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机构地区:[1]江西省水利规划设计院,江西南昌330029 [2]西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048 [3]西安拓锐电气技术有限公司,陕西西安710075
出 处:《水利水电技术》2015年第9期78-81,85,共5页Water Resources and Hydropower Engineering
基 金:国家自然科学基金项目(51209172);陕西省教育厅专项科研计划项目(2010JK730)资助
摘 要:针对目前水泵机组在线监测数据压缩中压缩量小、速度慢的缺陷,提出了针对在线监测系统数据特征的基于增量的动态Huffman压缩编码算法,并使用Matlab系统仿真验证了基于增量的动态Huffman压缩编码算法比传统的Huffman算法在压缩实际效率上有较大提高。该压缩算法经江西省峡江水利枢纽工程同江河泵站机组在线监测系统应用,数据存储量比原有的存储方式减少了70%以上,可在需要进行大数据量、全功能分析的水泵机组在线监测系统中加以推广与应用。Aiming at the defects,i. e. small compression size and lower compression speed,of the data compression of the online monitoring for pumping unit at present,a dynamic Huffman coding algorithm based on increment for the data characteristics of the on-line monitoring system is proposed herein,and then it is verified with the simulation made by Matlab that the actual compression efficiency of this coding algorithm has a larger enhancement than that of the conventional Huffman coding algorithm.Through the application of this data compression algorithm to the pumping unit in Tongjianghe Pumping Station of Xiajiang Water Control Project,the quantity of the data storage is reduced over 70%,if compared with that from the previous data storage mode,thus it can be popularized and applied to the on-line monitoring system of pumping unit,for which the full function analysis with large data volume is necessary.
关 键 词:在线监测系统 数据压缩算法 HUFFMAN编码 水泵机组 同江河泵站
分 类 号:TV737[水利工程—水利水电工程]
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