自动数据采集系统的研究与应用
智能化生产的数据采集和分析技术研究
智能化生产的数据采集和分析技术研究一、前言随着信息技术的迅速发展，智能化生产模式已经成为了未来生产领域的主导趋势。
在这一模式中，数据采集和分析技术起到了非常重要的作用。
本文将对智能化生产过程中的数据采集和分析技术进行研究，分析其应用价值和研究现状，为智能化生产提供更完善的技术支持。
二、数据采集技术研究在智能化生产过程中，数据采集系统是连接整个生产流程的核心。
数据采集系统可以通过获取生产流程中各个环节的输入与输出量，实现对生产信息的全面监控。
可以通过以下三个方面对数据采集技术进行研究：1. 传感器技术的研究传感器是数据采集系统的关键。
传感器可以感知环境状态的变化并将其转化为可读取的数字信号，因此被广泛应用于工业自动化环境中。
传感器的类型包括光学传感器、电气传感器和机械传感器等。
在应用过程中，适用于不同场景的传感器需要进行精准选择，以确保采集到的数据符合算法模型的要求。
2. 数据传输技术的研究数据传输是数据采集系统中联系各环节的重要途径，对于实时监控和远程管理具有重要意义。
现有的数据传输技术主要有有线、无线和蓝牙等多种形式。
现代物联网技术及5G技术的快速发展，为实现大量的并行计算提供了更多可能的选择。
3. 数据库技术的研究在数据采集过程中，大量数据的存储、管理和分析是备受关注的重点。
因此，在实际应用中，数据管理系统的设计和实现至关重要。
关系型数据库、非关系型数据库、分布式存储等多种数据库方案均可以提供可靠的数据存储服务。
在此基础上，又可以采用机器学习等技术，实现数据挖掘和分析。
三、数据分析技术研究随着数据采集技术的发展，越来越多的数据被采集并存储。
这时，通过对大量数据进行分析和挖掘，可以发现其中存在的规律并为生产作出更准确的预判。
数据分析技术进而成为智能化生产中不可缺少的环节。
可以通过以下三个方面对数据分析技术进行研究：1. 数据预处理技术的研究数据经过采集后，常常会包含大量的冗余信息和噪声。
在进行分析前，必须先进行数据清洗、过滤和归一化等预处理工作。
物联网中的数据采集技术与应用研究
物联网中的数据采集技术与应用研究随着信息技术的不断发展，物联网也逐渐成为人们生活中的一部分。
它能够将设备、传感器、网络和云计算等技术融合到一起，实现更智能化、更高效化的数据交互和共享。
在物联网中，数据采集是至关重要的一环。
本文将探讨物联网中的数据采集技术与应用研究。
一、物联网中的数据采集技术1. 传感器技术传感器是将物理量、化学量和生物量等信息转化成易于处理的电信号，并通过网络传输到数据处理中心。
传感器的种类繁多，比如温度传感器、湿度传感器、流量传感器等等。
传感器的主要作用是将环境变量转化成数字信号，方便后续的处理和分析。
2. 网络通信技术网络通信技术是物联网中不可或缺的一环。
随着物联网应用不断增多，为更好地支持数据传输和处理，越来越多的技术被应用在物联网中。
如同传感器一样，网络通信技术也有很多，比如Wi-Fi、ZigBee、蓝牙等等。
各种网络技术的优势不同，在选择网络通信技术时需要依据实际情况进行权衡。
3. 数据存储技术大量的数据需要被存储，这就需要对数据存储技术进行研究。
数据存储技术包含关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等等。
在物联网中，由于数据量较大，非关系型数据库往往被更多地应用。
二、物联网中的数据采集应用研究1. 智能家居领域智能家居是近年来物联网应用领域中发展最迅速的领域之一。
智能家居通过将各类智能设备连接在一起，实现自动化控制。
数据采集技术在智能家居领域中扮演着重要角色，例如温度传感器、湿度传感器、烟雾探测器等等。
这些设备通过网络通信将信息传送到中央控制中心，实现智能家居的各种功能。
2. 工业自动化领域工业自动化领域是物联网应用领域中的一个重要领域。
数据采集技术在工业自动化领域中的应用尤为重要。
通过轨道传感器、水位传感器、电量传感器等设备，将设备数据和工艺参数收集到数据存储中心，进行分析和处理，实现工厂自动化生产。
3. 农业领域农业领域也是物联网应用的一个重要领域。
物联网技术可以帮助农民提高生产效率，降低生产成本。
基于物联网的智能车间数字化采集系统的研究
基于物联网的智能车间数字化采集系统的研究摘要：针对现今许多自动化工厂面临数字化转型的需求，本文为解决工厂在数字化升级过程中对自动化设备进行数据采集相关的问题做出研究，其中构建一个具有三层结构的系统，采用OPC UA规范，它分为现场层，实时数据采集层，实时数据监控层，配备专用硬件设备，采用物联网技术能构建所采集设备与管理层之间的信息传输通道，将机器的数据进行可视化处理，直观的显现在专用设备上，便于企业对整个数据的全方位掌握，以及做出决策和分析。
关键词：数字化转型；数据采集；OPC UA；互联网技术；可视化1引言按照《中国制造2025要求》，为了推动产业结构调整和转型升级，促进企业研发制造迈向中高端市场，必须不断开展科技创新和推进先进工艺技术应用，特别是要全面开展产品智能化的研究和相关技术升级，应用电子信息技术提高产品全流程的智能化水平，是推进制造装备的数字化建设的重要途经。
智能工厂的长期目标和长远发展方向，是通过自动化和信息化的发展和完善来建设工厂大数据系统，能够实现对工厂进行全流程和精准化控制，最终达到提高生产效率，提高工厂效益的目的。
因此，工厂的数字化必须从提高整个工厂生产水平，提高工厂内外物流管理水平，提高产品售后服务管理水平，提高能源(电，水，气)消耗利用管理水平，提高全流程信息管理水平等各方面入手，全面实施制造工厂的智能化。
数据采集系统（Data Acquisition system）[1]是制造业企业信息化建设的重要环节，它可以建立一个现场自动化控制装置和管理层的信息纽带。
数据采集在整个智能工厂中，可以为上层ERP、中间层MES系统提供及时、详尽的现场信息，并为生产决策、计划调度等提供可靠的依据。
数据采集是工业数字化、智能化制造的基础工程，它与信息在各种生产过程中的持续性和关联性有关，从而影响到追溯、分析、判别和决策中对上层一体化信息的应用效果[2],因此数据采集是整个智能工厂的基础和必备条件。
数据采集系统研究背景和意义
数据采集系统研究背景和意义随着社会的不断进步，为了保障人们能够健康安全的使用各种资源，需要对各个资源供给设备实时的监控，例如电力供电系统、工业控制系统、网络等，确保这些直接关系人们生活的资源安全可靠。
国家电力监管委员会公告 2011 年第 3 号文件《2011 年供电监管报告》指出，在选取检查的 215 家供电企业中，总共发现供电质量问题涉及的企业有 133 家，这些企业存在着基础数量错误、漏录、运行事件错录以及电压监测点数不足，设置不合理等问题；一方面，造成电能质量问题的因素逐渐增加，另一方面人们对电能质量以及电能的可靠性要求越来越高；电能质量问题对电网和配电系统造成的直接危害和可能对人类生活和生产造成的损失也越来越大，电能质量的好坏直接关系到了国民经济的总体效益。
一个计算中心如果失去电源 3 秒就有可能破坏数小时的数据处理结果而造成上百万上千万的经济损失；在大型机器制造厂，1 秒的电压突降就有可能造成生产状况异常或者质量破坏。
因此一方面我们必须做好防范措施，另一方面必须要做好及时发现问题和及时解决问题的准备，这就迫切需要对供电系统能够实时准确的监控，出现问题能够及时得到通知并解决，确保出现的问题第一时间被解决，提高供电的质量。
在互联网发展的过程中也滋生了大量不稳定的因素，大量垃圾信息、大量网络攻击应运而生，据赛门铁克公司 2011 年的安全状况调查报告显示，在 2011 年的 12 个月中，71%的受访企业受到网络攻击，在遭受攻击的企业中，92%的企业因为遭受到攻击而导致损失，据 Imperva 对 2011 年 6 月~11 月对网络恶意程序的分析中指出每月被检测的网络应用程序要遭受到 13 万次~38 万次不等的攻击，最高时，每小时就会遭受 3 万 8 千次攻击；为了减少因网络攻击而遭受的损失，我们应该做好网络监控工作，及时发现网络中的垃圾和破坏信息，并且及时做出处理和防范工作。
而绝大部分监控系统都要能够及时正确的获取大量监控数据，因此对一种可靠及时的数据采集系统的需求越来越迫切，本研究课题基于这一点设计了一个基于硬件获取数据的数据采集系统。
基于物联网技术的数据采集系统的研究报告
基于物联网技术的数据采集系统的研究报告物联网技术的数据采集系统是一种利用多种可编程网络接口来获取数据的方式。
它是现代物联网中不可缺少的一部分，在其他传感器、节点或控制器之间实施数据传输时尤为重要。
本文研究提出一种基于物联网技术的数据采集系统，旨在收集来自各种源的数据，并将其存入数据库中。
本文首先对此有关话题进行概述，简要介绍了相关的技术概念、关键技术和架构，然后对相关的技术进行了深入的探索，分析了关键技术的性能特点，例如协议、网络接口、中央处理器、M2M通信、信息安全和储存设备以及相关联的应用程序等。
在此基础上，本文提出了一种基于物联网技术的数据采集系统，由多个组件组成，包括云服务、私有网络、应用程序和数据存储设备。
最后，本文给出了一个具体的实现示例，用以验证所提出的基于物联网技术的数据采集系统的可行性和效率。
经过上述研究，物联网技术数据采集系统可以有效地降低设备之间的距离，极大地提高了数据传输的速度和可靠性。
它提供了一种轻松、安全地管理设备间数据交换的方法，大幅度提高了生产力。
它也使得物联网系统更加容易实施，不仅仅是用户，而且是制造商可以享受这样的好处。
物联网技术数据采集系统为企业提供了一种更有效、低成本的解决方案，既有利于市场，也有利于技术更新。
因此，未来有必要开展更多的研究，以深入研究物联网技术数据采集系统的建设和应用。
针对物联网技术数据采集系统，实验部分，我们从不同方面考察23个变量，包括：交互、安全性、网络接口、协议、中央处理器、M2M通信、信息安全储存设备、应用程序和数据存储设备等。
同时，根据相关数据，我们从用户角度对各个变量进行比较分析，以说明不同变量之间的差异性。
结果发现，在交互方面，物联网技术的数据采集系统以简单的操作步骤，能够有效地实现设备之间的通信；在安全性方面，物联网技术的数据采集系统可以提供数据传输的安全保护，防止网络中存在的黑客攻击；在网络接口方面，物联网技术的数据采集系统支持多种不同的类型的网络接口，可以根据关键应用的要求来动态调整；在协议方面，物联网技术的数据采集系统支持多种多样的协议，为不同类型的终端及应用程序提供有效的数据传输途径；在中央处理器方面，物联网技术的数据采集系统能够提供专业的数据处理引擎，可以有效地使用最新的处理能力；在M2M通信方面，物联网技术的数据采集系统可以支持多种类型的设备之间的通信；在信息安全储存设备方面，物联网技术的数据采集系统可以采用高级的安全加密技术，可以提供全面的安全保障；在应用程序方面，物联网技术的数据采集系统能够提供高效的数据处理能力，有效地增强用户体验；最后，在数据存储设备方面，物联网技术的数据采集系统可以使用业界领先的数据存储技术，可以有效地实现数据的高效存储。
自动驾驶汽车数据采集系统的应用研究
TRAFFIC AND SAFETY | 交通与安全时代汽车 自动驾驶汽车数据采集系统的应用研究雷先华 戴安妮 陈宇奇湖南交通工程学院 机电系 湖南省衡阳市 421000摘 要： 自动驾驶技术在解决驾驶安全问题和交通效率问题上有着极大的应用前景，国内外汽车相关企业近几年纷纷将自动驾驶技术作为研究重点。
本文将对自动驾驶技术的重要环节数据采集和数据融合技术现状进行总结分析，并对自动驾驶技术与通讯技术的融合发展进行展望，通讯技术的融合不仅使单位车辆更加安全，而且对于一个复杂的城市交通网络而言也将大大提高交通效率。
关键词：自动驾驶技术 汽车数据采集系统 通讯技术 技术融合1 引言根据公安部公布消息，截止到2018年底，汽车保有量这一数据在中国已达到2.4亿辆，汽车保有量超过100万辆的城市已有66个之多，汽车保有量超过300万辆的城市更有11个之多[1]。
汽车保有量及驾驶员人数的基数过大，使得交通出行风险也随之提高，每年约130万人死于交通事故，另外有数千万人因交通事故致伤致残。
疲劳驾驶、酒后驾驶、自身驾驶技术欠缺、受其他事物影响而造成的注意力分散、个人情绪波动等都是交通事故产生的主要原因[2]。
如果自动驾驶技术的研发瓶颈能被突破，中国乃至世界将有望规划建立出新的交通格局。
自动驾驶汽车是一种通过AI系统实现无人驾驶的智能汽车，具有高效节能性等特点，可以有效缓解城市交通拥堵状况并提高汽车安全程度[3]。
自动驾驶汽车要实现各种自动驾驶操作必须对周围路况有一个精准实时的判断，各类传感器利用自身优势取长补短相互配合以达到要求。
基于通讯技术在汽车上的应用，高等级的自动驾驶技术将与通讯技术融合发展实现真正的自动驾驶[4]。
本文将对自动驾驶技术的重要环节数据采集和数据融合技术应用现状进行总结分析，并对自动驾驶技术与通讯技术的融合发展进行展望2 自动驾驶的数据采集与分析美国汽车工程师协会将自动驾驶技术划分为五个等级，分别是L1级别，即少数时候个别装置发挥作用；L2级别，少数装置自动发挥作用；L3级别，合适条件整车自主驾驶；L4级别，大部分条件自主驾驶；L5级别，所有场景自主驾驶。
海洋环境监测中的自动化数据采集与分析
海洋环境监测中的自动化数据采集与分析自动化数据采集与分析在海洋环境监测中扮演着至关重要的角色。
随着科技的不断进步，传统的人工采集方法逐渐被自动化系统所替代，提高了数据采集的效率和准确性。
本文将介绍海洋环境监测中的自动化数据采集与分析的技术发展和应用实践。
首先，自动化数据采集系统在海洋环境监测中的应用越来越广泛。
传感器技术的革新使得海洋环境参数可以被高精度、高频率地测量和记录。
例如，pH值、溶解氧浓度、温度、盐度等重要参数可以通过离岸浮标、潜水器、潜水滑翔机等设备实时监测。
这些设备除了能够自动采集数据外，还能够远程传输数据，不受地理位置的限制，实现了全球范围内的数据共享与整合。
其次，自动化数据采集系统的发展极大地提高了数据采集的效率。
相对于传统的人工采集方法，自动化系统能够在连续的时间尺度上进行数据采集，从而获得更加全面和准确的数据。
例如，自动化的气象气候观测站能够实时监测海洋表面风速、风向、海浪高度等信息，为海洋环境研究和预测提供了可靠的数据支持。
此外，自动化数据采集系统还能够进行长期的观测，监测海洋环境的季节和年际变化，对海洋生态系统的演变和人类活动的影响有着重要的科学意义。
另外，自动化数据采集与分析在海洋环境监测中的应用也涉及到大数据和人工智能技术。
随着数据量的不断增加，传统的数据处理方法已经不能满足海洋环境监测的需求。
大数据技术的引入可以对数据进行深度挖掘和分析，从中发现隐含的关联关系和规律。
而人工智能技术的应用则能够实现海洋环境参数的实时预测和监测。
例如，通过机器学习算法训练模型，可以对未来一段时间内的海洋温度、盐度等参数进行预测，为相关行业的决策提供参考。
然而，海洋环境监测中的自动化数据采集与分析也面临一些挑战和问题。
首先，设备的维护和管理成本较高，特别是对于海上设备，面临着海洋环境的恶劣条件和设备可靠性的要求。
其次，数据的质量和准确性也是关键问题。
自动化采集系统在采集过程中可能受到水质、海洋生物等因素的干扰，导致数据的偏差。
数据采集与分析技术的研究与应用
数据采集与分析技术的研究与应用随着数字时代的到来，数据采集与分析技术的研究与应用越来越受到人们的关注。
在企业、政府、科研领域等各个领域，数据采集与分析技术发挥着越来越重要的作用。
本文将结合实际案例，探讨数据采集与分析技术的研究与应用，并对未来的发展趋势进行展望。
一、数据采集技术的研究与应用数据采集是指获取、输入和存储各种类型的数据的过程，主要分为手动采集和自动采集两种方式。
随着人工智能、大数据等技术的快速发展，数据采集技术得到了广泛的应用。
例如，在企业中，通过手动和自动采集不同类型的数据，企业可以更好地了解市场需求和产品趋势，从而更好地开展业务；在政府中，通过对各种数据的采集和分析，政府可以更好地了解民生状况和社会趋势，从而更好地制定政策和规划。
数据采集技术的应用有很多，例如互联网搜索引擎、电子商务、社交网络等等，这些应用都需要进行数据采集和处理，从而提供更加准确、快速、高效的服务。
在互联网搜索引擎中，通过对各种网站的数据采集和处理，搜索引擎可以提供丰富的搜索结果，满足用户不同的需求。
在电子商务中，通过对用户行为的数据采集和分析，可以提高用户的反馈和购买意愿，从而提高企业的竞争力。
二、数据分析技术的研究与应用数据分析是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行处理和分析的过程，目的是从数据中提取信息和知识。
数据分析技术包括数据挖掘、大数据分析、机器学习等技术，主要应用于市场分析、产品研发、客户服务等领域。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求和产品趋势，从而更好地开展业务；政府可以更好地了解民生状况和社会趋势，从而更好地制定政策和规划。
随着人工智能、大数据等技术的快速发展，数据分析技术在各个领域中的应用越来越广泛，为企业和政府等提供了更大的帮助。
例如，在市场分析领域中，通过数据分析技术，企业可以更好地了解市场需求和产品趋势，从而更好地开展业务；在客户服务领域中，通过数据分析技术，企业可以更好地了解客户需求和反馈，从而提高客户满意度和忠诚度。
数据采集系统简介研究意义和应用
数据采集系统简介研究意义和应用一前言1.1 数据采集系统简介数据采集，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。
数据采集系统是结合基于计算机（或微处理器）的测量软硬件产品来实现灵便的、用户自定义的测量系统。
该数据采集系统是一种基于TLC549模数转换芯片和单片机的设备，能够把ADC采集的电压信号转换为数字信号，通过微处理器的简单处理而交予数码管实现电压显示功能，同时经过与PC的连接能够实现计算机更加直观化显示。
1.2 数据采集系统的研究意义和应用在计算机广泛应用的今天，数据采集的在多个领域有着十分重要的应用。
它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。
利用串行或红外通信方式，实现对挪移数据采集器的应用软件升级，经过制订上位机(PC)与挪移数据采集器的通信协议,实现两者之间堵塞式通信交互过程。
在工业、工程、生产车间等部门，尤其是在对信息实时性能要求较高或者恶劣的数据采集环境中更突出其应用的必要性。
例如：在工业生产和科学技术研究的各行业中，常常利用PC或工控机对各种数据举行采集。
这其中有非常多地点需要对各种数据举行采集，如液位、温度、压力、频率等。
如今常用的采集方式是经过数据采集板卡，常用的有A/D 卡以及422、485等总线板卡。
卫星数据采集系统是利用航天遥测、遥控、遥监等技术，对航天器远地方举行各种监测，并依照需求举行自动采集，通过卫星传输到数据中心处理后，送给用户使用的应用系统。
1.3 系统的要紧研究内容和目的本课题研究内容要紧包括：TLC549的工作时序操纵，常用的单片机编辑Ｃ语言，VB 串口通信COMM控件、VB画图控件的运用等。
本课题研究目的要紧是设计一具把TLC549（ADC）采集的模拟电压转换成八位二进制数字数据，并把该数据传给单片机，在单片机的操纵下在实验板的数码管上实时显示电压值同时与计算机上运行的软件示波器连接，实现电压数据的发送和接收功能。
二数据采集系统开辟相关技术介绍2.1 TLC549结构及工作原理2.1.1 TLC549的概述TLC549 是以8 位开关电容逐次逼近A/D 转换器为基础而构造的CMOS A/D 转换器。
焊接自动化系统的数据采集与实时监控技术研究与优化
焊接自动化系统的数据采集与实时监控技术研究与优化随着工业自动化技术的不断发展，焊接自动化系统在工业生产中的应用越来越广泛。
然而，如何实现对焊接过程中的数据采集与实时监控成为了一个亟待解决的问题。
本文将围绕焊接自动化系统的数据采集与实时监控技术展开研究与优化。
一、数据采集技术焊接过程中的数据采集对于工艺参数的分析和质量控制至关重要。
传统的焊接数据采集方式主要依靠手动记录或基于传感器的数据采集设备。
然而，这种方式存在记录不准确、采集效率低下等问题。
因此，需要研究与优化焊接数据采集技术。
1. 无线传感器网络技术无线传感器网络技术可以实现对焊接过程中温度、电流、电压等参数的实时采集。
通过将传感器节点部署在焊接设备上，可以有效地实现对焊接数据的自动采集和传输。
同时，无线传感器网络技术还可以实现数据的实时监控与分析，为焊接过程提供及时的反馈信息。
2. 云计算与大数据技术云计算与大数据技术的发展为焊接数据采集与实时监控提供了更为便捷和高效的方式。
通过将采集到的焊接数据上传至云端服务器，并结合大数据分析技术，可以实时监测焊接过程中的参数变化，并进行数据挖掘与分析，为工艺优化提供支持。
二、实时监控技术实时监控是焊接自动化系统的核心功能，它可以对焊接过程中的参数进行实时监测，并及时发出告警，以避免焊接质量的下降或设备故障。
下面介绍几种常见的实时监控技术。
1. 远程监控技术远程监控技术可以使焊接工程师在不同的地点对焊接过程进行实时监测与控制。
通过远程监控系统，焊接工程师可以随时了解焊接过程中各种参数的变化情况，及时发现异常并作出相应的调整，以保证焊接质量的稳定性。
2. 图像处理技术图像处理技术可以对焊接过程中的图像进行实时分析与处理。
通过对焊接图像的提取与分析，可以获得焊缝的形状、尺寸、质量等参数，并进行实时监控。
同时，图像处理技术还可以用于焊缝缺陷的检测与判断，提高焊接质量的可靠性。
三、技术研究与优化在数据采集与实时监控技术的基础上，还需要进行相关技术的研究与优化，以提高焊接自动化系统的性能和可靠性。
智能制造中的数据采集与分析研究
智能制造中的数据采集与分析研究智能制造是当下制造业的热门话题，它以人工智能、物联网、大数据等新兴技术为基础，通过优化生产效率、提升产品质量和降低成本，推动制造业的转型升级。
而数据采集与分析则是智能制造中至关重要的环节，它是确保制造过程数据准确、全面的基础，也是制造业实现智能化的核心。
一、数据采集的意义和目标在智能制造中，数据采集是获取生产过程中所需信息的关键。
通过实时监测和记录各个环节的数据，管理者可以及时掌握生产情况，从而提高决策的准确性和效率。
同时，数据采集可以提供大量且有价值的统计信息，为企业提供有力的依据，帮助其优化生产工艺和管理流程。
数据采集的目标主要包括：准确采集各项生产指标数据；实现数据的实时、自动化采集；确保数据的高质量和完整性；统一管理和存储数据；提供便捷的数据查询和分析工具。
二、数据采集技术的应用数据采集技术是实现数据采集目标的关键。
在智能制造中，常用的数据采集技术包括：1.物联网技术物联网技术将各种物理设备、传感器等连接到互联网上，实现设备之间的数据交互和共享。
通过物联网技术，可以实现对生产过程中各种设备的监测和控制，从而实现数据的自动化采集。
2.传感器技术传感器是实现数据采集的重要工具，它能够将物理量转换为电信号，并通过数字化方式将数据传输到计算机或中央控制系统。
在智能制造中，各种传感器的应用非常广泛，能够对温度、压力、湿度、速度等各种参数进行实时监测。
3.无线通信技术无线通信技术可以实现数据的远程传输和分享，提高数据采集的灵活性和便捷性。
通过无线通信技术，可以实现对设备状态、工艺参数、产品质量等数据的即时获取，并支持对数据进行实时分析和决策。
三、数据采集中的难点与挑战尽管数据采集技术在智能制造中有着广泛应用，但仍然面临一些难点和挑战。
1. 多源异构数据整合由于智能制造中的数据来源多样，且存在着数据格式、协议等方面的差异，因此在数据采集环节需要进行合理的数据整合和转化。
解决多源异构数据整合问题是数据采集中的一大难点。
工业互联网中的数据采集技术研究与应用
工业互联网中的数据采集技术研究与应用随着信息技术的发展和工业生产的智能化需求增加，工业互联网作为新一代工业革命的重要组成部分，正日益受到广泛的关注和应用。
而在工业互联网中，数据采集技术作为数据获取和传输的基础，对于实现设备与设备、设备与系统之间的高效连接和数据交换至关重要。
本文将着重讨论工业互联网中的数据采集技术的研究与应用。
一、数据采集技术的概念和意义数据采集技术是指通过不同的传感器、采集设备或其他方式，将现实世界中的数据转化为数字信号，并将其传输到数据存储或处理系统中，以实现对数据的分析、应用和管理。
在工业互联网中，数据采集技术的关键任务是获取生产线上设备的实时状态信息，包括温度、湿度、压力、流量等各种参数，以及设备的运行状态、故障诊断等数据。
数据采集技术在工业互联网中的应用有着重要的意义。
首先，通过实时、准确地采集设备的状态信息，可以实现对设备的远程监控与控制，提高生产效率和质量，并及时发现和解决可能存在的问题。
其次，通过对大量采集的数据进行存储和分析，可以进行数据挖掘和深度学习，发现潜在的生产优化和运维改进的机会，实现智能化和自动化的生产管理。
此外，数据采集技术还可以实现设备故障预测和维护计划优化，降低维护成本和停机时间，提高设备可靠性和使用寿命。
二、数据采集技术的关键技术数据采集技术的关键在于如何高效、准确地获取设备的实时状态和运行数据。
以下是几种常用的数据采集技术。
1. 传感器技术：传感器是数据采集技术中最常见、最基础的设备。
通过将传感器部署在设备上，可以实现对各种参数的实时监测和采集，如温度传感器、压力传感器、流量传感器等。
传感器技术的关键在于选择合适的传感器类型和部署位置，并保证传感器的灵敏度和准确性。
2. 数据通信技术：数据通信技术是将采集到的数据传输到数据中心或云平台的关键环节。
常用的数据通信技术包括有线通信和无线通信。
有线通信采用电缆或光纤进行数据传输，稳定可靠，但受限于布线，适用于距离短、带宽要求高的场景。
土工试验全自动数据采集与处理系统的应用及影响
２ ２ 采 集 ｇ： ． ａ－ ￣
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２２４ ．．
试验荷 重 。 参 数决定 土样在试 验过程 中 自 此
然 后 进 行 数 据 输 入 ， 含 水 量 试 验 ： 输 入 式 样 编 如 ① 号 ； 输 入 盒 编 号 ， 统 会 自动 显 示 该 编 号 铝 盒 的 质 ② 系
着 科 技 的 发 展 ， 动 化 的 试 验 仪 器 被 广 泛 的 应 用 于 自
土 工 试 验 中 来 ， 动 化 试 验 仪 器 应 用 的 优 势 就 是 能 自 够最 大 限度 地排 除人 为 因素对 试 验结 果 的影 响 ， 使
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２ ２ １ 进 入 采 集 系 统 点 击 进 人 其 他 参 数 页 面 工 ．． 在 程 编 号 和 土 样 编 号 里 输 入 该 工 程 的 工 程 编 号 和 土 样
数据采集系统在煤矿中的应用
数据采集系统在煤矿中的应用摘要:随着社会的发展，科技越来越发达，信息量也在日益增加。
数据采集系统已经成为了我们日常生活中不可缺少的一部分。
煤矿是一种非常复杂、危险系数很高、生产和作业比较分散以及环境恶劣等特点下产生事故率较高并且对人造成伤害较大等特殊性质工作条件下所出现的矿井企业单位，其需要处理大量煤炭工作情况而存在安全隐患问题时，最主要的解决方法之一就是通过数据采集系统来实现对这些信息进行收集与存储。
关键词：数据采集；煤矿；应用；数据采集系统用于接收、存储和处理大量的原始信息，这些数据是非常庞大而复杂，需要进行准确快速地获取。
煤矿生产过程中由于地质条件多变且不稳定以及管理不当等原因都可能会产生大量的错误。
为了能够及时掌握矿井情况并做出正确判断及时采取有效措施来降低失误发生对地面设备造成损坏影响及保证安全生产正常工作，在平时使用计算机采集系统时也要把传感器、控制器和显示装置这几个部分组合起来，这样才能使数据准确无误地传输到现场进行处理。
一、数据采集系统在煤矿中的应用现状随着我国经济快速发展，人民生活水平得到了极大的提升，但是在煤矿安全生产中还是存在着一些问题。
比如:没有完善的数据采集系统。
目前大部分都是通过人工来收集信息，由于煤矿工作环境复杂多变且井下条件恶劣等因素导致很多工作人员无法及时获取所需资料和保证人身财产安全，这就会影响到整个矿井生产管理过程甚至于整个矿山事故都有可能发生而造成严重后果，因此需要建立一个可以实时监控并准确记录各种情况的数据管理系统才能有效地解决这些问题，数据采集系统是实现煤矿生产过程自动化的重要技术。
二、数据采集系统在煤矿中的具体实现1.设备管理模块子模块的划分在煤矿企业中，设备的管理模块主要是对设备进行维护和操作，保证系统能够正常运行。
根据不同功能划分出了几个子模块。
第一个子程序:当用户输入数据时首先会将该机器状态设置为故障模式或者不工作方式后才可以使用；第二个部分则需要管理员来添加新的信息并记录下来以方便工作人员在生产过程中查看是否出现问题以及查找相关资料并及时进行处理；第三个部分就是设备管理，主要是对整个系统内所有设备、仪表等进行维护和操作。
数据采集系统
数据采集系统概述数据采集系统是一种用于收集和存储数据的系统。
它可以在多个领域中使用，包括科学研究、工程和商业等。
数据采集系统能够帮助用户追踪、记录和分析各种类型的数据，从而为决策过程提供有价值的信息。
功能1. 数据采集：数据采集系统能够从各种来源收集数据，包括传感器、设备、存储系统和互联网等。
它可以通过各种接口和协议与不同类型的设备和系统进行通信，以获取所需的数据。
2. 数据存储：数据采集系统能够将收集的数据存储在可靠和安全的环境中。
它可以使用数据库、文件系统或云存储等方式来存储数据。
数据存储方案需要考虑数据的规模、类型和访问速度等因素。
3. 数据处理：数据采集系统可以对采集到的原始数据进行处理和转换。
它可以执行各种数据转换、清洗、归一化和聚合操作，以便进一步分析和应用。
数据处理功能能够提高数据的质量和可用性。
4. 数据分析：数据采集系统可以对采集到的数据进行分析和探索。
它可以应用各种统计和机器学习算法，从数据中发现模式、趋势和关联。
数据分析功能可以帮助用户理解数据并作出有意义的决策。
5. 可视化展示：数据采集系统能够将分析结果以可视化的方式展示出来。
它可以生成各种图表、图形和报告，以便用户更直观地理解数据和分析结果。
可视化展示功能可以帮助用户发现并传达数据中的洞察和见解。
应用领域数据采集系统可以在多个领域中应用，以下是一些典型的应用领域：1. 工业自动化：在制造业和工业生产中，数据采集系统可以收集和分析设备和工艺参数，以实现生产过程的优化和监控。
2. 物联网：在物联网领域，数据采集系统可以收集和处理来自各种传感器和设备的数据，以实现智能城市、智能家居和智能交通等应用。
3. 环境监测：在环境监测中，数据采集系统可以收集和分析气象、水质和土壤等各种环境参数，以实现环境保护和资源管理。
4. 医疗健康：在医疗健康领域，数据采集系统可以收集和分析患者的生理参数和医疗记录，以实现疾病预防、诊断和治疗的改进。
自动化系统的数据采集与分析
自动化系统的数据采集与分析随着科技的不断进步和应用，自动化系统在各行各业中的应用越来越广泛。
自动化系统通过采集和分析大量数据，为企业和个人提供决策支持和优化方案。
本文将从数据采集和数据分析两个方面，探讨自动化系统在数据处理中的重要性和应用。
一、数据采集自动化系统的数据采集过程包括传感器采集、信号转换和数据传输等环节，旨在获取所需的信息和数据。
数据采集是自动化系统中的重要环节，它决定了后续数据分析的准确性和有效性。
以下是几种常见的数据采集方法：1. 传感器采集：传感器是自动化系统中常用的数据采集设备之一，它们能够将物理量转化为电信号，并传送给控制系统。
例如，温度传感器可测量环境温度，加速度传感器可测量物体的加速度。
通过传感器采集的数据可以直接用于后续的分析或者存储。
2. 外部设备接口：自动化系统还可以通过与外部设备建立接口，直接获取相关数据。
例如，工业自动化系统可通过与机器设备的接口获取生产线上的数据，包括机器状态、生产数量等。
这种方式能够减少人工干预，并提高数据采集的准确性和实时性。
3. 数据传输网络：通过网络传输数据是现代自动化系统常用的数据采集方法之一。
数据可以通过有线或者无线网络传输到云端或者中央服务器，实现数据集中存储和实时监控。
例如，智能家居系统可以通过无线网络将家庭设备的使用情况传输到手机 App 上，方便用户了解和控制。
二、数据分析数据采集后，自动化系统通过数据分析将海量的数据转化为有价值的信息和决策支持。
数据分析在自动化系统中起到至关重要的作用，以下是几种数据分析的常见方法：1. 数据清洗与整理：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗和整理，排除异常值和冗余数据。
数据清洗可以提高数据质量，并保证后续分析的准确性。
2. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表、仪表盘等形式展示，使人们能够更直观地理解数据。
数据可视化不仅能够方便用户进行数据分析，而且能够快速发现数据中的规律和趋势。
基于物联网技术的智能数据采集系统设计与应用
基于物联网技术的智能数据采集系统设计与应用基于物联网技术的智能数据采集系统设计与应用摘要：随着物联网技术的快速发展，智能数据采集已经成为提高生产效率和监测系统的必备工具。
本文介绍了基于物联网技术的智能数据采集系统的设计原理及其在各个领域的应用，包括农业、工业、城市管理等。
该系统通过传感器采集环境数据并通过无线网络传输到服务器，进而实现对数据的实时监测、分析和管理，为决策者提供科学依据。
关键词：物联网技术；智能数据采集；传感器；无线网络；实时监测一、引言物联网技术的快速发展和普及为各行各业提供了新的机遇和挑战。
其中，智能数据采集系统作为物联网技术的一个重要应用领域，已经在许多领域得到了广泛应用。
该系统通过无线传感器网络和无线通信技术，实现对环境数据的高效采集和实时监测，从而提供了有力的决策支持。
二、智能数据采集系统的设计原理智能数据采集系统由传感器模块、无线通信模块、数据处理模块和管理平台组成。
其中，传感器模块负责采集环境数据，无线通信模块将采集到的数据传输到服务器，数据处理模块对数据进行实时分析和处理，管理平台提供数据的可视化和管理功能。
1. 传感器模块传感器是智能数据采集系统的核心组成部分。
传感器根据不同的需求可以分别采集温度、湿度、气压等环境参数，也可以采集声音、光线等非环境参数。
传感器通过接收器接收信号，并将其转化为数字信号，然后通过无线通信模块传输给服务器。
2. 无线通信模块无线通信模块负责将传感器采集到的数据通过无线网络传输到服务器。
目前，常用的无线通信技术包括无线局域网（WiFi）、蓝牙（Bluetooth）和移动通信网络（2G、3G、4G等）等。
根据实际需求选择合适的无线通信技术，确保数据的稳定传输和安全性。
3. 数据处理模块数据处理模块对采集到的数据进行实时分析和处理，包括数据清洗、数据提取、数据计算等。
为了提高数据处理效率和减少数据传输量，可以在传感器模块中加入数据预处理功能，将部分计算、过滤等处理任务交给传感器模块完成。
浅谈自动化设备数据采集系统的开发与应用
及 动化 设 备 数 据 采 集 系 统 在 航 海 事 业 、 纤 省 财 力 资 本 ， 时 的 采 集 到 所 需 要 的 信 息 主 机提 供 串行 通讯 协 议 光
开 发 应 用 此 自动 化 设 备 数 据 采 集 系统 ， 需 ２自动化设备数据采集特点
要 熟 悉 其 自身 的 优 势 所 在 ， 自身 在 其 他 行 业应用的一般步骤 。
于制 造 型 企 业 ， 产 设 备 的 工 作 状 况 和 产 生 数据 之 一 。 因此 自动 完 成生 产 数 据 的 采 集 ，
这 录入 操 量数 据 是 管 理 信 息 系 统 中需 要 了解 的 基 础 数 据 无 法 及 时 的 与 管 理 系 统 相 结 合 ， 延 方 式 ， 样 可 以 在 数据 采集 的 同时 ， 而
问 等 数 据 将 被 一 一对 应 的 记 录 在 远 端 的数
型性 的一 种 ， 并且 它的 应 用 的 前景 广 阔 ， 与
（） ２工作 效 率 高 。 此 系 统 的 各 电子 部 件 据 库 中 。 其 有 利 干 对 数 据 的校 准 和 采 集 ， ： 极
分 处 传 统 的一 些 应 用 程序 相 比有 自己独 特 的 优 能 够 相 互 之 间 协 作 ， 完成 共 同 的 计 划 和 便 于 及 时 的对 相 关 信 息 进 行检 测 、 析 、 以 对 势。 目前 仍 有 许 多 工 厂 或 企 业 生 产 指挥 管 任 务 ， 工 作 中 出现 的 错 误 或 故 障 采 取 一 理 。
误 了管 理 信 息 的 及 时 反 馈 ， 响 管 理 层 作 作 人 员 姓名 、 次 、 作时 间及 实 现 各种 设 影 班 操
（ ） 件 系 统 的 实 现 。 针 对 不 同的 功 ３软 要
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。
数据采集与处理技术在生产方法中的应用与效果研究
数据采集与处理技术在生产方法中的应用与效果研究数据采集与处理技术在生产方法中的应用与效果研究随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据采集与处理技术在各个领域中的应用越来越广泛。
尤其在生产方法中，数据采集与处理技术的应用可以帮助企业更加高效地生产和管理，提高生产效率和产品质量。
本文将对数据采集与处理技术在生产方法中的应用与效果进行研究。
一、数据采集技术在生产方法中的应用1. 传感器技术的应用：传感器技术是数据采集的重要手段之一，通过安装传感器设备可以实时采集到各种生产过程中的数据。
传感器可以测量温度、压力、湿度、振动等多种物理量，将采集到的数据传输到中央控制系统中进行处理和分析。
比如，在汽车制造过程中，可以通过安装传感器监控生产线上的螺丝紧固力度，及时发现问题并调整生产工艺。
2. 无线通信技术的应用：无线通信技术可以将传感器采集到的数据通过无线网络传输到中央服务器，实现远程监控和管理。
比如，在工厂生产线上安装无线传感器设备，可以将生产过程中的各项数据传输到中央服务器进行实时监控和分析。
3. 数据采集软件的应用：数据采集软件可以帮助企业对数据进行自动化和批量化的采集。
通过使用数据采集软件，可以将不同设备和传感器采集到的数据进行整合，统一保存到数据库中，并提供数据分析和报表生成功能。
比如，可以使用数据采集软件对生产设备的运行状态进行监控，及时发现设备故障并进行维修。
二、数据处理技术在生产方法中的应用1. 数据分析与挖掘：通过数据采集与处理技术采集到的大量数据，可以进行数据分析与挖掘，发现其中的规律和模式。
比如，可以通过对生产线上的数据进行统计和分析，找出生产瓶颈和优化的空间，提出改进措施，进一步提高生产效率和产品质量。
2. 预测与优化：通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来的生产需求和趋势，为企业的生产计划和决策提供参考依据。
同时，数据处理技术还可以帮助企业对生产过程进行优化，比如通过对生产设备的数据进行分析和调整，提高生产线的稳定性和运行效率。
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收稿日期:2005-05-13作者简介:于鸿彬(1974-),男,河北唐山人,天津大学机械工程学院博士研究生,主要研究方向:虚拟制造技术及应用,(E-mail)hbyu@ 。
文章编号:1001-2265(2005)11-0042-03自动数据采集系统的研究与应用于鸿彬,郭伟(天津大学机械工程学院,天津 300072)摘要:数据采集系统是企业制造执行系统中必不可少的一部分。
为满足企业日益增长的对市场快速反映的要求,提出了一种基于Holon 思想的低成本和可重构自动数据采集的方法,给出了此方法的功能模型和特点。
同时以某光纤生产企业为基础,通过对单模光纤用各种检测设备的分析,基于此方法,利用Holon 思想,采用与计算机串行通讯而建立了光纤用检测设备的自动数据采集系统,给出了其硬件连接方法和部分软件程序。
同时实现了其与企业ERP 系统的信息集成。
关键词:光纤检测设备;数据采集;串行通讯;Holon 中图分类号:TP274+.2 文献标识码:AThe Research and Application of Data Auto acquisition SystemYU Hong bin,GUO Wei(School of Mechanical Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China)Abstract:The data acquisition system i s a necessary part of MES.A low cost and reconfigurable data acquisition method is proposed with the detail models and characters i n this paper to meet the continual market change.At the same time based on the analysis of single mode optical fiber measurement eq uip ments and with this method a useful system has been built through serial communication with PC i n a facto ry.Wi th those software and hardware connections shown in this paper the information in tegration with enterprise ERP system is realized.Key words:op tical fiber measurement equipments;data acquisition;serial com munication;holon0 引言制造执行系统(M anufacturing Execution Sys tem,MES)是20世纪90年代初美国先进制造研究机构AMR(Advanced Manufacturing Research)提出的支持企业信息模型集成的概念。
AMR 将MES 定义为 位于上层计划管理系统与底层工业控制系统之间的、面向车间层的管理信息系统 。
MES 为操作人员、管理人员提供计划的执行、跟踪以及所有资源的当前状态信息。
制造执行系统协会(Manufacturing Execu tion Sys tem Association,MESA)在对MES 的定义中强调了以下三点:!MES 是对整个车间制造过程的优化,而不是单一解决某个生产瓶颈;∀MES 必须提供实时收集生产过程数据的功能,并做出相应的分析和处理;#MES 需要与计划层和控制层进行信息交互,通过企业的信息流来实现企业信息的集成[1,2]。
自动数据采集系统便是实现上述第二点的系统,是MES 的重要组成部分[3]。
而现在许多工厂生产指挥管理采用的是一种基于人工的方式,对生产过程中一些重要数据的采集靠的是岗位工的手工记录,形成日报表上报;依据日报表汇总后供上级部门分析和参考。
实践证明,这样的系统有以下几方面的弊端。
(1)数据欠完整。
即数据量不可能很大,且很多数据不可能同时采集。
(2)数据采集实时性差。
有些生产状态数据如温度、压力、浓度等将直接影响产品质量,需在出现异常时快速做出反应。
(3)宏观调控能力弱。
目前生产指挥部门对生产状况的了解主要依赖的是日报表,数据少且上报速度慢,无法迅速掌握全厂的生产情况,及时下达调整指令,难以保证全厂各个生产环节运行在最优状态。
(4)生产数据汇总和分析功能弱。
生产数据无法及时的汇总与分析,更无法实现与ERP(Enterprise Resource Planning)等企业管理系统的结合。
1 自动数据采集系统的研究据统计,在中国,100%的光纤制造装备、85%的集成电路(IC)制造装备、90%以上高档数控机床和大型医疗装备都依赖进口[4]。
要实现对上述设备的自动数据采集是许多行业的迫切要求。
同时亦是投资巨大,完全依赖进口,更新困难的系统。
针对上述问题,本文结合在某光纤生产企业MES 的实施,提出了一种低成本的,可重构的基于holon [5]思想的自动数据采集系统。
其功能模型如图1所示。
基于holon 思想的自动数据采集系统做为MES Holon 的一部分,由其DA(Data Acquisition)子holon 构成。
与ERP holon 和CAE (Computer Aided Engineering)holon 实现互相通讯,协同工作,构成整个企业的集成化信息系统。
自动数据采集系统具有以下特点:(1)自治性:每一个DA holon 能够监控自己计划和任务的执行。
同时对自己的错误或故障采取行动。
(2)协作性:DA Holons 能够相互之间协作,以完成共同的计划和任务。
同时对错误或故障采取相互行动。
∃42∃∃控制与检测∃组合机床与自动化加工技术图1 HDA(Holonic Data Acquisition)的功能模型3)开放性:HDA系统可以允许其他新的DA holon的加入,原有DA holon的移除或功能上的更新对整个HAD不会产生很大的影响,同时只需要很少的人工参与。
而这些DA holon可以来自于不同的供应商,具有不同的功能。
2 自动数据采集系统的应用作为光纤的生产厂,无论是在开始抽丝前对光纤的首段检测,还是对光纤成品的检测,都是确保产品质量,提供产品数据的一个必要的过程。
一般光纤生产厂或光缆生产厂都会有相应的检测设备,来对不同的光纤质量指标进行检测。
如:光时域反射仪IQ200,PK6500,PK8000;传输特性测量仪PK2200;几何特性测量仪PK2400,翘曲度测量仪PK2411,色散特性测量仪CD400, WinPMD等。
而所有这些检测设备,无一例外,都是进口产品。
都只有数据显示和打印的功能,而没有设备联网或数据自动传输的功能。
如果要具有这些功能,就需要向设备供应商另行定购,这将大大增加企业的成本和操作的复杂性。
同时,所有这些检测数据都需要被记录在企业的MES中,与企业中唯一的一盘加密光纤编号相对应。
作为提供给客户最终检验报告的唯一数据基础和企业的生产质量控制依据。
所有这些检测数据,若采用手工录入的方式,将会极大的增加检测人员的劳动强度和数据的出错率。
针对上述两方面的问题,本文把基于holon的自动数据采集模型应用于光纤检测设备的数据自动采集系统中。
2.1 光检测设备分析企业所有现有的检测设备都是进口产品,而且来自于不同的国家和不同的公司,采用不同的操作系统。
简单介绍如下:光纤传输特性测量仪PK2200,光纤几何尺寸测量仪PK2400和光纤曲率测量仪PK2411由美国的Photon Ki netics公司生产。
主控计算机与测量装置集成在一起,采用MS-DOS操作系统。
可支持GPIB接口,但需要另行购买GPIB接口卡和相关的软件。
检测设备自带RS-232串行通讯接口,自带串行通讯协议。
光时域反射测量仪8000也由美国的Photon Kinetics公司生产,主控计算机与测量装置分开,采用Windows2000操作系统,通过GPIB接口与测量装置通讯。
光纤色散测试仪CD400,由英国Perkin El mer公司生产,主控计算机与测量装置分开,采用Windows98操作系统。
由以上分析可知:直接TCP/IP连接,对于使用Wi ndows操作系统的检测设备是可行的。
但对于MS-DOS操作系统,由于其主控计算机是和测量装置集成在一起的,比较复杂,不容易实现。
由此,在不购买其他硬件设施和软件,同时尽量减少对测量设备改动的基础上,采用RS232串行通讯,无论在硬件连接还是在软件实现上,都是进行数据自动采集的一种简单可行的方法。
2.2 硬件系统实现硬件系统采用了一台检测设备,对应一台数据采集主机的方式,这样可以在数据采集的同时,录入操作人员姓名、班次、操作时间及实现光纤条码扫描等功能。
结构如图2:图2 光纤的数据采集系统硬件结构数据采集主机与检测设备采用RS232三线制串行通讯方式。
PK2200、PK2400和PK2411检测设备的控制主机均为25孔串行接口。
2针为发送数据端,3针为接收数据端,7针为接地端。
其余4和5相连,6、8和20相连[6,7,8]。
光时域反射测量仪8000和CD400的控制主机均为标准9针串行接口[9]。
2.3 软件系统实现软件系统采用VB6.0编写,数据库采用SQL Server2000。
PK2200、PK2400和PK2411检测设备的控制主机提供串行通讯协议。
根据此协议,通过VB6.0的Microsoft Comm Control6.0控件[10],对应文件为Mscomm32.ocx,可实现数据采集主机和检测设备控制主机之间的数据通讯。
VB程序如下:%握手协议:MSComm1.PortOpen=True%打开串行通讯端口MSComm1.Output=&RE MOTE&&vbCr&vbLf%设为远程控制模式MSComm1.Output=&!&%准备发送命令DoDoEven tsis ok=MSComm1.InputLoop Un til InStr(is ok,&<&)%等待设备就绪%获取数据:MSComm1.Output=&getmydata&&vbCr&vbLf%发出发送数据指令DoDoEven tsMSComm1.Output=&<&%设备就绪buffer1=buffer1&MSComm1.Input%接收数据∃43∃2005年第11期∃控制与检测∃Loop Until InStr(bu ffer1,&dataok &)%数据结束同时要对上诉三类检测设备的控制主机和Microsoft Comm Control6.0控件进行设置,保证其具有相对的波特率和相同的数据传输位。