[發明專利]一種實時歷史數據動態無損壓縮方法有效
| 申請號: | 201210020450.8 | 申請日: | 2012-01-29 |
| 公開(公告)號: | CN102611454A | 公開(公告)日: | 2012-07-25 |
| 發明(設計)人: | 葉敏;徐雪元;吳乃新;丁怡若;孫晅;張巖;劉仕君 | 申請(專利權)人: | 上海鍋爐廠有限公司;上海迪吉特控制系統有限公司 |
| 主分類號: | H03M7/30 | 分類號: | H03M7/30;G06F17/30 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 200245 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 實時 歷史數據 動態 無損 壓縮 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種過程數據壓縮方法,尤其是涉及一種能夠對生產過程數據進行緩存預處理和采取全量程閾值多模壓縮并無損保存動態數據的一種實時歷史數據動態無損壓縮方法。
背景技術
在工業生產過程中,由于其過程控制系統(Process?Control?System,簡稱PCS系統)或生產信息系統(Operation?Information?System,簡稱OIS系統)需要采集和存儲的生產過程數據量非常大、頻度非常高、持續時間非常長,因此,都會采取對實時歷史數據進行壓縮處理,合理舍棄部分數據采樣點或對過程數據進行數學擬合之后再加以存儲的方法以減少其對物理存儲空間的需求、提高計算機處理效率和縮短實時歷史數據的檢索時間。
而作為實時歷史數據庫關鍵技術之一的數據壓縮方法是隨著計算機信息處理技術的發展而在不斷變化的。也陸續出現了許多通用的壓縮技術(如PPM算法、BWT算法、LZ算法等)和專用壓縮技術(如多媒體數據壓縮技術和過程數據壓縮技術等),前者不關心數據的具體特征,僅按計算機存儲的最小單元進行壓縮處理;而后者則考慮了數據本身的基本應用特征以保證一定的復現精度。
由于在實際的工業生產過程應用中,用戶往往更加關心的是數據的波動、突變和越限等變化,而對數值的微小變化并不需要時刻加以關注,所以,一般在過程數據壓縮技術中多采用了有損壓縮算法。最常用的是死區壓縮法和矢量壓縮法,其中,PCS系統大多采用的是死區壓縮法,即可對過程數據設定一個較小的死區,當過程數據的變化超過該死區時,才存儲其數據樣本,這種處理方法簡單、快速、壓縮效率高,但數據的失真也較為嚴重。而在OIS系統中,一種由美國OSI公司提出的旋轉門壓縮算法(Swinging?Door?Compression)得到了廣泛的應用,“旋轉門”算法對慢變數據具有較高的壓縮比,算法成熟可靠。經過對國內外專利和技術文獻的檢索和分析發現,已有許多研究者針對上述兩種常用的過程數據壓縮方法的不足之處進行了改進。如中國專利CN1223951C[1]、CN100430943C[3]等采用斜率或偏差修正等方法對旋轉門算法進行了自適應或二級壓縮優化;中國專利CN10035437C[2]等還將通用壓縮算法LZW和旋轉門等實時數據壓縮算法結合起來,以提高數據壓縮效率。為了減少數據采集過程中噪聲的影響,中國專利CN100435136[4]還給出了一種基于最小二乘法的線性濾波方法,上述專利和其中的引用文獻也給出了現有技術存在的問題和各種提高壓縮效率的改進方法。
隨著近年來計算機處理能力的迅速提高和硬件存儲成本的不斷降低,過程數據壓縮技術的關注點也從因受計算機性能和成本的制約而單純考慮壓縮效率;轉到了更為關注有損壓縮方法的數據保真度。中國專利CN101692251A[5]、CN101807925A[6]等分別采用基于函數參數估計和基于數值排序線性擬合的方法對數據壓縮過程進行了擬合優化。
而前述的這些方法都對全部過程數據及其全量程范圍采取了相同的壓縮模式和壓縮精度,這種處理方法雖然簡單,卻并沒有針對各種過程數據的不同應用特征,因此會不同程度地丟失許多能夠及時反映過程故障征兆或暫態過程的數據變化,因而復現數據僅適合于穩態分析。
眾所周知,過程數據壓縮技術的關鍵在于時間性能、空間性能和實現難度三者的平衡和折衷,在本申請人完成的上海市科技創新專項中,針對鍋爐數字化設計和仿真分析對歷史數據的需求,對現有的過程數據有損壓縮方法的適應性問題進行了深入的分析。著重考慮了穩態和動態等不同工況下的數據保真度和數據全量程范圍內的壓縮有效性。由于目前PCS或OIS系統的軟硬件實時處理能力和存儲模式、性價比都較以往得到了根本的提高,完全可以采用符合不同過程數據應用特征的壓縮算法在數據壓縮有效性和保真度等方面實現性能的提升。
參考文獻:
[1].CN1223951A,自適應的歷史數據壓縮方法
[2].CN100385437C,實時數據壓縮方法
[3].CN100430943C,一種過程工業歷史數據智能兩級壓縮方法
[4].CN100435136C,一種基于最小二乘線性擬合的實時數據壓縮方法
[5].CN101692251A,基于函數參數估計的通用過程數據在線壓縮、解壓方法
[6].CN101807925A,一種基于數值排序線性擬合的歷史數據壓縮方法
發明內容
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