本发明涉及数据切片技术领域，具体为一种氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法。
背景技术：
氢燃料电池是将氢气和氧气的化学能直接转换成电能的发电装置。其基本原理是电解水的逆反应，把氢和氧分别供给阳极和阴极，氢通过阳极向外扩散和电解质发生反应后，放出电子通过外部的负载到达阴极。而氢燃料电池具备无污染、无噪声和高效率的特点，敏感性测试是燃料电池比较常见的测试类型。试验的目的是去对比敏感性变量对燃料电池性能影响的程度高低。敏感性测试数据的数据类型特点是“两种变量，多个参数”。两种变量包括：电流和敏感性变量。敏感性测试数据的处理是需要对每一档电流每一个敏感性变量的阶段进行截断，切片后另行计算。
现有的氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法，通常都是对数据进行阶段切分，切分后的各个氢燃料电池电堆敏感变量变化过程中对应的敏感变量值的测试数据与单个氢燃料电池电堆加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据往往只能做到分类存储，各个氢燃料电池电堆敏感变量变化过程中对应的敏感变量值的测试数据与对应的氢燃料电池电堆在存储时，两者之间缺乏直接判断的关联联系，使用人员在对各个数据切片进行操作时，缺乏判断依据，耗费使用人员的操作时间。
技术实现要素：
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法，解决了现有的氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法使用时，使用人员在对各个数据切片进行操作时，缺乏判断依据，耗费使用人员的操作时间的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法，具体包括以下步骤：
s1、数据获取：首先将氢燃料电池电堆取出并对其进行敏感性测试，在敏感性测试时，通过电流设备对氢燃料电池电堆施加多档递增加载电流，以进行氢燃料电池电堆敏感性测试的数据获取，并通过电流传感器配合变送器将加载电流值下敏感变量变化过程中对应的敏感变量值的测试数据传输到敏感性测试数据库中；
s2、时间记录：同时通过时间记录器将电流设备对各个氢燃料电池电堆施加加载电流的起始时间、终止时间、电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点进行记录，并将其录入到氢燃料电池电堆敏感性测试的数据库内；
s3、数据切片：此时利用数据库中的氢燃料电池电堆施加加载电流的起始时间、终止时间、电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点为区分节点，对加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围的切分并组成单个氢燃料电池电堆敏感性的测试数据；
s4、序列编排：将各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据以单个氢燃料电池电堆为单位，在敏感性测试数据库内对各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据进行序列分类附属并对其进行序列排序；
s5、建立切片算法：此时利用区间范围算法来建立氢燃料电池电堆敏感性测试数据的切片算法，建立数据切片算法采用分布式数据库的数据路由、全局索引和序列等技术，实现应用程序对切片数据的透明访问。
优选的，所述s2中氢燃料电池电堆施加加载电流的电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点分别记作ym-n和ym，n＝0，1，2，3，4……q，n≠q，m＝1，2，3，4……p，m≠p，n<m，(n，m∈正实数)。
优选的，所述s3中加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据切分的区间范围记作[y1],(y1，y2)，[y2]……，(yp-q-1，yp-1)，[yp-1]，(yp-q，yp)，[yp]。
优选的，所述s3中氢燃料电池电堆施加加载电流的电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点下的氢燃料电池电堆敏感性的敏感变量值记作xb-a和xb，a＝0，1，2，3，4……s，a≠s，b＝1，2，3，4……h，b≠h，a<b，(a，b∈正实数)。
优选的，所述s3中加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围切分后组成的单个氢燃料电池电堆敏感性的敏感变量值对应的范围记作[x1],(x1，x2)，[x2]……，(xh-s-1，xh-1)，[xh-1]，(xh-s，xh)，[xh]。
优选的，所述s4中将各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据以单个氢燃料电池电堆为单位记作zv，v＝1，2，3，4……u，(u∈n+)。
优选的，所述s5中利用加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据切分的区间范围、加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围切分后组成的单个氢燃料电池电堆敏感性的敏感变量值的对应范围和以单个氢燃料电池电堆为单位的各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据序列建立空间向量。
优选的，所述s5中将测试中的加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据切分的区间范围[y1],(y1，y2)，[y2]……，(yp-q-1，yp-1)，[yp-1]，(yp-q，yp)，[yp]带入空间向量的y轴，将测试中的加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围切分后组成的单个氢燃料电池电堆敏感性的敏感变量值对应的范围[x1],(x1，x2)，[x2]……，(xh-s-1，xh-1)，[xh-1]，(xh-s，xh)，[xh]带入空间向量的x轴，将测试中的各个氢燃料电池电堆zv带入空间向量的z轴。
(三)有益效果
本发明提供了一种氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法。与现有技术相比，具备以下有益效果：该氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法，通过在s1、数据获取：首先将氢燃料电池电堆取出并对其进行敏感性测试，在敏感性测试时，通过电流设备对氢燃料电池电堆施加多档递增加载电流，以进行氢燃料电池电堆敏感性测试的数据获取，并通过电流传感器配合变送器将加载电流值下敏感变量变化过程中对应的敏感变量值的测试数据传输到敏感性测试数据库中；s2、时间记录：同时通过时间记录器将电流设备对各个氢燃料电池电堆施加加载电流的起始时间、终止时间、电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点进行记录，并将其录入到氢燃料电池电堆敏感性测试的数据库内；s3、数据切片：此时利用数据库中的氢燃料电池电堆施加加载电流的起始时间、终止时间、电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点为区分节点，对加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围的切分并组成单个氢燃料电池电堆敏感性的测试数据；s4、序列编排：将各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据以单个氢燃料电池电堆为单位，在敏感性测试数据库内对各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据进行序列分类附属并对其进行序列排序；s5、建立切片算法：此时利用区间范围算法来建立氢燃料电池电堆敏感性测试数据的切片算法，建立数据切片算法采用分布式数据库的数据路由、全局索引和序列等技术，实现应用程序对切片数据的透明访问，通过设置区间范围算法配合序列编排可以对各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据以加载电流的递增与单个氢燃料电池电堆为切分范围加以切分，极大的提高了使用人员对各个数据切片高效的操作性，同时提高了各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据的排列有序性与使用人员查询数据切片时的准确高效性，使用人员可以更加及时有效的查询指定加载电流下的各个氢燃料电池电堆敏感变量变化过程中对应的敏感变量值的测试数据与单个氢燃料电池电堆加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据。
附图说明
图1为本发明数据切片的工艺流程图；
图2为本发明数据切片综合指数的对比表图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，本发明实施例提供一种技术方案：一种氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法，具体包括以下步骤：
s1、数据获取：首先将氢燃料电池电堆取出并对其进行敏感性测试，在敏感性测试时，通过电流设备对氢燃料电池电堆施加多档递增加载电流，以进行氢燃料电池电堆敏感性测试的数据获取，并通过电流传感器配合变送器将加载电流值下敏感变量变化过程中对应的敏感变量值的测试数据传输到敏感性测试数据库中；
s2、时间记录：同时通过时间记录器将电流设备对各个氢燃料电池电堆施加加载电流的起始时间、终止时间、电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点进行记录，并将其录入到氢燃料电池电堆敏感性测试的数据库内；
s3、数据切片：此时利用数据库中的氢燃料电池电堆施加加载电流的起始时间、终止时间、电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点为区分节点，对加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围的切分并组成单个氢燃料电池电堆敏感性的测试数据；
s4、序列编排：将各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据以单个氢燃料电池电堆为单位，在敏感性测试数据库内对各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据进行序列分类附属并对其进行序列排序；
s5、建立切片算法：此时利用区间范围算法来建立氢燃料电池电堆敏感性测试数据的切片算法，建立数据切片算法采用分布式数据库的数据路由、全局索引和序列等技术，实现应用程序对切片数据的透明访问。
本发明中，s2中氢燃料电池电堆施加加载电流的电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点分别记作ym-n和ym，n＝0，1，2，3，4……q，n≠q，m＝1，2，3，4……p，m≠p，n<m，(n，m∈正实数)。
本发明中，s3中加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据切分的区间范围记作[y1],(y1，y2)，[y2]……，(yp-q-1，yp-1)，[yp-1]，(yp-q，yp)，[yp]。
本发明中，s3中氢燃料电池电堆施加加载电流的电压递增开始时间节点和电压递增结束时间节点下的氢燃料电池电堆敏感性的敏感变量值记作xb-a和xb，a＝0，1，2，3，4……s，a≠s，b＝1，2，3，4……h，b≠h，a<b，(a，b∈正实数)。
本发明中，s3中加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围切分后组成的单个氢燃料电池电堆敏感性的敏感变量值对应的范围记作[x1],(x1，x2)，[x2]……，(xh-s-1，xh-1)，[xh-1]，(xh-s，xh)，[xh]。
本发明中，s4中将各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据以单个氢燃料电池电堆为单位记作zv，v＝1，2，3，4……u，(u∈n+)。
本发明中，s5中利用加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据切分的区间范围、加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围切分后组成的单个氢燃料电池电堆敏感性的敏感变量值的对应范围和以单个氢燃料电池电堆为单位的各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据序列建立空间向量。
本发明中，s5中将测试中的加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据切分的区间范围[y1],(y1，y2)，[y2]……，(yp-q-1，yp-1)，[yp-1]，(yp-q，yp)，[yp]带入空间向量的y轴，将测试中的加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据进行区间范围切分后组成的单个氢燃料电池电堆敏感性的敏感变量值对应的范围[x1],(x1，x2)，[x2]……，(xh-s-1，xh-1)，[xh-1]，(xh-s，xh)，[xh]带入空间向量的x轴，将测试中的各个氢燃料电池电堆zv带入空间向量的z轴。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
对比实验
某氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法，分别采用氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法与现有数据切片方法进行综合对比实验，由图2可知，氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法综合指数为0.9(综合指数越高，综合使用效果越好)，现有数据切片方法综合指数为0.5(综合指数越高，综合使用效果越好)，本发明氢燃料电池电堆敏感性测试数据切片方法其综合使用效果远高于现有数据切片方法综合使用效果。
综上所述，通过设置区间范围算法配合序列编排可以对各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据以加载电流的递增与单个氢燃料电池电堆为切分范围加以切分，极大的提高了使用人员对各个数据切片高效的操作性，同时提高了各个氢燃料电池电堆敏感性测试的切分数据的排列有序性与使用人员查询数据切片时的准确高效性，使用人员可以更加及时有效的查询指定加载电流下的各个氢燃料电池电堆敏感变量变化过程中对应的敏感变量值的测试数据与单个氢燃料电池电堆加载电流值下敏感变量为敏感变量值的所有数据。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。