试验数据管理系统的智能化管控分析

张子豪，余松，李少寒

（湖北三江航天红峰控制有限公司，湖北 孝感 432000）

0 引言

随着航天系统技术在智能制造形势下的快速发展，航天产品系统质量、可靠性、维修性、保障性和功能参数体系等系统指标已经从设计开始分布到零部件、部件、分系统和系统的生产、试验等研制开发过程的各个阶段，即把总体技术及可靠性要求转化为产品开发过程中每个阶段的各种技术要求及其所规定的工程方法。因此，对航天产品研制全过程的试验任务、试验数据和质量记录的综合管理、综合处理和综合分析，是对航天产品系统质量综合评测的依据，该工作就由试验数字化工程来完成。通过试验数据管理系统平台的建设，以试验全过程业务数字化为主要需求牵引，构成包括用户层、软件系统应用层、业务层、数据库层和基础支撑平台层等在内的多层次逻辑架构，然后实施到各个部门，从而形成覆盖整个企业的试验数字化体系，将系统全生命周期管理、标准规范体系和信息安全体系紧密集成，从而构建信息化体系中的试验数据管理系统平台，形成对试验任务过程数字化、信息化和智能化管控。

1 试验过程管理现状分析

由于目前国内各个企业都较好地从新冠疫情影响中恢复，如今任务繁重，试验任务量大，试验设备多样、试验数据格式众多，过去大量的试验数据没有很好地使用和保管起来，难以应用到实际的产品设计和定型上，若需对历史试验数据进行再分析几乎是不可能完成的，对试验数据的管理能力严重不足。企业以往一直靠人工完成试验的计划、调度和实施，而试验数据的汇总、人员的工时统计和各种信息的搜集统计等工作，需耗费大量的人力和时间[1]。同时在试验过程中，经常会产生试验设备使用冲突、试验延误等情况。试验流程如图1所示，具体的管理问题如下所述。

图1 试验流程

1.1 试验任务众多，缺乏有效规范的管理手段

试验任务繁重、紧迫，大型综合试验的准备工作十分繁杂。试验任务会涉及到多专业、多领域和多部门的人员，复杂的实施计划，以及多个任务时间节点冲突时对试验资源的调度，都难以有条不紊且高效地开展工作，急需建立有效的管理方法，从试验任务委托、试验规划、项目分配到各种试验资源分配等方面进行合理的管理应用，同时对试验任务的实施进行有效的监控。

1.2 试验方法复杂多变，缺乏统一的平台支持

试验项目所依据的相应工艺或标准都各不相同，国标、国军标在型号产品的环境试验方面都有相关流程的严格规定，而针对不同委托方的特定试验要求，对于试验流程的配置、管理和条件选择等等问题都需要有效的控制手段，比如应建立能够包含设计工艺文件、国标国军标等规范的知识库。只有保证了试验流程和方法的规范化，才能保证试验质量。

1.3 试验工装设备资源零散，缺乏统筹调配

环境试验箱、工控机设备及工装等设备资源种类多、分布广，大多数设备有接口但未使用，导致数据格式多种多样；并且设备数据大多都采用人工记录的方式，导致在试验期间资源分配效率低下，数据无法被更好地利用，亟需使用信息化手段将设备入网，形成资源库，有效地形成统筹管理，一目了然。同时，随着科研生产任务的增加，型号产品试验任务也相应的增加，从而带来了资源分配方面的诸多问题，对于试验资源的调度机制还是依赖于传统模式，导致试验周期内设备使用易产生冲突，试验效率低下。

1.4 试验数据无法实时地采集，设备缺少实时的监控手段

自动采集设备未联网使用，导致试验数据无法形成实时的数据链，仅靠人工定时地手写记录，数据准确性无法得到保障；并且长期积压手写记录不仅浪费纸张资源，更不便于查询溯源。设备在试验过程中的监控手段仅靠设备本身自带超温报警功能，或有的设备并无此功能，需自加超温报警模块；同时在深夜超温报警的时候，还可能存在值班室距离较远，值班人员无法第一时间及时响应的情况。

1.5 试验数据及报告缺乏高效准确的归纳整合

试验数据的提取需通过工控机导出或以传统记事本格式的数据呈现。对各类试验报告进行编写时，则需要人工操作进行填写。在编写报告的过程中，试验人员需要长时间对数据及信息进行查找核对，耗费了诸多时间和精力，还有可能使报告的准确性也存在一定的偏差。

2 试验数据管理系统需求分析

信息化建设的统筹规划可以总结为通过建立并完善底盘试验数据管理平台，实现掌控试验业务、管理试验信息的数字化试验能力，最终，提高试验效率和质量，更有力地支持型号研制生产。试验数据管理系统需求结构图如图2所示。

图2 试验数据管理系统需求结构图

2.1 试验任务的提交、分配

建立完备的试验任务全过程管理功能，包含试验委托的提交、试验任务的接收、试验人员/资源的分配、试验任务的进度查看等方面的内容，并能对试验任务的实时状态进行可视化的跟踪，实现试验任务的时间提醒，比如某产品须在某分配的时间点前开始试验，对试验人员进行任务提醒。

2.2 试验过程实时监控

提供在试验过程中，设备数据异常状态的反馈流程，通过数据采集监控实时地观察各种设备、各个试验的数据情况，在系统内设定试验参数阈值报警功能，及时地避免产品超温及设备故障等异常情况。

2.3 试验数据采集

提供所有试验设备的运行状态及实时数据统一管理的界面，在该界面可以查看当前试验设备的运行状态、试验任务、产品型号、实时温湿度和曲线图等信息并对试验数据进行实时采集，保持采集间隔在10 s以内。

2.4 试验数据分析管理

提供对所采集的试验数据进行自定义分析的界面[2]，通过折线图、柱形图和甘特图等多种分析手段提取关键信息和数据，并加以利用。

2.5 试验报告生成

根据设备的实时采集数据，自定义模板，快速生成试验报告，并支持试验人员在线打印。对于无法采集的设备系统支持多种格式文件的导入功能，例如：WORD、EXCEL、TXT和XML。

2.6 产品资源库管理

根据产品型号建立产品树框架结构，提供产品“点对点”查询功能，可快速地溯源对应产品的试验数据。根据设备资源的分类管理分为试验设备库、工装夹具库和传感器库[3]，并使其与对应试验任务紧密关联，形成任务绑定，方便分配与溯源。对设备资源的新增、故障、封存和报废等状态形成全生命周期管理，并形成资源活动台账管理，能够实时地查询设备维修的时间、原因，以及对工装夹具的借还等记录。同时对设备资源的计量检定状态进行管理，包括计量检定周期、有效日期等信息；并且对其在系统内提供周期实时提醒功能，保证设备状态合格有效。

2.7 知识库管理

提供知识库管理的功能界面，实现相关文件的上传、查询及浏览。包括试验大纲、工艺设计文件、试验相关标准和相关培训学习参考资料等内容。通过合理规范的文档管理、共享功能，充分地发挥各种试验知识的应用效应，并支持PDF、DOC和DWG等格式的导入。

2.8 系统管理

提供满足涉密信息系统分级保护要求的权限分离管理。提供可以针对不同人员的系统访问权限管理功能。对用户权限进行严格的控制，根据用户不同的角色身份，自定义对其权限进行灵活的分配。提供数据周期性的全备份和增量备份功能。在平台首页提供直观的甘特图综合地反映当前的试验任务执行情况、本周试验项目、试验设备状态和资源使用情况统计等。

2.9 内部结算管理

根据试验工时价值等自定义指标提供结算管理功能，比如通过提取试验人员工时等指标方便进行内部绩效考核，辅助部门单位内部管理。

3 试验数据管理系统的功能实现

3.1 试验数据管理系统架构

整个试验数据管理系统采用B/S+C/S多层架构[4]，B/S负责将数据存储于Webservice接口，采用.NET技术。C/S部分负责数据采集，采用COM技术[5]。试验数据管理系统架构如图3所示。

图3 试验数据管理系统架构图

3.2 数据采集方案

整个环境试验数据的采集主要分为3个部分：即实验室数据采集、采集数据存储中心和采集数据服务中心。实验室数据采集主要包括：所有的温湿度环境试验箱和力学试验工控机等，需要对设备进行网络化改造，再进行数据采集和上传。采集数据存储中心主要包括数据库服务器，负责结构化存储每个设备采集到的数据。采集数据服务中心主要包括WEB服务器[6]，它负责提供Webservice接口，为试验数据管理系统读取所采集的数据提供接口。整个数据采集功能采用分层网络结构方式，现场采集层采用数据采集控制器和传感器直接采集试验箱信号；现场总线层采用工业现场总线RS485方式将现场采集控制器或从现场设备通讯口连接到通讯采集箱的网关上；网络传输层通讯网关将现场采集到的数据进行二次处理，并将RS485总线方式转化成以太网通讯方式，进行通讯远传并将数据送到后台采集服务器上。

3.3 设备网络化改造

设备网络化改造是数据采集的基础，通过对试验设备进行网络化改造将所有的设备入网，通过串口转换线和串口服务器将智能接口设备入网；对无接口的设备通过外接传感器、变送器和采集卡等实现设备数据采集，再通过串口转换线和串口服务器实现采集卡入网。

3.3.1 第三方采集设备

在试验箱内部添加传感器进行温湿度测量，传感器通过信号线和变送器连接，由于试验箱温度变化大，信号线需要耐高温，并且需要将变送器放在试验箱外部，一个变送器对应一个或两个传感器，采集卡与变送器通过普通导线连接，并将采集卡与变送器放入同一个采集盒中，一个采集卡对应多个变送器（8个或16个）。采集卡对外为RS485或RS232接口，通过串口转接线将RS485或RS232转换成网口，通过实验室内的局域网将采集卡连接到串口服务器，从而将串口设备转换成网络设备，最后通过网络协议读取该服务器上的设备数据。采集计算机通过网络交换机读取传送到串口服务器上的设备数据，通过该方案一台采集计算机可以读取多台设备的数据。

3.3.2 智能口采集设备

智能口采集设备网络化改造的第一种方案是通过串口转接线将RS232或RS485串口与网口连接，并将设备连接到局域网，从而再通过局域网将设备连接到串口服务器，将设备转换成网络设备，最后通过网络协议读取设备数据。

智能口采集设备网络化改造的第二种方案则是直接通过网线将串口服务器与网络交换机连接。

通过上述两种方案，采集计算机通过网络交换机读取设备数据，一台采集计算机可以读取多台有智能口或无智能口的多台设备数据。

4 试验数据管理系统的应用前景与效益

4.1 管控人力设备资源，提升试验质量

通过试验数据管理平台的建设，实现设备的合理利用，提高设备资源利用率、人员工作效率，降低试验成本，缩短产品研制生产周期。通过设备联网、大屏显示设备状态及开启阈值报警实时监控试验设备的运行状态，有效地减少和避免试验过程中的质量事故。

4.2 合理地利用试验数据，辅助提供基础质量数据信息

通过信息化手段，对试验过程中的数据记录数字化处理，实现精细化质量管理，提高质量监控能力。对试验数据进行有序合理的综合使用，建立完备关联的设计/试验数据模型，确保试验数据的有效性。通过灵活的数据分析处理工具，对设计、试验数据进行综合分析和评估挖掘，为产品改进提供依据。

4.3 利用多平台协同机制，提高质量管理能力

通过高效的多平台、多部门试验协同机制，保证试验全过程信息跨平台、部门、专业进行协同，保证数据信息按照合理、规范、统一的体系进行交互，提升数据应用的效率和正确性，实现全流程智能化管控[7]。

4.4 实现自动采集测试，智能远程控制质量

通过试验数据管理平台实现自动化采集和测试，高效、准确地完成试验数据采集和产品测试工作，极大地提高工作效率，避免人为因素所造成的质量事故，节省试验生产线的人员劳动力，节约试验成本[8]。

5 结束语

为了促进国内外各个企业完成转型升级的战略目标，智能化管理手段将必不可少地成为智能制造道路上的重要一环。其中试验数据管理系统充当多平台协同、多部门合作、多数据共享的中枢，实现质量管理智能化，提高企业运行效率，为项目任务的研发提供支撑。智能化管控是对传统制造企业的一项新的变革和挑战，适者生存，因此在未来发展的道路上，还需不断地探索与磨合。