Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ состояния вопроса и выбор целесообразной формы представления сжатой аварийной информации 16
1.1. Программно-технические комплексы автоматизированной системы технологического
управления, аварийная информация в системах информационного обеспечения, представление аварийной информации 16
1.2. Практика сжатия данных и выбор целесообразной формы сжагой аварийной информации 28
1.2.1. Критерий сжатия данных 28
1.2.2. Существующие методы сжатия данных и область их применения 30
1.2.3. Предлагаемая форма сжатой аварийной информации на основе гипервекторов 38
1.3. Выводы 45
Глава 2. Исследование зависимости быстродействия системы информационного обеспечения от структуры и параметров системы сбора, преобразования и передачи аварийной информации 47
2.1. Оценка объема аварийной информации 47
2.2. Оценка времени передачи аварийной информации 54
2.2.1. Время передачи аварийной информации без сжатия данных 55
2.2.2. Время передачи аварийной информации со сжатием данных на верхнем уровне в сервере 56
2.2.3. Время передачи аварийной информации со сжатием данных на среднем уровне в управляющем блоке 59
2.2.4. Время передачи аварийной информации со сжатием данных на нижнем уровне в регистраторах 61
2.3. Зависимость времени передачи аварийной информации от использования сжатия данных 64
2.4. Повышение быстродействия системы информационного обеспечения за счет использования сжатия аварийной информации 70
2.4.1. Методика передачи аварийной информации по сегментам с использование гипервекторов 70
2.4.2. Повышение быстродействия системы информационного обеспечения за счет передачи аварийной информации по сегментам 77
2.5. Выводы 81
Глава 3. Исследование и разработка алгоритма сжатия аварийной информации на основе гипервекторов 82
3.1. Постановка задач сжатия аварийной информации 82
3.2. Методика интерполяции установившихся и переходных электрических величин... 84
3.2.1. Математическая постановка задачи 85
3.2.2. Аналитическая основа решения задачи 86
3.2.3. Способ нахождения значений параметров составляющих электрических величин 89
3.2.4. Интерполяция электрических величин в виде суммы экспоненты и синусоидальных гармоник 95
3.2.5. Алгоритм интерполяции установившихся и переходных электрических величин 99
3.3. Разработка алгоритма сжатия аварийной информации 102
3.4. Оценка коэффициента сжатия аварийной информации 106
3.5. Выводы 111
Глава 4. Разработка и реализация методики определения показателей эффективности сжатия аварийной информации 112
4.1. Постановка решаемых задач 112
4.2. Методика определения показателей эффективное і и сжатия аварийной информации на основе набора тестовых цифровых осциллограмм 116
4.2.1. Выбор электрической схемы энергетического объекта с указанием узлов определения цифровых осциллограмм 116
4.2.2. Рассмотрение событий и явлений в схеме ГЭС с учетом частот их возникновения и корректирование тестовых цифровых осциллограмм 119
4.2.3. Выбор частоты дискретизации и расчетной длительности записи цифровых осциллограмм 122
4.2.4. Оценка объема служебной информации 125
4.2.5. Определение показателей эффективности сжатия аварийной информации на примерах цифровых осциллограмм 126
4.3. Выводы 139
Заключение 140
Приложения 142
Список литературы
- Практика сжатия данных и выбор целесообразной формы сжагой аварийной информации
- Время передачи аварийной информации без сжатия данных
- Способ нахождения значений параметров составляющих электрических величин
- Выбор электрической схемы энергетического объекта с указанием узлов определения цифровых осциллограмм
Введение к работе
Анализ системных аварий в электроэнергетических системах (ЭЭС) показывает, что аварии развиваются быстро и обычно имеют цепочечный характер. Возможным способом предотвращения их развития является прерывание одной из подобных цепочек. Для этого необходим своевременный анализ аварийной информации о переходных процессах, передаваемой с энергообъектов (ЭО) на диспетчерский пункт (ДП), при достаточно высоком быстродействии системы информационного обеспечения процессов управления в электроэнергетике. При этом появляется возможность вмешаться в сценарий развития цепочки событий и изменить его в благоприятном направлении с помощью действий оперативного персонала и диспетчеров.
В настоящее время для анализа аварийной информации существует два подхода:
• первый подход, реально существующий, сводится к анализу аварийной технологической информации, собранной с нескольких контролируемых пунктов уже после цепочки аварийных режимов. При этом запаздывание получения информации в системах информационного обеспечения составляет десятки минут и даже часы;
• второй подход, перспективный, заключается в стремлении повысить быстродействие системы информационного обеспечения процессов управления, при этом запаздывание получения информации не должно превышать несколько секунд.
В случае второго подхода для повышения быстродействия системы информационного обеспечения эффективным является сокращение времени передачи информации за счет применения способов сжатия данных в иерархической структуре программно-технических комплексов (ПТК) автоматизированной системы технологического управления (АСТУ) ЭЭС.
В диссертации реализуется именно этот подход: исследуется и разрабатывается алгоритм сжатия аварийной информации на основе применения гипервекторов, являющийся основой для повышения эффективности оперативного управления за счет ускорения вмешательства оперативного персонала и возможного изменения в нужном направлении хода развития аварийных событий.
Цель работы. Разработка алгоритма сжатия аварийной информации для повышения быстродействия системы информационного обеспечения процессов управления в электроэнергетике.
Основные задачи исследования.
1. Анализ состояния вопроса и выбор целесообразной формы представления сжатой аварийной информации.
2. Исследование зависимости быстродействия системы информационного обеспечения от структуры и параметров системы сбора, преобразования и передачи аварийной информации.
3. Исследование и разработка алгоритма сжатия аварийной информации на основе гипервекторов.
4. Разработка и реализация методики определения показателей эффективности сжатия аварийной информации.
Объект и предмет исследования.
Объектом исследования является система сбора, преобразования и передачи аварийной информации в электроэнергетике.
Предметом исследования является разработка и реализация алгоритма сжатия аварийной информации.
Методы научных исследований базируются на теории информации и сжатия данных, численных методах математического анализа, теории электромагнитных переходных процессов в ЭЭС, методах математического моделирования.
Научная новизна работы.
1. Показано, что наиболее целесообразным является представление аварийной информации в форме четырехмерного гипервектора на комплексной плоскости, что обеспечивает более полное использование частотной области представления составляющих электрических величин и обеспечивает наглядность графического отображения несинусоидальных непериодических электрических величин с комплексной частотой.
2. Разработан алгоритм сжатия аварийной информации при использовании гипервекторов на сегментах цифровых осциллограмм на основе сочетания интерполяции и экстраполяции значений установившихся и переходных электрических величин.
3. Для сжатия аварийной информации разработан алгоритм интерполяции для представления электрических величин в виде суммы экспоненты и синусоидальных гармоник, кратных 50Гц, и показано, что нахождение значений параметров составляющих обеспечивается за два итерационных расчетных этапа.
4. Установлено, что в регистраторах переходных процессов на нижнем
уровне иерархической структуры АСТУ ЭО применением методов сжатия
данных обеспечивается наибольшее повышение быстродействия системы
информационного обеспечения.
Достоверность полученных в диссертационной работе результатов определяется корректным использованием теоретических основ электротехники, вычислительных программных комплексов, а также совпадением результатов расчетного эксперимента по сжатию информации с исходными данными.
Практическая значимость работы.
1. Определена область применения метода сжатия данных на основе гипервекторов. Установлено, что этот метод наиболее эффективен для анализа аварийной информации при количестве составляющих на сегментах не более 5. При этом без учета объема служебной информации коэффициент сжатия приближается к 100 с полной погрешностью 1%, что превышает эффективность других известных методов сжатия данных.
2. Показано, что разработанный алгоритм сжатия аварийной информации на основе гипервекторов позволяет передавать и анализировать аварийную информацию в системах информационного обеспечения в режиме по запросу с небольшой задержкой во времени.
3. Разработана методика определения показателей эффективности сжатия аварийной информации на основе набора тестовых цифровых осциллограмм. Практическое применение методики показывает, что использование сжатия аварийной информации на основе гипервекторов на нижнем уровне АСТУ при регистрации переходных процессов существенно уменьшает время передачи аварийной информации и повышает быстродействие системы информационного обеспечения процессов управления в электроэнергетике. При этом время передачи аварийной информации при среднескоростной пропускной способности КС 16 Кбит/с составляет менее 3 с. Время передачи в варианте сжатия данных на нижнем уровне АСТУ уменьшается в 25 - 70 раз по сравнению с вариантом без сжатия данных, а в варианте сжатия данных на верхнем и среднем уровнях АСТУ — только в 1,2-8 раз.
Практика сжатия данных и выбор целесообразной формы сжагой аварийной информации
Техника сжатия данных давно применена в области радиотелеметрии потому, Я . : что решить задачу передачи быстрорастущих потоков данных, задачу обработки, -С;, . оперативного анализа разнообразного и большого числа контролируемых і;1 параметров, задачу уменьшения объема хранимых данных, невозможно без і существенного сокращения потоков данных [46, 47, 50, 51]. Непрерывное ; развитие телеметрии в связи с расширением применения современной :.;; : цифровой техники вызывает повышенный интерес к вопросам сжатия объемауК;у хранимых и передаваемых цифровых данных.
Применение сжатия данных в области энергетики приобретает все большее о/Зу : значение, так как экономика стран зависит от надежности и достоверности : ; і работы, энергетических систем, контроль состояния энергообъектов и; у! ;! управление ими требуют огромных и все возрастающих потоков информации. /-:-7 у;;;"у
Для решения задач сжатия данных разработан и разрабатывается "ряд -Ьууу алгоритмов основанных на методах представления данных теорией случайных/ -Д Д у функций, конструктивной теорией функций и теорией аппроксимации (на, \-;уу основе интерполяции и экстраполяции).. Ряд методов ;сжатия данных,прошел?"у: Д : У период критических исследований в лабораториях и получает воплощение в] ; л аппаратуре [46-58]. у /; С
В смысле теории информации сжатие данных является извлечением изуУууД; потока данных интересуемой пользователям информации. Сжатые данные у ; у содержат только самую существенную информацию для цели;ее исследования у :;;. за счет устранения избыточных данных [59, 60]. .Д::Д:Д
Сжатие данных достигается сокращением и удалением из информации,/ ДД избыточности, и эффективность сжатия представляется коэффициентом сжатия;Д ;уу-данных (Л"сж) с некоторой погрешностью сжатия. Оценка коэффициента сжатия, уу соответственно и целесообразно производить путем сравнения объема данных J, получаемого в результате сжатия, с объемом J0, получаемым при некотором исходном способе формирования данных [46, 47, 61] v — о лсж — —— и
Если координаты данных имеют идентичные характеристики, то 1С = где ?о — количество (число) координат исходных данных; п — количество (число) сжатых данных по некоторому алгоритму. При решении практических задач сжатия данных объем исходных данных оценивается выражением: Jo = п log М, где п — количество (число) цифровых данных в некотором интервале исходного процесса после аналого-цифрового преобразования; М — число уровней квантования. В двоичной системе вычисления количество исходных цифровых данных оценивается их объемом Qo = п к /, где к — число байтов для записи одной координаты; / — число битов для записи одного байта [49]. Когда один байт занимает 8 бит (/ = 8), объем исходных данных составляет Qo = п к 8 бит. Так, например, для цифровых данных одного канала (трехфазных токов и напряжений) с интервалом 40 промышленных периодов (/о = 50 Гц), частота дискретизации/j» = 900 Гц, 2 байт АЦП (к = 2), объем рассчитывается „= А. 40= —40 = 720. /о 50
Объем данных о трехфазных токах и напряжениях (всего 6) составляет: бис = Qo = 720 2 8 6 = 11 520 6 = 69 120 бит, где 6 — общее число одно канала (трехфазных токов и напряжений).
Коэффициент сжатия КС/К должен оценить с учетом погрешности, которая является отклонением восстановленных данных по сжатым данным от исходных. В соответствии с измерительным преобразователем тока для сжатия данных принята полная погрешность [62, 63]: 8m(%) = max - 100% = тах1 (и) х (и)- 100%, Хт где п — номер выборки; х(п) — значения исходных несжатых данных; х (п) — значения восстановленных данных по сжатым данным; хт — амплитуда первой гармоника (с частотой 50 Гц). Таким образом, коэффициент сжатия данных оценивается при Ш «ДОПЭ где Qw — объем исходных данных; Qcx — объем сжатых данных; єдоп — значение допустимой полной погрешности.
Время передачи аварийной информации без сжатия данных
Для оценки времени передачи приняты значения пропускной способности КС в табл. 2.1 и объем аварийной информации в табл. 2.7. Например, для варианта 1 в табл. 2.1 (из регистраторов в УБ — 1200 бит/с, из УБ в С — 100 Мбит/с, из С на ДП — 2400 бит/с), время передачи исходных данных (см. табл. 2.7) по каждой цепочке передачи (см. Рис. 2.1 б)) составляет: Аг,„с = 647 952 /1200 = 539,96 с, Л/2ис = 647 952 / 100 М = 0,006 с, А зис = 647 952 / 2400 = 269,98 с. Сумма этих времени — это время передачи несжатых данных на ДП: Агп.ис=А?1ис+А?2ис+А зис= 809,946 с = 13м 30с. (2.7) Таким образом, время передачи несжатых цифровых данных во всех вариантах 1, 3, 5, 6, 8, 10, 11, 13, 15, 16, 18 и 20 приведено в табл. 2.8.
В табл. 2.8 показано, что время передачи аварийной информации без сжатия данных при разной пропускной способности КС различно и составляет десятки минут. Действительно, время передачи при высокой пропускной способности КС меньше, чем при низкой пропускной способности КС. Для уменьшения времени передачи аварийной информации одним из очевидных способов является увеличение пропускной способности и внутриобъектных, и межобъектных КС.
Однако уменьшение времени передачи также реализуется применением методов сжатия данных в ПТК АСТУ. При этом на это время влияют место сжатия данных и коэффициент сжатия данных.
Из схемы ПТК АСТУ ЭО на рис. 2.1 б) видно, что сжатие данных можно поставить на нижнем уровне в регистраторах, на среднем уровне в управляющем блоке и на верхнем уровне в сервере. Сжатие данных на нижнем уровне в регистраторах будет уменьшать время передачи информации больше по сравнению со сжатием в других цепочках. Так как в этом случае и по внутриобъектным КС, и по межобъектным КС передаются уже сжатые данные. Причем, по каналу связи с одинаковой пропускной способности время передачи "больших" сжатых данных меньше, чем время передачи "меньших" сжатых именно этих данных. Это будет количественно показано далее.
Возьмем в табл. 2.1 вариант 1 , сжатие данных применяется в сервере. Очевидно, время передачи данных из регистраторов в УБ (A Q) и из У Б в С (Л?2(с)) по сравнению со временем передачи несжатых данных, не изменяются: Д цс) = 647 952 / 1200 = 539,96 с, Afyc) = 647 952 / 100 М = 0,006 с. Далее из С на ДП передаются уже сжатые данные. При коэффициенте сжатия Ксм = 30 объем сжатых данных (см. табл. 2.7) ОСЖ(зо) = 25 449,6 бит, время передачи из С на ДП составляет: А?з(с,зо) = 25 449,6 / 2400 = 10,604 с. Время передачи из регистраторов на ДП со сжатием данных в сервере при коэффициенте сжатия КС/К = 30 составляет: Л п (с.30) = Af1(C)+ Аґ2(С)+ Д з(сзо) = 550,570с = 9м Юс. (2.8) Видно, что время передачи сжатых данных в сервере (9м 10с) меньше, чем время передачи без сжатия (13м 30с, см. 2.7) на 4м 20с. При коэффициенте сжатия Ксж = 60 объем сжатых данных (см. табл. 2.7) бсж(бо)= 14 716,8 бит, время передачи из С на ДП составляет: Д з(с,б0) = 14 716,8 / 2400 = 6,132 с.
Время передачи из регистраторов на ДП со сжатием данных в сервере при коэффициенте сжатия Ксж = 60 составляет: Д Н.(С60)= Д кс) + Д 2(С) + Д з(СбО) = 546,098 с. (2.9)
При коэффициенте сжатия Ксж = 90 объем сжатых данных (см. табл. 2.7) бсж(90) = 11 139,2 бит, время передачи из С на ДП составляет: Д з(с,90) = И 139,2 / 2400 = 4,641 с. Время передачи из регистраторов на ДП со сжатием данных в сервере при коэффициенте сжатия Ксж =90 составляет: Д .і.(с,90) = Д ко + ДЪ(С) + Д з(с,90) = 544,607 с. (2.10)
При коэффициенте сжатия Ксж =120 объем сжатых данных (см. табл. 2.7) ?сж(і20)= 9 350,4 бит, время передачи из С на ДП составляет: Д з(с,і20) = 9 350,4 / 2400 = 3,896 с. Время передачи из регистраторов на ДП со сжатием данных в сервере при коэффициенте сжатия Ксж =120 составляет: Д п(с,і20) = Д кс) + Д 2(С) + Дг3(с,120) = 543,862 с. (2.11)
Результат расчета в выражениях (2.7 - 2.11) показывает, что действительно, время передачи аварийной информации со сжатием данных в сервере меньше, чем время передачи без сжатия; и чем больше коэффициент сжатия, тем меньше время передачи по КС. Таким образом время передачи аварийной информации со сжатием данных на верхнем уровне в сервере во всех вариантах пропускной способности КС приведено в табл. 2.9. Для сравнения времени передачи в этой таблице также показано, что при сжатии данных в сервере время передачи информации уменьшается во сколько раз по: k = ДАІ.ІІС. / Д п(С) Однако вариант сжатия данных в сервере не дает эффективный результат для повышения быстродействия системы информационного обеспечения, необходимо рассмотреть варианты сжатия данных в УБ и регистраторах.
Способ нахождения значений параметров составляющих электрических величин
В процессе исследования и подготовке материалов данного раздела использована литература [41, 42, 62 — 64, 68, 76, 90 - 93].
При анализе и проведении исследований установившихся и переходных электрических величин в ЭЭС используют следующие способы: — теоретические аналитические расчеты с использованием различных математических методов, в частности на основе комплексных, символических методов [93] по интервалам времени с постоянными параметрами и конфигурацией расчетной схемы с выдачей результатов расчетов в форме расчетных выражений и цифровых значений электрических величин; — теоретическое математическое и физическое моделирование по заданным параметрам конфигурации моделируемого объекта с выдачей результатов в форме осциллограмм и их цифровых значений. Для сопоставления с результатами аналитических методов требуется нахождение интерполирующего аналитического представление в виде расчетного выражения; — практические эксперименты в участке реальной ЭЭС с получением результатов в форме цифровых осциллограмм с помощью цифровых терминалов релейной защиты и автоматики и цифровых регистраторов.
Найденные по цифровым осциллограммам интерполирующие расчетные выражения по интервалам сопоставляют с аналитическими формулами.
В перечисленных случаях электрическая величина, например, ток i(t) представлен по интервалам аналитически в виде мнимой части суммы п функций комплексных переменных [42]: /(0 = Im{ ±Ітк ехр[/(-і- +М)]}, (3.2) ш Tk где Imk = Imk /J$I — комплексная амплитуда fc-ой слагающей; -1/2). + j % = sk = s/, Z.ast — комплексная частота -ой слагающей [41].
В последних двух случаях по данным в форме цифровых осциллограмм необходимо найти значения параметров каждой составляющей в выражении (3.2). Целью данного раздела является исследование и разработка алгоритма определения основных показателей итерационного процесса нахождения значений параметров каждой составляющей выражения (3.1) интерполяционного аналитического расчетного выражения для представления установившихся и переходных электрических величин в ЭЭС [92].
Задан интервал времени, т.е. сегмент цифровой осциллограммы тока или напряжения. На первом шаге исследования на этом сегменте имеются две составляющие: синусоида с промышленной частотой (50 Гц) и экспонента. Аналитическая формула в дискретной форме, например, для тока представляется i(n) = is(n) + ia(n), (3.3) где is(n) = Im sin(ffl0w Гд+ ф), (3.4) /fl(«)=i4aexp(- L). (3.5) Im, (D0 и ф — амплитуда, угловая частота и начальная фаза синусоиды; Аа, Та — начальная амплитуда и постоянная времени экспоненты; Уд и Гд — частота и период дискретизации цифровой осциллограммы тока.
Известны только дискретные значения суммы в моменты дискретизации. Частота дискретизации выбрана/д = 600 Гц (период дискретизации Гд = 1/600 с), т.е. на периоде промышленной частоты (50 Гц) длительностью 20 мс наблюдается iVo = 12 моментов.
В задаче требуется определить способ организации итерационного этапа нахождения интерполирующего выражения в той же форме записи на одном периоде (20 мс), т.е. определить Im, ф, Аа и Та. Среднеквадратическое отклонение исходного процесса i(n) и найденного аппроксимирующего процесса і (п) на заданном периоде рассчитывается по выражению: -86 6(%)= Jl№)- »]2 100% і %, (3.6) V 0 „=o при этом максимальное отклонение, т.е. так называемая в электроэнергетике полная погрешность [62 - 64] определяется по выражению: єт(%) - max lzO)- (V)l, 100 0/о j 0/о (3 7) 0 « JV0 / Рассмотрим электрическую величину — ток, являющийся суммой двух составляющих — синусоиды и экспоненты: z(f) = /s(0 + Ц0, (3.8) где четыре параметра (/,„, ф, Аа и Та) полностью определяют значения синусоидальной и экспонентной составляющих этого тока по выражениям: 4(0 = Im sin(cD0 + Ф), (3 -9) 1в(0=Лехр(- -). (ЗЛО) а Если периодическая составляющая тока не синусоидальна, то она разлагается на сумму гармонических синусоидальных составляющих.
Как известно, анализ электрических величин сложной формы часто удобнее выполнить, разложив исходную функцию на гармонические составляющие при использовании Фурье-анализа [76]. Так как при ограниченном числе членов ряд Фурье обеспечивает наилучшее в смысле среднеквадратической погрешности приближение к исходному сигналу, а при увеличении числа членов ряда Фурье до бесконечности среднеквадратическая погрешность разложения стремится к нулю.
Выбор электрической схемы энергетического объекта с указанием узлов определения цифровых осциллограмм
Передача на ДП по КС сжатых данных в высокоскоростном режиме повышает быстродействие системы информационного обеспечения процессов управления, и помогает диспетчеру узнать информацию об аварии в течение нескольких минут. Так диспетчер может вмещаться в развитие аварии и предупредить возникновение системных аварий.
Разработан алгоритм сжатия аварийной информации на основе интерполяции электрических величин и экстраполяции аппроксимируемым выражением (3.1). При использовании этого алгоритма нужно обратить внимание на следующие моменты (см. Рис. 3.20):
1) по мере записи цифровых осциллограмм трехфазных напряжений и токов одновременно проводится сегментация и определение значений параметров электрических величин всех шести осциллограммы с помощью использования сочетания интерполяции и экстраполяции при допустимой полной погрешности (1%);
2) если текущие сегменты — синусоидальные, то когда в одной из шести осциллограмм начинается новый сегмент, заканчиваются текущие сегменты, определяются значений координат трехфазных напряжений и токов, передаются эти значения по КС на ДП;
3) если в одном из текущих сегментов есть экспонентная слагающая, то возможен случай: по сравнению с другими сегментами начальное значение экспоненты одного из сегментов меньше или примерно равно нулю. При этом сегменты заканчиваются в момент осциллограммы, где экспонентная составляющая более поздно затухает до нуля.
На рис. 3.20 показано, что момент окончания 3-х сегментов не зависит от затухания иа, щ, ia, h, h, & зависит от затухания ис. Такой случай и есть при определении момент окончания 5-х сегментов.
На примере цифровых осциллограмм, который приведен на рис. 2.5 и в этой главе является рис. 3.20, оценим объем аварийной информации и коэффициент сжатия с использованием гипервекторов. При этом продолжаем использовать объем цифровых данных после сжатия на основе гипервекторов (табл. 2.12) и объем исходных данных (включая служебную информацию) (табл. 2.7). Исключение только в том, что в табл. 2.7 показан объем аварийной информации обо всех сегментах цифровых осциллограмм, а здесь необходим объем цифровых данных на каждых сегментах. Моменты начала и окончания сегментов и их длительность определены, как это показано на рис. 3.20, частота дискретизация равна 600 Гц (fa = 600 Гц).
По методу расчета во второй главе объем файла исходных несжатых данных на 1-ых сегментах составляет (см. табл. 2.6): Qm = 39 (0,2/0,02) (600/50) 16 - 74 880 бит, где 39 — количество слов каждой строки (см. табл. 2.6); 0,2 — длительность 1-вых сегментов (с); 0,02 — период промышленной частоты (с); 600 — частота дискретизации (Гц); 50 — промышленная частота (Гц); 16 — 2 байт для хранения одного цифра.
Итоговый объем данных на 1-ых сегментах с учета объема служебной информации составляет: б(і) = Q\ + Q2 + Оъ + Q4 = 608 + 64 + 3 312 + 74 880 = 78 864 бита. Объем исходных данных на 2-ях сегментах составляет: 04(2) = 39 (0,089167/0,02) (600/50) -16-33 384 бита.
Объем служебной информации учитывает только при расчете объема данных на первых сегментах, и при расчете объема данных на других сегментах не повторяется этот цифр. Так, итоговый объем данных на 2-ых сегментах также равен 33 384 бита: 6(2) = 33 384 бита.
Рассчитываем результирующий коэффициент сжатия данных о целой записи так: #сж = (78 864 + 33 384 + 33 696 + 231 712 + 30 367 + 239 616) / / (5 632 + 2 992 + 2 992 + 1 648 + 2 992 + 1 648) = -647 639/17 904 = 36,2. Из табл. 3.7 видно, что коэффициент сжатия данных о 4-ых и 6-вых сегментах превышает 140, и это соответствует предположенному значению коэффициента, приведенному в табл. 2.7.
Результат расчета коэффициента сжатия данных показывает, что использование сжатия аварийной информации на основе гипервекторов действительно повышает эффективность сжатия. При частоте дискретизации 600 Гц на некоторых сегментах коэффициент сжатия превышает 100, но из-за объема служебной информации результирующий коэффициент сжатия снижается до 35.
