王永臻

(上海船舶運(yùn)輸科學(xué)研究所 艦船自動(dòng)化系統(tǒng)事業(yè)部， 上海 200135)

0 引 言

船舶電力系統(tǒng)是船舶的生命線(xiàn)，在保障電力推進(jìn)、甲板機(jī)械、控制與通信等設(shè)備正常工作方面具有重要作用。大型船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫ǔ２捎?層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，其中：上層網(wǎng)絡(luò)采用冗余的高速交換式工業(yè)以太網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳捎铆h(huán)形方式；下層網(wǎng)絡(luò)主要采用雙冗余CAN(Controller Area Network)現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)網(wǎng)。現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控設(shè)備采集的數(shù)據(jù)主要通過(guò)下層網(wǎng)絡(luò)傳遞給網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)通過(guò)上層網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳遞給服務(wù)器，服務(wù)器將數(shù)據(jù)記錄到數(shù)據(jù)庫(kù)中。一艘大型船舶的測(cè)點(diǎn)有上萬(wàn)個(gè)，按每秒采集1次數(shù)據(jù)計(jì)算，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量有幾十吉字節(jié)。根據(jù)實(shí)際需求，服務(wù)器需存儲(chǔ)最近3個(gè)月內(nèi)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，而船舶的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間有限，采集的數(shù)據(jù)必須先作壓縮處理，再進(jìn)行存儲(chǔ)。近年來(lái)，為改變芯片、操作系統(tǒng)等核心軟硬件主要依靠進(jìn)口的現(xiàn)狀，船舶設(shè)備國(guó)產(chǎn)化研究越來(lái)越受重視，而目前國(guó)內(nèi)尚無(wú)滿(mǎn)足需求的工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，現(xiàn)有的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)暫不能提供可靠的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，若直接將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存入國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)中，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不及時(shí)，造成數(shù)據(jù)堆積，從而影響船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)的正常運(yùn)行。因此，需設(shè)計(jì)一種數(shù)據(jù)壓縮策略，先對(duì)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，再將其存入國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)中，以滿(mǎn)足船舶監(jiān)控設(shè)備的需要。

數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)主要分為無(wú)損壓縮技術(shù)和有損壓縮技術(shù)2種，傳統(tǒng)的無(wú)損壓縮技術(shù)的壓縮量較小，已無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)前船舶監(jiān)控設(shè)備的需求。目前的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)主要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇不同的壓縮方法。文獻(xiàn)[3]采用小波變換和嵌入式零樹(shù)編碼的方法壓縮電力數(shù)據(jù)，先選取合適的小波基對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換，再通過(guò)嵌入式零樹(shù)編碼對(duì)經(jīng)小波變換得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，該方法的壓縮比較高，運(yùn)算量適中，適用于電力系統(tǒng)錄波，但在船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)中，由于采集數(shù)據(jù)的頻率較低，若采用該方法，需先將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)一段時(shí)間，再對(duì)其進(jìn)行處理，這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理時(shí)間較長(zhǎng)，內(nèi)存消耗較大。文獻(xiàn)[4]采用基于密度劃分的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法，先將相近的數(shù)據(jù)納入1個(gè)區(qū)域內(nèi)，再去除冗余的數(shù)據(jù)，達(dá)到預(yù)期的壓縮效果，這種方法可有效壓縮地理信息類(lèi)數(shù)據(jù)，但解壓縮數(shù)據(jù)時(shí)算法較為復(fù)雜，且壓縮率較高，不適宜監(jiān)控系統(tǒng)采用。Wonderware工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)采用旋轉(zhuǎn)門(mén)算法壓縮數(shù)據(jù)，該算法原理簡(jiǎn)單，編程比較容易實(shí)現(xiàn)，但當(dāng)數(shù)據(jù)在某一時(shí)間段內(nèi)發(fā)生突變時(shí)，采用該算法壓縮的數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重失真，若減小壓縮誤差，壓縮率難以得到保證。

船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾瘦^低，大部分僅1 s/次，數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍不大，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)圍繞某一均值上下波動(dòng)，最小二乘法可有效跟蹤數(shù)據(jù)波動(dòng)情況，且在該傳輸速率下有充足的運(yùn)算時(shí)間；船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏y(cè)點(diǎn)較多，導(dǎo)致每秒傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較大，滑動(dòng)窗口技術(shù)可對(duì)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行分段處理，為后續(xù)采用最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算提供便利?；谝陨咸匦裕疚母鶕?jù)船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)一種基于最小二乘法和滑動(dòng)窗口的數(shù)據(jù)壓縮策略，并在滑動(dòng)窗口中附加3個(gè)數(shù)據(jù)探測(cè)器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和相關(guān)參數(shù)，以滿(mǎn)足監(jiān)控設(shè)備的需要。由于開(kāi)關(guān)量數(shù)據(jù)不適用于有損壓縮方式，故該策略?xún)H適用于模擬量數(shù)據(jù)。

1 最小二乘法與滑動(dòng)窗口

1.1 最小二乘法

最小二乘法具有原理簡(jiǎn)明、收斂速度快、易于理解和易于編程實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，已在系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。最小二乘法的原理是利用輸入數(shù)據(jù)計(jì)算系統(tǒng)參數(shù)，使通過(guò)系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)的理論值與實(shí)際值的差值的平方差最小。從壓縮數(shù)據(jù)的角度分析，記錄輸入的數(shù)據(jù)流，給每個(gè)數(shù)據(jù)分配一定的權(quán)重，根據(jù)權(quán)重預(yù)測(cè)下一個(gè)到來(lái)的值，使預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差值的平方差最小，該平方差可看作壓縮數(shù)據(jù)的誤差。在壓縮數(shù)據(jù)時(shí)，只需記錄權(quán)重分配比和初始值，從而達(dá)到減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的目的。解壓縮之后得到的數(shù)值就是根據(jù)參數(shù)和初始值計(jì)算得到的估計(jì)值，且估計(jì)值與實(shí)際值的差值的平方差最小，能在一定程度上保證數(shù)據(jù)的精度。在船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)中，被控對(duì)象會(huì)源源不斷地提供新的輸入數(shù)據(jù)，可利用新的信息提高數(shù)據(jù)壓縮精度。在船舶運(yùn)行工況穩(wěn)定的情況下，數(shù)據(jù)變化不頻繁,在均值附近浮動(dòng)，可采用遞推最小二乘法，加入修正項(xiàng)提高數(shù)據(jù)壓縮精度。遞推最小二乘法的表達(dá)式為

(1)

遞推最小二乘法的運(yùn)算步驟如下:

(1) 根據(jù)初始數(shù)據(jù)構(gòu)造()；

(2) 根據(jù)式(1)計(jì)算()；

(4) 更新()；

(5)=+1，返回步驟(1)，繼續(xù)循環(huán)。

1.2 滑動(dòng)窗口

處理數(shù)據(jù)的窗口可分為固定值窗口、滑動(dòng)窗口和會(huì)話(huà)窗口等3種。固定值窗口只處理每個(gè)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，不重復(fù)處理數(shù)據(jù)，保證每個(gè)數(shù)據(jù)最多被處理1次；滑動(dòng)窗口每次處理完窗口中的數(shù)據(jù)之后，向后滑動(dòng)，剔除一部分舊的數(shù)據(jù)，接收一部分新的數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)會(huì)被重復(fù)處理，保證每個(gè)數(shù)據(jù)至少被處理1次；會(huì)話(huà)窗口用于捕捉某一時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的事件。船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)查詢(xún)數(shù)據(jù)以時(shí)間為約束條件，因此窗口中的時(shí)間序列以數(shù)據(jù)接收時(shí)間為準(zhǔn)。根據(jù)式(1)，每收到1個(gè)數(shù)據(jù)，即更新1次參數(shù)，因此處理數(shù)據(jù)的窗口采用滑動(dòng)窗口最為合適。

2 基于最小二乘法的數(shù)據(jù)壓縮策略

本文將測(cè)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)看作數(shù)據(jù)流，滑動(dòng)窗口負(fù)責(zé)控制流入數(shù)據(jù)的大小，滑動(dòng)窗口內(nèi)部的數(shù)據(jù)先采用最小二乘法壓縮處理，再存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。在采集數(shù)據(jù)過(guò)程中，某些數(shù)據(jù)受抖動(dòng)影響，會(huì)突然偏大或偏小，這種數(shù)據(jù)會(huì)影響壓縮質(zhì)量，需在壓縮過(guò)程中將其剔除。若船舶工況發(fā)生改變，某些數(shù)據(jù)會(huì)脫離原來(lái)的穩(wěn)定范圍，這時(shí)若繼續(xù)采用最小二乘法處理，權(quán)重變化較大，數(shù)據(jù)壓縮精度下降，需存儲(chǔ)上一階段壓縮的數(shù)據(jù)并開(kāi)始新一輪的壓縮過(guò)程。在壓縮過(guò)程中，還需監(jiān)控最小二乘法參數(shù)收斂情況，若參數(shù)未收斂，則壓縮精度較差。綜上，在滑動(dòng)窗口中增加3臺(tái)探測(cè)器，用于提高數(shù)據(jù)壓縮精度。第一臺(tái)探測(cè)器負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)異常數(shù)據(jù)，若有異常數(shù)據(jù)，則及時(shí)將其剔除；第二臺(tái)探測(cè)器負(fù)責(zé)監(jiān)視數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍，若數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍變化較大，則說(shuō)明工況發(fā)生改變，前一個(gè)壓縮周期結(jié)束，開(kāi)啟下一個(gè)壓縮周期；第三臺(tái)探測(cè)器負(fù)責(zé)監(jiān)視參數(shù)收斂情況，若參數(shù)收斂，則壓縮結(jié)果可靠，反之判定壓縮結(jié)果不可靠。

本文所述數(shù)據(jù)壓縮策略模型見(jiàn)圖1，每當(dāng)有新的數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)，處理過(guò)程如下：

1) 對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，若該數(shù)據(jù)不是異常數(shù)據(jù)，則將其傳遞到滑動(dòng)窗口中。在新數(shù)據(jù)被滑動(dòng)窗口接收之后，實(shí)時(shí)更新滑動(dòng)窗口內(nèi)部數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍，若數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍未超過(guò)相關(guān)閾值，則采用最小二乘法更新壓縮參數(shù)。

2) 計(jì)算壓縮參數(shù)的收斂情況，判斷壓縮結(jié)果是否可靠。當(dāng)下一個(gè)數(shù)據(jù)到來(lái)時(shí)，滑動(dòng)窗口向前滑動(dòng)1次，并剔除最舊的數(shù)據(jù)，重復(fù)上述操作，直到滿(mǎn)足壓縮需求為止。滿(mǎn)足壓縮需求之后，合并窗口內(nèi)部的數(shù)據(jù)，并將其存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。

圖1 數(shù)據(jù)壓縮策略模型

2.1 異常探測(cè)器

異常探測(cè)器用于檢測(cè)異常數(shù)據(jù)，其結(jié)構(gòu)體定義如下：

struct trigger1{

double lastValue[3];

double nowValue;

double nextValue[3];

double range;

};

當(dāng)船舶工況穩(wěn)定時(shí)，某一時(shí)刻數(shù)據(jù)前后的幾個(gè)數(shù)據(jù)的值相差不大，本文選擇前后3個(gè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)判斷數(shù)據(jù)異常情況。lastValue用于存儲(chǔ)該數(shù)據(jù)之前的3個(gè)數(shù)據(jù)；nextValue用于存儲(chǔ)該數(shù)據(jù)之后的3個(gè)數(shù)據(jù)；range為數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍。計(jì)算該數(shù)據(jù)與這6個(gè)數(shù)據(jù)的差值，若6個(gè)差值均大于波動(dòng)范圍，則丟棄該數(shù)據(jù)，否則將其加入滑動(dòng)窗口中。

2.2 數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍記錄器

數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍記錄器用于記錄數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍，其結(jié)構(gòu)體定義如下：

struct trigger2{

double arverror;

double standerror;

double rangeup;

double rangedown;

int errnumber;

}

2.3 參數(shù)收斂檢測(cè)器

參數(shù)收斂檢測(cè)器用于檢測(cè)最小二乘參數(shù)的收斂性，其結(jié)構(gòu)體定義如下：

struct trigger3{

double thetaerr;

double futurey;

bool convergence;

double lasttheta[50];

}

lasttheta用于存儲(chǔ)前幾次計(jì)算的參數(shù)矩陣；thetaerr為上次計(jì)算得到的參數(shù)與本次計(jì)算得到的參數(shù)的殘差；futurey為下一個(gè)數(shù)據(jù)的估計(jì)值；convergence用于判斷參數(shù)是否收斂。最小二乘參數(shù)需經(jīng)過(guò)一定次數(shù)的計(jì)算之后才能收斂，只有參數(shù)收斂才能保證數(shù)據(jù)壓縮精度。當(dāng)每次計(jì)算的參數(shù)的殘差小于某一設(shè)定值，且估計(jì)值與實(shí)際值相差不大時(shí)，認(rèn)為參數(shù)收斂，數(shù)據(jù)壓縮結(jié)果有效。

2.4 壓縮數(shù)據(jù)的滑動(dòng)窗口

壓縮數(shù)據(jù)的滑動(dòng)窗口結(jié)構(gòu)體定義如下：

struct window{

int number;

QList〈double〉 data;

int start;

int end;

trigger1 outlier;

trigger2 range;

trigger3 thetajudge;

int errnumber;

};

number為滑動(dòng)窗口內(nèi)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；data為數(shù)據(jù)值；start與end共同確立滑動(dòng)窗口目前處理的數(shù)據(jù)所在的位置；trigger1、trigger2和trigger3為附加的3臺(tái)探測(cè)器，用于保證數(shù)據(jù)壓縮精度。

2.5 壓縮算法與解壓縮算法步驟

1) 壓縮算法的步驟如下：

(1) 初始化窗口，初始化相關(guān)參數(shù)；

(2) 計(jì)算接收數(shù)據(jù)的時(shí)間，若超時(shí)，則轉(zhuǎn)到步驟(9)，否則進(jìn)行步驟(3);

(3) 獲取新數(shù)據(jù)，采用異常探測(cè)器判斷該數(shù)據(jù)是否為異常數(shù)據(jù)，若是，則轉(zhuǎn)到步驟(2)，否則進(jìn)行步驟(4)；

(4) 采用數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍記錄器計(jì)算數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍；

(5) 采用最小二乘法更新參數(shù)；

(6) 采用參數(shù)收斂檢測(cè)器計(jì)算參數(shù)收斂情況；

圖2 壓縮算法流程圖

(7) 當(dāng)數(shù)據(jù)波動(dòng)未超出指定范圍，且參數(shù)收斂時(shí)，若處理的數(shù)據(jù)量大于等于100個(gè)，則對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，并轉(zhuǎn)到步驟(9)，否則轉(zhuǎn)到步驟(2)；

(8) 當(dāng)數(shù)據(jù)波動(dòng)超出指定范圍時(shí)，轉(zhuǎn)到步驟(10)；

(9) 將壓縮后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，并轉(zhuǎn)到步驟(2)開(kāi)始新的壓縮周期；

(10) 將原始數(shù)據(jù)直接存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，并轉(zhuǎn)到步驟(2)開(kāi)始新的壓縮周期。

壓縮算法流程圖見(jiàn)圖2。

2) 解壓縮算法的步驟如下：

(1) 判斷數(shù)據(jù)是否為壓縮數(shù)據(jù)，若是，則進(jìn)行步驟(2)，否則轉(zhuǎn)到步驟(5)；

(2) 讀取初始值向量和最小二乘參數(shù)；

(3) 根據(jù)初始值和最小二乘參數(shù)計(jì)算解壓縮值；

(4) 利用得到的解壓縮值還原下一個(gè)解壓縮值，直到所有數(shù)據(jù)解壓縮完畢；

(5) 直接還原數(shù)據(jù)。

3 仿真結(jié)果分析

為驗(yàn)證本文提出的數(shù)據(jù)壓縮策略的有效性，利用實(shí)船采集的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮測(cè)試，通過(guò)模擬軟件將真實(shí)數(shù)據(jù)發(fā)送給網(wǎng)關(guān)，由網(wǎng)關(guān)傳輸給服務(wù)器。試驗(yàn)環(huán)境如下：處理器采用兆芯KaiXianKX-6640A，主頻為2.6 GHz，內(nèi)存為16 GB；操作系統(tǒng)采用中標(biāo)麒麟V7.0；數(shù)據(jù)庫(kù)采用達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù)8.0；編譯器為Qt5.7。

為衡量壓縮效果，引入指標(biāo)

(1)

(2)

式(1)和式(2)：為壓縮比；為壓縮后數(shù)據(jù)占用的存儲(chǔ)空間；為壓縮前數(shù)據(jù)占用的存儲(chǔ)空間，壓縮比越小，數(shù)據(jù)占用的存儲(chǔ)空間越小；為壓縮數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)的誤差百分比；為原數(shù)據(jù)；為解壓縮之后的數(shù)據(jù)；為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

下面以應(yīng)用較為廣泛的無(wú)損壓縮算法(LZ77算法)和工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中常用的旋轉(zhuǎn)門(mén)算法為參照，對(duì)不同壓縮算法的數(shù)據(jù)壓縮效果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見(jiàn)表1，其中LZ77算法采用Qt5.7編譯器中的zlib開(kāi)源庫(kù)，壓縮等級(jí)為1。LZ77算法雖然沒(méi)有壓縮誤差，但其壓縮比較大；旋轉(zhuǎn)門(mén)算法雖然壓縮比較小，但其誤差較大；最小二乘法的船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)壓縮效果最優(yōu)。

表1 不同壓縮算法的數(shù)據(jù)壓縮效果對(duì)比

經(jīng)不同數(shù)據(jù)集測(cè)試，基于最小二乘法的數(shù)據(jù)壓縮結(jié)果見(jiàn)表2。不同數(shù)據(jù)集的壓縮比不同，但壓縮誤差均在可接受的范圍內(nèi)?；谧钚《朔ǖ臄?shù)據(jù)壓縮效果見(jiàn)圖3。解壓縮數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)相差不大，單個(gè)數(shù)據(jù)誤差在可接受的范圍內(nèi)，解壓縮數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)的波動(dòng)趨勢(shì)基本一致。

表2 基于最小二乘法的數(shù)據(jù)壓縮結(jié)果

圖3 基于最小二乘法的數(shù)據(jù)壓縮效果

綜上，本文所述最小二乘法與LZ77算法相比壓縮率更低，與旋轉(zhuǎn)門(mén)算法相比壓縮誤差更小。經(jīng)不同數(shù)據(jù)集測(cè)試，最小二乘法能保持穩(wěn)定的壓縮效果。采用最小二乘法壓縮的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)相差不大，單個(gè)數(shù)據(jù)的誤差不會(huì)影響數(shù)據(jù)變動(dòng)的趨勢(shì)。本文采用的方法涉及矩陣運(yùn)算，運(yùn)算量相對(duì)較大。若矩陣維度較高，會(huì)造成數(shù)據(jù)處理不及時(shí)，對(duì)CPU(Central Processing Unit)的要求更高；若矩陣維度較低，會(huì)造成數(shù)據(jù)壓縮效果不理想。因此，需根據(jù)實(shí)際情況選擇矩陣維度。

4 結(jié) 語(yǔ)

隨著船舶智能化的不斷發(fā)展，信息的應(yīng)用變得越來(lái)越重要，信息量增加會(huì)增大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)負(fù)荷，數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)能有效緩解數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間不夠的壓力。本文針對(duì)船舶電力監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，采用最小二乘法，結(jié)合滑動(dòng)窗口技術(shù)設(shè)計(jì)了一種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)壓縮策略；同時(shí)，利用實(shí)船采集的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了該策略的可行性。試驗(yàn)數(shù)據(jù)集的大小受試驗(yàn)環(huán)境的限制，且無(wú)法模擬突發(fā)狀況下數(shù)據(jù)的變化情況。本文對(duì)閾值的設(shè)計(jì)較為簡(jiǎn)單，可能會(huì)導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)有較大的誤差。下一步將對(duì)更大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮測(cè)試，并將該算法植入監(jiān)控程序中，測(cè)試其在國(guó)產(chǎn)化設(shè)備上的應(yīng)用效果。