数据采集系统通常由五个组件组成：

1. 传感器或传感器: 它们是将温度或压力等物理参数转换为可测量和处理的电信号的设备。
2. 信号调节电路: 该电路用于放大、过滤和/或调节来自传感器的信号，以便数据采集系统能对其进行精确测量，
3. 模数转换器 (ADC)：模数转换器用于将来自传感器的模拟信号转换为可由计算机或其他数据记录设备读取的数字值。
4. 数据采集(记录)硬件: 这是从 ADC 收集数字数据的硬件。它通常涉及系统总线(支持模块化)、同步、触发、记录、存储甚至预处理等概念。数据记录硬件通常会与计算机或服务器连接和接口，以提供数据用于后续的可视化、存储和后处理。不过，DAO 系统也可以以独立自主的单机模式运行，而无需持续连接电脑。
5. 软件: 数据采集软件用于控制数据采集硬件、收集和存储数据,分析以及以用户易于感知和直观理解的方式显示测量结果。

根据应用领域的不同，数据采集系统可以测量广泛的电和物理现象。专注于机电系统的DAQ系统，代表了一个巨大而重要的细分市场，通常包括以下数量：

• 电压
• 涌流
• 温度
• 应变
• 电流
• 压力
• 加速度和振动
• 声压与噪声
• 位移
• RPM,角
• 电阻

为了测量这些物理量，需要一个传感器或传感器，将主要物理量转换为适合技术处理的电信号。根据特定的换能器，这些模拟电信号将需要一定的模拟信号调理：这可能涉及放大小而敏感的信号水平、滤波、各种电路和适应规定。

在数据采集系统中，模数转换器（ADC）用于将模拟信号转换为数字数据。ADC的工作原理是对模拟信号进行定期采样，并将每个采样转换为数字表示，通常以二进制数的形式表示。

ADC通过以下步骤将模拟信号转换为数字数据：

1. 采样：以规则的间隔对模拟信号进行采样，通常使用时钟信号来同步采样过程。
2. 量化：根据ADC的分辨率，对采样的模拟信号进行量化或划分为离散电平。
3. 编码：每个量化级别都被分配一个数字代码，通常以二进制数的形式。
4. 转换：通过将每个样本编码为数字码，将模拟信号转换为数字信号。

然后，ADC产生的数字数据可以由计算机或其他数据记录设备读取和处理。

数据采集系统的主要目的是提供准确可靠的数据，用于优化流程，并在各种应用中做出明智的决策。

• 数据采集和存储：数据采集系统用于从各种来源（如传感器或传感器）收集和测量数据，并将其转换为可由计算机处理、分析和存储的形式。
• 数据可视化：数据采集系统可以将数据流式传输到连接的显示器或PC上，以实现数据的实时可视化，例如在监控应用程序中。或者，可以使用数据可视化软件(如 imc FAMOS Reader）对记录的数据进行后期可视化。
• 数据分析：数据采集系统可以实时或离线分析收集到的数据，以检测趋势、识别模式，并提供可用于优化流程或做出明智决策的见解。
• 实时控制数据：来自数据采集系统的数据通常也需要作为过程或试验台应用中的实时控制和闭环控制的输入信号。控制可以在单独的控制系统（如PLC）上完成，也可以集成到DAQ系统中-就像imc常见的那样，例如 imc CRONOScompact system.

典型应用领域：

• 过程控制:数据采集系统可用于监测和控制炼油或发电等工业过程，以优化效率和安全性。
• 质量控制:数据采集系统可用于测试和评估产品的性能，以确保其符合规定的标准。
• 研究:数据采集系统可用于测量和记录实验数据，使研究人员能够分析和理解复杂的现象。
• 开发:数据采集系统可用于测量新开发的组件、装配和原型的数据，以在新产品投放市场之前识别弱点并确保安全性和舒适性。

传感器和换能器是用来测量物理量的设备，如温度、压力、应变或光强度，并将其转换成可由数据采集系统测量和处理的电信号。有许多不同类型的传感器和传感器，每一个都被设计用来测量一个特定的物理量。

• 热电偶:热电偶是一种用于测量温度的传感器。它由两根由不同金属制成的线组成，在一端连接。当两根电线之间的结被加热时，会产生与温度成比例的电压。热电偶产生的电压可以测量并用于确定温度。
• 热敏电阻:热敏电阻是一种用于测量温度的传感器。它由一种对温度敏感的电阻的半导体材料组成。当热敏电阻的温度变化时，材料的电阻也会发生变化。电阻的这种变化可以被测量并用于确定温度
• 电阻温度检测器(RTD):RTD是一种用于测量温度的传感器。它由一种电阻对温度敏感的材料制成的电线组成。当RTD的温度变化时导线的电阻也会发生变化。电阻的这种变化可以被测量并用于准确地确定温度。
• 应变计:应变计是一种用于测量应变、力或压力的传感器。它由附着在柔性背衬上的细丝或箔组成。当向应变计施加力时，导线或会变形，导致电阻变化。电阻的这种变化可以被测量并用于确定施加力的大小和方向。
• 称重传感器:称重传感器是一种用于测量力或重量的传感器。它由一个小金属结构组成，当施加力时会变形，导致电阻变化。电阻的变化可以被测量并用于确定施加力的大小。称重传感器通常用于数据采集系统，以测量重量、力或压力。
• LVDT传感器:LVDT(线性可变差动变压器)传感器是一种用于测量线性位移或位置的传感器。它由一个被两个初级绕组和一个次级绕组包围的铁芯组成。当铁芯移动时，初级绕组产生的磁场发生变化，导致次级绕组中感应出电压。感应电压的大小与铁芯的位移成正比，可以测量并用于确定铁芯的位置。
• 加速度计:加速度计是一种用于测量加速度或振动的传感器。它由一个悬挂在弹簧或挠性件上的质量块组成，并连接到传感元件，如压电晶体或电容板。当加速计受到加速时，质量会移动，导致传感元件的电性能发生变化。电性能的这种变化可以被测量并用于确定加速度计的加速度。
• 麦克风:麦克风是一种用于测量声压或声强的传感器，。它由一个连接到线圈或压电元件的隔膜组成。当声波撞击振膜时，它会振动，导致线圈或压电元件的电性能发生变化。电特性的这种变化可以被测量并用于确定麦克风处的声压。
• 电流传感器:电流传感器是一种用于测量电流的传感器。它由一个插入电路的传感器组成，用于测量电流产生的磁场。磁场的大小与电流成正比，可以测量并用于确定电路中流动的电流。

信号调节器（也称为测量放大器）用于数据采集系统中，对来自传感器或换能器的信号进行放大、滤波和/或整形，以便数据采集系统能够准确测量。它们通常用于提高信号的信噪比，使其更容易测量和解释。

有许多不同类型的信号调节器，每种都设计用于执行特定的功能。例如，放大器可用于放大来自传感器的弱信号，使其对数据采集系统更可见。滤波器可用于从信号中去除噪声或不需要的频率分量，从而提高信噪比。脉冲整形电路可用于将来自传感器的脉冲整形为特定格式，如方波或脉冲串，使其更容易测量和解释。

有几种类型的滤波可用于数据采集系统，以从被测信号中去除噪声或不需要的频率分量：

• 低通滤波:这种滤波器从信号中去除高频分量，允许低频分量通过它通常用于从信号中去除噪声或消除高频振荡。
• 高通滤波:这种类型的滤波器从信号中去除低频分量，允许高频分量通过。它通常用于消除信号中的直流偏移或基线漂移。
• 带通滤波:这种类型的滤波器允许特定范围的频率通过，同时去除该范围之外的频率。它通常用于将特定频率或频率范围与信号隔离开来。
• 带阻滤波:这种滤波器从信号中去除特定范围的频率，同时允许该范围之外的频率通过。它通常用于消除信号中的特定频率分量。
• 数字滤波:这种滤波使用数字信号处理技术从信号中去除噪声或不需要的频率分量。它可以在软件或硬件中实现，通常用于提高信号的信噪比。
• 抗混叠滤波:这种滤波可以防止混叠，或者在采样率不足以准确表示被测信号时发生的信号失真。混会导致信号测量中的误差，并使准确解释数据变得困难。

数据采集系统中使用的滤波类型取决于应用的具体要求和被测信号的特性。

数据采集系统中模数转换器（ADC或AD转换器）的目的是将电压或电流等模拟信号转换为可由计算机或其他数据记录设备读取和处理的数字值。ADC是数据采集系统的重要组成部分，因为它们允许系统测量和记录模拟信号，并将其转换为易于分析和理解的形式。

ADC的工作原理是以规则的间隔对模拟信号进行采样，并将每个采样转换为数字表示，通常以二进制数的形式。ADC的分辨率通常以位为单位进行测量，它决定了可以产生的可能数字值的数量，从而决定了转换的精度。例如，分辨率为8位的ADC可以产生256个可能的数字值（2^8），而分辨率为16位的ADC则可以产生65536个可能的数值（2^16），分辨率为24位的ADC可产生16777216个可能的数据值（2^ 24）。

总体而言，数据采集系统中ADC的目的是提供准确可靠的数字数据，用于分析和理解复杂的模拟信号。

数据存储是数据采集系统的一个重要方面，因为它允许系统在一段时间内保留收集的数据，即使系统没有主动收集数据。这很重要，因为它允许在以后分析和理解数据，提供有价值的见解，可用于优化流程或做出明智的决策。

数据存储也很重要，因为它允许从多个位置访问和分析数据，从而更容易与他人共享数据或协作进行数据分析。这在从多个来源收集数据或由一组人进行数据分析的行业中尤为重要。

在数据采集系统中存储数据的方法有很多种，包括：

• 本地存储：数据可以本地存储在数据采集硬件上，例如硬盘或闪存。这允许直接从数据采集系统访问和分析数据。
• 便携式存储：数据可以存储在便携式存储设备上，如USB驱动器或SD卡，并传输到计算机或其他设备进行分析。这使得数据可以在不同的设备上轻松传输和分析。
• 网络存储：数据可以通过网络传输到远程位置，如服务器或云存储，用于存储和分析。这允许从多个位置访问和分析数据。

数据可视化在数据采集系统中的作用是提供系统收集的数据的可视化表示，使其更容易理解和解释数据。数据可视化可用于识别数据中的模式和趋势，使用户能够快速轻松地查看不同数据点之间的关系。

数据可视化可用于数据采集系统中的各种目的，包括：

• 识别问题：通过可视化数据，可以更容易地识别数据中的问题或异常，例如突然变化或意外趋势。这可以帮助用户快速识别和解决可能影响系统的任何问题。
• 做出明智的决策：数据可视化可以通过提供清晰直观的数据表示来帮助用户做出明智的决定。通过可视化数据，用户可以更好地理解数据，并根据数据做出更明智的决策。
• 传达结果：数据可视化可用于以清晰直观的方式向他人传达数据分析的结果。通过可视化数据，可以更容易地将数据的含义传达给其他人，无论是技术性的还是非技术性的。