方案背景

随着现代特种车辆向智能化、信息化和复杂化方向发展，其测试运行过程中的状态监测与数据分析需求日益提升。传统监测系统多采用集中式架构，存在数据处理效率低、实时性差、扩展性不足等问题，难以满足多参数、高维度、跨地域的测试需求。同时，测试过程中产生的海量数据（如机械性能、电子系统状态、环境参数、战场模拟数据等）缺乏有效的可视化手段，导致关键信息提取困难，影响故障诊断与性能评估效率。

方案介绍

方案概述

通过分布式传感网络、边缘计算与云端协同处理技术，实现多源异构数据的实时采集、融合与分析，并利用多维动态可视化技术（如3D建模、时空态势映射、交互式仪表盘等）直观呈现车辆状态、测试环境及历史趋势。这一方案将显著提升测试数据的可解释性，为装备研发、故障预警及作战效能评估提供智能化支撑，符合未来特种装备数字化测试与保障体系的发展方向。

采用“结构分体、功能分层”总体方案。将系统分解成车载部分和地面部分两个部分，适应长期车载恶劣测试环境。系统的车载部分完成试验数据的获取，系统的地面部分完成试验数据的管理、展现、处理与应用；

适用场景

• 特种车辆测试及性能验证；
• 铁路特种车辆运输过程健康状态动态监测；
• 模拟训练与效能评估；

核心功能

技术优势

• 数据安全：数据加密传输，满足涉密运输需求。
• 数据同步精度高：同步精度≤100μs
• 数据采集通道高：128路
• 数据采集维度多：12个维度数据
• 低延迟响应：5G+边缘计算，预警延迟<1秒。

应用案例案例

案例一：高精度车辆数据同步采集与分析系统

某型特种车辆在需进行极限环境可靠性测试，要求同步采集车辆总线数据，环境数据，行驶动态数据等，时间同步精度需优于±1ms，以精准分析多系统耦合故障。方案基于PTP（精密时间协议）的高精度分布式同步采集，对多源数据按统一时间基准（UTC+传感器本地偏移量）重组，全系统时间同步误差≤100μs。