【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据传输，尤其涉及一种基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法。
技术介绍
1、在工业现场，大部分的机器设备都在24小时不间断运行，不断产生新的数据。这些机器设备数据包括了工业生产线上设备、机器、产品等方面的数据，用于反映生产运行、设备状态、产品质量控制等方面的生产运行状态。以一台快速自动检测设备为例，每年可以收集将近2tb的数据。这些数据包括各种传感器采集到的温度、湿度、压力、速度等信息。
2、传统的云计算模式将工业机器设备采集到的数据直接传输到云端进行集中处理和存储，尽管在某些情况下可以满足需求，但也存在一系列问题，这些问题随着物联网设备数量的增加而愈发显著。首先，云计算需要大量的网络带宽来传输海量的数据，这不仅会增加网络成本，还可能导致数据传输的延迟增加。特别是在需要实时反馈和控制的工业应用中，延迟是不可接受的。其次，云计算需要强大的计算资源，以处理和分析大规模的数据集，这会增加企业的it成本。而且，将敏感数据传输到云端可能存在安全隐患，容易受到网络攻击和数据泄露的威胁。
3、为了解决这些问题，边缘计算应运而生。边缘计算是一项颠覆性的技术，正在改变工业数据处理和分析的方式。边缘计算是一种将计算资源部署在距离数据产生源头更近的边缘设备上的计算模式。边缘设备可以是工厂内的控制器、传感器、边缘服务器等，它们可以在数据产生的地方进行实时处理和分析。边缘计算不仅可以降低数据传输时的网络带宽需求，还可以减少数据传输时的延迟，实现更快的响应速度。边缘网关作为边缘计算的关键组成部分，具备一定的计算能力
4、但是，在面对庞大的数据量和有限的边缘服务器计算资源的情况下，现有技术还无法解决向云端传输数据所带来的带宽占用大、传输延迟问题。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，从工业现场的机器设备等仪器采集上来的数据，并通过充分利用边缘侧计算资源来对数据进行高效压缩，以解决上述现有技术中存在数据传输效率不高的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，包括以下步骤：
3、获取分布式工业的生产数据，对所述生产数据进行预处理，得到待压缩生产数据；
4、基于压缩感知分别构建压缩算法、解压缩算法；
5、基于所述压缩算法对所述待压缩生产数据进行压缩，得到压缩数据；
6、基于所述解压缩算法对所述压缩数据进行解析，得到所述待压缩生产数据的初始值。
7、优选地，得到待压缩生产数据的过程包括：
8、基于滑动窗口方法对所述生产数据进行稳定性识别，得到识别结果，基于所述识别结果对所述生产数据进行填补缺失处理，得到待压缩生产数据。
9、优选地，对所述生产数据进行稳定性识别的过程包括：
10、对所述生产数据进行窗口设置，沿着所述生产数据时间序列从起始点到终点滑动，每次计算窗口内的方差，设定阈值，基于所述方差和所述阈值判定所述生产数据是否稳定。
11、优选地，得到待压缩生产数据的过程包括：
12、若识别结果为稳定，则采用众数填充法对所述生产数据进行缺失值填补，得到待压缩生产数据；
13、若识别结果为波动，则采用中位数填充法对所述生产数据进行缺失值填补，得到待压缩生产数据。
14、优选地，对所述待压缩生产数据进行压缩的过程包括：
15、基于待压缩生产数据选出参考数据，基于所述参考数据计算得到待压缩生产数据的异或数据，对所述异或数据进行判断，基于判断结果，得到压缩数据。
16、优选地，选出参考数据的过程包括：
17、基于待压缩生产数据，分别计算得到第一和数和第二和数，其中所述第一和数为所述待压缩生产数据中众数出现的次数，所述第二和数为相邻两个待压缩生产数据相同的个数；
18、选取所述第一和数、所述第二和数中最大值对应的待压缩生产数据作为参考数据。
19、优选地，对所述异或数据进行判断的过程包括：
20、若所述异或数据为0，则将异或数据存储并输出压缩数据；
21、若所述异或数据为1，则继续判断待压缩生产数据与前一个异或数据的有效位是否对齐；
22、若对齐，则输出压缩数据；
23、若不对齐，则计算前导零个数，基于所述前导零个数输出压缩数据。
24、优选地，对所述压缩数据进行解析的过程包括：
25、对所述压缩数据进行解析，得到第一控制位，判断所述第一控制位是否为0，基于判断结果，对所述压缩数据进行还原，得到待压缩生产数据的初始值。
26、优选地，对所述压缩数据进行还原的过程包括：
27、若所述第一控制位为0，则基于异或数据对所述压缩数据进行还原；
28、若所述第一控制位为1，则继续解析第二控制位，并判断所述第二控制位是否为0，基于判断结果对所述压缩数据进行还原。
29、优选地，判断所述第二控制位是否为0的过程包括：
30、若所述第二控制位为0，则沿用上一个异或数据的前导零并输出待压缩生产数据的初始值；
31、若所述第二控制位为1，则分别计算前导零、有效位的长度和内容，还原前导零和有效位的内容，输出待压缩生产数据的初始值。
32、与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和技术效果：
33、本专利技术针对机器设备采集到的数据采用了一系列有效的压缩编码技术，在保持数据精度的前提下，通过去除数据中的冗余信息，降低编码长度，从而实现数据存储空间的节省和数据传输速率的提高。压缩编码技术在保持数据质量的同时，能够有效地减少数据的空间，使数据更容易传输和存储。
34、工业企业可以更好地利用边缘计算和数据压缩技术，以应对大规模数据采集和传输所带来的挑战，这不仅有助于提高数据的传输效率和存储效率，还能够降低企业的it成本和网络带宽需求。同时，数据的高性能压缩也为工业企业提供了更多的数据分析和应用可能性，有助于优化生产运营和产品质量控制，实现更智能、更高效的工业生产。
35、同时本专利技术采用的压缩编码技术是无损的，因此不会引入任何数据质量损失。
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1.一种基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，得到待压缩生产数据的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，对所述生产数据进行稳定性识别的过程包括：
4.根据权利要求2所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，得到待压缩生产数据的过程包括：
5.根据权利要求1所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，对所述待压缩生产数据进行压缩的过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，选出参考数据的过程包括：
7.根据权利要求5所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，对所述异或数据进行判断的过程包括：
8.根据权利要求1所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，对所述压缩数据进行解析的过程包括：
9.根据权利要求8所述的基于
10.根据权利要求9所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，判断所述第二控制位是否为0的过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，得到待压缩生产数据的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，对所述生产数据进行稳定性识别的过程包括：
4.根据权利要求2所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，得到待压缩生产数据的过程包括：
5.根据权利要求1所述的基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，其特征在于，对所述待压缩生产数据进行压缩的过程包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜紫康，刘培顺，孙岗，严莉，常英贤，王高洲，董兴辉，呼海林，潘法定，张闻彬，汤琳琳，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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