数据收集技术.docx

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数据收集技术

数据收集

第九章数据收集技术

主要内容

数据收集概述，什么是数据收集

模拟信号的数字化处置

多路模拟开关、测量放大器

采样/维持电路

模/数转换器、数/模转换器

数据收集的抗干扰技术

传感器、数据收集系统设计（自学内容）

2001年4月1日，一架美国海军EP-3型侦测机在南中国海进行侦查，中国海军航空兵派出2架歼-8II战斗机进行监视和拦截，其中一架僚机在海南岛东南70海里上空与美机发生碰撞、坠毁，飞行员王伟跳伞，下落不明，后确认捐躯，美国军机迫降海南岛陵水机场……

执行侦查任务¡ª¡ª搜集中国军情形报。

2008年9月25日，神舟七号飞船在酒泉卫星发射中心发射。

点火583秒，飞船与火箭在高度约200千米处成功分离。

发射测控网共设13个站，其中上升段有3个站：

发射场的东风站、渭南站和青岛站，这三个站负责飞船在上升段的测量，覆盖率达到100%。

入轨段有两条测量船：

远望一号和远望二号……

对象测控¡ª¡ª数据收集与目标控制

类似的例子很多，如物联网。

上述实例中，进行情报搜集或完成测控任务，完全依赖于信息技术。

信息技术的核心包括信息获取、通信传输和运算机数据处置技术，其中信息获取是基础和前提，而信息获取的主要手腕是数据收集技术；数据收集技术随着微电子技术、电子技术、运算机技术的进步取得迅速进展，发挥着愈来愈重要的作用。

数据收集技术与运算机技术紧密相关，按照大纲要求，在运算机原理课程中增加数据收集技术的内容。

§概述

一、数据收集的大体概念

1、数据收集

运算机处置的对象是数字量，而外部世界的大部份信息是持续转变的物理量，例如温度、压力、位移、速度，要将这些信息送入运算机进行处置，就必需先把这些持续的物理量离散化，即进行量化编码，变成数字量才能实现。

数据收集就是将被测对象的各类参量通过传感器做适当转换后，由非电量变换成电量，再通过信号调理、采样、量化、编码和传输等步骤，输入运算机进行处置或存储记录的进程。

2、数据收集系统

用于数据收集的成套设备称为数据收集系统，运算机是数据收集系统的核心，完成对整个收集进程的控制、对收集的数据进行处置的任务。

3、数据收集系统任务

数据收集系统的任务主要有三项：

把模拟信号转换为运算性能识别的数字信号，送入运算机

通过运算机进行计算和处置，取得有效的信息

实现对进程或目标（某些物理量）的监视与控制

二、数据收集系统的大体组成

数据收集系统包括硬件和软件两大部份，硬件部份又可分为模拟部份和数字部份。

硬件大体组成示用意如下。

常把传感器输出到A/D转换器输出的信号通道称为模拟通道。

1、传感器

传感器的作用是把非电量的物理量转变成模拟电信号，例如电流、电压、频率或脉冲等。

举例：

热电阻能够把转变的温度转换为转变的电压；

转速传感器把转速转换为电脉冲，等。

2、放大器

放大器用来放大缓和冲输入信号。

传感器输出的信号较小，通常在几毫伏到几十毫伏之间，人体生物电信号为微伏量级。

需要放大，以知足ADC满量程输入的要求，如5~10V。

放大器还起到阻抗变换器的作用，来缓冲输入信号。

放大器的种类比较繁杂。

3、滤波器

滤波器用来衰减噪声，以提高输入信号的信噪比。

传感器和电路中的器件会产生噪声，人工发射源通过耦合使信号通道感染噪声，其它用电器产生的谐波污染等。

数据收集必需有效去除噪声才能取得可信的数据。

4、多路模拟开关

多路模拟开关为电子开关，用来分时选通来自多个输入通道中的某一路信号，以实现多路巡回检测。

功能：

扩展输入路数，减少后续电路器件数（S/H、ADC等只需1套）。

可节省本钱和体积，但会降低收集速度，增大误差，适合转变缓慢的物理信号。

5、采样/维持电路（S/H）

A/D转换器完成一次转换需要必然的时刻，这段时刻内，A/D转换器的模拟输入信号不能转变，不然不能保证转换精度。

采样/维持电路的主要作用是快速拾取模拟输入信号，并维持其幅值恒定，以提高A/D转换器的转换精度；若是把S/H电路放在多路开关之前，可实现对多路模拟瞬时信号同时采样。

6、模数转换器（ADC）

模数转换器的主要作用是把模拟信号转换为数字信号，其输入是采样/维持电路的输出，输出是运算机接口的输入。

ADC是模拟输入通道的关键电路，是影响系统采样速度和精度的主要因素之一。

7、运算机I/O接口

A/D转换结果要送入运算机处置，而数据处置后还要送出运算机，都需要借助于运算机I/O接口完成。

8、按时与控制逻辑

在数据收集系统中，各器件的按时关系是超级严格的，若是按时不适合，会严峻影响系统的采样精度。

例如，在多路模拟开关、采样/维持，AD转换之间，哪个开启、开启多长时刻有严格的规定。

按时与控制逻辑偏重于为完成数据收集任务所进行的控制功能，是面向系统的。

按时与控制逻辑在结构图中没有画出。

三、数据收集系统的主要指标

对数据收集系统性能指标的要求主要取决于具体应用的目的和应用的环境。

以下介绍几个常常利用指标的含义。

1、系统分辨率

数据收集系统能够分辨的输入信号的最小转变量。

通常常利用最低有效位值（LSB）占满量程的百分比表示，或用系统可分辨的最小电压值或满量程可划分的级数表示。

以10V满量程为例：

2、系统精度

系统精度是系统的实际输出值与理论输出值之差，通常表示为满量程的百分数。

系统精度是系统各类误差的总和，模数转换器的精度是系统精度的极限值。

实际情形是，系统精度达不到数模转换器的精度。

3、收集速度

收集速度也叫吞吐率，是指在知足精度指标的前提下，系统对输入模拟信号在单位时刻内所完成的收集次数。

采样速度是采样周期的倒数，采样周期表征了系统每收集一个有效数据所需的时刻。

采样周期内需完成采样、量化、编码、传输、处置等的全数工作。

4、动态范围

某个物理量的转变范围，即信号的最大幅值和最小幅值之比的分贝数。

设允许输入信号的最大幅值Vimax，最小幅值Vimin，则动态范围表示为：

Vimax

Ii=20lg

Vimin

5、非线性失真

非线性失真也叫谐波失真，当系统输入一个频率为f的正弦波时，其输出中出现很多频率为kf（k为正整数）的新的频率分量，这种现象称为非线性失真。

用谐波失真系数衡量。

四、数据处置的任务

数据收集是以传感器技术、信号检测与处置、电子学、运算机技术等为基础而形成的一门综合应用技术学科，除硬件设备外，往往需要软件的支持，以对所收集的数据进行分析与处置，并完成信息的表示等，是软件要完成的任务。

数据类型的不同、应用领域的不同，数据处置方式会有专门大不同。

本章的重点放在数据收集原理上，而对具体的数据处置方式将不作详细介绍。

1、信号分类（◎▲◎）

信息通过信号来传递，信号是信息的载体，是信息的表现形式。

数据收集的对象是信号；数据处置的目的是获取信息。

信号数据信息

了解信号的分类有利于找到规律，便于数据处置。

（1）按信号特性分类

肯定信号：

能用肯定的图形、曲线、数学解析式等准确描述的信号，如正弦曲线、指数曲线等。

•周期信号：

按必然周期重复出现的信号。

•非周期信号：

不按固定周期出现的信号。

随机信号：

不能用肯定的图形、曲线、数学解析式等准确描述的信号，但服从某种统计规律，如产品的合格率等。

•平稳随机信号：

统计特性不随时刻转变。

•非平稳随机信号：

统计特性随时刻转变。

上述信号还能够继续分类，如周期信号可分为谐波信号和复杂周期信号等，这里再也不讨论。

（2）按信号形式分类

模拟信号

幅度的取值是持续的，为时刻上持续转变的信号，如电压、温度等，输入运算机前需要通过采样、量化和编码，进行离散化。

状态信号

物质系统所处的状况，一个状态可由一组物理量来描述。

状态信号则可由二进制代码来表示。

水在不同的温度下会有不同状态，温度＜0℃：

固态，温度＞100℃：

气态。

固态、液态和气态可用00、01、10状态信号来表示；开关的状态可用0和1表示。

数字信号

幅度的取值是离散的，幅值表示被限制在有限个数值之内。

例如某种量的二进制编码就是一种数字信号。

——按照信号的分类和应用的不同，处置方式也不尽相同。

2、数据处置的类型

数据处置有多种类型，对于数据收集系统而言有以下分类。

（1）按处置方式分类

实时处置：

在收集数据的同时，对数据进行某种处置，实时处置也称为在线处置。

对于高速数据收集，实时处置必需快，不然会丢失数据。

脱机处置：

非实时处置，处置时刻不受限制，能够按要求进行复杂处置。

（2）按处置性质分类

预处置：

去除数据奇异项，数据滤波，数据转换等。

二次处置：

对数据的进一步处置，取得有效的信息。

3、数据处置的任务

数据处置是必需的，主要任务如下：

（1）消除干扰信号

在数据的收集、传送和转换进程中，会受到干扰和噪声的影响，所收集的数据中会含有干扰信号，需要采用各类方式最大限度地消除数据中的干扰成份，保证数据的精准度。

消除干扰信号的方式很多，可采用硬件的方式，例如硬件低通滤波器等；也可采用软件的方式，例如软件中值滤波算法、惯性滤波等。

（2）进行物理解释

诸如温度、压力等被收集量经传感器转换为电量，该电量在通过采样、量化和编码等环节以后，送入运算机中变成一组代码，无明确的物理意义。

数据处置任务之一就是要将其还原成原来对应的物理量。

（3）分析数据的内在特征

对收集的数据进行加工（如傅立叶变换），或在关联的数据之间进行某种运算（如计算相关函数），从而取得能表达数据内在特征的二次数据，获取有效的信息。

（4）数据表示与数据存储

通过某种形式对处置结果做出适当的、直观的表示，以便于信息的理解，如图形、曲线、表格等。

完成数据的存储。

§模拟信号的数字化处置

在数据收集系统中，同时存在着两种不同形式的信号：

模拟信号和离散信号。

在进行数据收集时，第一碰到的问题是如何把传感器所测量的持续模拟信号转换为离散数字信号。

转换进程需经历两个断续进程。

1、时中断续

对持续的模拟信号x（t），依照必然的时刻距离Ts，抽取相应的瞬时值，那个进程称为采样。

持续的模拟信号x（t）经采样后转换为时刻上离散的模拟信号xs（nTs），其幅值仍是模拟信号，称为采样信号。

相当于用时刻刀切割原信号的结果。

2、数值断续

把采样信号xs（nTs）以某个最小数量单位的整倍数来气宇，那个进程称为量化，相当于拿数值尺气宇，采样信号xs（nTs）通过量化后变换为量化信号xq（nTs），再通过编码，转换为离散的数字信号x（n），成为时刻和幅值离散化的信号，简称为数字信号。

下图是信号的转换进程。

可能因采样点过量，致使占用大量的运算机内存，影响处置速度，严峻时将因内存不够而无法工作。

可能因采样点太少，采样点之间的距离太大，引发原始数据值失真，不能原样再现原来持续转变的模拟量x（t），从而造成误差。

那个原则就是所谓的香农采样定理。

以下先介绍采样进程。

一、采样进程

在时刻和幅值上持续的模拟量x（t），通过一个周期性开闭（周期为Ts，闭合时刻为τ）的采样开关K后，输出一串在时刻上离散的脉冲信号xs（nTs），该进程称为采样进程。

采样开关输入信号与输出信号的关系为：

因为τ<

时刻为负值无心义，上式又可写成：

二、采样定理

采样周期Ts决定了采样信号的质量和数量：

Ts过小，采样信号xs（nTs）数量剧增，占用大量的内存；

Ts过小，会丢失某些信息，信号恢复会失真，影响精度。

1、采样定理

设持续信