Модели сжатия массивов измерительной информации в автоматизированной системе управления(мои)

Для современных автоматизированных систем управления (АСУ) сложными динамическими объектами (СДО) характерны большие объемы перерабатываемых из­мерительных данных и перегруженность каналов их обмена, которые часто не удо­влетворяют информационную потребность управляющего органа В условиях избы­точной информации, наличия аномальных данных и с учетом тоге, что 90% расходов на получение и обработку измерительной информации тратится на избыточную ин­формацию возникает необходимость в использовании специальных систем для сжатия данных (массивов информации).

Для оперативного выделения существенной для потребителя информации из измерительных сообщений необходимо уменьшать избыточность передаваемых дан­ных

­Рисунок 1 – Классификация методов сжатия

Основные виды информационной избыточ­ности, все существующие методы сжатия данных в АСУ СДО можно условно клас­сифицировать на две большие группы методов, применяемых на синтаксическом и семантическом уровнях представления измерительной информации, соответствен­но (рисунок 1). Причем первые базируются на моделях структуры кодов для передачи сообщений (методы структурного сжатия-часто повторяемые данные кодируются меньшим числом элементов) и моделях отдельных измеряемых параметров в массивах сообщений (методы статистического сжатия), а вторые - на моделях совместного поведения группы параметров в массивах(выделение главных факторов). Их практическое использование показывает, что методы структурного сжатия обеспечивают сжатие с коэффициентом k_с ≈ (5 — 10)% от объема входных данных, методы статистиче­ского сжатия - k_ст ≈ 10² — 10⁴ для отдельного параметра, методы семантического сжатия - k_см ≈ 10 — 10² для группы параметров.

Рисунок 2 – Концептуальная модель устройства сжатия

Принцип работы такого устройства состоит в следующем. По команде элемента управления реализуется выборка и ввод в идентификатор измерений параметров, которые затем сравниваются с соответствующими данными справочника. Если но­вые данные существенны по сравнению с уже поступившими, то они фиксируются на выходе устройства, иначе - уплотняются.

Важным направлением компрессии данных являются методы статистического сжатия, разрабатываемые для различных этапов переработки навигационной информации в АСУ СДО с целью сокращения вычислительных затрат, а также для разгрузки каналов передачи данных. Выделим следующие наиболее часто встречаемые способы компрессии данных : усредня­ющие алгоритмы (компрессия данных) ; использование фильтров с постоянным усилением на интервале наблюдения.

Обработка компрессированных данных. При обработке быстроскоростных на­блюдений с целью эффективного использования ресурсов ЭВМ осуществляются раз­личные способы компрессии данных. Проводят весовое суммирование на­блюдений с помощью предварительного фильтра с конечной импульсной характери­стикой, когда сигнал предварительного фильтра имеет вид

,

где N_f - длина весовой матричной функции α(i) предварительного фильтра,