气压处理节点制造技术

本发明专利技术提供气压处理节点，所述气压处理节点包括气压数据采集模块和气压数据预处理模块；所述气压数据采集模块用于获取气压数据；所述气压数据按照采集的时间顺序被按序记录；所述气压数据预处理模块用于进行气压数据的敏感性处理；所述敏感性处理用于减少数据采集模块采集气压数据的滞后性导致的数据变化过慢，并使得经由敏感性处理后的数据能够更灵敏的反应气压变化。本发明专利技术中提供了分布式气压处理节点和服务器构成的气压数据处理系统，所述系统能够实现气象数据的自动控制采集、分布式气压处理节点的自动监控报警、气压数据的敏感性及聚类处理，从而提供了一种有效进行气压数据预处理的方式，提升了气象监测过程中的自动化程度。

Barometric pressure processing node

The invention provides a barometric pressure processing node, which comprises a barometric pressure data acquisition module and a barometric pressure data preprocessing module; the barometric pressure data acquisition module is used to obtain barometric pressure data; the barometric pressure data is recorded in sequence according to the time sequence of acquisition; the barometric pressure data preprocessing module is used for sensitivity processing of barometric pressure data; and the sensitivity processing is used for obtaining barometric Reduce the data change caused by the lag of data acquisition module, and make the data after sensitivity processing more sensitive to the change of pressure. In the invention, a pneumatic data processing system composed of distributed pneumatic processing nodes and servers is provided. The system can realize automatic collection of meteorological data, automatic monitoring and alarming of distributed pneumatic processing nodes, sensitivity and clustering processing of pneumatic data, thus providing an effective way to pre-process pneumatic data and improving the process of meteorological monitoring. Automation level.

【技术实现步骤摘要】
气压处理节点
本专利技术涉及气象领域，尤其涉及气压处理节点。
技术介绍
在气象研究中，往往需要分析大量数据，并且对各个气压处理节点进行实时监控，为了提升数据分析效率，往往需要对得到的大量气压相关数据进行预处理，在预处理过程中包括了敏感性处理和聚类处理，但是目前敏感性处理和聚类处理的相关技术效果并不理想，并且对于气压处理节点的实施监控能力不足。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供气压处理节点。本专利技术是以如下技术方案实现的：气压处理节点，所述气压处理节点包括：气压数据采集模块和气压数据预处理模块；所述气压数据采集模块用于获取气压数据；所述气压数据按照采集的时间顺序被按序记录；所述气压数据预处理模块用于进行气压数据的敏感性处理；所述敏感性处理用于减少数据采集模块采集气压数据的滞后性导致的数据变化过慢，并使得经由敏感性处理后的数据能够更灵敏的反应气压变化。进一步地，所述气压数据预处理模块执行下述预处理过程：对气压数据进行关键信息提取；对关键信息提取结果进行敏感处理；对敏感处理结果进行整理输出。进一步地，所述关键信息提取采用下述公式实现P1(n)＝P1(n-1)×(1-θ)+P(n)×θ，其中，P(n)是第n个采样时刻的气压数据，P1(n-1)是第n-1个采样时刻对应的关键信息提取结果，P1(n)是第n个采样时刻对应的关键信息提取结果，θ是提取算子；所述预处理采用下述公式实现P2(n)＝P′(n-1)×(1-κ)+[χ×(1+Γ)×P1(n)-χ×P1(n-1)]×κ，其中，P2(n)是第n个采样时刻对应的敏感性校正提取结果，P′(n-1)是第n-1个采样时刻的最终输出结果，κ，χ，Γ均是敏感度处理系数；所述整理输出采用下述公式实现P′(n)＝P(n)×(1-|P2(n)-P(n)|)+P2(n)×|P2(n)-P(n)|，其中P′(n)是第n个采样时刻的最终输出结果。进一步地，所述气压数据采集模块执行下述气压数据采集方法：获取有效区平均海拔高度；获取有效区地形平坦度，并根据所述地形平坦度计算有效区重力加速度；获取气压计算相关参数；根据有效区平均海拔高度、有效区重力加速度和相关参数计算气压处理节点处的气压。进一步地，若所述地形平坦度高于预设阈值，则根据公式计算有效区重力加速度；其中h为气压处理节点海拔高度，h'为有效区平均海拔高度；为所述气压处理节点所处纬度，否则，根据公式计算有效区重力加速度，h为气压处理节点海拔高度。进一步地，若采用单管水银气压表获取气压，则所述相关参数包括水银气压表读数P；器差修正值C；标准重力加速度gn；水银膨胀系数μ；铜标尺膨胀系数λ；经器差修正后的水银气压表附属温度表读数t；根据公式计算气压处理节点处的气压；本专利技术实施例中标准重力加速度值gn为9.80665；水银膨胀系数值为0.0001818/℃；铜标尺膨胀系数，其值为0.0000184/℃。进一步地，所述气压数据采集模块包括存储器和比较器；所述存储器用于存储历次；得到的气压计算结果，所述比较器用于比较最近计得到的两次气压计算结果的气压差；若所述气压差的绝对值大于预设的第一阈值，则向服务器发布聚类驱动请求，若所述气压差的绝对值大于预设的第二阈值，则向服务器发布报警指令。在本专利技术创造的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术创造的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。在本专利技术创造的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本专利技术创造中的具体含义。本专利技术的有益效果是：本专利技术中提供了分布式气压处理节点和服务器构成的气压数据处理系统，所述系统能够实现气象数据的自动控制采集、分布式气压处理节点的自动监控报警、气压数据的敏感性及聚类处理，从而提供了一种有效进行气压数据预处理的方式，提升了气象监测过程中的自动化程度。附图说明图1是本实施例提供的气压数据预处理模块处理方法流程图；图2是本实施例提供的气压数据采集方法流程图；图3是本实施例提供的气压数据自动聚类方法流程图；图4是本实施例提供的气压数据预处理模块框图；图5是本实施例提供的气压数据采集模块框图；图6是本实施例提供的一种气压数据自动聚类装置框图；图7是本实施例提供的服务器结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术作进一步地详细描述。本专利技术实施例提供一种气压数据处理系统，所述气压数据处理系统由分布式气压处理节点和服务器构成，所述分布式气压处理节点与所述服务器通信。各气压处理节点响应于所述服务器的指令获取气压数据、进行气压数据预处理并将气压数据预处理结果传输至服务器，所述服务器用于根据得到的气压数据预处理结果进行气压数据聚类处理。所述气压处理节点包括气压数据采集模块和气压数据预处理模块；所述气压数据采集模块用于获取气压数据；所述气压数据按照采集的时间顺序被按序记录；所述气压数据预处理模块用于进行气压数据的敏感性处理；所述敏感性处理用于减少数据采集模块采集气压数据的滞后性导致的数据变化过慢，并使得经由敏感性处理后的数据能够更灵敏的反应气压变化。所述气压数据预处理模块执行下述预处理过程，如图1所示：S101.对气压数据进行关键信息提取。所述关键信息提取采用下述公式实现P1(n)＝P1(n-1)×(1-θ)+P(n)×θ，其中，P(n)是第n个采样时刻的气压数据，P1(n-1)是第n-1个采样时刻对应的关键信息提取结果，P1(n)是第n个采样时刻对应的关键信息提取结果，θ是提取算子，其在具体的信息提取过程中是常数，其具体数值可以根据实际情况进行设定。S102.对关键信息提取结果进行敏感处理。所述预处理采用下述公式实现P2(n)＝P′(n-1)×(1-κ)+[χ×(1+Γ)×P1(n)-χ×P1(n-1)]×κ，其中，P2(n)是第n个采样时刻对应的敏感性校正提取结果，P′(n-1)是第n-1个采样时刻的最终输出结果，κ，χ，Γ均是敏感度处理系数，其具体数值可以根据实际情况进行设定。S103.对敏感处理结果进行整理输出。所述整理输出采用下述公式实现P′(n)＝P(n)×(1-|P2(n)-P(n)|)+P2(n)×|P2(n)-P(n)|，其中P′(n)是第n个采样时刻的最终输出结果。当然，在n＝1时，P′(n)＝P(n)＝P1(n)＝P2(n)。具体地，所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.气压处理节点，其特征在于，所述气压处理节点包括：气压数据采集模块和气压数据预处理模块；所述气压数据采集模块用于获取气压数据；所述气压数据按照采集的时间顺序被按序记录；所述气压数据预处理模块用于进行气压数据的敏感性处理；所述敏感性处理用于减少数据采集模块采集气压数据的滞后性导致的数据变化过慢，并使得经由敏感性处理后的数据能够更灵敏的反应气压变化。

【技术特征摘要】
1.气压处理节点，其特征在于，所述气压处理节点包括：气压数据采集模块和气压数据预处理模块；所述气压数据采集模块用于获取气压数据；所述气压数据按照采集的时间顺序被按序记录；所述气压数据预处理模块用于进行气压数据的敏感性处理；所述敏感性处理用于减少数据采集模块采集气压数据的滞后性导致的数据变化过慢，并使得经由敏感性处理后的数据能够更灵敏的反应气压变化。2.根据权利要求1所述气压处理节点，其特征在于：所述气压数据预处理模块执行下述预处理过程：对气压数据进行关键信息提取；对关键信息提取结果进行敏感处理；对敏感处理结果进行整理输出。3.根据权利要求2所述气压处理节点，其特征在于：所述关键信息提取采用下述公式实现P1(n)＝P1(n-1)×(1-θ)+P(n)×θ，其中，P(n)是第n个采样时刻的气压数据，P1(n-1)是第n-1个采样时刻对应的关键信息提取结果，P1(n)是第n个采样时刻对应的关键信息提取结果，θ是提取算子；所述预处理采用下述公式实现P2(n)＝P′(n-1)×(1-κ)+[χ×(1+Γ)×P1(n)-χ×P1(n-1)]×κ，其中，P2(n)是第n个采样时刻对应的敏感性校正提取结果，P′(n-1)是第n-1个采样时刻的最终输出结果，κ，χ，Γ均是敏感度处理系数；所述整理输出采用下述公式实现P′(n)＝P(n)×(1-|P2(n)-P(n)|)+P2(n)×|P2(n)-P(n)|，其中P′(n)是第n个采样时刻的最终输出结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鑫宁，
申请(专利权)人：陈鑫宁，
类型：发明
国别省市：浙江,33