[发明专利]一种用于工业实时数据库的数据压缩方法

权利要求书

1.一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取待压缩数据序列，所述待压缩数据序列为正弦波数据；

S2、初始化周期阈值及调节周期参数；

S3、判断当前时间点是否大于周期阈值，若判断为否，则直接执行步骤S4，否则对当前时间点进行重置，之后执行步骤S4；

S4、判断当前时间点是否为待压缩数据序列的第一个时间点，若判断为是，则直接执行步骤S6，否则执行步骤S5；

S5、基于双旋转门算法，判断当前时间点对应的数据值是否在待压缩数据序列的上下限值范围内，若判断为是，则直接执行步骤S7；

否则保存当前时间点对应的数据值，之后执行步骤S7；

S6、保存待压缩数据序列第一个时间点对应的数据值，之后执行步骤S7；

S7、更新当前时间点，之后判断是否出现新数据，若判断为是，则返回步骤S3；否则结束本次数据压缩过程。

2.根据权利要求1所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述周期阈值和调节周期参数的数值相同。

3.根据权利要求1所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S3具体是通过以下公式对当前时间点进行重置：

t＝t％·TL

其中，t为当前时间点，TL为周期阈值。

4.根据权利要求3所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S4具体是通过判断t是否为1，从而判断当前时间点是否为待压缩数据序列的第一个时间点，若t为1，则当前时间点是待压缩数据序列的第一个时间点；否则当前时间点不是待压缩数据序列的第一个时间点。

5.根据权利要求1所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S5中双旋转门算法的具体过程为：A点为初始要保存的点，A1点为A点竖直方向上方的点，A2点为A点竖直方向下方的点，A1A的长度和AA2的长度均等于压缩精度，分别从A1A和AA2开始画两个平行四边形，需要尽可能包容A点其后所有的点，当达到后续某个点时，两个平行四边形都不能包含这个点，那么这个点的前一个点就需要进行保存，然后从新的保存点开始继续画双旋转门。

6.根据权利要求5所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤：

S51、取出当前时间点对应的当前数据值，并判断该当前数据值是否为异常点或野点，若判断为是，则执行步骤S52，否则执行步骤S53；

S52、对异常点或野点进行处理，以重新确定当前时间点，并取出该当前时间点对应的当前数据值，之后执行步骤S53；

S53、计算得到待压缩数据序列的上限值和下限值，之后判断当前数据值是否大于等于下限值、且小于等于上限值，若判断为是，则直接执行步骤S7，否则保存当前数据值，之后执行步骤S7。

7.根据权利要求6所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S51具体是通过判断当前数据值所在点是否能同时被两个平行四边形包含，从而判断当前数据值是否为异常点或野点，若当前数据值所在点不能同时被两个平行四边形包含，则该当前数据值为异常点或野点；否则当前数据值不是异常点或野点。

8.根据权利要求6所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S52中对异常点或野点进行处理具体是选择该异常点或野点的前一个点作为重新确定的当前时间点。

9.根据权利要求6所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S53中待压缩数据序列的上限值具体为数据上限时间点对应的数据值，所述周期上限时间点为：

其中，t_max为数据上限时间点，T为调节周期参数；

待压缩数据序列的下限值具体为数据下限时间点对应的数据值，所述数据下限时间点为：

其中，t_min为数据下限时间点。

10.根据权利要求1所述的一种用于工业实时数据库的数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S7具体是通过以下公式对当前时间点进行更新：

t＝t+1

其中，t为当前时间点。