数据采集的新技术及发展动态
智能制造中的数据采集与处理技术

智能制造中的数据采集与处理技术智能制造是指通过互联网、人工智能、大数据等先进技术和手段,实现生产过程的数字化、智能化,提高生产效率和质量。
而在智能制造中,数据采集与处理技术的重要性日益凸显。
本文将从以下几个方面进行探讨。
一、数据采集技术的发展数据采集是指通过传感器、控制器等设备,获取设备、工厂、车间等环境中的各种信息,进而形成大量的数据流。
20世纪70年代,随着计算机技术的发展,工业控制系统中出现了各种传感器和控制器,使得数据采集变得更加容易。
而随着时间的推移,数据采集技术也逐渐得到了不断的改进和完善。
例如,其中一种新型的传感器,称作MEMS(微电子机械系统),可以实现更加精细的检测和测量,从而大大提高数据准确性。
另外,近年来,随着物联网技术的广泛应用,各种设备、机器等也越来越智能和可联网,同时数据采集也从传统的人工方式逐渐向自动化、无人值守的方向发展,使得大量数据可以更快速、更准确地被采集。
二、数据采集的意义在智能制造中,数据采集是整个智能工厂架构中最重要的部分之一。
数据采集的意义在于,它能够帮助企业深入了解不同环节的运营情况,及时发现生产过程中的问题,从而更好地优化和提高企业的生产效率和产品质量。
具体来说,数据采集可以用于以下几方面:1、生产过程监控:通过数据采集,可以实时监测生产环境中各种参数,例如温度、湿度、气压、振动等指标,监控设备是否正常工作、生产是否按照计划进行等情况。
2、质量控制:通过数据采集,可以对制造过程中产生的关键参数进行实时记录和监控,例如工作温度、压力、速度、质量等指标,从而及时调整和纠正生产过程中的不足,保证产品质量。
3、生产规划:通过数据采集,可以对生产线的产能、效率、稳定性等进行分析和评估,结合市场需求和资源供给,制定合理的生产计划,以提高生产效率和资源利用率。
三、数据处理技术的应用在数据采集之后,会产生大量的、杂乱无章的数据流,如何对这些数据进行有效地处理和分析,变得至关重要。
行业新闻:数据采集器的现状和前景分析

计算机技术的出现,大大提高了人们处理信息的速度和能力。
面对瞬息万变的庞大信息流,计算机自动识别输入技术显得尤为重要。
而在诸多的自动识别技术中,条形码技术越来越被人们所认识和接受,已成为当今主要的计算机自动识别技术。
由于其输入速度快,准确度高,成本低,可靠性强,因而发展十分迅速。
它不仅扩大了计算机的应用范围,而且使计算机技术的应用无论在深度上,还是广度上都有了新的发展,为实现商业数据的自动采集和电子数据交换(EDI)奠定了基础。
我国的商业自动化最初始于80年代初期,当时使用的是自行设计和生产的动态柜台结算器。
改革开放后不久、随着我国商界在技术领域与国外交流的日益加深,商品条码及POS系统逐渐发展、成熟起来,从而进一步带动了我国的商业自动化的发展。
与此同时,在市场经济的冲击下,物流理论和物流管理日益受到商业界的重视。
在商业管理自动化系统中,如何把过去的、滞后的、静态的信息,变为实时的、动态的。
高的的信息资源,与动态的物流管理保持一致,成为我国商品库存管理亟待解决的问题。
商品库存在商业管理中是时刻变化的,落后的人工盘点显然已经不再适应市场经济运行机制下日渐激烈的竞争的需要。
21世纪是信息的时代,时间就是金钱,商机稍纵即逝,用户要想在强手如林的商业界站稳脚跟,实现不停业盘点是最基本的要求。
库存(盘点)管理电子化系统正是适应这一时代要求应运而生的。
一、便携式数据采集器的发展信息时代的今天,人们再也离不开计算机的帮助。
正如POS系统的建立就必须具备由计算机系统支持的POS终端机一样,库存(盘点)电子化的实现同样也离不开素有“掌上电脑”美称的便携式数据采集器。
自动识别技术是将数据自动识读、自动输入计算机的一种方法或手段。
它是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术。
而条码技术的迅速崛起,作为一种革命性的高新技术为人们普遍接受,正是因为它通过数据采集器这一“利器”,提供了快速、准确地进行数据采集输入的有效手段,解决了由于计算机数据人工输入速度慢、错误率高等造成的“瓶颈”难题。
数据采集与处理的行业前沿探索

数据采集与处理的行业前沿摸索第1章数据采集技术概述 (4)1.1 数据采集的重要性 (4)1.2 数据采集的主要方法 (4)1.3 数据采集技术的发展趋势 (5)第2章传感器与监测技术 (5)2.1 传感器技术原理 (5)2.1.1 传感器的基本结构 (5)2.1.2 传感器的分类 (6)2.1.3 传感器的工作机制 (6)2.2 无线监测技术 (6)2.2.1 无线监测技术原理 (6)2.2.2 无线监测技术的分类 (6)2.2.3 无线监测技术在数据采集中的应用 (6)2.3 物联网技术在数据采集中的应用 (7)2.3.1 物联网技术原理 (7)2.3.2 物联网技术在数据采集中的应用 (7)第3章大数据与云计算 (7)3.1 大数据概念与架构 (7)3.1.1 大数据定义与特征 (7)3.1.2 大数据架构 (7)3.2 云计算平台与数据采集 (7)3.2.1 云计算概述 (7)3.2.2 云计算平台 (8)3.2.3 数据采集 (8)3.3 分布式存储与计算技术 (8)3.3.1 分布式存储技术 (8)3.3.2 分布式计算技术 (8)3.3.3 分布式数据处理挑战 (8)第4章数据预处理技术 (8)4.1 数据清洗与去噪 (8)4.1.1 数据缺失处理 (9)4.1.2 异常值检测与处理 (9)4.1.3 冗余数据消除 (9)4.1.4 噪声处理 (9)4.2 数据集成与融合 (9)4.2.1 数据集成方法 (9)4.2.2 数据融合技术 (9)4.2.3 数据一致性保证 (9)4.3 数据规范化与变换 (9)4.3.1 数据规范化 (9)4.3.2 数据变换 (9)4.3.3 特征工程 (10)第5章数据挖掘与知识发觉 (10)5.1 数据挖掘的基本任务 (10)5.1.1 关联分析 (10)5.1.2 聚类分析 (10)5.1.3 分类与预测 (10)5.1.4 异常检测 (10)5.1.5 时序模式分析 (10)5.2 常见数据挖掘算法 (10)5.2.1 决策树算法 (10)5.2.2 支持向量机算法 (11)5.2.3 K近邻算法 (11)5.2.4 聚类算法 (11)5.2.5 朴素贝叶斯算法 (11)5.3 知识发觉与大数据分析 (11)5.3.1 知识发觉的定义与过程 (11)5.3.2 大数据分析的关键技术 (11)5.3.3 知识发觉与大数据分析的应用 (11)5.3.4 挑战与展望 (11)第6章机器学习与深度学习 (11)6.1 机器学习基本概念 (11)6.1.1 监督学习 (12)6.1.2 无监督学习 (12)6.1.3 半监督学习 (12)6.1.4 强化学习 (12)6.2 深度学习技术与应用 (12)6.2.1 深度学习基本原理 (12)6.2.2 常用深度学习网络结构 (12)6.2.2.1 卷积神经网络(CNN) (12)6.2.2.2 循环神经网络(RNN) (12)6.2.2.3 对抗网络(GAN) (12)6.2.3 深度学习在数据采集与处理中的应用 (12)6.3 神经网络与自然语言处理 (12)6.3.1 词向量及其训练方法 (12)6.3.2 文本分类与情感分析 (12)6.3.3 机器翻译 (12)6.3.4 语音识别与合成 (12)第7章数据可视化与交互技术 (12)7.1 数据可视化原理与方法 (12)7.1.1 可视化的基本概念 (13)7.1.2 数据预处理 (13)7.1.3 可视化方法 (13)7.1.4 可视化工具与框架 (13)7.2 信息可视化与交互设计 (13)7.2.1 信息可视化的关键要素 (13)7.2.2 交互设计方法 (13)7.2.3 信息可视化应用案例 (13)7.2.4 可视化评估与优化 (13)7.3 虚拟现实与增强现实技术 (14)7.3.1 虚拟现实与增强现实概述 (14)7.3.2 虚拟现实技术 (14)7.3.3 增强现实技术 (14)7.3.4 虚拟现实与增强现实在数据可视化中的应用 (14)第8章数据安全与隐私保护 (14)8.1 数据安全风险与挑战 (14)8.1.1 数据泄露与篡改风险 (14)8.1.2 内外部攻击与威胁 (14)8.1.3 数据安全合规要求与法规挑战 (14)8.1.4 大数据环境下安全问题的特殊性 (14)8.2 数据加密与安全传输 (14)8.2.1 数据加密技术概述 (14)8.2.1.1 对称加密与非对称加密 (14)8.2.1.2 哈希算法与数字签名 (14)8.2.2 安全传输协议与技术 (14)8.2.2.1 SSL/TLS协议 (14)8.2.2.2 SSH协议 (14)8.2.2.3 IPsec协议 (15)8.2.3 数据加密与安全传输在行业中的应用案例 (15)8.3 隐私保护与匿名化处理 (15)8.3.1 隐私保护的重要性与必要性 (15)8.3.2 隐私保护法律法规与标准 (15)8.3.2.1 我国隐私保护相关法规 (15)8.3.2.2 国际隐私保护标准与法规 (15)8.3.3 匿名化处理技术 (15)8.3.3.1 数据脱敏 (15)8.3.3.2 k匿名算法 (15)8.3.3.3 差分隐私 (15)8.3.4 隐私保护与匿名化处理在行业中的应用实践 (15)8.3.4.1 金融行业 (15)8.3.4.2 医疗行业 (15)8.3.4.3 互联网行业 (15)8.3.4.4 部门及其他行业 (15)第9章行业应用与案例分析 (15)9.1 金融行业数据采集与处理 (15)9.1.1 背景概述 (15)9.1.2 数据采集技术 (15)9.1.3 数据处理与分析 (16)9.2 医疗健康领域数据应用 (16)9.2.1 背景概述 (16)9.2.2 数据采集技术 (16)9.2.3 数据处理与分析 (16)9.3 智能交通与城市大数据 (16)9.3.1 背景概述 (17)9.3.2 数据采集技术 (17)9.3.3 数据处理与分析 (17)第10章数据采集与处理的未来发展趋势 (17)10.1 新一代数据采集技术 (17)10.1.1 传感器技术的进步 (17)10.1.2 无线通信技术的创新 (17)10.1.3 物联网平台的整合 (18)10.2 边缘计算与数据预处理 (18)10.2.1 边缘计算架构的优化 (18)10.2.2 数据预处理算法的创新 (18)10.2.3 边缘设备的智能化 (18)10.3 数据驱动与创新应用展望 (18)10.3.1 智能决策支持 (18)10.3.2 智能制造 (18)10.3.3 智慧城市 (18)10.3.4 健康医疗 (19)10.3.5 生态环境保护 (19)第1章数据采集技术概述1.1 数据采集的重要性数据采集作为信息时代的基础性工作,对于各行各业具有举足轻重的地位。
互联网大数据采集与处理的重点技术

互联网大数据采集与处理的重点技术摘要:随着互联网技术的迅速发展,大数据的各项技术应用模式也变得更加复杂,同时也便捷了人们的生活和工作。
因而,需要我们合理地利用大数据并对其进行精确管理,使其更好地为社会服务。
互联网大数据已融入到政治、经济、文化、外交以及军事等不同领域之中,也与我们每个人的日常生活息息相关,对数据进行甄别,从而有效利用,是数据信息处理过程的重要一环,影响深远。
鉴于此,文章对互联网大数据采集与处理的主要技术进行了研究,以供参考。
关键词:互联网大数据;采集与处理;技术要点1互联网大数据采集互联网大数据采集可以划分为2个阶段,一是基础支撑层大数据采集,二是智能感知层大数据采集。
基础支撑层大数据采集,主要目的是为数据平台的建立提供物联网、数据库等技术;智能感知层大数据采集,主要是进行数据识别、数据传输以及数据感知等。
运营商通过合理处理互联网大数据,便可以根据用户需求变化情况,及时做出反应,更好地满足用户的数据需求。
互联网之中,时时刻刻产生着大量数据信息,主要以互动信息、日志、视频等形式存在,虽然为用户提供了一定的便利,但给运营商的数据采集带来了沉重的压力,具体体现在:首先,多源数据获取方面存在着一定的问题。
大数据有着动态性、多元异构的特征,虽然单个用户的信息价值不高,但整合多个用户的信息之后,便可以提高信息的整体价值。
但就现阶段来说,大数据采集过程中,多元化数据的采集难度非常大,给供应商造成了严重的影响。
其次,数据实时挖掘的难度较大。
信息化时代背景下,数据信息处理过程中已经应用了关联分析、聚类分析手段,但采取模拟分析方法,不能获取实时数据。
最后,海量异构管理方面存在着一定的问题。
互联网之中的异构数据信息非常多,一些异构数据缺乏注册结构,价值参差不齐,为提高数据质量,必须对关键数据进行异构分析,但其难度相对较大。
2互联网大数据预处理关键技术互联网大数据挖掘前期,必须做好预处理,采取科学合理的手段,对互联网大数据进行有效的预处理,主要内容包括数据清理、数据集成、数据归约等。
探索新能源场站数据采集技术

探索新能源场站数据采集技术在探索新能源场站数据采集技术方面,技术的快速发展为能源行业带来了许多新的机遇和挑战。
随着可再生能源的不断推广和应用,对于数据采集技术的要求也越来越高。
本文将深入探讨新能源场站数据采集技术的发展现状、关键技术和未来趋势。
随着可再生能源的快速发展,新能源场站如风电场、光伏电站等在全球范围内得到了广泛的建设和应用。
这些场站的运行状态监测和数据采集成为保障其安全稳定运行的重要环节。
传统的数据采集方法往往存在采集精度低、实时性差等问题,因此需要引入新的数据采集技术来满足需求。
近年来,随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展和应用,新能源场站数据采集技术也在不断创新和完善。
首先,物联网技术的应用使得各种设备和传感器可以实现互联互通,实现对场站运行状态的实时监测和数据采集。
其次,大数据技术的运用可以对海量数据进行有效存储和分析,从而为场站管理和运维提供决策支持。
同时,人工智能技术的应用可以通过数据挖掘和模式识别等方法,发现场站运行中存在的问题并提供解决方案。
在新能源场站数据采集技术中,关键技术包括数据传输技术、数据存储技术和数据分析技术等。
首先,数据传输技术要求能够实现高速稳定的数据传输,保障数据的及时性和完整性。
其次,数据存储技术需要具备高效的数据存储和管理能力,以应对海量数据的存储需求。
最后,数据分析技术则需要具备数据挖掘、机器学习等能力,从数据中发现规律并进行预测分析。
未来,随着5G、云计算、边缘计算等技术的不断普及和应用,新能源场站数据采集技术将会迎来更加广阔的发展空间。
5G技术的高速传输和低时延将进一步提升数据采集的效率和精度,云计算和边缘计算则可以实现数据的实时处理和分析,为场站管理和运维提供更加全面的支持。
综上所述,新能源场站数据采集技术在能源行业中具有重要的地位和作用,随着技术的不断进步和创新,相信其在未来会有更加广阔的发展前景。
数据采集系统项目行业调研报告

数据采集系统项目行业调研报告在当今数字化时代,数据采集系统在各个领域发挥着至关重要的作用。
从工业生产到科学研究,从商业运营到社会管理,数据采集系统为决策提供了基础,推动了创新和发展。
本报告旨在对数据采集系统项目行业进行深入调研,分析其市场现状、技术发展趋势、应用领域以及面临的挑战和机遇。
一、市场现状数据采集系统市场近年来呈现出持续增长的态势。
随着企业数字化转型的加速和对数据价值的认识不断提高,对高效、准确的数据采集系统的需求日益旺盛。
据市场研究机构的数据显示,全球数据采集系统市场规模预计在未来几年将保持两位数的增长率。
在市场竞争方面,一些知名的国际品牌凭借其先进的技术和丰富的产品线占据了较大的市场份额。
同时,国内企业也在不断崛起,通过技术创新和成本优势,在中低端市场逐渐取得竞争优势。
二、技术发展趋势(一)传感器技术的进步传感器是数据采集系统的关键组成部分,其性能直接影响数据的质量和准确性。
目前,传感器技术正朝着高精度、高灵敏度、小型化和智能化的方向发展。
例如,新型的 MEMS 传感器在体积、功耗和成本方面具有显著优势,已广泛应用于消费电子、汽车等领域。
(二)通信技术的革新随着 5G 网络的普及和物联网技术的发展,数据采集系统的通信能力得到了极大提升。
高速、低延迟的通信网络使得数据能够实时传输和处理,为远程监控和控制提供了有力支持。
(三)数据分析和处理技术的发展大数据和人工智能技术的应用,使得数据采集系统能够对采集到的数据进行更深入的分析和挖掘,提取有价值的信息和知识,为决策提供更精准的依据。
三、应用领域(一)工业制造在工业生产中,数据采集系统用于监测生产设备的运行状态、生产过程中的参数变化,实现质量控制和生产优化。
例如,在汽车制造中,通过对生产线上的设备和零部件进行数据采集,可以及时发现故障,提高生产效率和产品质量。
(二)能源管理在能源领域,数据采集系统用于监测电力、石油、天然气等能源的生产、传输和使用情况,实现能源的合理调配和节能减排。
电子商务行业数据采集技术及其应用

电子商务行业数据采集技术及其应用随着信息时代的到来,电子商务行业正处于高速发展时期。
而在这个行业当中,数据采集技术成为了企业竞争的核心要素之一。
因此,如何利用数据采集技术为企业提供有效的数据支撑和分析,成为了电子商务企业在当今竞争激烈的市场中提高自身竞争力的重要途径。
数据采集技术是指利用网络爬虫和数据抓取等技术手段,收集互联网上的各种数据信息,并将其进行整合和分析的过程。
在电子商务行业中,数据采集技术的应用范围非常广泛。
它不仅可以帮助企业了解市场趋势、消费者需求,还可以提高企业的绩效、减少营销成本等。
下面,我们就一起来看看电子商务行业数据采集技术及其应用。
一、数据采集技术在市场调研中的应用市场调研是指企业针对市场经济的特定研究,以了解市场的形势、市场主体及其行为、市场规则和机制等。
在电子商务行业中,市场调研是提高企业竞争力的关键之一。
而数据采集技术能够帮助企业进行大规模、高效率的数据收集和整合,从而为企业提供更好的数据基础。
通过数据采集技术,企业可以了解市场的需求、趋势和口碑,并帮助企业更好地把握市场机会。
此外,数据采集技术还能够发现消费者在不同电商平台的购买习惯和偏好,在产品开发和推广中发挥重要作用。
二、数据采集技术在竞争情报分析中的应用在电子商务行业中,竞争激烈,竞争对手众多。
因此,电商企业需要及时掌握并分析竞争对手的动态,以便更好地制定自己的战略和方案。
而数据采集技术则是电商企业获取和分析竞争情报的重要工具。
利用数据采集技术,企业可以获取竞争对手的产品价格、销售情况、市场份额等重要信息,从而更好地了解竞争对手的优点和不足。
此外,数据采集技术还可以通过对竞争对手的营销手段、消费者反馈等进行分析,为企业提供更好的决策依据。
三、数据采集技术在客户分析中的应用客户分析是指通过收集、整理和分析客户数据,了解客户需求和偏好,以便更好地制定有针对性的营销策略。
而电子商务行业所涉及的客户规模庞大,购买行为复杂,从而需要更为先进和高效的数据采集技术。
大规模数据采集及处理技术研究

大规模数据采集及处理技术研究随着工业化和信息化的不断推进,人类社会进入了一个数字化时代。
在这个时代里,各类数据已经成为了我们的生产生活中不可或缺的资源。
在这个基础上,大规模数据采集及处理技术的研究应运而生。
一、数据采集技术大规模数据采集是指通过多种技术手段将数据从不同的源头收集到一个集中的数据库中,以实现全面、深入、系统的数据分析。
这个过程既包括传统的人工采集手段,也包括新型的自动化采集手段。
在人工采集方面,传统的调查和问卷调查仍然是一种非常有效的数据采集技术。
通过这种方式,我们可以了解到人们的想法和需求,从而更好地指导企业的决策。
此外,还有分组访谈、观察、实验等多种人工采集方式。
在自动化采集方面,网络爬虫是一个比较常见的技术。
它基于爬虫程序,对网站上的信息进行自动化采集和抽取。
此外,还有网络API、传感器等自动化数据采集手段。
二、数据处理技术大规模数据的处理是指针对海量数据的存储、处理和分析。
要想对数据有效地进行下一步分析,我们需要将数据进行预处理,包括数据去重、清洗、格式转换等。
在这个基础上,我们需要利用各种大数据处理技术来对数据进行进一步的分析和挖掘。
在数据处理技术方面,有传统的数据仓库、数据挖掘技术等,也有大数据技术如Hadoop、Spark等。
这些技术可以让我们利用分布式计算技术和并行算法,快速处理大规模数据。
此外,还有机器学习技术,可以帮助我们从数据中挖掘出规律和模式,为企业的决策提供依据。
三、数据采集与处理技术的应用大规模数据采集与处理技术的应用非常广泛。
在国家和社会治理方面,政府可以通过收集海量的数据得出关于国民生活的各种信息,利用这些信息来制定更加合理且具有操作性的相关政策。
在企业商业应用方面,企业可以通过数据的采集和处理,对消费信息、市场走势、产品趋势等相关信息做出全面的分析和判断,从而帮助企业做出更加明智的决策。
总之,大规模数据采集与处理技术的研究是数字时代的必然趋势。
随着技术和应用的不断发展,它将会在各行各业中起到重要作用,为人类社会带来更多便利和福利。
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数据采集的新技术及发展动态1、数据采集系统的历史与发展数据采集系统起始于20世纪50年代,1956年美国首先研究了用在军事上的测试系统,目标是测试中不依靠相关的测试文件,由非熟练人员进行操作,并且测试任务是由测试设备高速自动控制完成的。
由于该种数据采集测试系统具有高速性和一定的灵活性,可以满足众多传统方法不能完成的数据采集和测试任务,因而得到了初步的认可。
大约在60年代后期,国外就有成套的数据采集设备产品进入市场,此阶段的数据采集设备和系统多属于专用的系统。
20世纪70年代中后期,随着微型机的发展,诞生了采集器、仪表同计算机溶为一体的数据采集系统。
由于这种数据采集系统的性能优良,超过了传统的自动检测仪表和专用数据采集系统,因此获得了惊人的发展。
从70年代起,数据采集系统发展过程中逐渐分为两类,一类是实验室数据采集系统,另一类是工业现场数据采集系统。
就使用的总线而言,实验室数据采集系统多采用并行总线,工业现场数据采集系统多采用串行数据总线。
20世纪80年代随着计算机的普及应用,数据采集系统得到了极大的发展,开始出现了通用的数据采集与自动测试系统。
该阶段的数据采集系统主要有两类,一类以仪器仪表和采集器、通用接口总线和计算机等构成。
例如:国际标准ICE625(GPIB)接口总线系统就是一个典型的代表。
这类系统主要用于实验室,在工业生产现场也有一定的应用。
第二类以数据采集卡、标准总线和计算机构成,例如:FTQ总线系统是这一类的典型代表。
这种接口系统采用积木式结构,把相应的接口卡装在专用的机箱内,然后由一台计算机控制。
第二类系统在工业现场应用较多。
这两种系统中,如果采集测试任务改变,只需将新的仪用电缆接入系统,或将新卡再添加到专用的机箱即可完成硬件平台重建,显然,这种系统比专用系统灵活得多。
20世纪80年代后期,数据采集系统发生了极大的变化,工业计算机、单片机和大规模集成电路的组合,用软件管理,使系统的成本降低,体积减小,功能成倍增加,数据处理能力大大加强。
20世纪90年代至今,在国际上技术先进的国家,数据采集技术已经在军事、航空电子设备及宇航技术、工业等领域被广泛应用。
由于集成电路制造技术的不断提高,出现了高性能、高可靠性的单片数据采集系统(DAS)。
目前有的DAS 产品精度已达16位,采集速度每秒达到几十万次以上。
数据采集技术已经成为一种专门的技术,在工业领域得到了广泛的应用。
该阶段数据采集系统采用更先进的模块式结构,根据不同的应用要求,通过简单的增加和更改模块,并结合系统编程,就可扩展或修改系统,迅速地组成一个新的系统。
该阶段并行总线数据采集系统向高速、模块化和即插即用方向发展,典型系统有VXI总线系统,PCI、PXI总线系统等,数据位已达到B) 位总线宽度,采样频率可以达到100MSps[1]。
由于采用了高密度,屏蔽型,针孔式的连接器和卡式模块,可以充分保证其稳定性及可靠性,但其昂贵的价格是阻碍它在自动化领域普及的一个重要因素。
但是,并行总线系统在军事等领域取得了成功的应用。
串行总线数据采集系统向分布式系统结构和智能化方向发展,可靠性不断提高。
数据采集系统物理层通信,由于采用RS485、双绞线、电力载波、无线和光纤,所以其技术得到了不断发展和完善。
其在工业现场数据采集和控制等众多领域得到了广泛的应用。
,由于目前局域网技术的发展,一个工厂管理层局域网,车间层的局域网和底层的设备网已经可以有效地连接在一起,可以有效地把多台数据采集设备联在一起,以实现生产环节的在线实时数据采集与监控。
2、数据采集系统的发展与通信协议施耐德电气公司的Modicom产品早在1978年就推出了世界第一个生产现场控制(PLC)和主机的通信协议Modbus,该协议以简洁、开放、可靠而逐渐成为事实上的工业标准。
1989年推出的世界上第一个对等的工业控制网络Modbus Plus,实现了数据的高速、实时、对等的传输。
为提高可靠性,随后又推出具有冗余功能的Modbus,它大大提高了系统数据传输的可靠性。
20世纪70年代自以太网诞生以来,工业控制总线有了长足的进步,通信速率由10M提高到100M、1000M甚至10G。
以太网的标准统一开放(IEEE802.3系列),技术成熟,有众多的厂家支持,使得以太网产品价格相对低廉,而且不同厂家之间的产品可以轻松互连。
以太网与Internet的连接也相当容易,因此,目前也正处于快速发展的时期。
鉴于以太网具有成熟的技术、低廉的成本、丰富的开发工具与技术支持,以及和Internet网的无缝连接等优点,有人提议将以太网技术不仅应用在信息层中,而且将其推广到工业控制层和设备层,以实现管控测一体化网络。
随着互联网技术和IT技术的飞速发展,为适应未来技术发展的趋势,保障用户的投资,施耐德电气公司第一个推出了工业控制领域的开放的TCP/IP以太网Modbus TCP/IP[2],该技术采用IT行业广泛应用的技术TCP/IP,底层协议采用开放的Modbus,第一次真正地将工业数据采集与控制网络和IT网络融合为一体,使用户彻底摆脱了各种行业的工业数据采集与控制网络的束缚和限制,进入了工业控制领域的新境界。
基于TCP/IP协议,可以把数据采集与工控方案变得“透明”,使生产过程的数据采集与工厂的各种控制设备和计算机设备间实现透明传输数据。
同时使用户真正可以享受最新IT技术带来的各种好处,使企业的生产系统、ERP系统、MES系统透明实现了无缝的连接,也为制造业用户未来的电子商务应用提供了生产控制系统的基础。
以太网在企业的管理层应用较多,但是,在底层的设备控制层以太网的应用刚刚起步。
究其原因,在于以太网协议中的CSMA/CD机制。
这一机制使得以太网本质上不是实时的。
而且,由于冲突的存在使得以太网具有不确定性,甚至由于频繁的碰撞,导致最终某些节点抛弃当前的数据帧,使可靠性下降。
然而随着技术的发展,以太网标准在过去五年中,特别是在确定性、速度和优先法则方面有了很大提高,以太网越来越能够满足工业应用的需要,现场总线的通信功能完全可由以太网较好地完成。
最近几年,交换式以太网技术的出现大大地提高了以太网的确定性。
利用交换技术,可以将一个较大的网络分隔成为各个相对独立的冲突域,冲突只能在一个相对较小的区域内发生,这样大大地减小了冲突发生的概率,从而提高了网络的确定性和实时性。
在与传统现场总线的对比测试中,以太网显示出了明显的优势,使其能够胜任数据采集和控制对实时性、可靠性、抗干扰性的严格要求。
以太网已被证明是未来数据采集和控制网络的最佳解决方案,其应用于现场设备控制层是控制网络发展的趋势,并将极大地促进信息从传感器到管理层的集成。
3、国内外数据采集器的现况数据采集器是一种具有现场记录、分析功能的设备或现场记录、离线分析机器设备等状态数据功能的便携式分析仪器。
它把安装在机器设备上的震动传感器和过程传感器等所测得的信号作为输入,配以各种测量分析技术以及多样化的显示格式所组成的一个检测系统,主要应用于对机器设备进行定期巡回状态监测和故障诊断等多种领域。
它能和计算机一起组成独立的监测诊断系统,是机器设的计算机辅助诊断手段之一。
3.1 国内研究现状3.1.1 远距离数据采集2009年章伟聪等设计了相应的信号采集系统,采用电网频率跟踪技术,将传感器测得的三相末屏电流模拟值经信号调理电路调理及AD620AR放大器放大后,并经AD7656进行模数转换,将模拟信号直接转化为数字信号,避免了信号传输过程中的干扰和衰减问题;并采用参考电源解决了远距离同步采集问题,介绍了基于多通道高分辨率AD7656开发绝缘介损在线监测终端信号采集系统的具体方法,给出了具体的接口实现电路和数据采集的初始化操作过程,经实际应用,系统可靠稳定[3]。
2009年张鹏等研究开发了数字微波通信方式的远程水声数据采集系统;给出了远程水声数据采集系统的硬件结构,并设计完成了系统的操作软件;该系统采用现有的硬件产品,缩短了开发周期,将计算机网络里面广泛应用的TCP/IP协议成功运用在采集系统中,解决了海面微波信道传输的可靠性问题;经海上实验验证.该系统具有小型化、结构简单、远距离、高传输速率、低误码率及无失真传输等的优点[4]。
2009年孙丽飞将数据采集技术和GPRS远程无线数据传输技术相结合,很好地应用于远程医疗系统中,提高了测控系统的灵活性[5]。
2010年郑士伟设计并实现了四路射频信号相位差测量系统,采用模拟秉法器芯片AD8302测量二路射频信号的相位差.设计了特殊的电路,将基于AD8302的相位差测量系统的测量范围从180°扩展到360°采用基于CAN总线的数据采集系统实现相位差的现场测量.该系统的相位差测量范围为0°~360°,相位差测量精度为0.1°,误差约为士1°。
该系统工作频带宽、电路简单、易于实现,可用于需要实现远距离测量多路射频信号问的相位差的场合[6]。
2010年李棚基于单片机的多通道温度数据采集器的设计,采用AT89C51单片机作为CPU,设计了能与多种温度传感器配合使用的信号调理接口电路,考虑到远距离信号传输和系统的抗干扰能力,采用V/A/V的变送装置,能够很好的调整、传输传感器的输出信号。
同时设计了一部分和硬件配套的软件,编写了CPU与A/D连接的数据采集子程序[7]。
2010冯大伟等设计了小型无人自动测量船水质采样及在线监测系统将自动采样系统、在线监测系统、遥控系统、卫星定位系统和数据采集与输出系统集成于测量船内,通过遥控测量船使之行驶到江河、湖泊等地表水体的离岸监测点位,通过多通道远距离遥控,定时分瓶采样;遥控启动在线监测系统,通过多参数传感器探头进行数据采集,并存储在单片计算机内;测量船返航后,取出采样瓶并进行现场数据查询。
小型无人自动测量船水质采样及在线监测系统适用于江河、湖泊等水体的水质在线监测和样品采集,可广泛应用于环境保护、水利和渔业等部门[8]。
2010年张逸群提出了CAN总线具有较强的纠错能力,适用于高噪声环境,并具有较远的通讯距离和较高的传输速度。
详细介绍了基于PIC18F458单片机为核心的CAN 总线通讯节点的总体设计方案,硬件结构和软件流程.通讯节点具有结构简单,扩展性强,可靠性高及抗干扰能力强等特点,在此基础上可以很方便地设计出多种设备。
作为一种通用远距离通讯数据采集控制平台,在煤矿自动化领域有着很广阔的应用前景[9]。
3.1.2 高速数据采集2010年陈波等实现某多通道雷达接收机,设计了一种带数据预处理功能的八通道数据采集系统,其具备LINK口和CPCI总线两种高速输出接口,单通道最高采样频率为125 MHz,分辨率14 bit。