隨著樓宇智能化水平的不斷提高，大型智能建筑中的電器設備、控制裝置、通訊系統、安防、供電、網絡等被大量安裝在智能大廈中，這些設備穩定安全的運行是智能大廈提供優良服務的基礎。智能樓宇實時監控系統為合理有效地監控這些設備的穩定運行提供重要保障。 

        1 監控系統數據壓縮必要性

        為了能夠及時監控現場設備的狀態，監控系統實時采集現場的數據，在屏幕上生動形象地顯示樓宇中各種設備的參數，同時保存歷史數據，為將來優化系統配置、合理配置大廈中設備的參數、預測系統運行的趨勢、檢查錯誤等方面提供參考。

　　隨著監控軟件的發展，對于大型系統，現在軟件一般可以支持對10萬個變量的監控，巨大的數據量對于運行軟件的計算機提出了更高的要求。對于一個具有2000個變量的中型系統來說，如果每分鐘采集一次數據，則一個小時之后，2000個變量的數據量將達到30M左右。一般監控軟件需要24h連續運行，歷史數據一般需要保存一年時間，對于普通的微機來說沒有那么大的存儲空間。而且隨著組態軟件網絡化的發展，為了在網絡中傳輸數據，也必須先將數據壓縮，再進行傳輸，否則巨大的數據包將造成系統長時間的等待，影響系統的性能穩定。

        2 現有系統的數據處理方式

        現在監控軟件普遍針對監控對象的特點，采用定時存儲數據，按照變量的靈敏度存儲，或者只是存儲報警數據等方法，這些方法大大壓縮了數據所占用的存儲空間。但是定時存儲并不能得知時間間隔之間變量的變化情況，對于歷史趨勢圖繪制來說，為了以后數據計算的需要，也不允許時間間隔太長；而按照靈敏度存儲雖然能解決像溫度等慢時變信號的壓縮存儲問題，但是不能得到靈敏度變化范圍內數據的變化趨勢，對于像正（余）弦變化的電信號是不能達到數據壓縮目的的。而且這些方法也不能解決網絡中數據實時傳送的要求。

        3 樓宇智能控制中數據的特點及壓縮的可行性 

        智能樓宇中監控的設備主要是中央空調系統、通訊系統、安防系統、監視系統、供電和給排水等系統中設備的運行狀態。

        這些系統中存在著大量如溫度、流量等慢時變的被控對象，在控制系統運行并達到穩態之后，這些被控對象的數值變化不是太大，一般不會超過給定值的5％，也就是說對于一個20℃左右的信號來說，在記錄設備狀態的絕大部分數據中，只有小數點之后的數據在變化，而整數部分基本上是不變的，或者說數據的整數部分都相同。這樣將整個數據存儲是比較浪費，如果采用只記錄與給定值偏差的方式記錄數據，使用少數的幾位記錄偏差，則能有效壓縮數據的存儲空間。而且在實際測量過程中，對溫度的測量精度一般只達到0．1℃就能滿足控制系統對精度的要求。通過現場對于數據的濾波處理，對于穩定的溫度信號來說，在較長的時間內不會有太大的變化。這些情況說明，在記錄的數據中存在著大量的數據冗余，是可以大比例壓縮的。 

        在智能樓宇監控中另一種比較典型的監控對象是像電信號這種有規律變化的數據，雖然每次數據有很大的變化，但是數據之間存在著巨大的相關性，*可以根據前面的數據預測將要到來信號的數值，當然實測值和預測值有一定的偏差，如果只記錄偏差量，就可以通過少數幾位記錄數據，減少了存儲的空間。 

        4 數據壓縮算法

        數據壓縮理論起源于仙農的信息論，使用熵的概念確定信息量的大小。根據可逆性，壓縮過程分為有損壓縮和無損壓縮兩種。在智能樓宇監控系統中，重要的數據一般需要無損壓縮保證數據的完整性，不重要的數據不需要存儲，有少量需要查看歷史趨勢的數據采用有損壓縮的算法。 

         4．1 無損壓縮算法 

        現在成熟的無損壓縮方法主要有哈夫曼編碼、游程編碼、預測編碼、算術編碼等。在智能樓字監控系統中，為了能夠有效地得到歷史數據的數值，絕大多數數據需要無損壓縮。根據智能大廈中監控對象數據的特點，游程編碼、預測編碼和哈夫曼編碼在實際壓縮的過程中使用的頻率較高，需要將這些算法集成到監控軟件中。下文對在于監控軟件中常用的幾種編碼方式在監控中的使用進行簡單說明。 

         4．1．1 游程編碼

        在數據記錄中，相鄰數據值之間存在著潛在的相關性，有些數據值可能連續重復多次，表現出*的冗余度。游程編碼就是利用這種數據流的特點來達到壓縮的目的。在智能樓宇監控中存在著大量像溫度這種慢時變信號，數據的相關性比較大，采用游程編碼的方式能大量壓縮所占用的存儲空間。游程編碼使用3個字節表示一個字符串，*個字節表示壓縮提示符Sc；第二個字節是記錄連續出現的字符；第三個字節記錄重復出現的次數。當然出現重復3次以上的字符串時才能達到壓縮的目的，在編碼時先判斷字符串連續字符的個數，如果超過3個就采用游程編碼，如果不到3個，則直接編碼。 

         游程編碼的效果主要取決于數據碼的重復次數，重復字符的個數，在智能監控系統中主要是溫度，壓力、流量這些信號有較好的壓縮效果，在監控系統組態的過程中，這些變量的壓縮算法，使運行過程中以壓縮的方式存儲數據。 

         4．1．2 預測編碼

         預測編碼是利用以前數據與當前數據的相關性，利用某種函數關系f，通過前面N個數據來預測即將到來數據的數值，使用預測值和偏差來記錄數據，以降低數據的不確定性，減少數碼率。在智能樓宇監控系統中，對正余弦的電信號采用差分脈沖編碼調制的方式進行壓縮，具體的編碼如圖2所示： 

         對于N階預測器可以使用下式表示：

x=f（x'k-1，x'k-2，∧，X'k-N）
這里x'k-1，x'k-2，∧，X'k-N是經過量化后得到的預測值。

         對于正弦信號，由于數據之間存在著較強的相關性，使用預測編碼方式，存儲的不是每個采樣點的數據本身，而是采樣點數據與預測值之間的差值，數據量大大地減少，減少了數據的相關性，使數據得到了有效地壓縮。對于智能樓宇監控中的電力系統的監測使用這種方法能起到較好的效果。