电子工程师想攻克的技术点？大数据分析能解决偶发性异常？答案在这

在研发与生产领域，解决偶发性异常问题就像攀登陡峭的山峰，始终是电子工程师们想全力征服的高峰。而把互联网思维渗透进传统测量仪器这个大胆想法，能否产生奇妙反应？让人满怀期待！接下来咱慢慢唠。

核心难题揭秘

在电子世界里，偶发性异常就像个调皮捣蛋的孩子，经常在你意想不到时冒出来捣乱。继电器、接触器、连接器这类东西，在航空、航天、汽车电子等对安全要求极高的领域可是立了大功的，得要它们稳稳当当工作。可偶发性异常让保证它们稳定性这事变得难上加难

测量规则依据

《中华人民共和国基础机电继电器第7部分：试验和测量程序GB/T 21711.7 - 2018》就像是本行为准则，对于继电器测量有明确规范。要测量继电器的回跳时间，这个时间的长短在产品稳定性里可是很重要。这严格的规范就是研发工程师们研发新产品时候要紧守的底线！

异常发现过程

用带着2TB固态硬盘的示波记录仪记录波形。手动展开看的时候，好家伙，意外发现每个波形上升沿的继电器回跳时间竟然截然不同。研发工程师设定时间不能超过10ms，可就仅录1分钟波形就有40个上升沿要查看，如果是1个小时波形汽车继电器测试台，手动测试那工作量大到能让人脑袋“炸掉”

常规面临困境

老办法面对这样的偶发性异常问题简直就是束手无策。以往的测试方式，像上升沿、幅值这类常规规则，在判定这种偶发性异常时像失灵的武器，完全不管用。传统测量与分析手段难办

思维革新探索

要是引入互联网思维，让机器自己主动检索和发现问题，那可真是个超级美妙的想法。不过动手做起来才知道汽车继电器测试台，这个偶发性异常的判定方法要和常规规则区分开来，那可是难中之难。这就得一群人聚在一起使劲想出法子面对挑战。

成功实用效果

经过一番绞尽脑汁，在示波记录仪上开发出“大数据分析”功能。把判定方法写成算法文件加载到机器本机，终于能让机器自动判定，这把整体效率一下子提起来。再去处理类似测量，工作量大大减小、变得轻松很多！

你觉得以后在更多生产研发场景里，大数据分析还能解决哪些令人头疼的偶发性异常问题？要是你觉得本文有用，欢迎点赞和分享！