औद्योगिक स्वचालन प्रणाली में डेटा संपीड़न। स्विंगिंगडूर एल्गोरिथम

नमस्कार प्रिय पाठकों। मैं आपके ध्यान में स्विंगिंगडूर डेटा कम्प्रेशन अल्गोरिद्म का विवरण लाना चाहता हूं और इस बारे में बात करना चाहता हूं कि हम इसका उपयोग कैसे करते हैं।







कब्जे के द्वारा, मैं औद्योगिक स्वचालन के क्षेत्र में समाधान के विकास में लगा हुआ हूं, और अधिक विशेष रूप से - उत्पादन सूचना प्रणाली के विकास में। उनका उद्देश्य लोगों और अन्य प्रणालियों के लिए जानकारी प्रदान करना है। वे अप-टू-डेट, अप-टू-डेट डेटा और साथ ही ऐतिहासिक डेटा प्रदान करते हैं। डेटा कई नियंत्रण प्रणालियों (एससी) से आता है, मापदंडों की संख्या को हजारों में मापा जाता है।



संपीड़न का उपयोग क्यों करें, सभी डेटा को संग्रहीत क्यों नहीं करें?

डेटा संपीड़न

कारण काफी स्पष्ट हैं:

• डेटा भंडारण के लिए डिस्क स्थान को कम करने के लिए;
• डेटा चैनलों के भार को कम करने के लिए।

बेशक, बड़ी मात्रा में मेमोरी के साथ हार्ड ड्राइव अब उपलब्ध हैं और संचार चैनल बेहतर और बेहतर हो रहे हैं, लेकिन, आइए यथार्थवादी बनें, इन मुद्दों को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। इसके अलावा, जैसा कि नीचे कहा जाएगा, डेटा की पूरी मात्रा को संग्रहीत करना हमेशा समझ में नहीं आता है।

वैसे, विरल डेटा का उपयोग संपीड़न (एक अवधि के लिए एक पैरामीटर का औसत मूल्य) के बजाय किया जा सकता है, लेकिन ये मान पहले से ही नियंत्रण प्रणालियों से प्राप्त कच्चे डेटा से अलग होंगे। Averaged डेटा तात्कालिक अधिकतम और न्यूनतम पैरामीटर मानों को सुचारू करेगा। कुछ कार्यों के लिए, यह स्वीकार्य है, लेकिन भाग के लिए यह नहीं है।

हम डेटा संपीड़न का उपयोग कैसे करते हैं

हमारी प्रणाली के कार्यों में से एक एक ही डेटाबेस में विभिन्न उद्यम आईसीएस से डेटा का समेकन है।

कुछ एससी, जैसे टेलीमेकनिक्स, हर सेकंड डेटा प्रदान करते हैं, जबकि डेटा स्वयं काफी नहीं बदल सकता है।

उदाहरण के लिए, यदि आप नीचे दिए गए ग्राफ को देखते हैं, तो हम देखेंगे कि "सीएचपी द्वारा कुल उत्पादन" पैरामीटर का मान 11.5 से 12.5 मेगावाट तक भिन्न होता है, जबकि ज्यादातर मामलों में पड़ोसी मूल्य एक दूसरे से कम से भिन्न होते हैं 0.1, और परिवर्तनों की सामान्य गतिशीलता में कुछ नियमितता है।







"अतिरिक्त" डेटा संग्रहीत नहीं करने के लिए, हम नमूनों का हिस्सा छोड़ सकते हैं। संपीड़न में इनपुट स्ट्रीम से "आवश्यक" डेटा के चयन में सटीक रूप से शामिल है।



सामान्य संपीड़न आवश्यकताएं:

• पतले डेटा को प्रक्रिया के सामान्य विचार को नहीं बदलना चाहिए;

• ग्राफ के सभी स्थानीय एक्सट्रैमा को पतले डेटा में एक निश्चित सटीकता के साथ मौजूद होना चाहिए - दूसरे शब्दों में, यदि पैरामीटर मान में तेज उछाल था, तो एल्गोरिथ्म को इसे ठीक करना चाहिए।



इन मानदंडों को अधिक सख्ती से तैयार किया जा सकता है। उदाहरण के लिए (और यह मानदंड निम्न एल्गोरिथम में उपयोग किया जाएगा), डिकिमेशन विधि को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि यदि हम दो बिंदुओं को बचाते हैं और उनके बीच कई बिंदुओं को छोड़ते हैं, तो सहेजे गए बिंदुओं को जोड़ने वाली रेखा इन बिंदुओं से निर्दिष्ट त्रुटि से अधिक नहीं होगी।



नीचे दी गई ग्रीन लाइन ग्राफ उन बिंदुओं को दिखाता है जो संपीड़न लागू करने के बाद बने रहेंगे।





संपीड़न एल्गोरिदम के लिए एक और आवश्यकता भी है। चूंकि वे बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करते हैं, इसलिए उन्हें जल्दी से काम करना चाहिए। आदर्श रूप से (और इसे निम्नलिखित एल्गोरिदम में लागू किया गया है), उन्हें डेटा स्ट्रीम के साथ काम करना चाहिए और, पहले प्राप्त बिंदुओं पर लौटने के बिना, अंतिम माना बिंदु को संग्रहीत करने पर निर्णय लेना चाहिए।

स्विंगिंगडूर एल्गोरिथम

डेटा संपीड़न के लिए, हम स्विंगिंगडॉर एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं। मई 1987 में यूएसए में एल्गोरिथ्म का पेटेंट कराया गया था। एल्गोरिथ्म के आवेदन का मुख्य क्षेत्र स्वचालित प्रक्रिया नियंत्रण प्रणाली और उत्पादन सूचना प्रणाली है।

कार्य सिद्धांत

एल्गोरिथ्म को "रिवाल्विंग डोर" कहा जाता है। एल्गोरिथ्म का नाम ऑपरेशन के सिद्धांत को दर्शाता है।

चरण # 1 - पहला बिंदु प्राप्त करें। त्रुटि E के बराबर दूरी पर, हम लंबवत रूप से दो संदर्भ बिंदु L और U को स्थगित करते हैं।





चरण # 2 - दूसरा बिंदु प्राप्त करें। संदर्भ बिंदुओं एल, यू और परिणामी बिंदु के माध्यम से, हम किरणों को आकर्षित करते हैं। किरणें गलियारे के द्वार बनाती हैं।



चरण # 3 - बिंदु 3 दूसरे चरण में निर्मित गलियारे में प्रवेश नहीं करता है। बिंदु 3 पर किरण L को दक्षिणावर्त घुमाएँ



चरण # 4 - बिंदु 4 पिछले चरण में निर्मित गलियारे में प्रवेश नहीं करता है। 4 बिंदु पर किरण यू वामावर्त घुमाएँ



चरण # 5 - बिंदु 5 गलियारे में प्रवेश करता है, कुछ भी न करें



चरण # 6 - बिंदु 6 गलियारे में प्रवेश नहीं करता है। हम किरण U को वामावर्त में घुमाना शुरू करते हैं जब तक कि यह बिंदु 6 को नहीं काटता है और हम पाते हैं कि गलियारे के दरवाजे खुल गए हैं



चरण # 7 - एक नया गलियारा खोलें, जो बिंदु 5 से शुरू होता है। अंक 1 और 5 सहेजें





पहले 5 बिंदुओं में से केवल दो ही बचेंगे। उदाहरण 3 में, अंक हमारे लिए "निरर्थक" थे, जिसने हमें 60% इनपुट डेटा को काटने की अनुमति दी।



एल्गोरिथ्म के विनिर्देश में, अंक 5 और 6 के बीच स्थित बिंदु से एक नया गलियारा शुरू करने का प्रस्ताव है और रे यू से ई / 2 से अलग किया गया है। लेकिन हमारी परियोजना में, हम अलग तरीके से आगे बढ़ते हैं - हम अंतिम बिंदु से एक नया गलियारा बनाने लगते हैं जो गलियारे में प्रवेश करता है, अर्थात। बिंदु 5 से, इस व्यवहार के बाद से हम गारंटी देते हैं कि सभी पतले डेटा में एक समय टिकट और नियंत्रण प्रणाली से प्राप्त मूल्य होगा।

एल्गोरिथ्म सेटिंग

• त्रुटि ई - परिणामी लाइन (वाई अक्ष के साथ) से गलियारे के अधिकतम संभावित विचलन सेट करता है। ऊपर की तस्वीर में, यह रेखा अंक 1 और 5 के बीच है। त्रुटि प्रत्येक पैरामीटर के लिए अलग-अलग सेट होनी चाहिए, इसके अर्थ के आधार पर। उदाहरण के लिए, 10 से 10.2 मेगावाट की एक पीढ़ी कूद स्वीकार्य है, लेकिन 50 से 50.2 हर्ट्ज तक आवृत्ति कूद एक गंभीर उल्लंघन है। इसलिए, पीढ़ी के लिए, त्रुटि सेट की जा सकती है, उदाहरण के लिए, 0.1 के बराबर, और आवृत्ति के लिए - 0.01।
• गलियारा जीवनकाल वह समय है जिसके दौरान कम से कम एक बिंदु को बचाया जाना चाहिए। प्रक्रिया के वेरिएंट संभव हैं जब डेटा में काफी बदलाव नहीं हो सकता है (एक ठंढा सर्दियों की रात में हवा का तापमान)। इस मामले में, वे अनुमेय मूल्यों के वर्तमान गलियारे में गिर जाएंगे और एल्गोरिथ्म उनके संरक्षण पर निर्णय नहीं करेगा। ऐसे मामलों से बचने के लिए, एक उपयुक्त पैरामीटर पेश किया जाता है, जो एक गलियारे के भीतर डेटा को कितनी देर तक संग्रहीत नहीं किया जा सकता है, इसके लिए जिम्मेदार है। उदाहरण के लिए, 1 सेकंड की ताज़ा दर वाले डेटा के लिए, आप इस पैरामीटर को 30 सेकंड के लिए निर्दिष्ट कर सकते हैं, जिससे 30 सेकंड में थिनर्ड-आउट ग्राफ़ में कम से कम एक मान प्रदान किया जा सकता है।

निष्कर्ष

डेटा कम्प्रेशन का उपयोग करके हमें इसकी अनुमति दी गई है:

• एंटरप्राइज़ के कर्मचारियों को उन मापदंडों के "कच्चे" रुझानों के साथ प्रदान करना जो ब्रिटेन के महीनों पहले प्राप्त हुए थे;
• डिस्क भंडारण स्थान कम करें;
• डेटा ट्रांसमिशन चैनलों के भार को कम करना;
• एंटरप्राइज़ आईसी से डेटा संग्रह सेवाओं को अनुकूलित करें, जिससे सर्वर के सीपीयू पर लोड कम हो सके जिस पर डेटा संग्रह सेवाएं स्थापित हैं।

डेमो आवेदन

एल्गोरिथ्म को लागू करने से पहले, हमने एल्गोरिथ्म के संचालन का अनुकरण करते हुए एक आवेदन लिखा था। यहां आप डेमो एप्लिकेशन का सोर्स कोड (डेल्फी) डाउनलोड कर सकते हैं।

सामग्री

यूएस-पेटेंट -4669097 - प्रदर्शन और भंडारण के लिए डेटा संपीड़न