一些数据采集应用程序不可避免地会遇到信息时代最常见的问题之一：数据过载。现今，数据采集系统中，如功能强大的晶钻仪器Spider产品，可以存储大量振动数据。现在，内存限制非常重要，筛选大量数据以捕获小的瞬态事件是很难做到的。

让我们想象一个实际应用的采集场景，其中发生了感兴趣的事件或现象，但环境限制、事件之间长时间的不活动或事件的不可预测性会导致记录时间过长。尽管像Spider-20E这样的数据采集系统有4G内存，但长时间的记录是一项乏味且不必要的任务。此外，这种录音的大小可能会使后期处理复杂化。提取频率数据、执行统计分析或从数据中计算频率响应函数（FRF）等重要任务将更加困难。

考虑一些可能发生的情况：

场景1（触发重新启动记录）：需要在铁路附近记录地面振动数据，以确定周围土地是否可以从商业区划分为住宅区。火车偶尔在轨道上行驶。轨道附近的传感器将持续记录环境条件。紧凑的Spider-20系统将记录传感器数据。当列车经过时，Spider系统将记录列车经过前的一小段时间、列车经过时的情况以及列车车厢经过时的一段时间。即使火车偶尔经过，也不会有其他数据保存到Spider内存中。

场景2（扩展预触发记录）：记录从平台发射卫星时产生的振动和声级，以确定敏感卫星部件是否能承受严格的发射条件。记录了所有发射步骤的长时间初始化、发射和发射后的短暂时间。在发射过程中，Spider系统将不断记录声音、加速度和其他数据集。然而，设备操作员所要做的就是开始测试。发射序列的所有相关部分，直到固体火箭助推器发射后不久，都将被无缝保存。

场景3：机器车间在多台机器上运行各种部件。然而，车间结构正在老化，整体振动水平不能超过规定的高水平值。如果超过该上限，分析员只需查看最接近被超过极限的时间的振动数据——不需要查看一整天运行的数据。此外，不需要保存数天或数周的数据。

在如此复杂和多样化的环境中，如何实现高效和选择性的数据采集？答案就是：循环记录。在EDM 软件中随时可用。循环记录和标准时间流记录有什么区别？标准记录会在一段时间内保存所有数据。循环记录接收与标准记录相同的数据，但实时记录在任何给定时间只保留指定的数据块。保存该数据块是由触发的事件引起的。

让我们使用场景1更仔细地研究一下这一点。

一旦传感器放置在火车轨道附近，Spider系统将持续监测振动信号。通常，Spider将记录并保存从记录开始到指定监控周期结束的所有数据。一次录音可能长达数小时。循环记录持续记录所有数据，但只保存触发的事件。

在列车振动应用中，72小时内通过的列车数量未知。下图显示了标准数据收集运行的执行情况：

对于这种特殊的运行方式，在没有列车运行的情况下，会有很大的时间间隔。由于这些巨大的差距，这一个记录将是非常大的，将需要切断频谱分析。

如果数据采集系统具有循环记录功能，会有什么不同？下图说明了同一场景的数据收集过程