[发明专利]一种过程数据有损压缩比动态控制方法

说明书

技术领域

本发明属于自动化控制技术领域，特别是涉及一种过程数据有损压缩比的动态控制方法。

背景技术

目前实时数据压缩的主要方法可分为三类，即分段线性方法、矢量量化方法和信号变换方法。分段线性法由于具有计算简单，解压缩速度快，因而在实际中广泛应用。分段线性方法又包括矩形波串法(boxcar)、后向斜率法  (backward slope)、旋转门趋势化方法 (SDT)和分段线性在线趋势化方法(PLOT)。

 目前大多数的实时数据库有损压缩策略采用了boxcar和SDT的混合模式，取得了很好的效果。

在SDT算法中，压缩性能对压缩偏差                                                的依赖程度很大，而该算法的是一个固定值并且需要预先设置，通常需要丰富的经验或者长时间的试验才能够得到合适的值。因此，很多情况下的设置与实际数据特性不符严重限制了SDT算法的性能。对于矩形波串法、后向斜率法以及一些旋转门算法的改进算法都存在同样的问题。

在实际应用中，设置压缩偏差是非常困难也是非常耗时的。设置的太小虽然精度高了，但是达不到压缩的目的。设置的太大又有可能导致过分压缩，误差过大。

大型的监控系统中数据点是非常的多的从几万到几十万，手动的设置压缩偏差工作量是非常大的。更糟糕的是，一旦大小设置的不合适，还需要重新调整。其中的麻烦程度可想而知。

旋转门算法的特点就是压缩偏差越大压缩比就越高，误差也就越大，例如压缩偏差非常大，那么几乎所有过程数据都被过滤掉了；压缩偏差越小，压缩比越低，误差也就越小，例如取压缩偏差，则不会过滤掉任何数据。

对于同一种有损压缩算法，压缩偏差的设置就是在误差和压缩比之间的一种折中，顾此失彼的关系。实际应用中，用户首要关心的是压缩比，很多时候这是由硬件条件如存储空间等因素决定的。在满足一定的压缩比后，才会注关心比较重要的数据点的误差和精度。

另外数据源的波动可能是刚刚调整好的压缩偏差失效，从而需要重新设置，也给使用带来了较多的麻烦。

发明内容

为了解决现有技术中实时数据压缩方法采用设置压缩偏差的操作方法，操作复杂，耗时效率低，依赖于技术人员自身经验，压缩误差较大的问题，本发明提供了一种不需要手动设置压缩偏差，对于给定的目标压缩比，能够自适应的动态选取有损压缩偏差，使得压缩比接近目标压缩比的过程数据有损压缩比动态控制方法。

为了解决上述问题，本发明所采取的技术方案是：

一种过程数据有损压缩比动态控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

（1)、对于涉及使用压缩偏差的有损压缩算法，假定有损压缩比= 1 - 压缩后的数据个数()/ 压缩前的数据个数()，设定的最大值和最小值，当时，有损压缩比和压缩偏差之间存在线性关系；

     (1)

其中，为待定系数，对于含有噪声的过程数据，时，设当时， ，带入（1）式得：

      (2)

由于与是单项递增的关系，所以；

（2)、在给定的目标压缩比下，根据前一段过程数据的压缩偏差和压缩比，动态的调节的大小，从而控制压缩比，使实际的压缩比接近，

动态调控公式:

                          (6) 

其中，是在压缩偏差为时有损压缩后计算出的压缩比，为目标的控制压缩比，。

前述的一种过程数据有损压缩比动态控制方法，其特征在于：式 (6)代表的动态调整过程如下：

1)使用当前压缩偏差进行有损压缩，直到压缩前的数据个数达到上限；

    2)计算当前压缩比

    3)利用式(6)计算，如果，则取；如果，则取

4)跳转到步骤1），并使用代替做为当前压缩偏差。

前述的一种过程数据有损压缩比动态控制方法，其特征在于：所述步骤（2）定义可以实际取值的范围为可调区间，为了达到预期的压缩比，那么经过若干次动态调整后，可能变得很小或者很大，如果很小，以至于如此高的精度对某些数据点没有实际意义，就有必要设置，当时，取，可以得到大于的压缩比，反之，如果很大，则可能超出误差容忍极限，因此，有必要设置的上限，当时，取，因此，动态调整过程实质为在可调区间上寻找，使得。