[发明专利]一种传感器数据层次化存储装置与方法

权利要求书

1.一种传感器数据层次化存储装置，其特征在于，包括：

层次周期建议器，用于接收风机传感器组发送的传感器数据，根据传感器数据特性和访问场景对所述传感器数据进行时间分段，计算各时段内传感器数据的单序列Top k周期，并根据所述单序列Top k周期计算传感器数据组Top k周期和各时段内单序列的层次，并将所述传感器数据、所述各时段内单序列的层次、所述单序列Top k周期和所述传感器数据组Top k周期发送至层次化加工引擎；所述Top k周期是根据Top K算法计算的周期；

层次化加工引擎，用于接收所述传感器数据、所述各时段内单序列的层次、所述单序列Top k周期和所述传感器数据组Top k周期，根据所述各时段内单序列的层次、所述单序列Top k周期和所述传感器数据组Top k周期对所述传感器数据进行加工，以生成层次化数据，并将所述层次化数据发送至层次化存储与索引引擎；

层次化存储与索引引擎，用于接收所述层次化数据，对所述层次化数据进行存储，并将存储的层次化数据与索引信息相结合，以提供所述层次化数据的查询服务。

2.根据权利要求1所述的传感器数据层次化存储装置，其特征在于，在所述层次周期建议器中，当所述层次周期建议器接收到用户指定的各时段内单序列的层次、单序列Top k周期和传感器数据组Top k周期时，所述层次周期建议器将所述传感器数据、所述各时段内单序列的层次、所述单序列Top k周期和所述传感器数据组Top k周期发送至所述层次化加工引擎，以对所述传感器数据进行加工。

3.根据权利要求1所述的传感器数据层次化存储装置，其特征在于，在所述层次周期建议器中，所述单序列Top k周期和所述传感器数据组Top k周期的计算包括以下步骤：

传感器数据经过单序列Top k周期的识别，根据业务语义以及用户指定信息确定单序列Top k周期；

检查指标间的数据关联，并以所述单序列Top k周期为基础，进行传感器数据组Top k周期识别。

4.根据权利要求3所述的传感器数据层次化存储装置，其特征在于，所述单序列Top k周期的识别包括以下步骤：

通过模式分析，消除趋势项和常数项；

通过信号分析算法，确定该单序列top k周期。

5.根据权利要求4所述的传感器数据层次化存储装置，其特征在于，所述传感器组的Top k周期的识别包括以下步骤：

所述单序列Top k周期的最大公约数作为最细的时间粒度；

将所述单序列Top k周期的临近的周期移除；

重复以上两个步骤，直到选出所述传感器组的Top k周期。

6.根据权利要求3所述的传感器数据层次化存储装置，其特征在于，所述层次化加工引擎包括：

指标变量分类模块，用于接收所述传感器数据与所述层次和周期信息，当指标变量类型为连续变量时，将所述传感器数据与所述层次和周期信息发送至连续变量加工模块，当指标变量类型为类别变量时，将所述传感器数据与所述层次和周期信息发送至类别变量加工模块；

连续变量加工模块，用于接收所述传感器数据与所述层次和周期信息，根据所述层次和周期信息结合加工函数对所述传感器数据进行多层次的加工和计算，以得到层次化数据，并将所述层次化数据发送至层次化数据输出模块；

类别变量加工模块，用于接收所述传感器数据与所述层次和周期信息，根据所述层次和周期信息结合编码函数对所述传感器数据进行多层次的加工和计算，以得到层次化数据，并将所述层次化数据发送至层次化数据输出模块；

层次化数据输出模块，用于接收所述层次化数据，并将所述层次化数据发送至层次化存储与索引引擎。