数据采集及控制
实验一 数据采集与控制输出实验
四、实验主要设备
1.工控机
工业控制机也称为工业计算机IPC，主要用于工业工程测量、控制、数据处理等工作。
常用的是PC总线工控机（X86 CPU）
工业控制机的特点：
(1)可靠性高和可维护性好。可靠性和可维修性是两个非常重要的因素，它们决定着系统在控制上的可用程度。可靠性的简单含义是指设备在规定的时间内运行不发生故障，为此采用可靠性技术来解决；可维修性是指工业控制机发生故障时，维修快速、简单、方便。
ActiveDAQ Pro是一系列进行输入输出操作的ActiveX控件，是一套高效数据采集开发组件，可以方便的应用于Visual C++、Visual Basic以及支持Active控件的组态软件中，通过控件的属性、事件、方法可以很方便的对控件进行编程，用来开发数据采集的各种功能，包括模拟量输入输出（软件/中断/DMA）、数字量输入输出、脉冲量输入输出等。并且能够以ActiveDAQ Pro的各种操作来控制ADVANTECH设备。ActiveDAQ Pro安装包中包括以下内容：
从Windows3.1始，对于硬件设备的访问便采取了一种设备驱动程序的方法，用户通过设备驱动程序来获得硬件的参数或者设置，但是由于16位的操作系统基于原来的DOS，所以用户程序仍然可以通过一些BIOS或者DOS的DPMI中断调用来实现对硬件的操作。
32位的操作系统如Windows 95＆NT不再基于16位DOS，所以用户如果需要实现对硬件中断、DMA、I/O或者是绝对存储访问，都不可避免地必须通过设备驱动程序。
（1）研华PCI-1713U是一种32路隔离模拟量输入卡，可支持32路单端或16路差分输入，包含12位A/D转换器，采样频率可达100KHZ，并提供直流2500V隔离保护功能，本实验中利用PCI1713U板卡进行实时温度变送电压信号采集。研华PCI-1720U是一种4路隔离模拟量输入卡，多输出范围可选，包含12位D/A转换器，吞吐频率可达500KHZ，精度±0.024%，也具有直流2500V隔离保护功能，本实验中利用PCI-1720U板卡进行实时模拟电压信号输出。
质量控制中的数据采集与分析方法
质量控制中的数据采集与分析方法随着全球贸易和市场竞争的不断加剧，各行各业都在不断努力提高产品和服务质量。
在这个过程中，数据采集和分析变得越来越重要。
本文将深入探讨质量控制中的数据采集与分析方法。
一、数据采集数据采集是质量控制的第一步，也是最关键的一步。
只有收集到准确、全面的数据，才能进行有效的分析和改进。
以下是几种常见的数据采集方法：1.1 历史数据分析法历史数据分析法是指通过查看历史记录，计算和比对数据，得出结论并提出改进建议的方法。
这种方法可以用于定量和定性数据的采集。
定量数据包括数量和数字，例如销售量、客户满意度等；定性数据包括质量、服务等方面的描述，例如客户评价、产品外观等。
通过遍历历史数据，可以找到数据的变化趋势和突出问题，为下一步的改进提供参考。
1.2 监控式数据采集监控式数据采集是指使用传感器、探测器和监测设备等技术手段对生产流程、设备运行状态等实时进行监控，得出数据和结论的方法。
此类数据采集方法通常用于生产制造行业，可以实现实时监控和迅速反应，从而减少可能的人工误差和设备故障等问题。
1.3 抽样式数据采集抽样式数据采集是指采用随机抽样的方法，对一定数量的样本数据进行分析和测量，获得一些有代表性的数据，以此推断总体数据的情况。
这种方法可以用于任何领域中的数据采集，同时也是一种经济高效的采集方法。
二、数据分析2.1 统计学与质量控制统计学是质量控制中最重要的方法之一，包括描述统计学和推论统计学两种方法。
描述统计学用于总结和描述数据的性质；推论统计学则用于通过数据对总体进行推测，为质量控制决策提供依据。
常用的质量控制统计学工具包括控制图、直方图和帕累托图等。
2.2 数据挖掘数据挖掘是指利用计算机分析数据，从中提取有用信息的方法。
在质量控制中，数据挖掘可以从大量历史记录中找出规律和趋势，并发现问题，为进一步改进提供意见。
有很多常用的数据挖掘算法，例如分类算法、聚类算法和关联规则算法等。
2.3 人工智能与机器学习人工智能和机器学习技术不断发展，正在逐渐成为质量控制中不可或缺的分析工具。
控制系统数据采集技术
控制系统数据采集技术是指通过各种传感器和数据采集设备将被控制对象的参数数据采集并传输到控制器中，用于控制系统的处理和决策。
随着现代工业自动化技术的不断发展，也不断更新换代，从最初的模拟信号采集，到数字信号采集、智能采集，再到无线传输等多种技术手段的应用，使得采集数据更加准确、全面、方便和高效。
一、传感器技术在数据采集中的应用传感器是最基础的数据采集设备，它具有将物理量转换成电信号输出的能力。
传感器技术的发展趋势主要表现在小型化、高灵敏度、低功耗以及数字化、智能化等方面。
如穴位传感器、MEMS传感器、纳米传感器等的出现，更好地满足了不同环境下的数据采集需求。
由于传感器与被控制对象密切相关，控制系统的稳定性和可靠性很大程度上取决于传感器的性能。
因此，传感器在生产和管理中的应用十分重要，以确保被控制对象各项参数数据的准确实时采集。
二、数据采集技术的数字化和智能化随着微处理器、单片机技术的发展及各种软、硬件设备的不断完善，控制系统数据采集已经完成了从纯模拟到数字化的转变。
数字化采集不仅提高了数据的准确性和可靠性，而且将数据与控制器的计算机系统结合起来，更好地实现量化管理和数据分析。
智能自适应数据采集技术的出现，则进一步提高了数据采集和处理的效率。
智能化采集系统通过人工智能、模糊逻辑控制等技术，不仅可以更好地适应各种环境下的数据采集需求，还将采集到的数据实时传输到控制器系统中，满足复杂环境下的实时数据处理和决策需要。
三、无线传输技术在数据采集中的应用传统的有线数据传输方式虽然可以满足数据传输的需求，但是在很多场景下会面临数据传输距离受限、线路易受干扰、接口不兼容等限制。
而无线传输技术的应用，则有效地克服了传统传输方式所面临的一系列问题。
以红外传输技术为例，在一些情况下，它可以实现远距离的无线数据传输。
而以RFID技术为例，在物流仓储和生产管理中广泛应用，大大提高了企业的管理效率。
此外，蓝牙、WiFi、Zigbee 等无线传输技术的应用也日益普及，极大地推动了制造业和服务业的现代化升级。
第四章 数据采集和控制
第四章数据采集和控制4.1概述在控制系统中，现场的原始数据,如温度、压力、设备状态等，是系统的基础和关键，无法获取这些数据，所有针对它们进行的计算和操作就都是错误的，离开了这些数据系统就象人没有了视觉和触觉一样，自动化就是一句空话。
同样地，建立在控制系统基础之上的监控系统，及时准确地采集和控制数据也是组态软件的基础。
不过作为更高层次的系统，监控系统在实时性等方面比控制系统的要求要低。
例如，控制系统是通过电缆连接现场的每个信号/数据的，数据的采集，运算处理和控制动作很快，而监控系统一般通过通信线路从控制系统中取得现场数据，实时性就低很多，运算处理一般都是和监控相关的，并不参与过程控制，即使数据连接通信断开了，对过程控制也没有大的影响。
4.2 控制网络数据传输介绍要想了解组态软件的数据采集和控制的方式，就要了解控制系统的网络构成，对于大多数控制系统来说，一般的网络构成主要有三部分：现场层，控制层，监控层。
图4.1 控制系统和监控系统的数据采集和控制现场层：这一层包括现场的各种设备，是控制系统的被控对象，在数据传输方面主要提供数据的传输接口，这些接口包括串口，以太网等控制层：这一层包括各种对现场层设备的控制元件，是控制系统的执行机构，在数据传输方面主要是把现场来的各类电信号转换为数据信号。
监控层：这一层包括各类监控设备和数据处理设备，是控制系统的控制中心，在数据传输方面主要是对控制层来的各种数据进行处理。
上面说了数据传输的三层网络，那么数据是怎么在这三层之间传输呢？这就需要了解数据传输的介质，这些介质就包括传输的硬件和传输的协议。
4.2.1 设备硬件1、RS-232 接口在串行通讯时，要求通讯双方都采用一个标准接口，使不同的设备可以方便地连接起来进行通讯。
RS-232接口是目前最常用的一种串行通讯接口。
在RS-232 中任何一条信号线的电压均为负逻辑关系。
即：逻辑"1"为-3 到-15V；逻辑"0"为+3 到+15V 。
实验技术中的计算机控制与数据采集方法
实验技术中的计算机控制与数据采集方法随着科技的进步和发展，计算机控制与数据采集方法在实验技术中变得越来越重要。
这种方法利用计算机系统的高效性能和精确计算的能力，可以对实验过程进行精确控制，并实时采集和记录实验数据，为科研人员提供了更加全面和准确的实验结果。
计算机控制在实验技术中的应用涵盖了各个领域。
在物理实验中，通过计算机控制可以精确控制实验装置的运行，实现对实验条件的精确调节和控制，确保实验的可重复性和准确性。
在化学实验中，计算机控制可以实现自动配液、精确计时和温度控制，有效提高实验准确性和效率。
在生物学实验中，计算机控制可以实现对生物反应的实时监测和调节，并精确记录实验过程中的变化，为研究人员提供准确的数据支持。
计算机控制的基本原理是将实验装置与计算机系统进行连接，通过编程控制实验参数的变化。
在计算机控制系统中，传感器和执行器起着关键作用。
传感器可以实时地采集实验过程中的各种物理量，如温度、压力、光强等，将这些数据传输给计算机。
执行器则根据计算机的指令来控制实验装置的运行。
整个系统通过计算机的数据采集和控制程序来实现对实验过程的监控和调节。
数据采集是计算机控制的重要组成部分。
计算机采集到的数据可以是连续的、离散的或周期性的。
常用的数据采集方法包括模拟信号采集和数字信号采集。
模拟信号采集通过模数转换器将模拟信号转换为数字信号，然后传输给计算机进行处理。
数字信号采集则直接将数字信号传输给计算机。
数据采集的精度和采样率是评价采集系统性能的重要指标。
高精度和高采样率的数据采集可以保证实验过程中数据的准确性和完整性。
在实验过程中，数据的准确性和可信度是至关重要的。
因此，为了确保数据的可靠性，需要对数据进行预处理和校正。
预处理包括滤波、降噪和数据平滑处理等，可以有效降低外界干扰对数据的影响。
校正则是对实验装置进行定标和校准，确保数据的准确性和可比性。
除了计算机控制和数据采集方法，实验技术中还应用了一些有效的数据处理和分析手段。
数据采集及控制技术的研究分析
ＳＩ Ｌｌ Ｃ０Ｎ ＶＡＬＬＥＹ
数据 采 集及控制 技术的研究 分析
宋 金
（ 嘉兴 巨合 节能 科技 有限 公司 。 浙江 桐 乡
３ １ ４ ５ ０ ０ ）
摘 要 数 据采 集处 理及控 制 技 术是对 数据 信 息进行 采 集和 处理 的技 术 ， 是主要 对客 户信 息进 行接 收 、 分析 处 理 、 传送 、 储存 的工作 ， 它对各项数据参数进行分析 ， 然后转化 为数据信号 ， 最后将信 息储存到 电脑里 ， 从 而反映出真 实的数据 信息 ， 为其他工作的开展提供依据。此项技术主要通过采集器、传感器、转换器、计算机等设备进行操作 ， 反映 出来 的通信信 息数据可直接表现运 营商的经营状况 ， 以及市场消 费信息 ， 而网络的远程监控也成为 了控制技术 中的主要
主要 设 备 有传 感 器 、显 示 器 、计算 机 等 ， 可 以根 据 制技 术研 究
网络 控 制 技 术 即 Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ — Ｎ Ｃ Ｔ ， 主 要 运 用 在工 业控 制 方面 ， 例如 Ｄ ｃ控制 系 统 、远 程教 学、 建筑 自动
３ ． ２ 服务 器端 系统 构成模 块 服 务器 系 统 主要 来研 究入 库 模 块 ， 在与 数 据 库 取得 连接 之 后， 通过 对 数据 库 中含有 Ｂ Ｉ Ｄ Ｒ 对 象 的文件 进 行调 取 ， 从 中分析
３ 数据采集构成要素
采 集 控制 由服 务 器端 和 客户 端 两 个 部 分组 成 ， 服 务 器端 口 的模 块包 括 日志 、备 份 、 网络 、入 库 、 配置 ； 而客 户 端 则有 日 志 模 块 、备份 模 块 、 网络 模 块 、配 置 模 块 ， 下 面 我们 就 从 这 几 个模 块 进行 系统 阐述 。 ３ ． １客 户端 系统构 成 模块
DRGs数据采集与质量控制
数据采集
采集方式与流程
4、主要业务模块： （1）任务管理：对信息采集进行任务式管理，责任人管
理，可以开启和关闭采集任务。 （2）用户角色：分为两个维度，一个是体现行政管理层
次，一个是体现机构内部的任务分配； （3）采集模块：通过元数据定义生成的采集模块，可以
进行信息的增删改查导入和导出等功能；
数据采集
规范标准
标准维护
• 由成员医院轮流值班解决标准编码问题。 • 开设专用邮箱收集编码工作中发现的问题和建议。 • 定期召开标准编码研讨会，解决、吸纳问题和建议。 • 通过信息平台发布最新编码标准。
数据采集
采集内容 病案首页是卫生信息的重要来源，是各级卫生 行政部门对医院宏观决策、核拨卫生经费、评 价医院医疗工作的重要依据。
数据采集
采集方式与流程 2、采集方式 （3）通过邮件（附件）。 （4）通过IM等即时通讯工具。 （5）通过FTP上传。 （6）通过TCP/IP固定端口上传。 （7）客户端直接上报。
数据采集
采集方式与流程 3、安全考虑 采用登录认证、服务授权、加密传输和防篡改 等安全措施。 采用硬件防火墙、入侵检测、防病毒等多种技 术手段保障信息安全。 制定信息安全保密管理制度、用户信息安全管 理制度等安全管理规定。
统计人员负责平台上报工 作
Байду номын сангаас
质量保证：统计人员
质量控制
督导检查
以主要诊断的选择为聚焦点的检查模式，建立病案信 息上报质量追踪体系。 --设计基于
• 主要诊断选择 • 临床版ICD-10和ICD-9的编码使用 • 北京地区医疗费用项目分类
使用随机抽样与疑似筛选相结合的方法，进行追访和 现场督导相结合的信息质量评估。
控制系统的数据采集与处理技术
控制系统的数据采集与处理技术随着科技的不断发展和进步，控制系统在各个领域中起着举足轻重的作用。
而控制系统的数据采集与处理技术则是其中至关重要的一环。
本文将对控制系统的数据采集与处理技术进行探讨，从数据采集的方式、处理方法以及技术应用等方面进行分析。
一、数据采集方式在控制系统中，数据采集是指将现实世界中的各种信息转化为计算机可以处理的数据形式。
常见的数据采集方式包括模拟信号采集和数字信号采集。
1. 模拟信号采集模拟信号采集是指将模拟信号通过模数转换器(ADC)转化为数字信号的过程。
在控制系统中，我们通常会采用传感器将各种物理量转化为电压或电流信号，再经过一定的放大和滤波处理后，将模拟信号送入ADC进行采样和转换。
2. 数字信号采集数字信号采集是指直接获取数字信号的过程。
例如，计算机数字输入/输出卡(DAQ)可以直接采集各种数字信号，并进行存储和处理。
数字信号采集具有抗干扰性强、采集速度高等优点，被广泛应用于控制系统中。
二、数据处理方法数据采集完成后，接下来就需要进行数据处理，以提取有用的信息，并为后续的控制决策提供依据。
在控制系统中，常用的数据处理方法包括滤波、数据压缩、特征提取以及智能算法等。
1. 滤波滤波是数据处理的基本方法之一，其目的是去除数据中的噪声和干扰，保留有用信号。
滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等，具体选择滤波器的类型和参数应根据实际情况进行。
2. 数据压缩对于大规模的数据集，为了减少数据存储和传输的开销，需要对数据进行压缩。
数据压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种方式，具体选择哪种方式取决于对数据精度和压缩比的要求。
3. 特征提取数据处理的另一个重要环节是特征提取，即从原始数据中提取出对问题解决有帮助的特征。
常见的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、主成分分析等，可以通过这些方法将原始数据转化为更具代表性和可分离性的特征。
4. 智能算法随着人工智能技术的快速发展，智能算法在控制系统数据处理中得到了广泛应用。
数据采集控制系统组成于功能
数据采集控制系统组成于功能基于PC的数据采集控制系统已被广泛应用于工业现场及实验室，如监测控制数据采集及自动化测试等等，选择并构建一个能满足需要的数据采集及控制系统需要一定的电子及计算机工程知识。
一般数据采集及控制系统配置包括：①变送器和执行器；②信号调理；③数据采集控制硬件；④计算机系统软件。
1. 变送器变送器能够将温度、压力、长度、位置等物理信号转换成电压、电流、频率、脉冲或其他信号，热电偶电热调节器及电阻温度检测器都是常用的温度测量变送器。
其他类型的变送器包括流量传感器、压力传感器、应力传感器、测压单元，它们可以用来测量流体的速率、应力变化、压力或位移。
执行器是一种通过使用气压、水压或电力来执行过程控制的设备，比如调节阀通过打开或关闭阀门来控制流体的速率。
2. 信号调理变送器产生的信号通过数据采集硬仵转换成数字信号之前，应该采用信号调理电路来改善信号的质量，例如信号的定标、放大、线性化、冷端补偿、滤波衰减、共模抑制等等常见的信号处理。
为了获得最大的分辨率，输人电压的范围应与D/A转换器的最大输人范围相当。
放大扩展了变送器信号的范围，这样它就能与D/A转换器的输人范围相匹配，比如一个10倍的放大器，能够将电压范围在0～IV 的变送器信号，在其到达D/A转换器之前变成0～10V的信号。
3. 数据采集控制硬件一般完成以下一个或多个功能：模拟量输入、模拟量输出、数字量输人、数字量输出及计数定时功能。
4. 模拟量输入模拟量到数字量的转换，将模拟电压或电流转换为数字信息，为了使计算机能够处理或存储信号，这种转换是必须的。
选择D/A 硬件的标准：①输人通道的个数；②单端或差分输人信号；③采样频率（每秒的采样次数）；④分辨率（通常以A／D转换位数来衡量）；⑤输入范围（由满量程伏特数决定）；⑥噪声及非线性。
5. 模拟量输出模拟量到数字量相反的变换是数字量到模拟量的变换（D/A）。
该变换将数字信号转换为模拟的电压或电流。
测绘技术中的数据采集与处理质量控制方法详解
测绘技术中的数据采集与处理质量控制方法详解导言测绘技术是一门重要的工程学科，对于国土规划、城市建设和环境保护等领域都有着重要的应用价值。
数据采集和处理是测绘技术的基础，而数据质量的高低直接影响着测绘成果的准确性和可靠性。
因此，数据采集与处理质量控制成为了测绘技术领域中不可忽视的重要环节。
一、数据采集质量控制方法1. 仪器设备的选择与校准为了确保数据采集的准确性，选择合适的测量仪器是非常重要的。
不同的仪器具有不同的精度和适用范围，需要根据实际需要进行选择。
同时，仪器的校准也是保证数据采集质量的重要步骤。
定期对仪器进行校准，并记录校准结果，可以及时发现和修正仪器偏差，提高采集数据的准确性。
2. 严格的测量操作数据采集过程中的操作规范和技术要求直接关系到数据的准确性。
测量人员应受过专业培训，并按照规范要求进行操作。
遵循标准测量方法，合理设置测量参数，采用稳定的测量姿势和动作，可以减小人为误差和仪器误差，提高数据采集的准确性。
3. 适当的控制点设置在进行数据采集时，设置适当的控制点是确保数据质量的重要手段之一。
控制点的设置需要根据具体要求和测量任务进行，在地理分布上要均匀、密集。
通过对控制点的测量，可以进行后期数据的校正和验证，提高数据采集的精度和稳定性。
二、数据处理质量控制方法1. 数据预处理数据预处理是数据处理的第一步，对采集的原始数据进行筛选、去除异常数据和噪声，以及进行数据格式的统一和转化。
这一步需要借助合适的软件和算法，对数据进行处理和优化，减小数据误差，为后续处理提供准确的数据基础。
2. 数据配准与配对在进行数据处理时，不可避免会碰到多源数据的配准和配对问题。
数据配准是将不同源的数据通过空间变换方法进行转化，使其具备相同的坐标系和参考框架；数据配对是将不同时间点或不同空间尺度的数据进行对应，以便进行分析和比较。
通过合适的配准和配对方法，可以提高数据处理的准确性和可靠性。
3. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是测绘数据处理的核心环节，旨在从海量数据中提取有用的信息和知识。
自动化控制系统中的数据采集与处理
自动化控制系统中的数据采集与处理现代自动化控制系统通常涉及大量的传感器和执行器，而数据采集与处理是实现自动化控制的核心环节之一。
本文将探讨在自动化控制系统中，数据采集与处理的重要性以及一些常用的方法和技术。
一、数据采集的重要性数据采集是自动化控制系统中的第一步，它涉及到对环境、设备和过程等信息进行收集和记录。
数据采集的主要目的是获取所需的实时数据，以便对系统进行控制和监测。
在自动化控制系统中，正确、准确地采集数据对于实现系统的稳定运行和高效控制至关重要。
数据采集的过程包括传感器的选择和安装、信号调理、模拟信号的数字化转换等。
传感器的选择要考虑到被测量的参数类型、精度要求、环境条件等因素。
安装传感器时需要注意安装位置的选择和固定方式，以确保采集到的数据准确可靠。
二、数据采集的方法和技术1. 模拟信号采集：传感器通常会输出模拟信号，因此需要将模拟信号转换为数字信号。
这一步骤称为模拟信号采集。
常见的模拟信号采集方法包括差分放大、滤波、采样和保持等。
2. 数字信号采集：在自动化控制系统中，数字信号采集是更为常见的方法。
数字信号采集可以通过使用模数转换器将模拟信号转换为数字信号。
数字信号采集具有抗干扰能力强、稳定性高、精度高等优点，适用于各种控制系统。
3. 无线传输：近年来，随着物联网技术的发展，无线传输在数据采集中得到广泛应用。
无线传输技术可以将数据从传感器无线传输到数据采集中心，避免了布线的麻烦，提高了系统的灵活性和可扩展性。
三、数据处理的方法和技术1. 数据预处理：采集到的原始数据通常会包含噪声、干扰等不确定因素，需要进行数据预处理。
数据预处理的方法包括滤波、去噪、校正等，目的是提高数据的可靠性和准确性。
2. 数据分析：数据分析是数据处理的关键环节，它可以通过统计方法、数学模型等手段对采集到的数据进行分析和处理。
数据分析可以得到系统的运行状态、故障诊断信息等，为后续的控制和决策提供支持。
3. 数据存储与传输：在自动化控制系统中，数据存储和传输是必不可少的环节。
数据采集与管理流程图
数据采集与管理流程图一、引言数据采集与管理是现代企业在进行业务运营和决策过程中不可或缺的重要环节。
本文将详细描述数据采集与管理的流程图，包括数据采集的过程、数据存储与管理的过程以及数据质量控制的过程。
二、数据采集流程1. 确定数据需求：根据业务需求和决策目标，确定所需采集的数据类型、范围和频率。
2. 设计数据采集方案：制定数据采集计划，包括采集方法、采集工具和采集频率等。
3. 数据采集实施：按照采集方案进行数据采集，可以通过手工录入、传感器监测、网络爬虫等方式进行。
4. 数据清洗与校验：对采集到的数据进行清洗和校验，去除重复、缺失或错误的数据。
5. 数据转换与整合：将不同来源和格式的数据进行转换和整合，以便后续的分析和应用。
三、数据存储与管理流程1. 数据存储方案设计：根据数据量和类型，选择合适的数据存储方式，如关系型数据库、NoSQL数据库或数据仓库等。
2. 数据存储实施：将清洗和整合后的数据存储到相应的数据库或数据仓库中，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据备份与恢复：定期进行数据备份，以防止数据丢失，同时建立数据恢复机制，以应对数据意外损坏或丢失的情况。
4. 数据访问与权限管理：建立数据访问权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和操作数据，以保护数据的机密性和完整性。
5. 数据更新与维护：定期对数据进行更新和维护，包括数据清理、数据归档和数据迁移等，以保持数据的准确性和可用性。
四、数据质量控制流程1. 数据质量评估：对采集到的数据进行质量评估，包括数据完整性、准确性、一致性和时效性等方面的评估。
2. 数据质量问题识别：识别数据中存在的质量问题，如数据异常、数据冗余或数据不一致等。
3. 数据质量问题解决：针对识别出的质量问题，采取相应的措施进行解决，如数据清洗、数据修复或数据补充等。
4. 数据质量监控：建立数据质量监控机制，定期对数据进行监控和评估，及时发现和解决数据质量问题。
5. 数据质量改进：根据数据质量监控的结果，不断改进数据采集和管理过程，提高数据质量的稳定性和可靠性。
《数据采集与控制》课程教学大纲
《数据采集与控制》课程教学⼤纲《数据采集与控制》课程教学⼤纲课程编号：0806708028课程名称：数据采集与控制英⽂名称：Data Acquisition and Control Processing课程类型：专业任选课总学时：32 讲课学时：32 实验学时：0学分：2适⽤对象：通信⼯程、电⼦信息⼯程及相关专业四年制本科⽣先修课程：信号与线性系统、数字信号处理⼀、课程性质、⽬的和任务本课程是“通信⼯程、电⼦信息⼯程”专业的⼀门专业任选课。
其⽬的是使学⽣了解并掌握采样基本理论的应⽤，各种模/数和数/模转换芯⽚的使⽤、数据采集系统的组成、线性反馈控制系统的基本概念、基本分析⽅法和校正⽅法等基本问题。
通过本课程的学习，学⽣可以掌握数据采集的各种分析处理技术，掌握线性控制系统数学模型的建⽴和分析⽅法，为将来的进⼀步学习以及毕业后从事专业⼯作打下必要的基础。
⼆、教学基本要求本课程以数据采集与控制的各种分析和处理技术为研究对象。
学完本课程应达到以下基本要求：1、掌握连续信号的采样理论、采样定理的定义、采样定理的实际应⽤、频率混淆原因及解决措施。
2、掌握传感器理论和技术，熟悉常⽤的传感器及其使⽤⽅法。
2、了解模/ 数和数/ 模的转换过程、典型模/ 数和数/ 模转换器的⼯作原理；量化过程、误差、编码。
3、了解数据采集系统的组成、系统的抗⼲扰措施和⼈机接⼝技术。
4、了解典型A/D、D/A的使⽤。
5、了解虚拟仪器技术。
6、理解线性反馈控制系统的基本概念、基本分析⽅法和校正⽅法；7、掌握时域分析法的相关概念和应⽤。
三、教学内容及要求（此部分根据具体课程，可以按照章节列出具体内容，也可以根据内容分块）1、数据采集与系统设计基础了解数据采集系统基本组成，熟悉数据采集与处理技术，数据采集系统的结构形式；了解微型计算机数据采集系统、集散型数据采集系统、分布式数据采集系统；掌握数据采集信号处理基本理论如傅⾥叶变换、拉普拉斯变换和Z变换、短时傅⾥叶变换和⼩波变换、采样定理；了解数据采集技术与系统的发展⽅向。
智能工厂数据采集与监视控制技术要求
智能工厂数据采集与监视控制技术要求智能工厂是指通过大数据、云计算、物联网等新技术手段，实现生产流程的自动化、智能化和高效化的工厂。
数据采集与监视控制是智能工厂中至关重要的一环，其技术要求包括数据采集、通信技术、数据处理与分析、系统监视与控制等方面。
首先，数据采集技术是智能工厂数据采集与监视控制的基础，其要求包括高可靠性、高精度和高实时性。
数据采集需要对工厂各个环节进行全面的监测，包括生产设备、工艺参数、产品质量参数等。
采集技术需要实现多种信号的准确采集和传输，如模拟信号、数字信号、视频信号等。
同时，数据采集需要具备实时性，及时更新数据并实时传输给监视控制系统，以便进行及时的决策和调整。
其次，通信技术是实现数据采集与监视控制的关键。
智能工厂中的设备和系统需要实现互联互通，实时传输数据。
要求通信技术具备广域网和局域网的互联互通能力，并能满足工厂环境下的稳定性和可靠性要求。
同时，通信技术还需要具备较高的带宽和传输速度，以满足大数据量的传输需求。
数据处理与分析是智能工厂数据采集与监视控制的关键环节，其要求包括数据的存储、处理和分析能力。
智能工厂中产生的数据量庞大，需要具备大容量的存储设备，同时需要具备快速的数据处理能力。
数据处理还需要能够实现数据的清洗、归类和整合，为后续的数据分析提供准确和可靠的数据基础。
数据分析方面需要具备数据挖掘和机器学习等技术，以对数据进行深入分析，挖掘出隐藏在数据中的有价值的信息，为生产过程优化和决策提供参考。
最后，系统监视与控制是智能工厂数据采集与监视控制的目标和核心，其要求包括系统的实时监视和远程控制能力。
系统监视需要对工厂生产过程进行全面的监控，及时发现异常情况并进行报警，以减少生产事故和质量问题的发生。
远程控制需要实现对工厂设备和生产过程的远程监控和控制，以实现生产过程的自动化和智能化。
综上所述，智能工厂数据采集与监视控制技术要求包括数据采集、通信技术、数据处理与分析、系统监视与控制等方面。
数据采集控制系统的设计与分析
信 息 科 学
１ ５
数据 采集控制 系统 的设 计与分析
李 亚 （ 中国矿业大学计算机学院 ，江苏徐州 ２ １ １ ） ２ １６
摘 要 数据采 集控制系统 的设计 与分析 ，利用 Ｃ Ｌ ／Ｐ Ａ，模数转换 器Ａ Ｃ Ｐ ＤＦ Ｇ Ｄ 和数模转换 器Ｄ Ｃ 成数据采集 系统 ，并对系统 的模块 划分 Ａ构
加即可。
３ 系统 扩展思 路
在消化上述给定设计的基础上 ，设计并制作一个可以实时地对温度 和压力这两项参数进行 自动测试和调控 的压力、温度测控仪。输入有压 力信号ｕ 和温度信号ｕ ，分别用４ ｐ ｔ 位半和４ 位十进制数字显示。测控仪输 出两路反馈控制信号 ：Ｕｏ和电流Ｉ ｎ ｃ ｎ ｃ。 ｏ １ 多路模拟开关分尸的采集压力，温度信号以及校准信号。 ） ２ 公用 的 ） 换器分尸 的把对应 于北侧的压力 ，温度 的模拟电压 转换为特定编码形式的数字量 ，供给控制和数据处理电路 （ 简称温压控 制仪控制器 ） 。 ３ 处理后 的数字量 由Ｄ ｃ ） Ａ 再转换成相应的模拟量，以控制模拟系统 的工作。又因为模拟控制 电路输出电流信号 ， 以测控仪具备电压 ，电 所 流两种反馈控制方式。 ４ 键盘和开关用来设置工作状态 ， ） 输入数据或欲实现的功能 。
２２ Ａ Ｄ ． ， 转换控制模块Ａ ＺＨ ｚ Ｄ Ｋ 的设计 １ Ａ（ 彤 ） Ｄ 袋眸澈 的控制：
参考 文 献
【 丁晓贵刘 桂江 基：ｓ Ｐ 的远程数 据采集系统设计． 机技术与发展． １， １ １ Ｆｏｃ 计算 ２ ０． ０ １ 【 陈少佳， ． ＴＡ Ｍ的工业信 号采集 系统硬件设计 ． 算机信息 ． １， ２ 】 扬雷 基 Ｒ 微计 ２ ０． ０ ２ 【】 ｆＣ Ｌ ／Ｐ Ａ的Ｖ Ｉ 言电路优化 设计． 电子技术． １，． ３ 基 ：Ｐ ＣＦ Ｇ ＨＤ语 现代 ２ ０ ０ ３
自动控制系统的数据采集与处理
自动控制系统的数据采集与处理自动控制系统是一种利用计算机和相关技术实现自动化控制的系统。
而数据采集与处理是自动控制系统中至关重要的一环。
本文将就自动控制系统的数据采集与处理进行探讨。
一、数据采集的定义与目的数据采集是指通过各种传感器或测量设备收集目标对象的信息，并将其转换为可理解和处理的数据形式。
数据采集的目的在于提供真实、准确的信息，为后续的数据处理和决策提供支持。
二、数据采集的方法与技术1. 传感器技术传感器是实现数据采集的核心技术之一。
常见的传感器有温度传感器、压力传感器、流量传感器等。
通过传感器可以将目标对象的物理量转换为可测量和可记录的电信号或数字信号。
2. 通信技术数据采集需要将采集到的数据传输至数据处理单元或者上位机进行进一步处理。
常见的通信技术包括有线通信和无线通信。
有线通信主要采用常见的通信接口，如RS232、RS485，而无线通信可采用蓝牙、WiFi、LoRa等无线传输方式。
3. 数据压缩与优化在进行数据采集时，要考虑到数据的实时性、精确性以及数据量对系统的负荷影响等因素。
对于大量数据采集的系统，可以采用数据压缩与优化技术，减少数据的冗余和传输压力。
三、数据处理的定义与过程数据处理是指对采集到的原始数据进行处理、分析和计算，得到有用的信息和结果的过程。
数据处理的目标在于从原始数据中获取有意义的信息，并为决策提供依据。
数据处理的过程主要包括数据预处理、特征提取、建模与仿真、控制策略设计等环节。
具体而言，数据预处理用于对原始数据进行滤波、降噪、纠正等操作；特征提取则对数据进行统计分析和特征提纯，以获取更有意义的指标和特征；建模与仿真阶段将采集到的数据进行建模分析，并通过仿真验证不同的控制策略的可行性；最后，控制策略设计环节将整合前期处理得到的信息和模型，进一步优化与控制系统的设计。
四、数据采集与处理在自动控制系统中的应用自动控制系统中的数据采集与处理广泛应用于工业自动化、军事装备、环境监测、交通运输等各个领域。
数据采集与分析中的质量控制纠正
数据采集与分析中的质量控制纠正随着信息技术的迅猛发展，数据采集与分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
然而，数据的质量问题一直是困扰着数据科学家和决策者的难题。
本文将探讨数据采集与分析中的质量控制纠正，以及如何提高数据的准确性和可靠性。
数据采集是数据分析的第一步，它决定了后续分析的可信度。
然而，在现实生活中，数据采集过程中常常会出现各种问题。
例如，数据源的不一致性、数据丢失或错误、采样偏差等。
这些问题都会对数据的质量产生负面影响，从而导致分析结果的不准确性。
因此，我们需要在数据采集过程中采取一系列的质量控制措施。
首先，我们应该确保数据源的一致性。
数据源的一致性是指在数据采集过程中所使用的不同数据源之间的数据格式、数据类型和数据结构的一致性。
如果数据源的一致性无法得到保证，那么在数据分析过程中就会出现数据不匹配的问题，从而影响到分析结果的准确性。
因此，在数据采集过程中，我们应该对不同数据源进行统一的数据格式转换和数据清洗操作，以确保数据的一致性。
其次，我们需要解决数据丢失或错误的问题。
数据丢失或错误是指在数据采集过程中，由于各种原因导致的数据缺失或数据错误的情况。
这些数据问题会对后续的数据分析产生不良影响，从而导致分析结果的不准确性。
为了解决这个问题，我们可以采用数据备份和恢复机制，以及数据验证和校正技术。
通过这些措施，我们可以有效地减少数据丢失或错误的情况，提高数据的准确性和可靠性。
此外，采样偏差也是数据采集过程中需要解决的一个重要问题。
采样偏差是指在数据采集过程中，由于采样方法的不合理或采样样本的选择偏差等原因导致的数据样本的偏离真实总体的情况。
采样偏差会对数据的代表性和可信度产生负面影响，从而影响到后续的数据分析结果。
为了解决这个问题，我们应该在采样过程中采用合理的采样方法和样本选择策略，以确保采样样本能够准确地代表真实总体。
同时，我们还可以采用统计学中的校正技术，对采样样本进行修正，以减少采样偏差的影响。
数据采集与仪器控制系统
数据采集与仪器控制系统电子与电气工程是一个广泛而充满挑战的领域，涵盖了从电力系统到通信技术的各个方面。
在这个领域中，数据采集与仪器控制系统是一个至关重要的组成部分。
本文将深入探讨数据采集与仪器控制系统的重要性、应用领域以及相关技术。
一、数据采集的重要性数据采集是电子与电气工程中的一个基础任务。
它涉及到从各种传感器和仪器中收集数据，并将其转化为可用的信息。
数据采集的主要目的是获取准确、可靠的数据，以便进行分析和控制。
在许多领域中，如工业自动化、环境监测和医疗诊断等，数据采集是实现高效运行和决策制定的关键。
数据采集系统通常由传感器、信号调理电路、数据转换器和数据存储设备等组成。
传感器用于将物理量转化为电信号，信号调理电路则对信号进行放大、滤波和线性化处理，数据转换器将模拟信号转换为数字信号，而数据存储设备则用于存储采集到的数据。
二、仪器控制系统的应用领域仪器控制系统是数据采集的一个重要应用领域。
它涉及到使用仪器和设备来控制和监测各种过程和系统。
在工业生产中，仪器控制系统可以用于自动化生产线、机器人控制和质量检测等。
在科学研究中，仪器控制系统可以用于实验室设备的控制和数据采集。
在医疗领域，仪器控制系统可以用于医疗设备的控制和监测。
仪器控制系统通常由传感器、执行器、控制器和人机界面等组成。
传感器用于采集各种物理量，执行器用于控制各种执行动作，控制器用于处理采集到的数据并决策控制策略，而人机界面则用于与系统进行交互和监测。
三、数据采集与仪器控制系统的相关技术数据采集与仪器控制系统涉及到许多相关技术。
其中，传感器技术是其中最重要的一项。
传感器技术涵盖了从温度、压力到光学和化学等各个领域的传感器。
传感器的选择和设计对于数据采集和仪器控制的准确性和可靠性至关重要。
此外，信号调理技术也是关键技术之一。
信号调理技术包括放大、滤波、线性化和校准等处理方法，用于提高采集到的信号的质量和准确性。
数据转换技术则用于将模拟信号转换为数字信号，以便于处理和存储。
数据采集与质量控制的关键步骤
数据采集与质量控制的关键步骤近年来，数据已经成为了信息时代最宝贵的资源之一。
无论是企业决策、科学研究还是政府治理，都离不开准确、可靠的数据。
然而，在大数据时代，数据的采集和质量控制成为了一个亟待解决的问题。
本文将探讨数据采集与质量控制的关键步骤，帮助读者了解如何确保数据的准确性和可靠性。
数据采集是数据质量的基础，它决定了后续的分析和应用的可行性。
数据采集的第一步是明确需求。
在确定数据采集项目之前，需明确采集的目的，搞清楚采集数据的用途，以避免集客观指标。
比如，在市场调研中，需明确是需要了解消费者的购买行为还是对某产品的评价，以便有针对性地进行数据采集。
第二步是确定采集方式。
根据需求的不同，采集方式有很多种，如调查问卷、观察记录、实验观察等。
在确定采集方式时，需充分考虑到实际情况和数据获取的成本效益。
比如，在调查问卷采集中，可以通过纸质问卷、电话调查、在线问卷等方式，选择最适合的方式进行数据的采集。
第三步是设计采集工具。
采集工具的设计关乎数据采集的效率和准确性。
在设计采集工具时，需注意问题的表达要简洁明了、选项要全面准确，以避免造成数据偏差。
同时，还需考虑采集工具的可靠性和稳定性，以确保采集到的数据是真实可信的。
数据质量控制是数据采集工作的重要环节，它决定了数据的可靠性和参考价值。
数据质量控制的第一步是筛选数据。
在采集到大量数据后，需进行数据的筛选和清洗。
这一步主要包括数据去重、数据修正和数据补全，以确保采集到的数据是干净的、完整的。
第二步是检验数据的准确性。
在进行数据质量控制时，需运用数据校验的方法和技巧，如逻辑校验、范围校验、异常值检测等，以确保采集到的数据符合预期和真实的情况。
比如，若采集的数据中存在超出正常范围的极端值，就要进行排查和修正，以避免其对后续分析的干扰。
第三步是验证数据的一致性。
在多个环节进行数据采集的情况下，数据一致性的确保尤为重要。
在数据质量控制阶段，需对数据进行比较和校验，确保数据在不同环节的一致性。
智能工厂数据采集与监视控制技术要求
智能工厂数据采集与监视控制技术要求智能工厂是一种针对传统工厂排程配置实现全过程自动化的工厂模式，它利用高科技、互联网技术和大数据来控制整个生产过程的运行，从而满
足自动化生产和实现精益制造的需求。
数据采集与监视控制技术是智能工
厂的重要组成部分，其主要技术要求如下：
1.工厂设备数据采集：工厂设备的数据采集是智能工厂建设的基础，
需要建立完善的设备数据采集平台，收集设备实时的信息，进行数据采集
和分析，以便记录和统计设备的运行情况，提高生产效率和质量控制能力，实现智能制造。
2.数据监视系统：数据监视系统是智能工厂的核心，它能够实时地监
控设备的运转情况，当发现项设备故障或不正常运行时，及时发出警报，
给出解决方案，从而有效地防止不必要的损失。
3.控制系统：控制系统是智能工厂的核心，它可以根据数据监控系统
收集的数据，自动控制设备的运行，从而满足不同的生产环节和生产需求，实现精益制造目标。
4.远程诊断系统：远程诊断系统是智能工厂的重要组成部分，它能够
实时地收集设备运行状况的数据。
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《电子技术》2002 年第 9 期 中国传感器 ht t p :/ / www . senso r . co m . cn (531) 19计算机应用桩基静载仪数据采集及控制系统的研制与开发武汉大学电子信息学院 (武汉 430072) 刘仲谋 吴建江 刘爱荣摘 要 文章系统地分析了基于虚拟仪器技术下的桩基静载测试仪数据采集系统的特性 。
详细论述了系统的总体设计方案 ,数据采集 、通信和控制电路的设计以及系统的可靠性设计 。
关键词 虚拟仪器 通信 可靠性虚拟仪器就是采用计算机技术 ,将传统仪器的 部分或全部功能由软件来实现 ,达到了硬件软件化 的目的 。
基于虚似仪器技术的静载仪是代表桩基静 载测试仪器的发展方向 。
采用虚似仪器技术 ,前置 机只需要对信号的采集和控制 ,而把复杂的数据处 理 、报表 、打印输出等让上位机处理 ,简化了设计过 程 ,缩短了研制周期 ,降低了设计难度 ,同时提供了 更良好的人机界面和强大的上位机操作功能 。
目 前 ,国内的静载仪的制作主要仍然采用传统的方法 , 对实验数据进行采集 、显示 、记录和判断等工作 ,但 不能现场对数据进行处理 ,得到工程所需的曲线 、图 表等资料 。
采用虚拟仪器技术能很好地实现这些功 能 ,前置机对现场数据进行采集 、控制加在桩上的压 力以及和上位机进行通信 ,上位机接收来自前置机 的十二路位移信号和两路压力信号 ,然后进行数据处理 、图表分析 ( 主要是桩基测量的总报表 、P 2S 曲 线图 、S 2lgp 曲线图和 S 2lgt 曲线图分析) 、发出控制信号等 。
下面主要对前置机的硬件设计和系统的可 靠性进行重点分析 。
1 前置机总体设计方案前置机采集各路传感器的输出信号 ,并将采集 到的数据送给上位机进行数据处理 、图表分析 、显 示 、判断 ,同时接收上位机发来的各芯片初始化指令 及控制命令 ,来初始化系统和控制加在桩上的压力 等 。
设计中采用 A T89C51 单片机加上外围电路来 构成前置机 。
前置机系统的结构框图如图 1 所示 。
包括十二路位移量采集电路 、两路压力量采集电路 、 油泵流量控制电路 、开关控制电路 、RS485 接口 、监 控电路 、键盘显示电路和电源电路 。
设计中 ,为了尽可能满足现场的各种需要 ,采用图 1 前置机系统结构框了具有两个独立的荷载测试通道 ,其一用于连接应变式压力传感器 ,另一个用于连接变送式压力传感 器 ,同时允许两个测力传感器并联使用 。
提供十二 个独立的位移测试通道 ,其中四个测量桩基沉降量 , 另八个测量锚桩上拔量 。
采用了两路各自独立的油 泵控制输出 ,油泵流量控制和开关控制输出 ,开关控 制用来直接采用高压油泵启停 ,是用于要求不高的 荷载试验 。
油泵流量控制采用了自适应控制技术 , 可自动调节高压油泵流量 ,使荷载超调量极小 ,能进 行自动补载 、自动卸载 ,且不需人工干预 。
这样 ,在 测量过程中可根据实际需要灵活设置压力 、位移传 感器的数目和通道以及控制方式 ,很好地满足了测 试现场的各种需求 。
2 数据采集 、控制和通信的实现2 . 1 十二路位移信号的采集传感器采用容栅式位移传感器 ,传感器共有四 根引线 ,分别是电源线 、地线 、数据信号线和时钟线 , 电源电压为 1 . 5V ,信号格式如图 2 所示 。
由传感器的输出信号格式可以看出 ,传感器每250 ms 输出一帧数据 ,每一帧数据包括两组 24bit 的数据 ,第一组为总位移 ,第二组为总位移减去基准零图2 容栅位移传感器输出信号格式点后的差,即相对零位的实测值。
在每次时钟引脚信号下跳变时读入数据引线上的电平,输出时时钟频率为90 k Hz ,两帧数据之间为低电平。
看到时钟信号的跳变形式,首先想到的是中断, 将时钟信号接到单片机的外中断引脚上,每次时钟跳变触发一次中断,在中断响应过程中采集数据线上的信号并保存。
然而, 由于信号时钟频率为90 k Hz ,每一位数据的有效周期仅为11 . 1μs ,而中断响应采集、保存信号的时间不能保证在11 . 1μs 内完成数据采集,故数据采集采用查询方式,即分别把时钟信号线和数据信号线接单片机的P1 . 6 、P1 . 7 引脚。
通过查询P1 . 6 引脚的状态来确定采集传感器数据引脚上的信号。
位移信号采集框图如图3 所示,十二路数据信图3 十二路位移信号采集电路框图号线和十二路时钟信号线分别通过两个模拟开关MA X307 进行通路选择,经L M339 比较器比较后得到一组串行数据,时钟信号接到A T89C51 的P1 . 6 引脚,数据信号接到P1 . 7 引脚。
单片机接收好数据后,传送给上位机处理。
模拟开关的选通地址线S1 、S2 、S3 、S4 分别由P0 口的D3 、D4 、D5 、D6 口线输出选通信号到74 HC573 锁存器进行选通控制,实现通道选择。
这是在单片机资源比较紧张的情况下,通过扩展一片74 HC573 达到扩展I/ O 口的目的,D0 、D1 、D2 口线用于油泵开关控制信号的输出。
2 . 2 两路压力信号的采集本仪器采用两路压力传感器,对基桩所承受的压力进行采集,一路使用应变式传感器(采用轮辐式测力传感器) 采集,另一路通过变送式传感器采集。
应变式传感器信号线输出一电压。
变送式传感器输出4～20 m A 的标准电流。
A/ D 转换器采用具有内带可编程运放、串行输出的高精度16 位的AD7705 。
它具有两路差分模拟输入通道。
采用MA X875 产生+ 5V 的电压, 经分压后作为AD7705 的基准参考电压。
系统时钟由单片机的AL E 直接提供,其值为1M Hz 。
应变式传感器采集的电压经滤波后直接输到AD7705 的模拟量输入通道1 。
变送式传感器采集的电流经一标准电阻,转换成电压信号滤波后传送到AD7705 的模拟量输入通道2 。
放大倍数由软件自由设定。
同时,AD7705 具有串行接口,能在仅有三线的情况下工作并且与SP I 接口标准兼容。
其编程功能是通过片内寄存器的设置来控制,对这些寄存器的读/ 写操作通过器件的串行接口来完成,实现与单片机的数据通信。
采取这种方案用一块芯片实现了两路压力量的放大、采集,同时与单片机接口电路简单,大大简化了电路,其精度也达到了系统的要求。
值得注意的是,设计中,串行通信口与看门狗电路共同使用串行接口线路,由片选CS 选择操作器件,节省了单片机接口资源,电路框图如图4 所示。
图4 两路压力信号采集电路框图2 .3 自适应油泵流量控制的实现在桩基试验中,荷载施加时由电动机油泵给千斤顶加压而进行的。
对于每一级的荷载都力求加载时间短,控载精度高,且不容许超载。
我们希望载油泵加载的开始阶段,油泵的流量应该最大,以满足快速加压的要求,而加载的结束阶段,则希望流量逐渐减小,防止出现大的荷载超调。
我们通过采用自适应控制来完成以上所要实现的功能,实时采集基桩的压力量来确定流量控制器的流量大小, 系统中采用8 位的D/ A 转换器DAC0832 (256 级) 转换输出合适电压, 经放大后得到一组电压(0～10V) 去控制流量控制器,达到了自适应控制的目的。
20 (532) 中国自动化ht t p :/ / www . auto m atio n. co m. cn 《电子技术》2002 年第9 期电路框图如图5 所示,当前置机接收到上位机图5 自适应流量控制和开关控制电路框图的控制信号后, 单片机输出一控制信号给DAC0832 ,DAC0832 完成数字量的锁存和D/ A 转换,并输出转换电平到运算放大电路。
运放电路是由MC4588 (内部具有两部分放大电路) 组成两级放大电路,第一级满量程输出电压为- 5V , 第二级满量程输出电压为10V 。
这样,可根据系统压力的大小,在MC4558 的输出端输出一组0 ～10V 的电压去控制油泵控制器。
从而完成了油泵流量的自适应控制。
2 . 4 油泵开关控制的实现本仪器同时也具备开/ 关控制接口,接到油泵控制器,通过控制输出电平的高低来直接控制固态继电器开关,装配简单、使用方便。
控制驱动电路框图如图5 所示。
上位机发出开关控制指令,前置机接收指令并由P0 口的D0 、D1 、D2 输出控制信号, 经过74 HC573 锁存后, 输出到驱动芯片MC1416 的IN H1 、IN H2 、IN H3 引脚,在MC1416 驱动后输出控制信号去控制油泵开关继电器的闭合。
Y5 和WR 信号相与或后控制74 HC573 芯片的选通引脚。
MC1416 芯片的输入为T TL 电平,输出驱动电流可达500 mA 且内部具有箝位二极管保护,非常适合于驱动去电器工作。
同时,芯片的输出与输入是反相关系, 故当D0 、D1 、D2 为低电平时, 继电器工作,每输出端口须加一上拉电阻后接到电源端。
2 . 5 串行通信接口( 485 接口)为了满足前置机与上位机之间的远距离通信需要,设计了485 接口与单片机通信,485 接口是差模传输,抗干扰能力强,适于远距离的信号传输。
转换器采用MA X491 ,其内部包括一个驱动器和一个接收器。
R E为接收器输入允许端,接地;D E 为驱动器输出允许端,接+ 5V 的电压。
这样,数据与单片机的传送处于常开的状态。
通信采用串行通信方式1 , 波特率设为4800bit / s , 波特率误差为1 . 5 % 。
为消除各种干扰和线路特性阻抗匹配, 在485 网络传输线的始端和末端各接一个120Ω的匹配电阻。
电平转换器使用MA X232 ,把MA X491 电路的T T L 电平转换成计算机COM 口通用的RS232 电平。
2 . 6 其他电路显示接口采用字符式L CD 液晶显示模块。
使能端E 接Y4 ,分别由P1 . 0 、P1 . 1 控制寄存器的选择和对L CD 显示模块的读/ 写操作。
采用模块方式,电路简单,操作简易。
键盘采用单键控制,接单片机的P3 . 2 。
主要适用于选择显示12 路位移传感器的实时数据、桩基的本级沉降量、桩基总沉降量和静载压力。
显示模块有按键显示模式和循环显示模式两种,可由上位机设定。
电源采用DC/ DC 转化模块,具有电压稳定,精度高的优点。
由上位机提供一个+ 12V 的电源,经DC/ DC 转换模块N R12 S24/ 40 和N R12D12 S5 得到一组+ 24V 、+ 12V 、- 12V 和+ 5V 的电压源。
3 系统可靠性设计系统的可靠性当然首先建立在系统各环节的可靠基础之上,既包括硬件设计也包括软件设计,下面分别论述。
3 . 1 硬件可靠性设计在系统中,为保证系统稳定而可靠的运行,使系统尽快摆脱因干扰而陷入的死循环,配置了看门狗监控电路。