(整理)数据采集系统

数据采集系统的设计姓名：专业：指导老师：学号：前言数据采集是从一个或多个信号获取对象信息的过程。

随着微型计算机技术的飞速发展和普及，数据采集监测已成为日益重要的检测技术，广泛应用于工农业等需要同时监控温度、湿度和压力等场合。

数据采集是工业控制等系统中的重要环节，通常采用一些功能相对独立的单片机系统来实现，作为测控系统不可缺少的部分，数据采集的性能特点直接影响到整个系统。

本实验采用89C51系列单片机，89C51系列单片机基于简化的嵌入式控制系统结构，具有体积小、重量轻，具有很强的灵活性，并采用AD0809模数转换芯片，具有很高的稳定性，且节约成本。

（一）、数据采集系统的基本介绍1.1 数据采集系统的简介数据采集系统一般包括模拟信号的输入输出通道和数字信号的输入输出通道。

数据采集系统的输入又称为数据的收集；数据采集系统的输出又称为数据的分配。

1.2数据采集系统的分类数据采集系统的结构形式多种多样，用途和功能也各不相同，常见的分类方法有以下几种：根据数据采集系统的功能分类：数据收集和数据分配；根据数据采集系统适应环境分类：隔离型和非隔离型，集中式和分布式，高速、中速和低速型；根据数据采集系统的控制功能分类：智能化数据采集系统，非智能化数据采集系统；根据模拟信号的性质分类：电压信号和电流信号，高电平信号和低电平信号，单端输入(SE)和差动输入(DE)，单极性和双极性；根据信号通道的结构方式分类：单通道方式，多通道方式。

1.3数据采集系统的基本功能数据采集系统的任务，具体地说，就是采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。

与此同时，将计算得到的数根进行显示和打印，以便实现对某些物理量的监视。

1.4数据采集系统的结构形式从硬件力向来看，白前数据采集系统的结构形式主要有两种：一种是微型计算机数据采集系统；另一种是集散型数据采集系统。

如何进行地理信息系统数据采集与整理地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一个涉及地理空间数据采集、管理、分析和可视化的工具。

在日常生活中，我们可以利用GIS去创建地图、分析地理数据、规划城市等。

而要进行GIS数据采集和整理，需要遵循一定的步骤和方法。

一、数据采集数据采集是GIS工作的基础，它涉及到地理数据的搜集和记录。

以下是一些常见的数据采集方法：1. 场地调查：提前准备好调查表格，走访田野、城市或其他地方，记录下目标地区的特征、建筑物、地形等信息。

调查员应尽量保持客观，并细致记录。

2. GPS定位：GPS（Global Positioning System）是一种通过卫星定位来获取位置信息的技术。

使用GPS设备可以准确记录地理坐标，作为地理数据的基础。

3. 遥感数据：遥感数据是通过卫星或无人机等远距离传感器获取的地理信息。

可以使用遥感数据来获取城市、森林、湖泊等地区的信息，以及地表覆盖、植被分布等。

4.开放数据源：很多政府机构、企业和研究机构会提供公开的地理数据，这些数据可以使用在GIS工作中。

可以在相关的数据网站上下载、购买或申请许可获取这些数据。

二、数据整理数据整理是对采集到的地理数据进行清理、组织和格式化，以便于后续的分析和可视化。

以下是一些常见的数据整理方法：1. 数据清理：在数据采集过程中，可能会出现错误、缺失值或重复数据等。

需要通过数据清洗的方法将这些问题解决。

可以使用GIS软件的数据编辑工具，删除错误的数据，填补缺失值，并进行数据去重。

2. 数据格式化：根据使用的GIS软件要求，对数据进行格式化操作。

这包括选择适当的数据格式、投影方式、坐标系统等。

格式化后的数据可以更好地与其他数据进行整合和分析。

3. 数据连接：在GIS工作中，经常需要将不同的数据集合并在一起。

通过数据连接的方法，可以将相关的数据集连接成一个整体，方便后续的数据分析和可视化。

SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition)系统即数据采集和监控系统，它是电网调度自动化系统的基础和核心，负责采集和处理电力系统运行中的各种实时和非实时数据，是电网调度中心各种应用软件主要的数据来源。

SCADA 系统包括实时数据采集、数据通信、SCADA 系统支撑平台、前置子系统、后台子系统等。

数据采集包括反映物理过程特征的数据的产生，数据发送、接收和数据处理；监视控制不仅包括对物理过程的直接控制，还包括管理性控制，只下发调控指令，由厂站端或者下级调度人工调控。

通常数据采集装置和控制装置安放在厂站端，与主站端监控系统并不在一起，所以要实现数据采集和直接控制功能需要双向数据通信，普通认为数据采集是信号上行的通信，而直接控制是信号下行的通信。

一个 SCADA 系统通常由一个主站和多个子站(远方终端装置 RTU 或者变电站综合自动化系统) 组成。

主站通常在调度控制中心 (主站端) ，子站安装在变电站或者发电厂(厂站端) ，主站通过远动通道或者广域网实现与子站的通信，完成数据采集和监视控制。

国分为五级调度，主站除接收子站信息，还以数据通信方式接受从下级调度控制中心主站转发来的信息，又向上级调度控制中心主站转发本站的信息。

厂站端是 SCADA 系统的实时数据源，又是进行控制的目的地。

SCADA 所采集的数据包括摹拟量测量 (又称为“遥测”)，状态测点 (又称为“遥信”) 和脉冲累加量 (又称为“遥脉”)。

SCADA 系统的主站分为前置子系统和后台子系统，二者通过局域网相联相互进行通信。

前置子系统主要完成与厂站端及其它调度控制中心的通信，并将获得的数据发送给后台子系统。

后台子系统进行数据处理。

SCADA 把这些最近扫描的已经处理的反映被监视系统状态的数据存储在数据库中。

画面联结数据库，于是画面就直观地给出该系统状态的正确景象。

SCADA 为每一个量测量赋予一个状态和记录数值的变化趋势，当设备处于不正常状态或者运行限值已被超过时通知调度员。

数据整理的基本方法和工具数据整理是指对收集到的数据进行清洗、整理、转换和分析的过程，以便更好地进行数据分析和挖掘。

数据整理的方法和工具有很多种，根据不同的数据类型和需求可以选择合适的方法和工具进行整理。

下面将介绍一些常见的数据整理方法和工具。

1. 数据采集数据整理的第一步是数据采集，即收集需要进行整理的数据。

数据采集的方法可以包括手动输入、网络爬取、传感器采集等。

常用的数据采集工具有Excel表格、Python编程语言、数据采集软件等。

2. 数据清洗在数据整理过程中，往往会遇到一些脏数据，比如缺失值、异常值、重复值等，需要进行数据清洗。

数据清洗的方法包括删除缺失值、填充缺失值、去除异常值、删除重复值等。

常用的数据清洗工具有Excel表格、Python编程语言、数据清洗软件等。

3. 数据转换在数据整理过程中，有时需要对数据进行转换，比如将数据进行格式转换、单位转换、数据合并等。

常用的数据转换工具有Excel表格、Python编程语言、数据转换软件等。

4. 数据分析数据整理的最终目的是为了进行数据分析和挖掘。

常用的数据分析工具有Excel 表格、Python编程语言、R语言、SPSS软件、SAS软件等。

这些工具可以进行数据可视化、统计分析、机器学习等操作，帮助用户更好地理解数据和发现数据之间的关系。

5. 数据管理数据整理过程中还需要进行数据管理，包括数据的存储、备份、共享等。

常用的数据管理工具有数据库管理系统（MySQL、Oracle、SQL Server等）、数据仓库工具（Hadoop、Spark等）、云存储服务（Amazon S3、Google Cloud Storage 等）等。

总的来说，数据整理的方法和工具可以根据具体的需求来选择，需要根据数据类型、数据量、数据质量等因素来进行选择。

数据整理是数据分析的重要前提，只有进行了有效的数据整理，才能保证数据分析的结果准确和可靠。

因此，在实际工作中需要充分了解不同的数据整理方法和工具，根据具体的情况来进行选择和应用。

数据采集系统LMS SCADAS多功能数据采集系统当今，产品的研发周期越来越短，用于产品性能测试的时间越来越少。

在全球的各个行业中，试验部门正承受着巨大的压力——要用尽量少的时间和资源配合产品的设计与更新，完成尽可能多的试验任务。

LMS SCADAS数据采集系统能够保证完成各种类型的试验任务，并且其高性能、高效率的特点，可以让试验工程师更充分地利用资源，同时完成多项试验任务，大大地缩短试验周期。

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一、第一章1）计算机控制系统的监控过程步骤a .实时数据采集--对来自测量变送器的被控量的瞬时值进行采集和输入 ；b .实时数据处理--对采集到的被控量进行分析、比较和处理，按一定的控制规律运算，进行控制决策； c.实时输出控制--根据控制决策，适时地对执行器发出控制信号，完成监控任务；2）按控制方案来分，计算机控系统划分成那几大类？数据采集系统（DAS ） 操作指导控制系统(OGC) 直接数字控制系统（DDC ） 监督计算机控制系统（SCC ） 分散控制系统分散控制系统 （DCS ） 现场总线控制系统（FCS ）3）计算机控制装置种类 可编程控制器；可编程控制器； 可编程调节器；可编程调节器； 总线式工控机；总线式工控机； 单片微型计算机；单片微型计算机； 其他控制装置其他控制装置4）计算机控制系统与常规仪表控制系统的主要异同点是什么？同：1）计控系统是由常系统演变而来的； 2）两者的结构基本相同异：1）计控系统中处理的信号有两种：模拟信号和数字信号。

而常系统处理的只有模拟信号2）计控系统具有智能化3）计控系统有软件也有硬件，而常系统只有硬件二、第二章1）4 位 D/A 转换器为例说明其工作原理假设D3、D2、D1、D0全为1，则BS3、BS2、BS1、BS0全部与“1”端相连。

根据电流定律，有：由于开关 BS3 ~ BS0 的状态是受要转换的二进制数的状态是受要转换的二进制数 D3、D2、D1、D0 控制的，并不一定全是“1”。

因此，可以得到通式：考虑到放大器反相端为虚地，故：选取 R fb = R ，可以得到：对于 n 位 D/A 转换器，它的输出电压V OUT 与输入二进制数B( Dn-1~ D0) 的关系式可写成：的关系式可写成：结论：可见，输出电压除了与输入的二进制数有关，还与运算放大器的反馈电阻 Rfb 以及基准电压VREF 有关。

2）D/A 转换器性能指标是（1）分辨率 是指 D/A 转换器能分辨的最小输出模拟增量。

中华人民共和国国家标准地区电网数据采集与监控系统通用技术条件GB/T13730—92 General specification for SCADA system to the district power network国家技术监督局1992-10-06批准1993-05-01实施本标准参照采用国际标准IEC870(1988)《远动设备和系统》。

1主题内容与适用范围本标准规定了地区电网数据采集与监控系统的技术要求、试验方法、检验规则等。

本标准适用于地区电网及各类供电网的数据采集与监控系统。

变电站的集中控制系统亦可参照使用。

2引用标准GB2887计算机场地技术条件GB9813微型数字电子计算机通用技术条件GB/T13729远动终端通用技术条件DL451循环式远动规约3技术要求3.1环境条件3.1.1工作大气条件系统中主站(调度端)计算机正常工作条件一般为：a.环境温度15～30℃；b.相对湿度10%～75%；c.大气压力：86～108kPa，66～108kPa。

3.1.2周围环境要求a.无爆炸危险、无腐蚀性气体及导电尘埃、无严重霉菌，无剧烈振动冲击源；b.接地电阻符合GB2887中第8条的规定。

3.2电源要求3.2.1交流电源a.额定电压220V，允许偏差-15%～+10%；b.谐波含量小于5%；c.频率50Hz，允许偏差±5%。

3.2.2直流电源a.电压允许偏差-15%～+10%，-10%～+15%(浮充供电方式)；b.纹波系数小于5%。

3.2.3不间断电源(UPS)交流电源失电时间不大于20min时，UPS应维持系统正常工作。

3.3系统设计要求3.3.1系统构成地区电网数据采集与监控系统通常由主站(调度端)、通道和若干子站(厂站端)组成，见图1。

图13.3.2硬件在系统设计时，应满足3.4条和3.5条功能要求，还应考虑可靠性、可维修性、可扩性。

系统和各单元的逻辑设计应采用校验技术，留有适当逻辑余量。

对信息采集系统使用中存在问题的描述（实用版）目录1.信息采集系统简介2.信息采集系统存在的问题3.解决问题的建议正文一、信息采集系统简介信息采集系统是指能够获取并整理信息的系统，通常包括数据收集、数据处理和数据存储等步骤。

在当今信息爆炸的时代，信息采集系统对于各行各业都至关重要，它能帮助企业或个人快速获取所需信息，从而提高工作效率和决策水平。

二、信息采集系统存在的问题虽然信息采集系统在信息收集和处理方面具有显著优势，但在实际使用中仍然存在一些问题，主要包括以下几点：1.数据来源有限：信息采集系统所收集的数据通常来源于互联网、数据库等，但有些数据可能涉及版权、隐私等问题，导致数据来源受限。

2.数据质量参差不齐：由于网络信息的开放性和自由性，导致信息采集系统收集到的数据质量参差不齐，有些数据可能存在错误、不完整、过时等问题。

3.数据处理能力不足：信息采集系统对于大量、复杂、多格式的数据处理能力有限，可能导致数据分析结果不准确，影响决策效果。

4.系统安全性问题：信息采集系统在收集、处理、存储数据的过程中，可能存在安全隐患，如数据泄露、病毒感染等，对企业和个人的信息安全造成威胁。

三、解决问题的建议针对信息采集系统存在的问题，我们可以从以下几个方面提出解决建议：1.拓展数据来源：为了丰富数据来源，可以采用爬虫技术，通过抓取多个网站、平台、数据库等信息来源，提高数据收集的全面性和准确性。

2.提高数据质量：对于收集到的数据，可以通过数据清洗、去重、校验等技术手段，提高数据质量，确保数据分析结果的可靠性。

3.增强数据处理能力：通过引入大数据、人工智能等先进技术，提高信息采集系统对大量、复杂、多格式数据的处理能力，提升数据分析效果。

4.保障系统安全：针对信息采集系统的安全性问题，可以采取加密传输、权限控制、防火墙等安全措施，保障企业和个人的信息安全。

数据采集解决方案数据采集是指通过各种手段获取并整理数据的过程，是数据分析和决策的重要环节。

在当前互联网时代，随着大数据的兴起，数据采集变得愈发重要。

本文将介绍一些常见的数据采集解决方案。

一、互联网数据采集互联网数据采集是指从互联网上获取数据的过程。

常见的互联网数据采集方法有：1.网络爬虫网络爬虫是一种自动化的程序，可以模拟人类用户使用浏览器访问网站，获取网站上的数据并进行整理。

网络爬虫可以通过HTTP请求获取网页内容，并通过解析HTML文档提取所需的数据。

常见的网络爬虫工具包括Python的Scrapy和Beautiful Soup等。

2.API接口调用很多互联网服务商提供了API接口，可以通过调用API获取数据。

API接口可以提供实时数据，并且可以按照需求进行筛选和过滤。

调用API接口通常需要获取授权，并按照提供商的规则进行限制和配额控制。

3.RSS订阅一些网站提供了RSS订阅功能，可以通过订阅RSS来获取网站更新的文章和信息。

通过RSS订阅，可以实现定时的数据采集，并进行自动化处理。

二、企业内部数据采集企业内部数据采集是指通过企业内部的系统和数据库获取数据。

常见的企业内部数据采集方法有：1.数据库查询企业内部的系统通常会存储数据在数据库中，可以通过数据库查询语言（如SQL）来获取需要的数据。

可以通过编写SQL查询语句来实现数据的筛选、聚合和整理。

2.日志分析企业的系统通常会生成大量的日志数据，可以通过对日志进行分析来获取有价值的信息。

日志分析可以帮助企业了解系统的运行情况、用户的行为和需求等。

3.嵌入式设备采集一些企业的生产设备或传感器设备可以采集环境数据、生产数据等。

可以通过连接这些设备并获取数据来进行数据采集和分析。

三、第三方数据采集除了互联网数据和企业内部数据，还可以通过第三方数据获取有关的数据。

常见的第三方数据采集方法有：1.数据交换一些数据提供商或数据集成商可以提供数据交换的服务。

数据采集的常用方法一、概述数据采集是指从网络或其他数据源中收集数据的过程。

在当今信息时代，数据采集已成为各行各业必不可少的工作。

本文将介绍数据采集的常用方法。

二、常用方法1. 网络爬虫网络爬虫是指通过程序自动访问互联网上的网页，并将网页上的信息抓取下来的一种技术。

网络爬虫可以快速地获取大量数据，但是需要注意合法性和道德性。

2. API接口API（Application Programming Interface）接口是指应用程序开发者提供给其他开发者使用的一组程序接口。

通过API接口，可以直接获取到所需的数据，而且获取到的数据通常都是经过处理和筛选后的高质量数据。

3. 数据库查询数据库查询是指通过SQL语句查询数据库中所需的数据。

数据库查询可以根据需要精确地获取所需的数据，并且可以对查询结果进行加工和处理。

4. 人工输入人工输入是指手动输入或复制粘贴等方式将所需数据录入电脑中。

虽然这种方式比较繁琐，但对于一些无法通过自动化手段获取的数据，人工输入仍然是必要的手段。

三、具体操作步骤1. 网络爬虫（1）确定目标网站和需要采集的信息。

（2）编写爬虫程序，通过Python等编程语言实现。

（3）运行爬虫程序，获取数据。

2. API接口（1）查找合适的API接口，可以通过Google、百度等搜索引擎进行查找。

（2）根据API文档，了解API的使用方法和参数要求。

（3）编写程序调用API接口获取数据。

3. 数据库查询（1）连接数据库，可以使用MySQL、Oracle等数据库管理系统。

（2）编写SQL语句查询所需数据。

（3）将查询结果导出为Excel、CSV等格式文件。

4. 人工输入根据需要将所需数据手动输入或复制粘贴到电脑中，并进行必要的处理和整理。

四、注意事项1. 合法性问题：在进行数据采集时，需要遵守相关法律法规和道德规范。

不得采集涉及个人隐私、商业秘密等敏感信息，并且需要注意版权问题。

2. 数据质量问题：在进行数据采集时，需要对所采集到的数据进行筛选和加工处理，确保获取到的是高质量的数据。

数据的采集和整理一、采集数据的步骤1.明确数据需求：根据需求确定采集的数据类型、范围和目的，例如市场调研数据、销售数据等。

2.确定数据来源：确定数据的获取途径，可以是内部数据（如公司数据库、报告等）或者外部数据（如调研、统计局数据等）。

3.设计数据采集方法：根据数据来源和需求，选择合适的数据采集方法，如问卷调查、访谈、观察等。

4.制定数据采集计划：确定数据采集的时间、地点、对象和方式，并考虑可能遇到的问题和解决方案。

5.实施数据采集：按照计划进行数据采集，确保数据的准确性和完整性，可以借助工具和技术手段提高效率和准确度。

6.整理和清洗数据：对采集到的数据进行初步整理和清洗，去除重复数据、异常值和缺失数据，确保数据的质量和可用性。

二、数据整理的步骤1.数据分类和归档：根据数据的性质、类型和用途，将数据进行分类和归档，建立清晰的数据档案和目录结构。

2.数据标准化：对数据进行标准化处理，包括单位统一、命名规范、数据格式转换等，以便后续分析和应用。

3.数据转换和合并：对不同格式或者来源的数据进行转换和合并，确保数据的一致性和可比性，可以借助数据处理软件进行操作。

4.数据清洗和去重：对数据进行清洗，去除重复数据、异常值和缺失数据，保证数据的准确性和完整性。

5.数据格式化和排版：对数据进行格式化和排版，使其易于阅读和理解，可以使用表格、图表等形式进行展示。

6.数据验证和校对：对整理后的数据进行验证和校对，确保数据的正确性和可靠性，可以与原始数据进行对照。

7.数据备份和存储：对整理后的数据进行备份和存储，确保数据的安全性和可持续性，可以使用云存储或者外部硬盘等方式。

三、数据采集和整理的重要性1.提供决策依据：采集和整理的数据可以为决策者提供准确、全面的信息，匡助其做出科学、有效的决策。

2.发现问题和机会：通过采集和整理数据，可以及时发现问题和机会，为企业提供改进和发展的方向。

3.支持业务分析：整理后的数据可以用于业务分析，匡助企业了解市场需求、产品销售情况等，为业务发展提供依据。