2. Dewesoft 数据采集核心对象建模

在 Dewesoft 平台中，一次可靠的数据采集并不是“接上线、点开始”这么简单。真正决定数据质量与后续分析可行性的，是采集链路上几个核心对象的程序化定义：传感器（Sensor）、放大器（Amplifier）、通道（Channel），以及绑定在通道上的采样率、量程和耦合方式。理解它们之间的层级与参数传递关系，是编写自动化配置脚本、批量生成采集工程的前提。

一、采集链路的对象层级

从物理世界到数字数据，Dewesoft 的建模遵循一条清晰的信号链：物理量 → 传感器 → 放大器/调理模块 → 采集通道 → 数字样本。其中传感器负责把被测量（力、加速度、温度、电压等）转换为电信号；放大器负责激励、放大、滤波与抗混叠；通道则是软件中承载数据流的最小逻辑单元，采样率、量程、耦合方式等参数最终都落在通道对象上。

在程序化建模时，可以把这套关系理解为“通道引用放大器，放大器引用传感器”。传感器对象保存灵敏度、单位、量程等物理属性；放大器对象保存增益、激励、滤波等电气属性；通道对象保存采样率、耦合、量程、工程单位换算等采集属性。这样分层的好处是：同一型号传感器可被多个通道复用，同一放大器配置可批量套用到多组通道，避免逐通道重复填写。

二、传感器对象的程序化定义

传感器对象的核心是灵敏度与物理量程。以一只 IEPE 加速度传感器为例，其标称灵敏度为 100 mV/g，量程 ±50 g。在 Dewesoft 中，这个对象通常以“传感器数据库条目”的形式存在，包含名称、序列号、灵敏度、单位、量程上下限、校准日期等字段。程序化定义时，我们把这些字段写入配置结构，而不是每次手动输入。

sensor = {
  "name": "ACC_100mVg",
  "type": "IEPE",
  "sensitivity": 100.0,      # mV/g
  "unit": "g",
  "range_min": -50.0,
  "range_max": 50.0,
  "serial": "SN-2024-0187"
}

灵敏度是后续工程单位换算的基准。若灵敏度填写错误，所有幅值都会按比例失真，而波形形状却看不出异常——这是自动化配置中最隐蔽的错误来源之一，因此建议在脚本中加入灵敏度合理性校验（例如与标称值偏差超过 5% 时告警）。

三、放大器对象的定义

放大器对象描述信号调理环节。对 IEPE 传感器，放大器需要提供恒流激励（典型 2 mA 或 4 mA）；对电荷型传感器，则需要电荷放大器与合适的增益。放大器的关键参数包括增益、激励电流、耦合方式、抗混叠滤波截止频率。增益的选择要与传感器灵敏度和通道量程联合计算，避免信号过小被量化噪声淹没，或过大导致饱和。

一个实用的增益估算方法是：先由传感器满量程输出估算最大电压，再让该电压落在通道量程的 60%～80% 区间。例如 100 mV/g、±50 g 的传感器，满量程输出为 ±5 V；若通道量程为 ±10 V，则增益取 1 即可，无需额外放大。

四、通道对象与采样率、量程、耦合方式

通道是最终承载数据的对象，也是自动化脚本操作最频繁的层级。每个通道需要绑定：所属放大器、采样率、量程、耦合方式、工程单位、以及是否启用。采样率的选择由分析目标决定：若关注 2 kHz 以内的振动成分，按 fs ≥ 2.56 × f_max 的经验，采样率至少取 5.12 kS/s，工程上常取 10 kS/s 或 20 kS/s 留出余量。

量程决定 ADC 的满量程电压。以 24 位 ADC、±10 V 量程为例，理论分辨率为 20 V / 2²⁴ ≈ 1.19 µV。若实际信号只有 ±0.5 V，有效位数会大幅浪费；此时应把量程改为 ±1 V，分辨率提升到约 0.119 µV。耦合方式则决定信号通路：DC 耦合保留直流与低频分量，适合静态力、温度；AC 耦合隔断直流，适合动态振动与声学信号；IEPE 耦合在 AC 基础上叠加恒流激励，专用于 IEPE 传感器。

五、批量配置示例

下面给出一个 4 通道振动采集的配置片段，展示对象之间的引用关系。示例参数为教学假设值，实际使用时应以传感器标定证书为准。

channels = [
  {"id": "CH1", "sensor": "ACC_100mVg", "amp": "IEPE_2mA",
   "fs": 20000, "range": 10.0, "coupling": "IEPE", "unit": "g"},
  {"id": "CH2", "sensor": "ACC_100mVg", "amp": "IEPE_2mA",
   "fs": 20000, "range": 10.0, "coupling": "IEPE", "unit": "g"},
  {"id": "CH3", "sensor": "MIC_50mVPa", "amp": "AC_AMP",
   "fs": 51200, "range": 5.0, "coupling": "AC", "unit": "Pa"},
  {"id": "CH4", "sensor": "LOAD_2mVN", "amp": "DC_AMP",
   "fs": 5000, "range": 5.0, "coupling": "DC", "unit": "N"}
]

六、参数一致性检查

自动化配置最容易出错的地方不是单个参数，而是参数之间的不匹配。常见的三类问题：一是采样率低于信号带宽，导致混叠；二是量程与放大器增益不匹配，导致饱和或分辨率浪费；三是耦合方式与传感器类型不符，例如把 IEPE 传感器接到 DC 耦合通道，既无激励也无正确偏置。建议在脚本中建立一张参数校验表，在写入配置前逐通道检查，把错误拦截在采集开始之前。

把传感器、放大器、通道三层对象及其参数关系用程序化方式固化下来，采集工程就从“一次性手工搭建”变成了“可复用、可校验、可批量生成”的资产。这也是后续实现自动化测试与数据管理的基础。