数据采集及信息集成系统设计与应用

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　　摘 要：本文针对数据采集及信息集成系统采集信号的分类进行分析，结合数据采集及信息集成系统设计功能，包括采集数据、处理数据、数据咨询、数据传输等，通过研究软件模块化处理、数据容错处理、数据库更新、界面友好等系统应用效果，目的在于提高系统设计水平，促进行业经济的稳定发展。
　　关键词：数据采集;信息集成系统;数据咨询
　　互联网技术的快速发展，提高了数据信息的整理效率。与此同时，在大数据时代背景下，每天需要汇总和整理的数据非常多，如何提升数据信息整理的有效性，也成为人们非常关注的问题。数据采集及信息集成系统的出现，能够有效解决这一问题，针对该系统的相关信息进行细致分析，对提升人们对系统的认知水平，推动企业经济发展有着积极的意义。
　　1 数据采集及信息集成系统采集信号的分类
　　数据采集及信息集成系统所采集到的数据信号以电磁信号为主，根据不同的应用范围，信号类型也会有不同的格式变更，以某工厂系统为例，系统采集到的信号可以分为温度信号、流量信号、压力信号和液位信号。温度信号主要是由于采集工厂生产的各个环节中，不同反应的温度改变情况。流量信号主要采集的是单位时间物质反應情况，该信号可以作为后续生产改进的重要参考依据。压力信号主要指工程反应装置内的压力变化情况，将压力信号控制在合理范围内才可以确保物质的基本反应速度。液位信号是指液体单位时间内的变化情况。所有数据信号都有相应的使用标准，通过对其进行有效分类，可以有效提升数据信息采集的有效性[1]。
　　2 数据采集及信息集成系统设计功能
　　2.1 采集数据
　　在系统运行过程中，采集数据属于非常基础的应用功能，但是与常规数据信息采集不同的是，常规数据信息都具有一定的延迟性，如果是在化工企业当中，数据的延迟收集，极有可能增加事故的发生概率。因此本次系统在采集数据时，需要确保数据信息采集的时效性，通常情况下，可以将数据进行实时传递，误差时间需要控制在10ms以内，同时需要对采集数据的时效性进行不定期校验，从而确保所有采集到的相关数据，可以为后续数据处理提供保障，提高数据信息的有效性[2]。
　　2.2 处理数据
　　在完成数据信息采集之后，紧接着就需要对数据信息进行处理，在大数据时代背景下，单位时间内产生的数据信息总量非常庞大，为了确保数据信息处理过程的时效性，设计人员需要依托于系统本身，构建专业化数据模块处理系统，在数据达到处理系统的同时，根据模块化系统中的分类标准，将数据信息进行实时分类，不同类别的信息数据分别进入到相应的数据处理模块当中，从而提高数据信息处理的准确性，提高数据信息处理过程的工作效率[3]。
　　2.3 数据咨询
　　数据信息在完成分类处理之后，需要根据处理结果的相关性内容将其进行分类处理，即构建不同类别的资源数据库。数据资源库的分类标准可以将时间作为分类维度，也可以继续沿用数据处理系统的分类标准，将所有数据进行科学性存储操作之后，技术人员还需要对所有数据信息内容进行标注，标注内容可以作为后续检索时的关键词，供各生产装置查询。操作员可以通过系统的化验分析数据查询功能及时掌握原料和产品的质量状况，调节生产。
　　2.4 数据传输
　　在数据实时传输方面，技术人员可以利用PHD来构建实时数据库系统，该数据库系统可以将实时获取到的数据信息进行储存处理，从而帮助公司管理部门及时了解各生产装置的实时生产情况。而Unit Infor的实时数据传输模块是一个OPC Server，用户使用OPC的标准方法读取装置数据库的实时数据。通过PHD的OPC Client可以连接到实时数据传输模块，从而实现生产装置向公司实时数据库传输实时数据。
　　3 数据采集及信息集成系统应用效果
　　3.1 软件模块化处理
　　与传统数据处理系统不同，数据采集及信息集成系统在处理数据的时候，所选择的数据处理系统为模块化处理系统，也就是除了主系统之外，在主系统下方分布着众多子系统，每一个子系统负责处理某一类数据信息，这样可以提升数据处理过程的针对性，提高数据信息处理结果的准确性。同时，模块化处理过程中，还可以对采集到的目标数据信息进行深入挖掘，找出数据信息的潜在价值，将具有潜在价值的数据与其他数据分隔开，使其形成单独的数据库，便于管理人员对其进行操作。
　　3.2 数据容错处理
　　误差不会随着外界条件的改变而消失，只能通过一些方法来缩小误差范围，提升测量季度。同理在数据采集的过程中，也会出现采集数据错误的情况，相比于人工采集的数据信息，数据采集及信息集成系统所收集的信息容错率更低，这样能够有效提高数据信息采集过程中的采集精度，同时系统中还应用了容错技术，可以甄别出采集到的错误信息，格局数据信息的重要程度，对其执行忽略或者继续操作的相关指令，从而提升数据信息的处理效果。
　　3.3 数据库更新
　　传统数据整理模会以数据报表的形式体现，但是受到后续生产或者相关参数变化的影响，数据信息需要进行修改，如果在报表上修改多次，那么势必会导致初始数据丢失，无法体现数据信息完整性。而采用数据库的设计方法后，在软件编制完成后，不需要再修改软件，只需要修改各种报表数据库就可完成报表数据的增加减少，而表头、表格的改动又可方便在EXCEL中修改。这大大减少了编程人员反复修改数据库的重复而繁琐的工作。
　　3.4 界面友好
　　该系统是依托于互联网技术的数据汇总方式，操作人员无论是获取数据信息还是上传数据信息，都需要通过该网络平台进行数据传输。通常情况下，可以将Windows操作系统作为应用平台，该网络平台无论是在操作方面还是功能计算方面，都极大程度的方便了操作人员，减轻了操作人员的工作负担。
　　4 结语
　　综上所述，在大数据时代背景下，每天需要汇总和整理的数据非常多，如何提升数据信息整理的有效性，也成为人们非常关注的问题。数据采集及信息集成系统的应用，可以改善这一局面，通过加强系统设计水平，对提升数据整理效率，提高数据应用价值有着非常重要的意义。
　　参考文献：
　　[1]董小玲.数据采集及信息集成系统设计与应用[J].信息技术与标准化，2018（12）：70-73.
　　[2]郭响.汽车发动机装配线数据采集与管理系统研究与开发[D].中南大学，2018.
　　[3]刘靖超.面向数据采集的信息集成系统设计与实现[D].河北工业大学，2018.
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