CN117650791B - 一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，采集焊接历史气流数据，基于分辨率进行气流变化趋势判断，并给出不同数据压缩方法，遍历所有焊接历史数据，最终输出替代后的结果作为数据压缩结果；本发明实现了在保留气流变化整体趋势和主要起伏细节数据的基础上，大幅缩减数据量的效果，有效降低了内存要求，让海量焊接历史气流数据的小内存应用例如浏览器和手机App等快速浏览、分析更加方便快捷。
Description
技术领域
本发明属于智慧焊接技术领域，特别涉及一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法。
背景技术
随着科技的飞速发展传统焊接行业正面临着巨大的变革。智慧焊接，作为这场变革的重要一环，正逐渐崭露头角。随着人工智能、物联网、大数据等技术的不断进步，智慧焊接将实现更加智能化、高效化。例如，通过智能算法和传感器技术，可以实现焊接过程中的自动监控、缺陷检测、工艺优化等功能。
现有技术中常用采用边缘侧多维传感数据采集+云端数据分析的模式对焊接作业进行智能化作业，由于多维传感数据量庞大，存储、通信成本较高，且往往需要存储大量历史数据。焊接保护气流速数据，对于分析气流传感器异常、保护气过冲、溢出等现象而言具有重要意义。因此对历史气流数据的存储不仅要综合考虑存储成本，而且要保留保护气流速的变化趋势，目前历史气流数据的压缩方法鲜有涉猎此领域。
发明内容
发明目的：针对上述背景技术中存在的问题，本发明提供了一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，通过判断气流数据点的相对变化量及相对变化趋势，提取历史气流数据中的重要特征值，并用特征值代替庞大的基础气流数据量进行压缩，在保留数据趋势的基础上大幅降低数据量。
技术方案：一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，包括以下步骤：
步骤S1、设置用于存储焊接历史气流时序数据的集合source；设置捕获滑窗w_capture和计算滑窗w_calculate，并设置分辨率p；设置用于存储压缩后数据的集合result；
步骤S2、从source中取出头部数据段current，通过滑窗w_capture对current进行数据捕获；计算w_capture中各气流点的和sum、平均值avg；捕获滑窗w_capture存储未经处理的原始气流数据；w_capture依次捕获新气流值，计算新气流值与w_capture中气流均值avg的差值diff1，计算滑窗w_calculate中存储差值diff1；w_capture中每捕获一个气流值，同步计算w_calculate中所有diff1值的和diff_sum、平均值diff_avg和新的diff1值与现有diff_avg的差值diff2；
步骤S3、基于设定的分辨率p进行气流数据趋势判断，并通过计算特征点的方法进行气流数据压缩处理；
步骤S4、不断从source中选取current，重复执行步骤S2-步骤S3，直至遍历完所有焊接历史气流数据source，输出result中的特征点集合作为最终压缩结果。
进一步地，所述步骤S3中通过计算特征点的方法进行气流数据压缩处理，具体步骤包括：
步骤S3.1、当新捕获的气流点与前一气流点相比无明显变化时，将新捕获的气流点累积于w_capture中，作为平稳段气流，直至发生气流点明显变化；
步骤S3.2、重复步骤S3.1，直至新气流点发生明显变化，此时根据diff2判断是否发生陡变；当发生陡变时，步骤S3.1中对平稳段的气流点累积终止，对w_capture集合中之前的平稳段数据进行均值压缩；否则终止步骤S3.1中对平稳段的气流点累积，清空w_capture，直至找到陡变时的气流点，将发生气流陡变前的最后一点推入result并清空w_capture和w_calculate。
进一步地，所述步骤S3.1中w_capture累积平稳段气流点的具体方法包括：
当diff1绝对值小于p且diff2大于等于p时，清空w_calculate，w_capture累积气流点数据，捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值；
当diff1绝对值小于p、diff2绝对值小于p时，进一步判断diff_sum是否发生变化。当diff_sum小于等于p时，w_capture累积气流点数据，捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值。
进一步地，当diff1的绝对值小于分辨率p、diff2绝对值小于p且diff_sum大于p时，采用特殊数据压缩方法进行数据压缩，具体包括：
将当前循环下avg与diff_avg的差值作为一个端点，avg与diff_avg的和值作为另一端点，将上述两个端点推入result中作为压缩结果并清空w_capture和w_calculate。
进一步地，，所述步骤S3.2中对w_capture集合中之前的平稳段数据进行均值压缩具体方法包括：
当diff1绝对值大于等于p且diff2大于等于p时，气流发生陡变，将w_capture中的数据压缩为斜率为0的线段，将w_capture集合中两个端点数据用平稳段气流点的avg代替，将替换后的两个气流点作为特征点推入result中作为压缩结果；处理完毕后，清空w_capture和w_calculate。
进一步地，所述步骤S3.2中当diff1的绝对值大于等于分辨率p且diff2绝对值小于p时，清空w_capture中气流点，继续捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值；重复操作，直至找到下一个diff2绝对值大于等于p的气流点作为气流陡变点，将发生气流陡变前的最后一点推入result并清空w_capture和w_calculate。
本发明采用的技术方案与现有技术方案相比，具有以下有益效果：
本发明针对焊接历史气流数据，提供了一种有效的数据压缩方法，通过综合判断不同情况下的气流数据表现，将焊接气流时序数据划分为若干段由特征点组成的线段。本发明详细给出了各种情况下特征点的选取方法，可以在冗长的气流时序数据中有效过滤无实际意义的数据，保留最能反应气流变化特点的气流点，进而实现气流数据压缩的功能。
附图说明
图1为本发明提供的焊接历史气流数据压缩方法原理图；
图2为本发明实施例中焊接历史气流数据压缩效果对比图。
实施方式
本发明提供了一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，通过对实时采集的焊接保护气流速数据进行筛选处理，识别历史气流数据，计算特征点并进行存储，在保留历史气流数据变化趋势的基础上，对数据进行压缩处理，大幅降低数据存储空间。下面结合说明书附图对本发明原理进一步阐释：
步骤S1、设置用于存储焊接历史气流数据的集合source，该集合中的数据点按照时序顺序排列；设置捕获滑窗w_capture和计算滑窗w_calculate，并设置分辨率p；设置用于存储压缩后数据的集合result。
步骤S2、从source中取出头部数据段current，通过滑窗w_capture对current进行数据捕获；计算w_capture中各气流点的和sum、平均值avg。捕获滑窗w_capture存储未经处理的原始气流数据。w_capture依次捕获新气流值，计算新气流值与w_capture中气流均值avg的差值diff1，计算滑窗w_calculate中存储差值diff1；w_capture中每捕获一个气流值，同步计算w_calculate中所有diff1值的和diff_sum、平均值diff_avg和新的diff1值与现有diff_avg的差值diff2。
步骤S3、基于设定的分辨率p进行气流数据趋势判断，并通过计算特征点的方法进行气流数据压缩处理；具体地，
步骤S3.1、当diff1的绝对值小于分辨率p时，代表新气流点相比于前段气流无变化；此时判断diff2的绝对值是否小于p；当diff2绝对值大于等于p时，代表气流值发生波动，此时清空w_calculate，w_capture累积气流点数据，捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值。
当diff1绝对值小于p、diff2绝对值小于p时，进一步判断diff_sum是否发生变化。当diff_sum小于等于p时，w_capture累积气流点数据，捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值。
上述两种判断分支均代表w_capture中累积的气流值未发生明显波动，因此将未处理的气流值累积于w_capture中，直至发生气流值明显变化。
特别地，当diff1的绝对值小于分辨率p、diff2绝对值小于p且diff_sum大于p时，此时气流以相对较慢的变化率进行变化，不能压缩为斜率为0的线段，因此采用特殊的数据压缩方法进行压缩，具体如下：
将当前循环下avg与diff_avg的差值作为一个端点，avg与diff_avg的和值作为另一端点，将上述两个端点推入result中作为压缩结果并清空w_capture和w_calculate。
步骤S3.2、重复步骤S3.1，直至某一循环中diff1的绝对值大于等于p时，代表当前新增气流值与前一气流值间发生明显变化，此时进一步判断diff2；当diff2大于等于p时，代表气流发生陡变，此时步骤S3.1中对平稳段的气流累积终止，对w_capture集合中之前的平稳段数据进行压缩如下：
将w_capture中的数据压缩为斜率为0的线段。对应计算特征点的方法为：将w_capture集合中两个端点数据用平稳段气流点的avg代替，将替换后的两个气流点作为特征点推入result中作为压缩结果。处理完毕后，清空w_capture和w_calculate。
当diff1的绝对值大于等于分辨率p且diff2绝对值小于p时，代表气流数据发生明显变化，但气流变化率相对稳定，此时w_capture中的气流值不为特征点，应当过滤，因此清空w_capture；w_capture继续捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值；重复上述过滤操作，直至找到下一个diff2绝对值大于等于p的气流点，此时代表气流变化率不再稳定，发生气流陡变。将发生气流陡变前的最后一点推入result并清空w_capture和w_calculate。
步骤S4、不断从source中选取current，重复步骤S2-步骤S3，直至遍历完所有焊接历史气流数据source，输出result中的数据集合作为最终压缩结果。
如图2所示为采用本发明所述压缩方法进行数据压缩前后效果对比图，可以明显看出压缩后数据量大幅缩小，压缩后数据量不足原数据的10%。此外，在数据量大幅降低的基础上，最大程度地保留了数据的起伏波动趋势，不仅降低了存储成本，而且为后续气流数据分析提供便利。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、设置用于存储焊接历史气流时序数据的集合source；设置捕获滑窗w_capture和计算滑窗w_calculate，并设置分辨率p；设置用于存储压缩后数据的集合result；
步骤S2、从source中取出头部数据段current，通过滑窗w_capture对current进行数据捕获；计算w_capture中各气流点的和sum、平均值avg；捕获滑窗w_capture存储未经处理的原始气流数据；w_capture依次捕获新气流值，计算新气流值与w_capture中气流均值avg的差值diff1，计算滑窗w_calculate中存储差值diff1；w_capture中每捕获一个气流值，同步计算w_calculate中所有diff1值的和diff_sum、平均值diff_avg和新的diff1值与现有diff_avg的差值diff2；
步骤S3、基于设定的分辨率p进行气流数据趋势判断，并通过计算特征点的方法进行气流数据压缩处理；具体步骤包括：
步骤S3.1、当新捕获的气流点与前一气流点相比无明显变化时，将新捕获的气流点累积于w_capture中，作为平稳段气流，直至发生气流点明显变化；
步骤S3.2、重复步骤S3.1，直至新气流点发生明显变化，此时根据diff2判断是否发生陡变；当发生陡变时，步骤S3.1中对平稳段的气流点累积终止，对w_capture集合中之前的平稳段数据进行均值压缩；否则终止步骤S3.1中对平稳段的气流点累积，清空w_capture，直至找到陡变时的气流点，将发生气流陡变前的最后一点推入result并清空w_capture和w_calculate；
步骤S4、不断从source中选取current，重复执行步骤S2-步骤S3，直至遍历完所有焊接历史气流数据source，输出result中的特征点集合作为最终压缩结果。
2.根据权利要求1所述的一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S3.1中w_capture累积平稳段气流点的具体方法包括：
当diff1绝对值小于p且diff2大于等于p时，清空w_calculate，w_capture累积气流点数据，捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值；
当diff1绝对值小于p、diff2绝对值小于p时，进一步判断diff_sum是否发生变化；当diff_sum小于等于p时，w_capture累积气流点数据，捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值。
3.根据权利要求2所述的一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，其特征在于，当diff1的绝对值小于分辨率p、diff2绝对值小于p且diff_sum大于p时，采用特殊数据压缩方法进行数据压缩，具体包括：
将当前循环下avg与diff_avg的差值作为一个端点，avg与diff_avg的和值作为另一端点，将上述两个端点推入result中作为压缩结果并清空w_capture和w_calculate。
4.根据权利要求1所述的一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S3.2中对w_capture集合中之前的平稳段数据进行均值压缩具体方法包括：
当diff1绝对值大于等于p且diff2大于等于p时，气流发生陡变，将w_capture中的数据压缩为斜率为0的线段，将w_capture集合中两个端点数据用平稳段气流点的avg代替，将替换后的两个气流点作为特征点推入result中作为压缩结果；处理完毕后，清空w_capture和w_calculate。
5.根据权利要求1所述的一种融合焊接工艺机理的焊接历史气流数据压缩方法，其特征在于，所述步骤S3.2中当diff1的绝对值大于等于分辨率p且diff2绝对值小于p时，清空w_capture中气流点，继续捕获新的气流点并进行步骤S2中计算，w_calculate接收新的diff1值；重复操作，直至找到下一个diff2绝对值大于等于p的气流点作为气流陡变点，将发生气流陡变前的最后一点推入result并清空w_capture和w_calculate。
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|---|---|
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Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1459743A (zh) * | 2002-05-24 | 2003-12-03 | 中国科学院软件研究所 | 自适应的历史数据压缩方法 |
| CN1756353A (zh) * | 2004-09-29 | 2006-04-05 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种视频数据压缩的量化方法 |
| JP2012010319A (ja) * | 2010-05-28 | 2012-01-12 | Hitachi Ltd | 時系列データの圧縮方法および圧縮装置 |
| CN104331495A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-02-04 | 北京国电软通江苏科技有限公司 | 一种数据压缩方法 |
| CN112242971A (zh) * | 2019-07-16 | 2021-01-19 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种流量异常检测方法、装置、网络设备及存储介质 |
| CN114268795A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-01 | 苏州联视泰电子信息技术有限公司 | 一种三维声纳点云数据的帧内编解码方法 |
| CN115238590A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-10-25 | 中科云谷科技有限公司 | 焊接质量预测方法、装置及计算机存储介质 |
| CN115670418A (zh) * | 2023-01-03 | 2023-02-03 | 深圳市研强物联技术有限公司 | 一种基于智能手表用户信息的数据存储方法 |
| CN116069743A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-05 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) | 一种基于时序特征的流体数据压缩方法 |
| CN116546017A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-08-04 | 广东电网有限责任公司 | 基于云边端协同的分布式光伏信息汇聚压缩方法和装置 |
| CN116846982A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-10-03 | 北京冶自欧博科技发展有限公司 | 一种基于profinet协议的pda数据采集方法和系统 |
| CN116975008A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 青岛海联智信息科技有限公司 | 一种船舶气象监测数据优化存储方法 |
| CN117189309A (zh) * | 2023-10-23 | 2023-12-08 | 广东云下汇金科技有限公司 | 一种智算中心柴油发电机组的噪声降低方法及装置 |
| CN117375630A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-01-09 | 国网山东省电力公司莱芜供电公司 | 一种针对带电作业预警系统的监控数据压缩方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7986848B2 (en) * | 2007-09-11 | 2011-07-26 | International Business Machines Corporation | Methods, systems, and computer program products for a multi-resolution storage scheme for historical data |
| US8750383B2 (en) * | 2011-01-17 | 2014-06-10 | Exaimage Corporation | Systems and methods for wavelet and channel-based high definition video encoding |
| JP7298494B2 (ja) * | 2020-01-31 | 2023-06-27 | 横河電機株式会社 | 学習装置、学習方法、学習プログラム、判定装置、判定方法、および判定プログラム |
-
2024
- 2024-01-30 CN CN202410122593.2A patent/CN117650791B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1459743A (zh) * | 2002-05-24 | 2003-12-03 | 中国科学院软件研究所 | 自适应的历史数据压缩方法 |
| CN1756353A (zh) * | 2004-09-29 | 2006-04-05 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种视频数据压缩的量化方法 |
| JP2012010319A (ja) * | 2010-05-28 | 2012-01-12 | Hitachi Ltd | 時系列データの圧縮方法および圧縮装置 |
| CN104331495A (zh) * | 2014-11-19 | 2015-02-04 | 北京国电软通江苏科技有限公司 | 一种数据压缩方法 |
| CN112242971A (zh) * | 2019-07-16 | 2021-01-19 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种流量异常检测方法、装置、网络设备及存储介质 |
| CN114268795A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-01 | 苏州联视泰电子信息技术有限公司 | 一种三维声纳点云数据的帧内编解码方法 |
| CN115238590A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-10-25 | 中科云谷科技有限公司 | 焊接质量预测方法、装置及计算机存储介质 |
| CN115670418A (zh) * | 2023-01-03 | 2023-02-03 | 深圳市研强物联技术有限公司 | 一种基于智能手表用户信息的数据存储方法 |
| CN116069743A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-05 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) | 一种基于时序特征的流体数据压缩方法 |
| CN116546017A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-08-04 | 广东电网有限责任公司 | 基于云边端协同的分布式光伏信息汇聚压缩方法和装置 |
| CN116846982A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-10-03 | 北京冶自欧博科技发展有限公司 | 一种基于profinet协议的pda数据采集方法和系统 |
| CN116975008A (zh) * | 2023-09-22 | 2023-10-31 | 青岛海联智信息科技有限公司 | 一种船舶气象监测数据优化存储方法 |
| CN117189309A (zh) * | 2023-10-23 | 2023-12-08 | 广东云下汇金科技有限公司 | 一种智算中心柴油发电机组的噪声降低方法及装置 |
| CN117375630A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-01-09 | 国网山东省电力公司莱芜供电公司 | 一种针对带电作业预警系统的监控数据压缩方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117650791A (zh) | 2024-03-05 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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