用户故事

博世开发汽车测试数据分析和可视化单一平台

挑战

减少从汽车试验台处理和解释数据所需的时间和步骤

解决方案

使用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

  • 验证时间平均减少了40-50%
  • 节省了三到四个月的开发时间
  • 分析精度提高

“MATLAB使我们能够加速ENValyzer的开发,ENValyzer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,与电子表格和第三方工具相比,我们的工程师可以更快更准确地验证组件。”

Sharath SL, Bosch
ENValyzer图显示突出比(PR)与RPM谱结果。突出率是声学数据分析中常用的方法。

ENValyzer图显示突出比(PR)与RPM谱结果。突出率是声学数据分析中常用的方法


作为全球最大的汽车零部件独立供应商,博世必须满足其产品的各种质量要求。下载188bet金宝搏使用测试台架,组件进行功能、耐久性和其他测试。

为了使工程师能够快速准确地解释来自测量设备、试验台和车辆的测试数据,博世开发了ENValyzer(工程测试数据可视化和分析仪),一种MATLAB®基于工具的分析和可视化测量数据。

博世印度项目经理Sharath SL表示:“ENValyzer减少了工程师在数据分析和可视化上花费的时间,提高了准确性,并增强了测试台结果的可视化。“MATLAB为我们节省了几个月的开发时间,因为它具有我们需要的内置数据导入、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,产品都要经过下载188bet金宝搏各种各样的测试。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。得到的测量数据有多种格式,这些格式由数据采集软件、试验台制造商和其他采集技术决定。

博世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准确,不能使工程师精确地确定被测部件的质量;在许多情况下,数据后处理软件不能增强新的功能。第四,使用工具配置和分析数据涉及大量手工步骤。博世希望开发和部署一个单一平台,用于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工具,该工具可以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的决策。该团队使用MATLAB语言的面向对象编程功能来简化正在进行的维护任务,包括为整个应用程序创建250多个类定义文件。

ENValyzer使用MATLAB功能读取和写入来自试验台、车辆和采集系统的多种格式的测量数据。

使用MATLAB和MATLAB工具箱,该团队为ENValyzer添加了几种通用分析功能,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)计算的函数。他们还开发了用于特定领域分析的MATLAB函数。

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

该团队增加了在PDF、HTML金宝app和Microsoft PowerPoint中生成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定制报表模板。

一旦团队创建了ENValyzer的初始版本,他们就使用信号处理工具箱™功能添加了更高级的功能,用于执行傅里叶分析,使用Chebyshev和Butterworth滤波器去除噪声,并应用Savitzky-Golay平滑滤波器。

他们使用这些新特性来自动化特定领域的测试和验证工程师经常执行的流程。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执行滤波、平滑和其他信号处理操作,以自动评估转向装置的质量。

该团队增加了使用并行计算工具箱金宝app™同时在多个处理器核心上运行计算的支持,使工程师能够一次分析多个数据文件。

使用MATLAB Compiler™,他们创建了ENValyzer的独立版本,可以由没有安装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该工具。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

  • 验证时间平均减少了40-50%。“MATLAB使我们能够自动化ENValyzer中的分析步骤,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%。”
  • 节省了三到四个月的开发时间。博世印度高级工程师Sathvik Tarikere Sathyanarayana表示:“ENValyzer的一个关键要求是能够从各种格式的二进制文件中导入数据。“我们发现很容易理解数据结构,并在MATLAB中编写代码,这帮助我们在大约六个月内完成开发。如果我们使用另一种环境来开发后处理软件,可能需要多花三到四个月的时间。”
  • 分析精度提高。“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不满意,”Sharath说。“通过在MATLAB中应用平滑滤波器和各种分析技术,我们提高了精度。因此,我们可以使用ENValyzer将齿轮或其他部件分类为好或坏,使用的公差比以前小得多。”