一种超滤水处理装置监测数据管理系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及用于数据处理领域，具体涉及一种超滤水处理装置监测数据管理系统，包括：将传感器数据的划分时间段分为若干类别，根据类别的特征值分布曲线获得相关系数特征值，并获取每个时间点的数据特征值，根据数据特征值和初始数据特征值差异得到初始老化程度，根据初始老化程度和相关系数特征值得到老化程度，根据当前采集数据上每个时间点的最大噪声波动和最小噪声波动获得每个时间点的真实数据值，根据真实数据值和老化程度获得自适应采样频率，根据自适应采样频率对当前采集数据进行采样和存储。本发明专利技术保证了不同类型的传感器数据的分布特征来自适应获取的采样频率更加可以提高数据压缩率，并且还能保证数据不失真。并且还能保证数据不失真。并且还能保证数据不失真。

【技术实现步骤摘要】
一种超滤水处理装置监测数据管理系统


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种超滤水处理装置监测数据管理系统。

技术介绍

[0002]超滤水处理装置是一种利用超滤技术对水进行处理的设备。其中超滤技术可以将水中的脏污、细菌以及杂质等物质完全过滤掉，从而使水纯净化。超滤水处理装置通过超细孔隙的过滤膜进行对水的过滤，将污染物分离并保留水分子及溶质，因此超滤水处理装置性能的好坏影响着滤水的质量，而现有的超滤水处理装置在监测过程中，通过安装多种传感器来采集装置中的状况，例如水的pH值、电导率、温度、压力、化学需氧量等监测数据，来表征超滤水装置性能的好坏。
[0003]由于监测传感器需要实时的监测数据的变化，会造成监测数据量较大，则需要进行数据压缩来节省存储空间以及传输带宽。而传统传感器数据压缩算法中，基于离散余弦变换的压缩算法相较于其他的压缩算法中更高的压缩率，其中具有高压缩比的离散余弦变换的非常适合超滤水处理装置这种存储空间和传输带宽非常有限的装置，因此本案对于超滤水处理装置的监测数据采用基于离散余弦变换的压缩算法。而在进行压缩过程中，数据的采样频率影响着算法的压缩率的大小，则对应的根据不同类型的传感器数据的分布特征来自适应获取的采样频率相较于设置固定的采样频率更加可以提高数据压缩率，并且还能保证数据不失真，因此本事实例提出一种基于离散余弦变换的超滤水处理装置的监测数据自适应数据压缩方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种超滤水处理装置监测数据管理系统，以解决现有的问题。
>[0005]本专利技术的一种超滤水处理装置监测数据管理系统采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了一种超滤水处理装置监测数据管理系统，该方法包括以下模块：传感器数据采集模块，获取每个维度的传感器数据和当前采集数据；数据特征分析模块，将每个维度传感器数据划分时间段，根据任意两个划分时间段中数据值的最大差异和最小差异获得任意两个划分时间段的归类程度；根据归类程度将所有划分时间段分类成若干类别；老化程度分析模块，获取每个类别的数据特征值和位序以及每个类别中所有划分时间段上的每个时间点的数据特征值；根据所有类别的数据特征值和所有类别的位序构成每个维度的特征值分布曲线，根据每个维度与其他维度的特征值分布曲线之间的皮尔逊相关系数的均值，得到每个维度的相关系数特征值；根据每个维度每个类别中每个时间点的数据特征值和初始数据特征值差异得到每个维度下每个类别的初始老化程度；根据每个维度的相关系数特征值、每个维度的每个类别中所有划分时间段之间的
归类程度均值以及初始老化程度得到每个维度下每个类别的老化程度；噪声程度分析模块，获取当前采集数据所属类别，将当前采集数据和所属类别中划分时间段进行匹配获得当前采集数据上每个时间点的最大噪声波动和最小噪声波动；真实数据分析模块，根据当前采集数据上每个时间点的数据值、所属类别的老化程度、最大噪声波动和最小噪声波动，计算得到当前采集数据上每个时间点的真实数据值；采样频率自适应模块，根据当前采集数据上所有时间点的真实数据值的方差得到采样权重，根据采样权重获得当前采集数据的自适应采样频率，根据自适应采样频率对当前采集数据进行采样和存储。
[0006]进一步地，所述根据任意两个划分时间段中数据值的最大差异和最小差异获得任意两个划分时间段的归类程度，具体方法如下：将任意两个划分时间段分别记为第个划分时间段和第个划分时间段；式中，和表示第个划分时间段的最小的数据值和最大的数据值，和表示第个划分时间段的最小的数据值和最大的数据值；表示所有划分时间段中任意两个时间段中最小数据值的差值，表示所有划分时间段中任意两个时间段中最大数据值的差值，其中和任意两个划分时间段对应相同，表示得到的若干中的最大值；表示第个划分时间段中数据的起始点和末尾点相连直线的斜率值，表示第个划分时间段中数据的起始点和末尾点相连直线的斜率值；表示以自然常数为底的指数函数，表示第个划分时间段和第个划分时间段的归类程度。
[0007]进一步地，所述根据每个维度每个类别中每个时间点的数据特征值和初始数据特征值差异得到每个维度下每个类别的初始老化程度，具体的计算如下：式中，表示每个维度中第个类别中划分时间段的数量，表示每个维度中第个类别中第个划分时间段的时间点的数量，表示当前维度中的第个类别中第个划分时间段中第个时间点的数据特征值；表示初始数据当前维度中的第个类别中第个划分时间段中第个时间点的初始数据特征值，表示每个维度下第u个类别的初始老化程度。
[0008]进一步地，所述每个维度下每个类别的老化程度的计算如下：获取每个维度的第个类别中各个划分时间段之间所有归类程度的均值，记为第一均值；将第一均值与每个维度的相关系数特征值、每个维度每个类别的初始老化程度的乘积得到每个维度下每个类别的老化程度。
[0009]进一步地，所述将当前采集数据和所属类别中划分时间段进行匹配获得当前采集数据上每个时间点的最大噪声波动和最小噪声波动，具体的计算如下：
获取所属类别中每个划分时间段上所有时间点的数据特征值构成的曲线，记为时间特征曲线，当前采集数据对应的曲线和每个时间特征曲线进行DTW匹配；那么对于当前采集数据上的任意一个时间点Pb，获取在每个时间特征曲线上的且与该时间点Pb相匹配的所有时间点，记为集合Set；在集合Set中的所有时间点和时间点Pb对应的所有数据中获取最大值和最小值，并记为时间点Pb在每个时间特征曲线的差异，时间点Pb在所有时间特征曲线上的最小的差异作为时间点Pb最小噪声波动，最大的差异作为时间点Pb最大噪声波动。
[0010]进一步地，所述根据当前采集数据上每个时间点的数据值、所属类别的老化程度、最大噪声波动和最小噪声波动，计算得到当前采集数据上每个时间点的真实数据值，包括的具体方法如下：每个时间点的真实数据的波动范围的下边界为：，上边界为：，其中表示第个维度下当前采集数据在每个时间点的数据值，表示第个维度下的当前采集数据所属类别的类别老化程度，和分别表示当前采集数据上每个时间点的最大噪声波动和最小噪声波动；将最大噪声波动和最小噪声波动的均值作为当前采集数据上每个时间点的真实数据值。
[0011]进一步地，所述当前采集数据所属类别的获取方法如下：对于每个类别的每个划分时间段，计算每个划分时间段与当前采集数据的归类程度，记为每个划分时间段的第一归类程度，获取第一归类程度大于预设归类程度阈值的划分时间段的数量，记为第一数量，将第一数量与所有类别中所有划分时间段的数量的比值，记为每个类别的可能性，将可能性最大的类别作为当前采集数据所属类别。
[0012]进一步地，所述根据当前采集数据上所有时间点的真实数据值的方差得到采样权重，根据采样权重获得当前采集数据的自适应采样频率，包括的具体步骤如下：适应采样频率为；其中；表示采样权重，表示当前采集数据对应的真实数据值的方差值，表示以自然常数为底的指数函数，表示预设采样频率。
[0013]进一步地，所述将每个维度传感器数据划分时间段，包括的具体步骤如下：计算传感器数据中每本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超滤水处理装置监测数据管理系统，其特征在于，该系统包括以下模块：传感器数据采集模块，获取每个维度的传感器数据和当前采集数据；数据特征分析模块，将每个维度传感器数据划分时间段，根据任意两个划分时间段中数据值的最大差异和最小差异获得任意两个划分时间段的归类程度；根据归类程度将所有划分时间段分类成若干类别；老化程度分析模块，获取每个类别的数据特征值和位序以及每个类别中所有划分时间段上的每个时间点的数据特征值；根据所有类别的数据特征值和所有类别的位序构成每个维度的特征值分布曲线，根据每个维度与其他维度的特征值分布曲线之间的相关系数的均值，得到每个维度的相关系数特征值；根据每个维度每个类别中每个时间点的数据特征值和初始数据特征值差异得到每个维度下每个类别的初始老化程度；根据每个维度的相关系数特征值、每个维度的每个类别中所有划分时间段之间的归类程度均值以及初始老化程度得到每个维度下每个类别的老化程度；噪声程度分析模块，获取当前采集数据所属类别，将当前采集数据和所属类别中划分时间段进行匹配获得当前采集数据上每个时间点的最大噪声波动和最小噪声波动；真实数据分析模块，根据当前采集数据上每个时间点的数据值、所属类别的老化程度、最大噪声波动和最小噪声波动，计算得到当前采集数据上每个时间点的真实数据值；采样频率自适应模块，根据当前采集数据上所有时间点的真实数据值的方差得到采样权重，根据采样权重获得当前采集数据的自适应采样频率，根据自适应采样频率对当前采集数据进行采样和存储。2.根据权利要求1所述一种超滤水处理装置监测数据管理系统，其特征在于，所述根据任意两个划分时间段中数据值的最大差异和最小差异获得任意两个划分时间段的归类程度，具体方法如下：将任意两个划分时间段分别记为第个划分时间段和第个划分时间段；式中，和表示第个划分时间段的最小的数据值和最大的数据值，和表示第个划分时间段的最小的数据值和最大的数据值；表示所有划分时间段中任意两个时间段中最小数据值的差值，表示所有划分时间段中任意两个时间段中最大数据值的差值，其中和任意两个划分时间段对应相同，表示得到的若干中的最大值；表示第个划分时间段中数据的起始点和末尾点相连直线的斜率值，表示第个划分时间段中数据的起始点和末尾点相连直线的斜率值；表示以自然常数为底的指数函数，表示第个划分时间段和第个划分时间段的归类程度。3.根据权利要求1所述一种超滤水处理装置监测数据管理系统，其特征在于，所述根据每个维度每个类别中每个时间点的数据特征值和初始数据特征值差异得到每个维度下每个类别的初始老化程度，具体的计算如下：
式中，表示每个维度中第个类别中划分时间段的数量，表示每个维度中第个类别中第个划分时间段的时间点的数量，表示当前维度中的第个类别中第个划分时间段中第个时间点的数据特征值；表示初始数据当前维度中的第个类别中第个划分时间段中第个时间点的初始数据特征值，表示每个维度下第u个类别的初始老化程度。4.根据权利要求1所述一种超滤水处理装置监测数据管理系统，其特征在于，所述每个维度下每个类别的老化程度的计算如下：获取每个维度的第个类别中各个划分时间段之间所有归类程度的均值，记为第一均值；将第一均值与每个维度的相关系数特征值、每个维度每个类别的初始老化程度的乘积得到每个维度下每个类别的老化程度。5.根据权利要求1所述一种超滤水处理装置监测数据管理系统，其特征在于，所述将当前采集数据和所属类别中划分时间段进行匹配获得当前采集数据上每个时间点的最大噪声波动和最小噪声波动，具体的计算如下：获取所属类别中每个划分时间段上所有时间点的数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰，施林伟，陈康，赵应群，廖乃上，
申请(专利权)人：江苏诺莱智慧水务装备有限公司，
类型：发明
国别省市：