【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据同步，更具体地说，本专利技术涉及一种测试设备数据同步处理方法及系统。
技术介绍
1、随着智能测试设备的广泛应用，多端口测试系统成为高精度数据采集和分析的重要手段，广泛应用于电力系统状态监测、工业自动化检测、无线通信测试、智能制造等领域，在这些应用场景中，多个测试端口通常会同时采集电压、电流、频谱、温度、振动、图像等多模态数据，以对系统运行状态进行综合评估。
2、现有技术存在的不足：当前多端口测试设备在数据同步策略缺乏自适应优化能力，导致数据对齐精度不稳定，在实际应用中，由于不同端口的数据传输延迟、时钟漂移、采样频率不同、环境干扰等因素，一旦测试环境发生变化，难以动态调整同步策略，导致数据之间的时间对齐误差逐渐累积，进而影响数据融合和后续分析的准确性，此外，当前的同步优化方法大多依赖简单的规则或固定阈值调整，缺乏对不同端口数据同步误差的深入分析，导致同步效果依赖人为设定，适应性较差，进而影响原有的测试进程。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种测试设备数据同步处理方法及系统，以解决上述
技术介绍
中数据同步自适应优化不足的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种测试设备数据同步处理方法，包括如下步骤：
4、根据测试设备各端口数据构建端口数据关联图，并基于时变邻接矩阵确定端口间的连接关系，使用图神经网络提取端口数据表征，优化数据同步策略；
5、构建因果关系模型
6、对端口数据进行时间对齐，构建统一时间尺度，并基于特征编码提取模态关键信息，基于自注意力机制确定跨模态数据关联，并优化端口间特征匹配。
7、在一个优选的实施方式中，根据测试设备各端口数据构建端口数据关联图，具体过程如下：
8、构建出测试设备的端口数据关联图，定义测试设备的端口集合、边集合，边集合e由端口数据之间的相关性确定，表示端口间的动态连接关系，边集合表示为：，其中，是端口i和j在时刻t的数据相关性函数，是相关性阈值；
9、构建时变邻接矩阵a(t)，表达式为：，其中，控制相关性衰减速率，为端口i和j的关联权重。
10、在一个优选的实施方式中，并基于时变邻接矩阵确定端口间的连接关系，具体过程如下：
11、计算端口的时变协方差矩阵，确定端口数据之间的相关性：
12、时变协方差矩阵计算表达式为：，其中，和分别表示端口i和j在时间窗口t内的数据。
13、在一个优选的实施方式中，使用图神经网络提取端口数据表征，优化数据同步策略，具体步骤如下：
14、使用图神经网络提取端口数据表征，初始的端口数据特征为，x(t)代表多端口测试设备在时间t时刻采集到的原始数据；
15、构建图神经网络模型，使用图卷积进行特征更新：，其中，是第l层的节点特征，是学习的权重矩阵，是非线性激活函数；
16、训练图神经网络模型使用损失函数：，通过梯度下降优化，输出端口数据表征；
17、计算最优同步窗口：，其中，d是数据一致性度量函数；
18、根据端口数据表征计算同步参数最小化数据漂移，输出优化后的数据同步策略进行端口优化。
19、在一个优选的实施方式中，构建因果关系模型，分析数据同步误差的影响因素，识别端口间数据偏差的传播路径，具体过程如下：
20、定义因果变量集合：，其中，是端口i在时刻t的数据流，为端口n的数据流；为时间同步误差，表示端口之间的时钟漂移；为信号干扰强度，表示端口间的信号影响程度；为设备误差，表示传感器或测量装置的系统偏差；
21、使用基于概率图模型的结构学习算法自动学习因果关系，得到因果关系图，因果关系图的节点表示各端口数据及影响因子，边表示因果关系；
22、构建因果关系图后，使用传递熵计算数据偏差的影响程度；
23、传递熵表达式为：，其中，h(x)表示数据流的信息熵，表示端口i的数据对端口j的未来值的影响强度，和分别为端口i和j的数据流；
24、通过计算所有端口间的传递熵，构建出数据偏差传播矩阵：，式中，表示端口k的数据对端口j的未来值的影响强度。
25、在一个优选的实施方式中，计算数据漂移量，并基于因果推断优化同步窗口，进行数据漂移的修正，具体过程如下：
26、根据端口间的传递熵构建的数据偏差传播矩阵确定传播路径，使用因果干预计算数据漂移量：
27、将端口数据的理论值与实际观测值之间的偏差作为数据漂移量；
28、基于贝叶斯推断计算数据偏差的贡献量，表达式为：，为后验概率，表示已知实际观测值x后，端口i的数据漂移量真实发生的概率；为存在端口i数据漂移量过程观测到实际观测值x的概率，为数据漂移量的先验概率，为实际观测值x发生的总概率；
29、定义同步误差函数：，其中，是数据同步窗口，是窗口大小与漂移误差的关系函数；
30、使用最优化方法求解同步误差最小的窗口大小：；
31、选择最小的同步窗口进行最小化数据漂移误差。
32、在一个优选的实施方式中，对端口数据进行时间对齐，构建统一时间尺度，并基于特征编码提取模态关键信息，基于自注意力机制确定跨模态数据关联，并优化端口间特征匹配，具体过程如下：
33、对端口数据进行时间对齐，对时序信号数据采用线性插值；对低频数据保持最近值；对频域数据进行傅里叶插值；
34、使用transformer位置编码，识别不同时间步的数据，构建token序列；
35、构建模态特征编码网络，使用独立的特征编码器对不同模态进行特征提取；
36、获得融合前的特征表示，计算所有模态的特征向量，并使用自注意力机制建模跨模态的关系，并生成融合表示，根据融合表示优化端口间特征匹配。
37、一种测试设备数据同步处理系统，用于实现上述一种测试设备数据同步处理方法，包括：
38、策略确定模块，用于根据测试设备各端口数据构建端口数据关联图，并基于时变邻接矩阵确定端口间的连接关系，使用图神经网络提取端口数据表征，优化数据同步策略；
39、数据修正分析模块，用于构建因果关系模型，分析数据同步误差的影响因素，识别端口间数据偏差的传播路径，计算数据漂移量，并基于因果推断优化同步窗口，进行数据漂移的修正；
40、端口同步优化模块，用于对端口数据进行时间对齐，构建统一时间尺度，并基于特征编码提取模态关键信息，基于自注意力机制确定跨模态数据关联，并优化端口间特征匹配。
41、本专利技术的技术效果和优点：
42、本专利技术通过构建端口数据关联图，基于时变邻接矩阵优化端口间的连接关系，并利用图神经网络提取端口数据表征，优化数据同步本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：根据测试设备各端口数据构建端口数据关联图，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：并基于时变邻接矩阵确定端口间的连接关系，具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：使用图神经网络提取端口数据表征，优化数据同步策略，具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：构建因果关系模型，分析数据同步误差的影响因素，识别端口间数据偏差的传播路径，具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：计算数据漂移量，并基于因果推断优化同步窗口，进行数据漂移的修正，具体过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：对端口数据进行时间对齐，构建统一时间尺度，并基于特征编码提取模态信息，基于自注意力机制确定跨模态数据关联，并优化
8.一种测试设备数据同步处理系统，用于实现权利要求1-7中任一项所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：根据测试设备各端口数据构建端口数据关联图，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：并基于时变邻接矩阵确定端口间的连接关系，具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：使用图神经网络提取端口数据表征，优化数据同步策略，具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种测试设备数据同步处理方法，其特征在于：构建因果关系模型，分析数...
【专利技术属性】
技术研发人员：程志勇，胡保民，罗辉，梅燃燃，
申请(专利权)人：深圳市微特精密科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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