Article title:
АДАПТИВНЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И ХРАНЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В СИСТЕМАХ ПРОМЫШЛЕННОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ
Author:
Журавлева М. О.
Keywords: временные ряды, промышленная автоматизация, адаптивная дискретизация, событийная регистрация, сжатие данных, фильтрация сигналов, потоковая обработка, edge-архитектура, обнаружение аномалий, предиктивная диагностика, системы хранения данных, SCADA
الصفحات: 318-327
Abstract: В статье рассматриваются методы обработки и хранения временных рядов в системах
промышленной автоматизации с акцентом на адаптивные подходы. Актуальность темы
связана с ростом объемов данных, формируемых датчиками, контроллерами, SCADA-
системами и промышленными архивами. Показано, что традиционные методы
фиксированной дискретизации, пороговой регистрации и статического сжатия не всегда
учитывают изменение динамики технологического процесса и могут приводить к
избыточному накоплению данных либо потере диагностически значимых характеристик
сигналов. Проведена систематизация адаптивных методов, включая изменение частоты
дискретизации, событийную регистрацию, сжатие с контролем ошибки, фильтрацию,
очистку и многоуровневое хранение данных. Отдельное внимание уделено потоковой
обработке, edge-архитектурам и распределению вычислений между уровнями Edge–Fog–
Cloud. Рассмотрены методы обнаружения аномалий как механизм управления
параметрами регистрации и архивирования временных рядов. Выполнено сравнение
подходов по критериям коэффициента сжатия, точности восстановления, сохранности
переходных процессов, устойчивости к шумам, вычислительной сложности и пригодности
для работы в реальном времени. Определены ограничения практического применения,
связанные с выбором параметров, ресурсами оборудования и требованиями к
достоверности данных. Показано, что комбинированное применение адаптивных методов
обеспечивает баланс между сокращением объема данных и сохранением их
диагностической ценности.
Full text is not available
Download full text
