Versionen im Vergleich

Schlüssel

  • Diese Zeile wurde hinzugefügt.
  • Diese Zeile wurde entfernt.
  • Formatierung wurde geändert.

...

  • Aufgezeichnete Daten: Das sind jene Daten die periodisch gespeichert werden (10 Sekunden oder 10 Minuten Werte), jedoch nicht mit der vollen Abtastrate. Diese Daten können Effektivwerte von Spannungen und Strömen sein. Diese Daten werden in den Verzeichnissen M_xxx/P_xxx/D_xxx/async/00001.dat hinterlegt.

  • Transiente Daten: Das sind jene Daten die in voller Abtastrate bei der Auslösung eines Triggerereignisses gespeichert werden. Diese Daten werden in den Verzeichnissen M_xxxx/sync/transients/TRA_xxxxxxxx/TRA_xxxxxxx_xxxx.ams hinterlegt.

Laden von aufgezeichneten Daten:

Zum Laden von aufgezeichneten Daten in Python wird die Funktion getAsyncSingleValue verwendet. Die Übergabeparameter der Funktion sind die folgenden:

  • abasedir: Pfad des Verzeichnisses, in welchem sich die Messorder (Startend mit M_ befinden)

  • measurement: Name der Messung (Startend mit M_)

  • powermodule: Angelegtes Modul bei der Durchführung von Messungen (Startend mit P_)

  • achannelcode: Auswahl eines gewünschten Kanals (*.dat Dateien)

  • astarttime: Startzeit ab wann die Daten geladen werden sollen. Mit 0 wird der erste Werte genommen.

  • aendtime: Stoppeit der zu ladenden Daten. Mit 0 wird der letzte Werte geladen. Mit der Wahl von astarttime = 0 und aendtime = 0 werden die gesamten Daten geladen.

  • avaluetype: Auswahl des Minimums (1), des Maximums (2), des Mittelwert (3), der Abweichung (4)

Beispielcode:

#Definition der Parameter in Python

import json
import gettransient, getasyncsinglevalue
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

abasedir = 'C:/test_file/'
measurement = '20201202_120611_B5EDFC5F-31BD-4851-BC07-922E0C35B418'
powermodule = '425201827841'
achannelcode = '00003'
astarttime =0
aendtime = 0
avaluetype = 3

#Laden der Parameter

time,vals = getasyncsinglevalue.getAsyncSingleValue(abasedir, measurement, powermodule, achannelcode, astarttime, aendtime, avaluetype)

plt.plot(time,vals)

...

Laden von transienten Daten

Zum Laden von transienten Daten wird die Funktion getTransient verwendet. Die Übergabeparameter der Funktion sind die folgenden:

afile: Direkte Pfad der zu ladenden Datei.

achannelindex: Index des zu ladenen Kanals

astartoffset: Anzahl an Samples die beim Laden nicht berücksichtigt werden

amaxsize: Maximale Anzahl an Samples die geladen werden

Beispielcode:

import json
import gettransient, getasyncsinglevalue
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

afile = 'C:/test_file/M_20201202_120611_B5EDFC5F-31BD-4851-BC07-922E0C35B418/sync/transients/TRA_00000000/TRA_00000000_0000.ams''

achannelindex = 4

astartoffset = 0

amaxsize = 0

#Laden der transienten Daten

data = numpy.array(gettransient.getTransient(afile,achannelindex,astartoffset,amaxsize))

#Laden der Abtastrate aus der *.amc Datei um Informationen über die Abtastrate zu erhalten

amc_path = ‘C:/test_file/M_20201202_120611_B5EDFC5F-31BD-4851-BC07-922E0C35B418/M_20201202_120611_B5EDFC5F-31BD-4851-BC07-922E0C35B418.amc'

f = open(amc_path )
info_meas= json.load(f)
samplerate = info_meas['inputs']['analog']['samplerate']
f.close()

time = numpy.arrang(0,len(data),1)/samplerate

plt.plot(time,data)

Image Added