磨削功率信號采集與動態(tài)功率監(jiān)測數(shù)據(jù)庫建立方法＊

王進(jìn)玲，李建偉，田業(yè)冰，劉儼后，張 昆

（山東理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，山東 淄博 255000）

磨削功率信號在線監(jiān)測便捷，被廣泛用于磨削砂輪狀態(tài)比較、磨削工藝優(yōu)化和效能提高等中[1]。TIAN 等[1]通過監(jiān)測鎳合金平面磨削過程中的功率信號，智能判別了砂輪的磨損狀態(tài)；易軍等[2]建立了磨削功率、齒面硬度、巴克豪森信號值之間的相互關(guān)系，用信號監(jiān)測方式可無損判定齒輪成形磨削時的燒傷；CHI 等[3]針對軸承外滾道內(nèi)切入磨削，提出了功率信號和材料去除率的通用模型，以此評估砂輪的性能和工件磨削質(zhì)量；DAI 等[4]提出了磨削效能最優(yōu)的高速磨削加工工藝方案。由此可見，磨削功率監(jiān)測對于推動磨削加工過程改進(jìn)乃至磨具磨料生產(chǎn)中數(shù)據(jù)驅(qū)動的高效綠色生產(chǎn)具有顯著意義[5]。但磨削加工中在線采集的功率信號為動態(tài)流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量龐大且不可避免地混入機(jī)床噪聲等，對其動態(tài)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行存儲，不僅提高磨削數(shù)據(jù)庫的存儲成本，而且增加了通信響應(yīng)時間，降低了生產(chǎn)效率[6]。因此，有必要對磨削功率監(jiān)測信號數(shù)據(jù)的提取和快速存儲技術(shù)進(jìn)行研究。

尹暉[7]基于磨削功率監(jiān)測信號建立比磨削能模型，直接存儲了比磨削能靜態(tài)數(shù)據(jù)，但后續(xù)無法調(diào)用，用來對磨削砂輪進(jìn)行比較及能耗分析。時間序列數(shù)據(jù)庫是針對動態(tài)流數(shù)據(jù)開發(fā)的快速存儲工具，能夠較好地適應(yīng)動態(tài)數(shù)據(jù)響應(yīng)需求，但其價格昂貴、用途單一，不適合磨削功率數(shù)據(jù)庫的工業(yè)化存儲和實時分析要求[8]。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以行和列索引進(jìn)行序列數(shù)據(jù)的快速存儲，讀取方便，響應(yīng)較快，但需要建立復(fù)雜的檢索和讀取關(guān)系[9]。王玙等[10]根據(jù)不確定時間序列和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫特點(diǎn)，提出了一系列數(shù)據(jù)存儲規(guī)則并統(tǒng)一系統(tǒng)存儲算法，能夠在數(shù)據(jù)采集時自動進(jìn)行關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲。RHEA 等[11]提出基于Little Table 工具的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲模型，通過在2 個維度上的聚類表優(yōu)化時間序列數(shù)據(jù)，以時間戳對行進(jìn)行分區(qū)，以提高其檢索效率。

以上研究主要針對的是一般時間序列的數(shù)據(jù)優(yōu)化與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫讀寫，以時間戳對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分區(qū)，可提高數(shù)據(jù)讀取速度。針對磨削過程中的監(jiān)測功率動態(tài)數(shù)據(jù)而言，因其存在著典型的鋸齒波和二值化特征，存儲數(shù)據(jù)的波峰和波谷點(diǎn)在一定程度上能夠較好地還原原始動態(tài)數(shù)據(jù)，且以磨削狀態(tài)和存儲數(shù)據(jù)的波峰、波谷時域標(biāo)記點(diǎn)（時間戳）來對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行行分區(qū)，更有數(shù)據(jù)針對性。因此，基于工業(yè)化磨削過程中的功率監(jiān)測動態(tài)數(shù)據(jù)庫的高效存儲和快速響應(yīng)需求，設(shè)計一種適用于磨削功率數(shù)據(jù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫建立方法。利用II 型切比雪夫低通濾波器濾除噪聲，提高功率數(shù)據(jù)信噪比；基于尋峰尋谷法提取功率信號波峰和波谷點(diǎn)并進(jìn)行時域標(biāo)記；且為保證數(shù)據(jù)的完整性及精度進(jìn)行首尾及插值修正，顯著降低數(shù)據(jù)規(guī)模。同時，基于二值化對磨削加工過程進(jìn)行工作狀態(tài)標(biāo)記，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字符串存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫單元格中，以波峰、波谷點(diǎn)的時域標(biāo)記和回程、磨削二值化的時間標(biāo)記，對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行行分區(qū)，提高磨削數(shù)據(jù)庫響應(yīng)速度。

1 磨削功率信號采集實驗系統(tǒng)

1.1 磨削功率采集實驗平臺

采集實驗平臺如圖1所示，由RIFA 全自動智能磨床（工作電壓為380 V,頻率為50 Hz）、主軸功率計PPC?3、數(shù)據(jù)采集卡NI 9203、便攜信號采集機(jī)箱NI cDAQ 9174和計算機(jī)等組成。磨削實驗材料為GCr15 軸承鋼；磨削用砂輪為陶瓷結(jié)合劑棕剛玉平型砂輪，尺寸為600 mm（外徑）× 25 mm（寬度），棕剛玉磨?；境叽鐬?00 μm。砂輪速度為50 m/s，工件轉(zhuǎn)速為 158 r/min，加工余量為10 mm。

圖1 磨削功率采集實驗平臺Fig.1 Grinding power acquisition experimental platform

圖1 中，主軸功率計PPC?3 通過3 個電壓鉗和3個電流鉗連接在磨床主軸電機(jī)交流變頻器輸出線上，采集磨床主軸的電壓和電流值并計算磨削過程中的功率值，將磨削功率轉(zhuǎn)換成4～20 mA 的電流。同時，通過接入NI cDAQ 9174 機(jī)箱中的NI 9203 數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行實時信號采集，并用USB 數(shù)據(jù)線連接至計算機(jī)，使得基于LabVIEW 軟件開發(fā)的功率采集模塊能夠獲取磨削功率數(shù)據(jù)。

1.2 磨削功率信號采集與數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)

利用LabVIEW 和SQL Server 軟件開發(fā)的磨削功率信號采集與數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)界面如圖2所示。將圖2中采集的磨削功率動態(tài)流數(shù)據(jù)標(biāo)記為y(n)（n為采樣點(diǎn)總個數(shù)）。采樣頻率fs設(shè)置為1 000 Hz，磨削加工工件8個循環(huán)，在實驗時間為2 090 s 時采樣點(diǎn)個數(shù)n=2 090 000，則得到2 090 000 個磨削功率數(shù)據(jù)點(diǎn)yi(i=0,1,···,2 089 999)，其集合y(2 090 000)可標(biāo)記為：

圖2 磨削功率信號采集與數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)界面Fig.2 Interface of grinding power signal acquisition and database storage system

設(shè)磨削功率y0數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)的采樣時間為t0，則yi數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)的采樣時間ti為：

由此說明，功率動態(tài)流數(shù)據(jù)樣本量巨大。若工業(yè)生產(chǎn)線上連續(xù)采集則數(shù)據(jù)量成倍增加，會嚴(yán)重降低磨削功率數(shù)據(jù)庫響應(yīng)速度。

2 磨削功率信號特征提取、壓縮及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲方法

磨削功率信號的特征提取、壓縮和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲流程如圖3所示。磨削功率采集實驗平臺采集的功率信號頻率為工頻50 Hz，針對磨削功率信號含高頻電氣和機(jī)械噪聲等的特性，選用低通濾波器，消除功率信號中的高頻尖峰和毛刺噪聲，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；后利用信號的波峰波谷特性進(jìn)行趨勢拐點(diǎn)提取，并進(jìn)行首尾處理及插值修正，以保證數(shù)據(jù)的擬合精度和完整性；再基于二值化狀態(tài)標(biāo)記對回程和磨削2 種狀態(tài)進(jìn)行特征標(biāo)記；最后用LabVIEW 對功率信號特征數(shù)組和字符串進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換，并以開始、波峰、波谷、插值和結(jié)束狀態(tài)的時間域?qū)ψ址羞M(jìn)行分區(qū)，頂層則通過Lab-SQL 對磨削數(shù)據(jù)庫進(jìn)行互訪和管理。

圖3 磨削功率信號特征提取、壓縮和存儲流程Fig.3 Extraction,compression and storage flow of grinding power signal

2.1 Ⅱ型切比雪夫低通濾波器

受磨床、環(huán)境干擾及采集系統(tǒng)、人為因素等的綜合影響，采集的磨削功率信號不可避免地混入大量噪聲和異常值，需對其波形進(jìn)行濾波處理，以去除測量信號中多余的信號突變及毛刺，并減少波峰波谷特征提取時出現(xiàn)的過多虛峰和虛谷。相比于I 型切比雪夫濾波器的通帶波動，Ⅱ型切比雪夫濾波器的通帶更為平坦[12]，如圖4所示。因此，采用Ⅱ型切比雪夫濾波器進(jìn)行低通濾波，其幅度H（ω）的特性函數(shù)為[13]：

圖4 Ⅰ型和Ⅱ型切比雪夫濾波器的頻率響應(yīng)Fig.4 Frequency response of type Ⅰ and type Ⅱ Chebyshev filters

式中：ω為數(shù)字域頻率，單位是rad/s，表示序列變化的速率；ωc為通帶截止頻率；m為濾波器的階數(shù)；ε為小于1 的正常數(shù)，表示通帶內(nèi)幅度波動的程度，ε愈大，波動幅度也愈大；Tm為m階切比雪夫多項式，其定義為：

Ⅱ型切比雪夫濾波器的低通濾波頻率設(shè)置為10 Hz[14]，階數(shù)設(shè)置為2，濾波后的磨削功率數(shù)據(jù)如圖5所示，其中圖5b 是圖5a 中紅框內(nèi)數(shù)據(jù)放大后的圖，圖5c是圖5b 中紅框內(nèi)數(shù)據(jù)放大后的圖。

對比圖2 中采集的原始功率數(shù)據(jù)波形，圖5 濾波后的波形更平滑，高頻尖峰和毛刺顯著減少。濾波后的功率數(shù)據(jù)為Fi（i=0,1,···,2 089 999)，其集合F（2 090 000）可標(biāo)記為：

圖5 濾波后的功率數(shù)據(jù)Fig.5 Filtered power data

2.2 尋峰尋谷

從圖5b、圖5c 的局部放大圖可進(jìn)一步看出：磨削功率信號由鋸齒狀波形組成，其記錄的波峰和波谷值可準(zhǔn)確描述磨削功率變化規(guī)律，同時大大減少數(shù)據(jù)存儲量。峰值檢測是在滿足一定性質(zhì)的信號中尋找局部極大值或極小值的位置和振幅的過程。在功率信號峰谷值提取中，使用LabVIEW 中的波形波峰檢測功能，獲取局部極大值和極小值的數(shù)量和位置。2 次搜索后得到的波峰幅值和時間位置序列為：

以及波谷的幅值和位置序列為：

式中：Yp表示波峰幅值數(shù)組；(yp)0，(yp)1，…，(yp)l-1表示l個波峰幅值分量；Xp為其對應(yīng)的時間數(shù)組；(xp)0，(xp)1，…，(xp)l-1表示l個波峰幅值分量對應(yīng)的時間；l為尋峰得到的波峰個數(shù)，提取的波峰數(shù)l為16 807。相應(yīng)的，Yv表示波谷幅值數(shù)組；(yv)0，(yv)1，…，(yv)k-1表示k個波谷幅值分量；Xv為波谷幅值對應(yīng)的時間數(shù)組；(xv)0，(xv)1，…，(xv)k-1表示k個波谷幅值分量對應(yīng)的時間；k為尋谷得到的波谷個數(shù)，波谷數(shù)k為16 808。

2.3 數(shù)據(jù)首尾點(diǎn)處理

圖6 為數(shù)據(jù)首尾點(diǎn)丟失示意圖。如圖6所示：峰谷點(diǎn)正好不在功率信號的首尾端，在此情況下，峰谷提取過程中可能會造成數(shù)據(jù)的首尾點(diǎn)丟失。提取濾波后數(shù)據(jù)的首尾點(diǎn)值(0，F(xiàn)0)，(n?1，F(xiàn)n?1)(n=2 090 000)，將其與波峰波谷幅值和位置數(shù)組(Xp，Yp)，(Xv，Yv)合并得到峰谷擬合數(shù)組(XY)pv，并對其進(jìn)一步進(jìn)行插值修正處理。

圖6 數(shù)據(jù)首尾點(diǎn)丟失示意圖Fig.6 Schematic diagram of data head and tail point loss

2.4 插值修正

當(dāng)采樣波形的直線擬合度較差時，需對擬合數(shù)據(jù)進(jìn)行插值修正。幅值坐標(biāo)插值修正方法需求出插值點(diǎn)幅值并檢索對比，但計算機(jī)無法對浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)直接對比。因此，采用時間坐標(biāo)插值修正方法。圖7所示為插值點(diǎn)數(shù)分別為0，1，2，3，5 和8 時的擬合示意圖。如圖7 顯示：隨插值點(diǎn)數(shù)增加，插值擬合精度提高，同時磨削數(shù)據(jù)庫需記錄的數(shù)據(jù)量增大。當(dāng)圖7e 中所示插值點(diǎn)數(shù)為5 時，擬合波形基本接近濾波后的原始數(shù)據(jù)波形。因此，選擇5 點(diǎn)插值方法進(jìn)行波形插值修正。

圖7 不同插值點(diǎn)數(shù)時的擬合示意圖Fig.7 Fitting diagram of different interpolation points

5 點(diǎn)插值法將功率相鄰峰谷幅值等分得到插值點(diǎn)幅值yavi，時間位置等分后取整得插值點(diǎn)位置xavi。按插值點(diǎn)位置坐標(biāo)xavi檢索濾波后數(shù)據(jù)F(2 090 000)，從中得到檢索后的對應(yīng)數(shù)據(jù)Fxavi。設(shè)定插值擬合點(diǎn)的辨識偏差為 δM，將Fxavi與yavi比較，滿足

對插值點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記提取，得到插值數(shù)組(Xav，Yav)：

式中：c為插值點(diǎn)個數(shù)；Yav是插值點(diǎn)功率值；yav0，yav1，…，yavc是插值點(diǎn)功率分量值；Xav為插值點(diǎn)功率對應(yīng)的時間；xav0，xav1，…，xavc表示插值點(diǎn)功率分量對應(yīng)的時間。

將峰谷擬合數(shù)組(XY)pv與插值數(shù)組(Xav，Yav)合并，得二維數(shù)組XY1(2,M)：

式中：M為經(jīng)過數(shù)據(jù)提取和插值后的數(shù)據(jù)個數(shù)。

2.5 狀態(tài)標(biāo)記和去重

在磨削加工中，一個完整的磨削加工過程是磨床往復(fù)運(yùn)動的過程，包含磨削加工模式和回程模式2 種工作狀態(tài)，表現(xiàn)出的磨削功率信號是周期變化的穩(wěn)定信號。因此，提出基于二值化的磨削功率信號狀態(tài)標(biāo)記方法，狀態(tài)標(biāo)記流程如圖8所示。

圖8 狀態(tài)標(biāo)記流程圖Fig.8 Flow chart of status marking

首先，將磨削加工階段功率信號的最小值設(shè)定為閾值1，將磨削功率信號上升或下降階段的最大值設(shè)置為閾值2；然后，搜索功率數(shù)據(jù)中所有大于閾值1 的點(diǎn)用高電平表示，標(biāo)記為磨削加工模式，所有小于閾值2的點(diǎn)用低電平表示，標(biāo)記為回程模式；最后，將索引得到的低電平和高電平標(biāo)記點(diǎn)合并為狀態(tài)數(shù)組。

圖9 為0～180 s 時狀態(tài)標(biāo)記后的磨削功率信號。圖9 中數(shù)據(jù)分為2 部分：一部分為搜索得到的低電平和高電平數(shù)據(jù)，為方波狀波形；另一部分為搜索得到的狀態(tài)數(shù)據(jù)擬合得到的磨削功率信號。因此，可將磨削回程和加工模式的數(shù)據(jù)分別標(biāo)識和提取。

圖9 狀態(tài)標(biāo)記后的磨削功率信號Fig.9 Grinding power signal after status marking

狀態(tài)標(biāo)記后的狀態(tài)數(shù)組是逐點(diǎn)顯示的，為了進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)量，需要對狀態(tài)數(shù)組進(jìn)行去重。狀態(tài)去重流程如圖10所示。圖10 中：通過遍歷所有狀態(tài)標(biāo)記點(diǎn)，比較前后2 個標(biāo)記點(diǎn)的狀態(tài)標(biāo)記值是否相等，若相等則認(rèn)為其屬于同一重復(fù)標(biāo)記點(diǎn)，刪除后狀態(tài)點(diǎn)。以此類推，最終得到磨削回程/加工模式狀態(tài)開始和結(jié)束時的坐標(biāo)，保留每個回程/加工狀態(tài)的磨削功率數(shù)據(jù)序列的第一個和最后一個元素。

圖10 狀態(tài)去重流程圖Fig.10 Flow chart of removing duplicate states

去重后的結(jié)果示意圖如圖11所示。對比圖9、圖11中只有磨削狀態(tài)改變的起始狀態(tài)標(biāo)記點(diǎn)被保留，用以保證磨削過程中回程和加工狀態(tài)改變的數(shù)據(jù)點(diǎn)能夠儲存在磨削數(shù)據(jù)庫中。狀態(tài)去重后得到的二維數(shù)據(jù)表示為XYs(2，N)：

圖11 狀態(tài)去重結(jié)果示意圖Fig.11 Schematic diagram of state deduplication results

其中：N表示經(jīng)過狀態(tài)去重后的插值點(diǎn)個數(shù)，N為19 379；Ys，Xs分別表示狀態(tài)去重后的磨削功率數(shù)組和時間索引數(shù)組；y0，y1，…，yN?1和x0，x1，…，xN?1分別表示狀態(tài)去重后的磨削功率數(shù)組分量和對應(yīng)的時間索引分量。

2.6 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲

針對磨削功率動態(tài)數(shù)據(jù)的典型特征，以開始狀態(tài)時域標(biāo)記、波峰時域標(biāo)記、波谷時域標(biāo)記、插值點(diǎn)時域標(biāo)記和結(jié)束狀態(tài)時域標(biāo)記[0，Xp，Xv，Xs，n?1]為時間戳對磨削功率特征數(shù)據(jù)進(jìn)行行分區(qū)，行分區(qū)區(qū)間以空格標(biāo)識。

在LabVIEW 中使用數(shù)組至電子表格字符串轉(zhuǎn)換功能，將擬合去重和狀態(tài)標(biāo)記后得到的時間序列數(shù)組轉(zhuǎn)換為電子表格字符串。分隔符“，”用于對電子表格文件中的欄進(jìn)行分隔，即分隔各個元素；空格符“ ”用于對磨削功率特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時間區(qū)劃分；TAB 符為行結(jié)束符，進(jìn)行行間分隔。因此，得到時間序列數(shù)組的字符串（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的表示方式）為：

在LabVIEW 中，可調(diào)用免費(fèi)工具包Lab SQL，對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行互訪和管理。將式（13）的字符串儲存在SQL Server 數(shù)據(jù)表的單元格中，建立磨削功率動態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；同樣，使用相同方法可將擬合的字符串還原為二維數(shù)組。

2.7 驗證實驗及結(jié)果

按照上述方案對磨削實驗平臺采集的如圖2所示的磨削功率信號進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、擬合和存儲驗證等。提取、擬合信號界面和擬合后的功率信號波形數(shù)據(jù)如圖12所示，其中圖12c 是圖12b 中紅邊方框內(nèi)數(shù)據(jù)放大，圖12d 是圖12c 中紅邊方框內(nèi)數(shù)據(jù)放大。

圖12 功率信號y(2 090 000)的擬合波形數(shù)據(jù)Fig.12 Fitting waveform data of y(2 090 000)power signal

對比圖12b、圖12c 和圖12d 中的原始波形，提取和擬合后的波形與原始波形基本一致，表明本文所提方法能夠保證數(shù)據(jù)的提取和擬合精度。進(jìn)一步從圖12b～圖12d 中可看出：相比于原始功率波形5 s 需存儲5 000 個數(shù)據(jù)點(diǎn)，功率波形經(jīng)提取、插值擬合和去重后，只需存儲23 個數(shù)據(jù)點(diǎn)，數(shù)據(jù)存儲量大大降低。

總之，對磨削過程2 090 s 的所有功率數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，共提取功率信號波峰點(diǎn)數(shù)16 809 個、波谷點(diǎn)數(shù)16 808 個、首尾點(diǎn)2 個、去重后插值點(diǎn)數(shù)19 379 個，數(shù)據(jù)由y（2 090 000）變換為XY（2，52 998），將2 090 000個動態(tài)數(shù)據(jù)點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)? × 52 998 個單元格數(shù)據(jù)，建立的磨削數(shù)據(jù)庫存儲成本僅為原數(shù)據(jù)的5.07%。數(shù)據(jù)規(guī)模大幅度縮小，訪問速度顯著提升。與此同時，經(jīng)過數(shù)組至電子表格字符串轉(zhuǎn)換功能，將擬合數(shù)組XY（2，52 998）轉(zhuǎn)換為電子表格字符串，儲存在SQL Server 數(shù)據(jù)表的單元格中，建立功率動態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。所以，本文方法建立的監(jiān)測動態(tài)功率數(shù)據(jù)庫能顯著提高智能磨削系統(tǒng)的通信效率。

3 結(jié)論

基于LabVIEW 軟件開發(fā)動態(tài)磨削功率信號在線監(jiān)測與數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)，針對磨削過程監(jiān)測的功率信號數(shù)據(jù)量大且混含噪聲的問題，提出一種磨削功率動態(tài)數(shù)據(jù)典型特征提取和關(guān)系型磨削數(shù)據(jù)庫建立方法。在砂輪速度為50 m/s，工件轉(zhuǎn)速為158 r/min，加工余量為10 mm 的磨削條件下進(jìn)行軸承鋼磨削實驗，采集到的磨削功率信號動態(tài)數(shù)據(jù)集合為y（2 090 000），將其變換為XY（2，52 998）電子表格字符串，建立了磨削過程監(jiān)測動態(tài)功率數(shù)據(jù)庫。

在保證數(shù)據(jù)精度的前提下，將2 090 000 個動態(tài)數(shù)據(jù)點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)?×52 998 個單元格數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)量降至原數(shù)據(jù)的5.07%，大大減小了數(shù)據(jù)存儲量，可在工業(yè)化智能磨削或磨削數(shù)據(jù)庫技術(shù)上應(yīng)用。此外，功率數(shù)據(jù)庫研究方法具有通用性，可推廣應(yīng)用到其他信號數(shù)據(jù)（如力、振動等）和磨料磨具生產(chǎn)行業(yè)時間序列數(shù)據(jù)的存儲和管理上。