用户故事

博世开发了一个汽车试验数据分析和可视化的单一平台

挑战

减少处理和解释汽车试验台数据所需的时间和步骤

解决方案

利用MATLAB开发和部署一个平台,用于分析和可视化来自各个领域的工程数据

结果

  • 验证时间平均减少40-50%
  • 节省了3到4个月的开发时间
  • 分析精度提高

“MATLAB使我们能够加速ENValyzer的开发,这是一种可定制的、易于使用的工具,用于以各种格式分析、可视化和解释工程数据。现在,我们的工程师可以比电子表格和第三方工具更快、更准确地验证组件。”

Sharath SL,博世

ENValyzer图显示突出比(PR)与RPM光谱结果。突出比是声学数据分析中常用的一种方法


博世是全球最大的汽车行业独立零件供应商,必须满足其产品的各种质量要求。使用测试台,组件进行功能、耐久性和其他测试。下载188bet金宝搏

为了使工程师能够快速准确地解释来自测量设备、测试台和车辆的测试数据,Bosch开发了ENValyzer(工程测试数据可视化和分析仪),这是一种MATLAB®用于分析和可视化测量数据的基本工具。

博世印度公司项目经理Sharath SL表示:“ENValyzer减少了工程师在数据分析和可视化上的时间,提高了准确性,并增强了试验台结果的可视化。”。“MATLAB为我们节省了数月的开发时间,因为它内置了我们所需的数据导入、信号处理、统计分析和可视化功能。”

挑战

测试是工程产品开发生命周期中最关键的阶段之一,它需要大量的时间和精力。在博世,产品要经受各下载188bet金宝搏种各样的测试。工程师必须在电子表格和其他数据后处理工具的限制下创建测试场景。结果测量数据有多种格式,由数据采集软件、测试平台制造商和其他采集技术决定。

博世的工程师认识到使用不同工具的几个缺点。首先,内部工具需要持续的维护。其次,团队需要处理的数据量正在增长,超出了工具的限制。第三,工具产生的结果不够精确,不能使工程师准确地确定被测试部件的质量;在很多情况下,数据后处理软件无法通过新的功能来增强。第四,使用工具配置和分析数据涉及许多手动步骤。博世希望开发和部署一个单一的平台,以准确分析和可视化一系列汽车系统的大量工程测试数据。

解决方案

博世工程工具团队使用MATLAB开发了ENValyzer,这是一种在不影响完整性的情况下简化分析并帮助工程师做出更好决策的工具。该团队使用MATLAB语言的面向对象编程功能来简化日常维护任务,包括创建250多个class defi完整应用程序的初始化文件。

ENValyzer使用MATLAB功能从测试台、车辆和采集系统读取和写入多种格式的测量数据。

使用MATLAB和MATLAB工具箱,该团队向ENValyzer添加了多个通用分析功能,包括回归分析、曲线拟合、滤波、光谱分析、数据平滑和主成分分析(PCA)计算功能。他们还开发了用于特定领域分析的MATLAB功能。

为了使工程师能够在ENValyzer中可视化分析结果,团队使用MATLAB添加单轴、二次、矩阵图和多轴视图。

该团队增加了对生成PDF、HT金宝appML和Microsoft PowerPoint格式的分析和可视化报告的支持®在表格和图表中显示结果的格式。用户可以为不同的域创建和自定义报表模板。

一旦团队创建了这个初始版本的ENValyzer,他们就使用了信号处理工具箱™ 函数添加更高级的功能,用于执行傅立叶分析、使用切比雪夫和巴特沃斯滤波器消除噪声以及应用萨维茨基-戈莱平滑滤波器。

他们使用这些新特性来自动化由特定领域的测试和验证工程师经常执行的过程。例如,对于转向组,他们增加了ENValyzer功能,对转向角度、扭矩和其他测量通道进行滤波、平滑和其他信号处理操作,以自动评估转向装置的质量。

该团队增加了对使用并行计算工具金宝app箱同时在多个处理器核上运行计算的支持™, 使工程师能够同时分析多个数据文件。

使用MATLAB Compiler™,他们创建了一个独立的ENValyzer版本,可以供没有安装MATLAB的测试工程师使用。

博世目前正在生产中使用ENValyzer,现在通过MathWorks连接计划和其他营销论坛向其他公司提供商业工具。博世在印度、德国和北美的工程师使用ENValyzer评估共轨系统和转向系统数据,并验证转向装置和油位传感器。

结果

  • 验证时间平均减少40–50%。“MATLAB使我们能够在ENValyzer中自动化分析步骤,并在多个核上同时分析多个数据文件,”Sharath说。“通过这些改进,我们的工程师将验证周期缩短了40-50%。”
  • 节省了3到4个月的开发时间。博世印度公司高级工程师Sathvik Tarikere Sathyanarayana说:“ENValyzer的一个关键要求是能够以各种格式从二进制文件导入数据。”。“我们发现很容易理解数据结构并用MATLAB编写代码,这有助于我们在大约六个月内完成开发。如果我们使用另一个环境开发后处理软件,可能需要三到四个月的时间。”
  • 分析准确度提高。“当我们使用电子表格进行数据分析时,我们对结果的准确性感到不满意,”Sharath说。“通过在MATLAB中应用平滑过滤器和各种分析技术,我们提高了准确性。因此,我们可以使用ENValyzer使用比以前更小的公差将齿轮或其他部件分类为好或坏。”

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