摘要：在研发和生产过程中，如何发现和解决偶发的异常问题是电子工程师一直希望克服的技术问题。
利用互联网思维将大数据分析引入传统的测量仪器中，是否会产生新的火花？本文将给出答案。
偶尔的异常问题几乎存在于各行各业。
本文将以新能源汽车的通用继电器为例，说明大数据分析如何解决偶发的异常问题。
1.偶发异常的发生继电器，接触器，连接器等在电路中起到自动调整，安全保护，转换电路和连接电路的作用。
它们被广泛用于航空，航天，汽车电子和其他领域。
苛刻的领域对产品稳定性有很高的要求。
如何保证这些产品的稳定性？本文以汽车上的常规继电器产品为例，根据《中华人民共和国基本机电继电器第7部分：测试和测量程序GB / T 21711.7-2018》中的测量程序规范，有必要用于测量继电器的回弹时间（对于闭合或断开其电路的触点，从触点电路首次闭合或断开到电路的最终闭合或断开之间的时间），各时刻之间的时间如下所示： ：图1继电器的回弹时间我们使用带有2TB固态驱动器的示波器记录仪来记录此过程。
图2 60s波形记录手动扩展波形时，发现偶有异常问题-波形的每个上升沿，继电器的跳动时间实际上都不一致。
研发工程师规定此时间不应超过10毫秒，但是只有一分钟的波形有40个上升沿需要观察。
如果是一小时的波形怎么办？手动测试的工作量实在难以想象！图3一张一张一张的秒，如果将大数据分析引入到Internet思维中，机器可以自行检索问题是否可以大大提高效率？听起来是个好主意！但是在实践中，我们发现这种偶然异常的判断方法与其他任何常规规则（例如上升沿，幅度等）不同，这是一个很大的问题。
通过集思广益，我们开发了“大数据分析”软件。
示波器记录仪上的功能。
我们将这种独特的波形判断方法写入算法文件，然后直接将其加载到机器中，最终实现自动判断。
图4加载算法文件3.解决偶发的异常问题。
加载的算法文件可以视为唯一的判断方法。
记录仪可以实时将判断方法与源数据进行比较，并显示结果，如上图所示。
在继电器跳动时间上，ZDL6000示波器记录仪自动分析了结果，并直接给出了所有测试结果，原本只花了一些数小时的工作，现在只需要几分钟！这是大数据分析，解决偶发性问题的意义。
图5搜索结果4.产品试用版在工程师的日常开发中，他们经常会遇到偶然的异常问题。
借助ZDL6000示波器记录仪的大数据分析功能，加载算法文件可以大大节省测试时间并提高工作效率。
这样的介绍互联网思维的测试仪器，欢迎所有用户试用！
