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分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是指将数据存储在多个节点上，通过网络进行数据交互和处理的系统。
在分布式数据系统中，数据采集是非常重要的环节，它涉及到从各个节点收集数据并进行整合和处理的过程。
本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法以及分布式数据系统的基本原理和架构。
二、分布式数据系统的基本原理和架构分布式数据系统的基本原理是将数据分散存储在多个节点上，通过网络进行数据交互和处理，以实现高可用性、高性能和可扩展性。
分布式数据系统通常由以下几个组件构成：1. 数据节点（Data Nodes）：负责存储和管理数据的节点，每个数据节点都有独立的存储空间和计算资源。
2. 元数据节点（Metadata Nodes）：负责管理数据节点的元数据信息，包括数据的位置、副本数等。
3. 协调节点（Coordinator Nodes）：负责协调数据节点之间的数据交互和处理，包括数据的分发、整合和计算等。
4. 客户端（Clients）：负责向分布式数据系统发送数据请求，并接收和处理返回的数据。
三、分布式数据系统的数据采集方法数据采集是分布式数据系统的重要环节，它涉及到从各个节点收集数据并进行整合和处理的过程。
下面将介绍几种常见的数据采集方法：1. 批量数据采集批量数据采集是指定时定量地从各个节点收集数据，并将数据进行批量处理和整合。
这种方法适用于数据量较大、数据更新频率较低的场景。
具体操作步骤如下：（1）设定采集周期和采集时间：根据实际需求设定数据采集的周期和时间，例如每天凌晨3点进行数据采集。
（2）连接数据节点：通过网络连接到各个数据节点，获取数据节点的访问权限。
（3）采集数据：从各个数据节点获取数据，并将数据保存到本地的缓存或文件中。
（4）整合和处理数据：对采集到的数据进行整合和处理，例如去重、清洗、转换等。
（5）存储数据：将处理后的数据存储到分布式数据系统中的指定位置。
2. 实时数据采集实时数据采集是指即时地从各个节点收集数据，并将数据实时地进行处理和整合。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是指将数据分散存储在多个节点上的系统，它可以提供高可用性、高性能和可扩展性。
数据采集是分布式数据系统的关键环节，它涉及到从各个数据源采集数据并将其存储到分布式数据系统中。
本文将详细介绍分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统的相关内容。
二、数据采集方法1. 批量数据采集批量数据采集是指定时定量地从数据源中采集数据。
常见的批量数据采集方法包括定时任务、ETL工具等。
定时任务可以通过设置定时器，在指定时间点触发数据采集任务；ETL工具可以通过配置数据源和目标数据集，实现数据的抽取、转换和加载。
2. 实时数据采集实时数据采集是指数据在产生的同时进行采集和处理。
实时数据采集通常采用流式处理技术，如Apache Kafka、Apache Flink等。
流式处理技术可以实时接收和处理数据流，保证数据的实时性和准确性。
3. 增量数据采集增量数据采集是指只采集发生变化的数据，而不是全量数据。
增量数据采集可以减少数据传输和存储的成本。
常见的增量数据采集方法包括使用数据库的触发器、轮询等。
触发器可以在数据发生变化时触发采集任务；轮询可以定时查询数据源，判断是否有新的数据产生。
4. 分布式数据采集分布式数据采集是指在分布式环境下进行数据采集。
分布式数据采集需要考虑数据的一致性和并发性。
常见的分布式数据采集方法包括数据分片、数据复制等。
数据分片可以将数据分散存储在多个节点上，提高系统的并发性；数据复制可以将数据复制到多个节点上，提高系统的可用性。
三、分布式数据系统分布式数据系统是由多个节点组成的系统，每一个节点都可以存储和处理数据。
分布式数据系统可以提供高可用性、高性能和可扩展性。
常见的分布式数据系统包括Hadoop、Spark等。
1. HadoopHadoop是一个开源的分布式数据存储和处理框架，它基于Google的MapReduce和Google File System（GFS）论文。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是一种用于存储和处理大规模数据的系统，它由多个节点组成，每一个节点都可以独立地处理数据。
在分布式数据系统中，数据采集是非常重要的环节，它涉及到从不同的数据源中采集数据，并将其整合到分布式数据系统中。
本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统的相关内容。
二、分布式数据系统的数据采集方法1. 数据源的选择在进行数据采集之前，首先需要确定需要采集的数据源。
数据源可以是数据库、文件系统、网络接口等，根据实际需求选择合适的数据源。
2. 数据采集方式数据采集可以通过多种方式进行，常见的数据采集方式包括：- 批量采集：定期从数据源中批量获取数据，并将数据导入到分布式数据系统中。
这种方式适合于数据量较大、更新频率较低的情况。
- 实时采集：通过监听数据源的变化，实时获取数据，并将数据实时导入到分布式数据系统中。
这种方式适合于数据量较小、更新频率较高的情况。
- 增量采集：根据数据源中的增量标识，只采集新增或者更新的数据，并将其导入到分布式数据系统中。
这种方式适合于数据量较大、更新频率较高的情况。
3. 数据采集工具为了方便进行数据采集，可以使用一些数据采集工具，例如：- Flume：是一个分布式、可靠的日志采集和聚合系统，可以用于从不同的数据源中采集数据，并将其发送到分布式数据系统中。
- Kafka：是一个分布式流处理平台，可以用于实时采集和处理数据。
- Sqoop：是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具，可以用于批量采集数据。
4. 数据采集策略在进行数据采集时，需要制定合适的数据采集策略，包括：- 采集频率：根据数据源的更新频率，确定数据采集的频率，可以是每天、每小时、每分钟等。
- 采集范围：确定需要采集的数据的范围，可以是全量数据、增量数据、特定条件下的数据等。
三、分布式数据系统的相关内容1. 数据存储分布式数据系统通常采用分布式存储的方式来存储数据，常见的分布式存储系统包括：- Hadoop HDFS：是Hadoop生态系统中的一部份，用于存储大规模数据。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是一种能够存储和处理大规模数据的系统，它采用分布式计算和存储的方式，能够提供高性能和高可靠性的数据处理能力。
在分布式数据系统中，数据采集是非常重要的环节，它涉及到如何从各种数据源中获取数据，并将其传输到分布式数据系统中进行处理和存储。
本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统的架构。
二、数据采集方法1. 批量数据采集批量数据采集是指定期间内从数据源中一次性获取大量数据的方法。
常见的批量数据采集方式包括定时任务、ETL工具和数据导入工具等。
定时任务是通过设置定时器，在指定的时间间隔内执行数据采集任务，将数据从数据源中导入到分布式数据系统中。
ETL工具是一种专门用于数据提取、转换和加载的工具，它能够根据预先定义的规则从数据源中提取数据，并将其转换为分布式数据系统所需的格式。
数据导入工具则是通过将数据源中的数据导出为可识别的文件格式，然后通过文件导入的方式将数据导入到分布式数据系统中。
2. 实时数据采集实时数据采集是指在数据源产生数据的同时，将数据实时地传输到分布式数据系统中的方法。
实时数据采集可以通过消息队列、流处理框架和数据同步工具等实现。
消息队列是一种将数据发送方与接收方解耦的方式，数据发送方将数据发送到消息队列中，而数据接收方从消息队列中获取数据并进行处理。
流处理框架则是一种能够实时处理数据流的工具，它能够将数据流分成多个小批次，并对每一个小批次进行处理。
数据同步工具则是通过监控数据源的变化，并将变化的数据实时地同步到分布式数据系统中。
三、分布式数据系统的架构分布式数据系统的架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据查询层等组成部份。
1. 数据采集层数据采集层负责从各种数据源中获取数据，并将数据传输到分布式数据系统中。
数据采集层可以包括批量数据采集和实时数据采集两种方式。
批量数据采集通过定时任务、ETL工具和数据导入工具等将数据从数据源中导入到分布式数据系统中。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是一种能够在多个节点上存储和处理数据的系统。
在这种系统中，数据被分布存储在多个节点上，以提高系统的可靠性、可扩展性和性能。
数据采集是分布式数据系统中的一个重要环节，它涉及到从不同的数据源中采集数据并将其导入到分布式数据系统中。
本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法及其实施过程。
二、数据采集方法1. 批量数据采集批量数据采集是指将一批数据从源系统中导出，并以文件的形式进行传输和导入到分布式数据系统中。
这种方法适合于数据量较大且数据源系统与分布式数据系统之间的网络带宽较小的情况。
在批量数据采集中，可以使用各种文件格式，如CSV、JSON等来存储和传输数据。
2. 实时数据采集实时数据采集是指将实时产生的数据通过数据流的方式传输到分布式数据系统中。
这种方法适合于需要实时处理和分析数据的场景，如实时监控、实时计算等。
在实时数据采集中，可以使用消息队列、流处理引擎等技术来实现数据的实时传输和处理。
3. 增量数据采集增量数据采集是指将源系统中发生变化的数据进行增量采集，并将其导入到分布式数据系统中。
这种方法适合于需要保持数据的实时性和一致性的场景，如在线交易系统、实时报表等。
在增量数据采集中，可以使用日志、触发器等技术来捕获源系统中的数据变化，并将其导入到分布式数据系统中。
三、数据采集的实施过程1. 确定数据需求在进行数据采集之前，需要明确数据采集的目标和需求。
这包括确定需要采集的数据类型、数据格式、数据量等。
同时，还需要了解源系统中的数据结构和数据访问方式，以便能够有效地进行数据采集。
2. 设计数据采集方案根据数据需求，设计合适的数据采集方案。
这包括确定采集的数据源、采集的方式（批量、实时、增量）、数据传输的方式（文件传输、消息队列等）、数据转换和清洗等。
同时，还需要考虑数据采集的性能、可靠性和可扩展性等方面的需求。
3. 实施数据采集根据设计的数据采集方案，开始实施数据采集。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、分布式数据系统的数据采集方法在分布式数据系统中，数据采集是指从多个数据源中收集和整合数据，以便进行后续的数据处理和分析。
数据采集的目标是获取准确、完整、一致的数据，并确保数据的安全性和可靠性。
下面将介绍几种常用的分布式数据系统的数据采集方法。
1. 批量数据采集批量数据采集是指定期间内定时地从数据源中获取数据。
这种方法适用于数据源更新频率较低的场景，例如每天或每周生成的报表数据。
采集过程可以通过编写脚本或使用ETL工具来实现，将数据从源系统中导出，并加载到目标系统中进行存储和分析。
2. 实时数据采集实时数据采集是指在数据源生成数据后立即将其捕获并传输到目标系统中。
这种方法适用于数据源更新频率较高的场景，例如传感器数据、交易数据等。
实时数据采集可以通过使用消息队列、流处理引擎或日志采集工具来实现。
数据源生成的数据会被实时捕获，并通过网络传输到目标系统中进行处理和存储。
3. 增量数据采集增量数据采集是指只获取数据源中发生变化的部分数据，以减少数据传输和处理的开销。
这种方法适用于数据源更新频率较高且数据量较大的场景，例如数据库中的增量更新、日志文件中的新增数据等。
增量数据采集可以通过监控数据源的变化并记录增量更新的位置或时间戳来实现。
当有新的数据生成时，只需采集新增的部分数据，然后将其与已有的数据进行合并。
4. 分布式数据采集分布式数据采集是指在分布式环境中将数据从多个节点中采集并整合到一个中心节点中。
这种方法适用于数据源分布在多个地理位置或多个系统中的场景，例如跨地区的数据中心、多个独立的业务系统等。
分布式数据采集可以通过在各个节点上安装代理程序或使用分布式数据采集工具来实现。
数据采集代理程序负责从各个节点中获取数据，并将其传输到中心节点进行整合和存储。
二、分布式数据系统分布式数据系统是指将数据存储和处理分布在多个节点上的系统，以提高数据处理的性能、可扩展性和容错性。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统随着互联网的快速发展，数据量急剧增长，传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据处理的需求。
分布式数据系统应运而生，通过将数据存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和处理。
在分布式数据系统中，数据采集是非常重要的一环，本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统。
一、分布式数据系统的数据采集方法1.1 数据抓取数据抓取是数据采集的第一步，通过网络爬虫等工具获取网络上的数据。
在分布式数据系统中，可以部署多个数据抓取节点，实现数据的并行抓取，提高效率。
1.2 数据清洗数据清洗是数据采集的重要环节，通过清洗数据，去除噪音数据和重复数据，提高数据质量。
在分布式数据系统中，可以采用分布式数据清洗工具，实现数据的并行清洗。
1.3 数据存储数据采集后，需要将数据存储在分布式数据系统中。
可以采用分布式存储系统，如HDFS、Ceph等，实现数据的分布式存储，提高数据的可靠性和可扩展性。
二、分布式数据系统2.1 数据分片在分布式数据系统中，数据通常会被分片存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和处理。
通过数据分片，可以提高系统的并发性能和容错性。
2.2 数据复制为了提高数据的可靠性，分布式数据系统通常会对数据进行复制存储。
通过数据复制，可以避免单点故障，保证数据的可用性。
2.3 数据一致性在分布式数据系统中，数据一致性是一个重要的问题。
通过分布式事务、分布式锁等机制，可以保证数据在分布式系统中的一致性。
三、分布式数据系统的优势3.1 高可靠性分布式数据系统通过数据复制、数据分片等机制，可以提高系统的可靠性，避免单点故障。
3.2 高扩展性分布式数据系统可以根据需求动态扩展节点，实现系统的水平扩展，提高系统的性能和容量。
3.3 高并发性通过数据分片、数据复制等机制，分布式数据系统可以实现数据的并行处理，提高系统的并发性能。
四、分布式数据系统的挑战4.1 数据一致性在分布式数据系统中，数据一致性是一个复杂的问题，需要设计合适的一致性算法来保证数据的一致性。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是指由多个计算机节点组成的系统，这些节点分布在不同的物理位置上，并通过网络进行通信和协作。
分布式数据系统的设计和实现是为了解决大规模数据处理和存储的需求，其关键问题之一是如何有效地采集和管理数据。
本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法以及分布式数据系统的特点和优势。
二、分布式数据系统的特点和优势1. 高可靠性：分布式数据系统由多个节点组成，当某个节点发生故障时，其他节点可以继续工作，保证系统的可靠性和稳定性。
2. 高扩展性：分布式数据系统可以根据需求灵便地增加或者减少节点，以适应数据量的增长和变化。
3. 高性能：分布式数据系统可以通过并行处理和分布式计算来提高数据处理和查询的速度。
4. 数据分布：分布式数据系统将数据分布在不同的节点上，可以提高数据的存储效率和访问速度。
5. 数据冗余：分布式数据系统可以通过数据冗余来提高数据的可靠性和可用性，当某个节点发生故障时，可以从其他节点恢复数据。
三、数据采集方法1. 批量数据采集：批量数据采集是指定时定量地从数据源采集数据。
可以通过编写脚本或者使用ETL工具来实现数据的批量采集。
批量数据采集适合于数据量较大，更新频率较低的场景，如每天从数据库中导出数据。
2. 实时数据采集：实时数据采集是指实时地从数据源采集数据。
可以通过使用消息队列、日志采集工具或者自定义数据采集程序来实现实时数据的采集。
实时数据采集适合于数据量较小，更新频率较高的场景，如实时监控系统。
3. 增量数据采集：增量数据采集是指只采集数据源中发生变化的数据。
可以通过记录数据源的更新时间戳或者使用增量采集工具来实现增量数据的采集。
增量数据采集适合于数据量较大，更新频率较高的场景，如电商网站的定单数据。
4. 分布式数据采集：分布式数据采集是指将数据采集任务分发到多个节点上进行并行采集。
可以通过任务调度系统或者自定义分布式数据采集程序来实现分布式数据的采集。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是一种能够处理大规模数据的系统，它将数据存储在多个计算节点上，并通过网络进行通信和协同工作。
在分布式数据系统中，数据采集是非常重要的一环，它涉及到如何从多个数据源中收集数据，并将其整合到分布式数据系统中。
本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法及其在分布式数据系统中的应用。
二、数据采集方法1. 批量数据采集批量数据采集是指定时定量地从多个数据源中获取数据的方法。
这种方法适用于数据源的数据量较大，且数据更新频率较低的情况。
常见的批量数据采集方法包括定时任务、ETL（Extract, Transform, Load）工具等。
定时任务可以通过定时执行脚本或程序的方式，从数据源中读取数据并将其导入到分布式数据系统中。
ETL工具则可以通过配置数据源连接、数据转换规则等，实现数据的抽取、转换和加载。
2. 实时数据采集实时数据采集是指从多个数据源中获取实时数据的方法。
这种方法适用于数据源的数据量较小，且数据更新频率较高的情况。
常见的实时数据采集方法包括消息队列、流处理等。
消息队列可以将数据源产生的消息实时传递给分布式数据系统进行处理。
流处理则可以通过实时处理引擎，对数据源产生的数据进行实时处理和分析，并将结果导入到分布式数据系统中。
3. 增量数据采集增量数据采集是指从多个数据源中获取增量数据的方法。
这种方法适用于数据源的数据量较大，但只有部分数据发生更新的情况。
常见的增量数据采集方法包括日志监控、数据库触发器等。
日志监控可以通过监控数据源产生的日志，识别出发生变化的数据，并将其导入到分布式数据系统中。
数据库触发器则可以在数据源的数据库中设置触发器，当数据发生变化时，触发器会将变化的数据导入到分布式数据系统中。
三、分布式数据系统中的数据采集应用1. 数据同步在分布式数据系统中，数据同步是指将分布式数据系统与其他数据源之间的数据进行同步。
通过数据采集方法，可以将其他数据源中的数据实时或定期地同步到分布式数据系统中，保证数据的一致性和完整性。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统引言概述：随着信息时代的到来，数据的产生量呈指数级增长。
传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据的需求，因此分布式数据系统应运而生。
分布式数据系统是一种将数据分布在多个节点上进行存储和处理的系统，具有高可扩展性和高可靠性的特点。
本文将重点介绍分布式数据系统的数据采集方法以及分布式数据系统的实现。
正文内容：一、数据采集方法1.1 传统数据采集方法- 手工采集：人工收集数据并录入系统，适用于数据量较小的情况。
- 批量导入：将数据从外部系统导入分布式数据系统，适用于数据量较大且有规律的情况。
- 实时采集：通过实时数据流的方式将数据传输到分布式数据系统，适用于对数据实时性要求较高的场景。
1.2 分布式数据采集方法- 分布式日志采集：通过在每个节点上安装日志采集代理，将节点上的日志实时传输到集中的日志存储系统。
- 分布式消息队列：通过消息队列将数据从生产者发送到消费者，实现数据的异步传输和解耦。
- 分布式爬虫：通过在多个节点上部署爬虫程序，同时采集数据，提高采集效率和容错性。
二、分布式数据系统的实现2.1 数据分片- 水平分片：将数据按照某种规则分成多个片段，分布在不同的节点上进行存储和处理。
- 垂直分片：将数据按照业务属性进行分割，不同的属性存储在不同的节点上，提高查询效率。
2.2 数据复制- 主从复制：将数据从主节点复制到多个从节点，实现数据的冗余备份和读写分离。
- 多主复制：多个节点之间相互复制数据，提高系统的可用性和容错性。
2.3 数据一致性- 强一致性：所有节点的数据在任意时刻都保持一致。
- 弱一致性：允许在特定情况下数据不一致，但会在一定时间内最终达到一致。
三、总结分布式数据系统的数据采集方法多种多样，可以根据实际需求选择合适的方法。
传统的数据采集方法适用于数据量较小的情况，而分布式数据采集方法适用于大规模数据的采集。
分布式数据系统的实现需要考虑数据分片、数据复制和数据一致性等方面，以提高系统的可扩展性和可靠性。
实用的分布式数据采集和控制系统
一引言
液体的液位测量在工业生产中非常普遍，应用领域也比较广，例如：自来水位的测量和控制，石油管道和储油罐的油位的测量等。
高精度的传感器可用于这些测试系统中来感知传递压力、流量、温度等信号，把这些信号变成电信号，然后经过放大、A/D转换、送入单片机处理后，最后发送到远方的PC机，这样可实现对现场的液位情况进行实时监控，从而向被控单元发出指令，采取相应的动作。
整个系统的框图如下：
二具体的实现过程
1. 放大部分：TLC4502－双路自校准低噪声高速运算放大器的应用。
集成运算放大器种类很多，在各类仪表及控制电路中要求运算放大器必须具有高精度，高共模抑制比和低温漂等性能。
目前采用的精密运算放大器都具有外接调零电位器输入端，应用时首先对其失调调零。
由于电路复杂，给调试带来不便。
美国TI仪器公司研制生产的TLC4502精密型双运算放大器，采用自动校准技术，在上电时将输入失调电压自动调整为零，使用起来十分方便，同时也节省了PCB板和外部分离元件，该器件的管脚排列如下图所示：
TLC4502自动校准运算放大器在片内利用对数字与模拟信号的处理，可在
上电时输入失调电压自动校准为零。
完成自动校准一般需要300ms的时间，连续校准时可在（±）3μV范围内反复进行。
一旦校准完成，大部分校准电路将脱离信号通道并被关断，这样，校准电路对信号通道几乎无影响，这也使得TLC4502在校准周期结束之后可以完全象其他精密运算放大器一样使用。
TLC4502具有高精度，高增益，良好的电源抑制比，驱动能力强等特点，可广泛应用于数据采集，数字音频，工业控制等领域。
在本系统中，用来放大从传感器出来的微弱信号，具体电路如图１：
2． A/D转换部分。
TLC1549－带串行控制的10位模数转换器的应用。
从放大器出来的电压信号进入到A/D转换器以形成单片机便于处理的数字信号。
在该设计中，采用了美国TI公司生产的10位模数转换器TLC1549。
它采用CMOS工艺，具有内在的采样和保持，采用差分基准电压高阻输入，抗干扰，可按比例量程校准转换范围，总不可调整误差达到（±）1LSB Max(4.8mv)，占地面积小等特点。
其工作原理为：在芯片选择（/CS）无效情况下，I/O CLOCK最初被禁止且DATA OUT处于高阻状态。
当串行接口把/CS拉至有效时，转换时序开始允许I/O CLOCK工作并使DATA OUT脱离高阻状态。
串行接口然后把I/O CLOCK 序列提供给I/O CLOCK并从DATA OUT接收前次转换结果。
I/O CLOCK从主机串行接口接收长度在10和16个时钟之间的输入序列。
开始10个I/O 时钟提供采样模拟输入的控制时序。
在/CS的下降沿，前次转换的MSB出现10个时钟长度，那么在10个时钟的下降沿，内部逻辑把DATA OUT拉至低电平以确保其余位的值为零。
在正常进行的转换周期内，规定时间内/CS端高电平至低电平的跳变可终止改周期，器件返回初始状态（输出数据寄存器的内容保持为前次转换结果）。
由于可能破坏输出数据，所以在接近转换完成时要小心防于止/CS被拉至低电平。
时序图如图２：
由于它采用串行输出的方式，占地面积小，方便灵活，与单片机的接口也简单，电路如图３：
该软件部分为，其中，入口参数：使用累加器A，进位标志CY及工作寄存器R7；出口参数：20H单元存放转换结果的低8位，21H单元存放转换结果的高2位。
AADCCON： MOV 20H，#00H
MOV 21H，#00H ；结果单元清零
MOV R7，#0AH ；A/D转换位数标志
CLR P1.4 ；选通TLC1549
LOOP1： MOV C，P1.0 ；读转换结果送至CY
MOV A，20H ；转换结果移至结果单元
RLC A
MOV 20H，A
MOV A，21H
RLC A
MOV 21H,A
SETB P1.2 ；形成移位脉冲
CLR P1.2
DJNZ R7，LOOP1 ；转换结束否？
SETB P1.4 ；TLC1549复位并进行一次转换
RET ；上述程序执行时间约120μｓ
3．ＲS485接口芯片部分－75LBC184
放大的电压信号经过A/D转换由单片机处理后，要传送到远方的PC机，以便达到实时监控的目的。
以单片机为主体构成的分布式数据采集和控制系统，因为其电路结构简单，工作可靠性高而被广泛应用在工业控制中。
目前广泛使用的单片机产品都集成了串行通信接口，使用串行通信接口，通过RS485接口驱动芯片就可以构成总线型通信网络，把多台单片机系统连接成一个分布式数据采集和控制系统。
但为了克服单片机的不足，引入了PC机，采用主从式结构模式，即PC机为主机，分布在现场的各个单片机系统为从机，其结构如下图所示。
PC机串行口为标准的RS232口，根据标准规定：RS232采用负逻辑，并且传输距离短，一般用于20m以内的通信。
而对于大多数分布式控制系统，通信距离为几十米到几千米不等，因此，RS232接口不能满足系统的要求，目前广泛采用的是RS485收发器。
RS485收发器采用平衡发送和差分接收，因此具有抑制共模干扰的能力，加上收发器具有高的灵敏度，能检测低达200mv的电压，故传输信号在千米以外得到恢复。
在这种分布式控制系统中，通信是系统的关键，是系统设计时首要考虑的问题。
而如何有效可靠地实现RS232与RS485之间的转换是系统通信实现的前提。
在该设计中，使用了TI公司生产的一种RS485接口芯片75LBC184,它使用单一电源Vcc，电压在＋3～＋5.5V范围内都能正常工作，能完成TTL与RS485之间的转换。
其引脚如下图所示：该芯片与普通的RS485收发器相
比，有一个显著的特点，那就是片内A、 B引脚接有高能量顺变干扰保护装置，可以承受峰值为400W（典型值）的过压顺变，故它能显著提高防止雷电损坏器件的可靠性。
对一些环境比较恶劣的现场，可直接与传输线相接而不需要任何外加保护元件。
该芯片还有一个独特的设计，当输入端开路时，其输出为高电平，这样可保证接收器输入端电缆有开路故障时，不影响系统的正常工作。
另外，它的输入阻抗为RS485标准输入阻抗的2倍（≥24ＫΩ），故可以在总线上连接64个收发器，其工作原理如图4 所示。
在该设计中，经过单片机处理的信号，经过75LBC184与外围电路形成的RS232/RS485电平转换器电路，然后传到远方的PC机进行实时监控。
具体实现的电路如图５：
在该电路中，使用了三片光电耦合器TLP521进行隔离，使得PC机与SN75LBC184之间完全没有了电的联系，提高了工作的可靠性，其工作原理为：当RS232的RTS端为逻辑电平1（－12V）时，光电耦合器的发光二极管不发光，光敏三极管不导通，输出电平为TTL的逻辑电平1（＋5V），选中RS485接口芯片的DE端，容许RS485接收，这样，RS232的TXD端就可以发送数据（工作逻辑与RTS端相似）。
当RS232的RTS端为逻辑电平0（＋12V）时，光电耦合器的发光二极管发光，光敏三极管导通，输出端为TTL的逻辑电平0（0V），选中RS485接口芯片的RE端，容许RS485发送。
RS485的R端工作时，当其输出为逻辑电平1时，光电耦合器的发光二极管不发光，光敏三极管不导通，借助RS232输出停止时其TXD电平为－12V，电容被充电到－12V，使其输出也为－12V，即逻辑电平1；当其输出为逻辑电平0，光电耦合器的发光二极管发光，光敏三极管导通，使其输出也为＋5V，也在RS232逻辑电平0的范围之内，即为逻辑电平0。
这样，根据PC机和单片机之间的协议，就可实现二者交互式的通信。
4．电源部分
电源的稳定性是整个系统能够正常工作的基础，在本设计中，所有的器件都采用常用的＋5V的电压，为了提高电压的稳定性，采用了TI公司生产的固定正输出、低压差稳压器TL750L05。
TL750L05必须有输出电容，没有输出电容，则其输出端的电压为锯齿波形状，锯齿波的上升沿随输入电压变化而变化，加输出电容后，可以抑制上述现象，输出电容的范围在0.1uF~1uF内。
电路如图６所示：
三结束语
由TI公司的模拟产品TLC4502、TLC1549、SN75LBC184、TL750L05和ATMEL 公司的单片机AT89C2051构成的分布式数据采集和控制系统，现已用于监测石油管道的压力，流量和温度等参量，性能良好。
该系统的特点为：面积小，占地为5cmΧ6.5cm；性能好，系统运行稳定，同时处理几个物理参量，进行实时监控；操作简单方便。
希望以上资料对你有所帮助，附励志名言3条：
1、宁可辛苦一阵子，不要苦一辈子。
2、为成功找方法，不为失败找借口。
3、蔚蓝的天空虽然美丽，经常风云莫测的人却是起落无从。
但他往往会成为风云人物，因为他经得起大风大浪的考验。
