

数据管理系统是以数据库为基础，用python 与PHP 构建服务器端程序，通过html+css+jquery 构建Web Services 层程序来实现图2所示各模块功能的。

2.1 数据导入导出技术

根据测试数据的特点，设计数据导入导出过程如图4所示，包括数据格式转换、数据语法转换和标准数据导入导出3 个过程。其中数据格式和语法转换器用GDL 编写，导入接口与自动数据采集系统相连，导出接口为USB 接口[2]。

图4 测试数据导入导出设计Fig.4 Design of test data import and export

2.2 数据库优化技术

数据库的设计分为3 个步骤：分别为数据库概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计。在基本的数据库设计的基础上，进行数据库优化，让使用人员可以进行数据查找和组织、增加数据校验的规则和条件，完成数据修改、录入、查看、删除、上传、下载等操作。而且可以生成“相关数据”查找，可以方便快速地查看和当前数据具有关联其它数据信息。

2.3 数据处理分析与应用研究

数据处理分析与应用模块是利用python 对大量测试数据进行挖掘分析，发现数据中隐含的、对石英加速度计生产及使用有价值的规律。有4 个部分：

稳定性分析进行数值特征统计量计算和数据的可视化，结合数据统计特征和数据的变化图形分析数据变化情况、稳定程度；

回归分析利用python 建立模型研究变量之间相互关系的密切程度。分析石英加速度计重要性能参数（零偏K0、标度因数K1、二次项系数K2等）与过程中某些测试数据的相关性，得到影响加速度计性能参数的过程参数，为减小测试误差，提高仪表精度提供数据支持[3]；

质量分类利用决策树方法进行石英加速度计的质量分类。ID3 算法是典型的决策树学习算法，采用ID3 算法将各项测试数据作为测试属性，来进行加速度计的质量划分，得到对应不同条件要求的加速度计；

参数预测将神经网络模型作为石英加速度计参数时间序列的预测模型，将长期变化的K0、K1值看成随机时间序列，构建神经网络对K0、K1的长期变化进行预测，为加速度计性能参数长期变化稳定性水平评价提供手段[4]。

在此模块使用人员可以灵活地挑选不同的数据记录、不同的数学公式和不同的数学模型进行相关计算和绘图操作，实现数据的有效分析和最大化利用，可以实现对石英加速度计的稳定性评判、相关性分析、质量分类和长期稳定性能评估。

3 实例验证

在某一型号的50 只石英加速度计的测试数据处理中，利用本数据系统进行数据处理，全部过程只用了30 min。进行数据导入、数据处理筛选、数据导出、数据分析，具体系统功能界面如图5～图7所示。相比于之前的一到两天，时间大大缩短，即保证了测试数据的完整性、正确性，又实现了对数据最大化挖掘利用。

图5 数据的导入导出界面Fig.5 Interface of data import and export

图6 数据的管理界面Fig.6 Interface of data management

图7 数据分析界面Fig.7 Interface of data analysis

4 结语

本文针对实际中石英加速度计测试数据处理过程存在的问题，设计了一个测试数据管理、数据挖掘分析相结合的测试数据管理与分析系统，使得今后的石英加速度计测试数据的管理具有系统性、安全性、高效性和灵活性。不但对于今后石英加速度计的生产测试效率的提高具有重大意义，而且为加速度计的质量评估、长期稳定性水平预测提供有效的手段，还可以为型号产品质量和可靠性的提升提供了充分的技术支持。