大数据时代要求更多的智能测量系统

随着现代机械，车辆和结构变得越来越复杂，工程师需要更先进的传感器，测量系统和数据管理基础设施，以保持相关性。例如，监控大型强子对撞机或四发动机大型喷气式客机需要成千上万的传感器通道，产生数百TB的数据。这些先进的系统需要高通道数，受益于最新的传感器技术，插件和播放操作与手动配置，以减少安装时间。为了跟上科技创新，工程师们需要更智能的传感器和更智能化的，可定制的测量系统，支持大量的数据收集和整合具有较大的IT生态系统。这些新趋势和挑战在嵌入式的测量需要工程师认为超出传感器有效地生产和分配有意义的结果。

更智能的传感器

几十年来，工程师一直在传统的模拟传感器集成到他们的测量系统，并因此花费了无数的时间进入传感器的配置。与今天的技术进步，更大范围的传感器的数量和更高的混合所需的适当的测试的新设计的功能或结构的完整性。例如，在车辆测试需要验证标准的安全性和驱动器的性能，但也自动平行停车，司机唤醒，盲点检测，甚至车载信息娱乐系统。复杂的传感器和新的测量类型，必须纳入一个可靠的，准确的系统数量的增加，这增加了一个新的水平。推进技术的测试工程师面临的挑战，他们这样做的相同或更少的时间和金钱。为了降低成本，他们必须重复测量硬件，从一个测试文章。有了这样一个大量的混合测量，配置和维护这些传感器是一个主要障碍是昂贵的，容易出现人为错误。

为了克服这些挑战，工程公司都采用了更智能的传感器，减少配置时间，同时提高了可靠性和准确性。智能传感器是基于IEEE1451.4传感器电子数据表(TEDS)标准，它定义模拟传感器可以继承的自描述的功能简单的插件和播放操作。本标准概述了混合模式的接口，增加了一个低成本的串行数字链路访问嵌入在传感器中的TEDS。至少，制造商，型号和序列号都包括在内，虽然经常被储存在其他重要属性，如测量范围，灵敏度，温度系数和校准数据。这基本上是工程师需要知道进行测量，传感器的一切。通过电子数据表存储，工程师确保更高的可靠性的系统，通过更好的传感器跟踪和位置识别(图1)。

                                                   图1：一个典型的相关的数据表TEDS传感器与一个允许用户查看当前数据和自定义传感器的标定及其他参数。

这意味着，在布线和数据条目的人为错误不再影响系统的整体完整性，因为传感器配置直接从传感器本身被拉到。除了??增加可靠性，TEDS系统提供更高的精度，因为关键的校准数据可以被存储在传感器上。增益和偏移温度漂移和系统年龄等因素引起的误差，可以使用自定义校准数据存储在传感器上的补偿。TEDS 传感器减少与手动数据输入相关联的设置时间，消除通常发生在传感器配置的转录错误，并提供更可靠，更高精度的测量系统。

从传感器的上下文数据挖掘

虽然TEDS传感器已经好几年了，他们的相关性越来越大测试变得更加复杂，大量的数据。数据挖掘是使用上下文信息一起保存的数据搜索和减少大型数据集分成更容易管理，适用卷的做法。其原有的背景下，“元数据一起存储原始数据，”它变得更容易积累，定位，并后操纵和理解。例如，研究了一系列看似随机的整数：5126838937。乍看之下，这是不可能的这个原始的信息是有道理的。然而，当给定上下文(512)683-8937的数据是非常容易的识别和解释作为一个电话号码。

测量数据上下文的描述信息提供相同的好处，可以从传感器类型，位置，制造商，或校准日期为给定的测量通道进行修订，设计师，或下测试的一个整体组成部分型号的详细什么。事实上，与原始数据存储的更多的上下文，更有效的数据可以被追踪整个设计寿命周期，搜索的或位于，由专用的数据的后处理软件，并在未来与其他测量。

今天的智能测量系统可以自动从兼容的传感器拉TEDS的元数据，并把它写入完全可搜索领域内的测量文件。这使得有可能设置快速找到文件包含文件包含可能需要校准的传感器，测量从一个特定的传感器来测量的任何东西，从较大的测量数据挖掘。

更智能测量系统

而传感器变得越来越聪明，嵌入式测量系统变得更加智能，以支持这些传感器，并保持与其他行业的需求。测试文章都变得越来越复杂，产生了大量的数据，但工程师们仍然需要可靠性和快速的结果。虽然是很常见的流试验数据到主机PC上，如USB和以太网标准的巴士，快速采样率的高通道数的测试，可以很容易地重载通信总线。另一种方法是在本地存储数据和传输文件进行后处理后，测试运行时间，从而增加了实现有价值的研究成果。为了克服这些挑战，最新的测量系统集成了来自ARM，Intel和赛灵思领先的技术，提供更高的性能和处理能力，以及高端的，现成的存储组件，以提供高通量的流盘。

与高端板载处理器，具有处理元件接近传感器和测量本身的智能测量系统已变得更为分散。现代数据采集硬件，如新的独立的NICompactDAQ系统由美国国家仪器(图2)，包括高性能多核处理器，可以运行线的测量采集软件和处理密集型的分析算法。这些智能测量系统的分析和提供结果更迅速，而不必等待大量数据传输的。

                                        图2：独立的NICompactDAQ系统与NILabVIEW软件相结合，为工程师们提供了一个高度灵活的，智能的和可访问的数据记录系统。

对于长期或高速应用中，工程师们可能要使用内建的智能记录的数据，只有在一定条件下，优化系统更有效地使用磁盘空间。全套软件工具，通常用于简单的应用程序，但完全自定义，以满足高级的需求，工程师们可以使用基于文本的编程工具，如MicrosoftVisualStudio或如NILabVIEW系统设计软件的图形化编程方法。

分布在测量位置的情报，工程师可以自动运行的分析程序，以更快地得到测试结果，但增强不停在那里。移动设备的增殖，导致人们期待即时访问信息，无论他们在哪里。工程师也不能幸免这个“要”的心态。移动设备可以帮助工程师如测量数据和测试结果比以往任何时候都更快，更方便地访问信息。其中一个例子是在汽车试验场测试的驱动程序需要，看到现场测量，以产生立竿见影的效果，知道测试运行正常，减少错误，节省时间。安装在仪表板上的车辆的移动设备是一种方便和有效的方法来查看数据实时。

下一代测量系统提供了灵活且功能强大的软件工具，可以与移动设备相结合。几家供应商已经开始提供支持某种类型的移动设备，集成往往非常固定的功能。美国国家仪器公司正在推动下一代嵌入式测量系统与独立的 NICompactDAQ系统结合LabVIEW软件。这种组合为工程师提供了最灵活的，智能的和可访问的数据记录系统。使用LabVIEW，工程师拥有完全的灵活性，远程可视化监测和互动的测量数据从任何地方和任何设备上更快地做出明智的决定(图3)。

                                                                  图3：工程师们可以将移动设备与NICompactDAQ的独立监控嵌入式测量系统的任何地方。

智能测量系统和云计算

统一的测量硬件和机载智能，使越来越多的嵌入式系统和远程系统，在一些行业，全新的应用铺平了道路。在数据采集系统，使许多测量，尤其是当测量系统是地理上的分布式几个独特的数据存储，汇聚，传输和系统管理方面的挑战，必须满足。由于分布式采集和分析节点是有效的计算机系统，软件驱动程序和图像，并经常在平行的几个计算机网络，在有需要时为基于网络的远程系统管理工具来自动配置，维护和升级。

此外，获得的测量数据体积的扩散加剧了移动设备和无处不在的网络助长了越来越多的全球性公司提供比以往更多的数据消费者的需要。这需要，可容纳多用户访问，这反过来又驱动需要地理分发的数据和其访问的网络设备和数据管理系统。一种流行的方式来提供这种分布式系统管理和数据访问是云计算技术，它提供了许多好处。

如果一个系统的元素之间的距离测量反对毫米公里，工程师可能要考虑云数据存储。例如，如果一个工程师正在监视的条件的每一个齿轮箱与数百的涡轮机的风力发电场，数据收集可以变得极其昂贵和累赘。与云存储，这种系统可以聚合和数据存储在一个公共位置，使工程师可以很容易地收集，分析和比较。

在某些情况下，嵌入式数据采集或监控系统是很难进入身体。例如，如果工程师在一个偏远的阿拉斯加长的管道的健康监测，他们的理想不会需要派技术人员到记录的信息，并检查系统的状态。如果数据被存储到云中，他们可以从任何地方访问，包括连接的个人电脑和移动设备。

创造性地运用和分析数据的选择和机会比比皆是，因为近在云中提供无限的计算资源，软件卸载计算繁重的任务。这些可以是复杂的图像或信号处理，甚至编译和开发。

云计算是一种新一代的计算，使用远程服务器提供服务，并通过Internet进行访问的存储。NI技术数据云(TDC)是一个高可用性的基于云计算的服务，旨在为工程师和科学家们能够安全地整合，存储和共享测量数据和分析结果。香港贸易发展局是一个全功能的应用程序，坐落在大，专业管理的第三方云计算数据中心，从任何地方访问通过RESTful的或原有的LabVIEWAPI的。工程师可以通过使用LabVIEW，NICompactDAQ的独立获得在世界任何地方通过移动设备和云计算的数据访问。