时序数据压缩算法在水泵远程监测系统中的优化应用

摘要

在水泵远程监测系统的实际运行中，时序数据的高频采集导致大量数据的产生，对存储、传输和处理能力提出了较高要求。为提升系统的响应效率和运行稳定性，时序数据压缩算法的优化成为远程监测系统技术升级的重要环节。本文以水泵远程监测系统为研究背景，系统分析时序数据的特性及其压缩需求，详细介绍主流时序数据压缩算法的原理、性能及其适应性，并对比评估了不同算法在水泵运行数据中的压缩率、处理速度和重建精度。在此基础上，提出了一种融合动态阈值和自适应采样机制的时序数据压缩优化方案，通过算法设计、系统集成与实验验证，系统评估其在大规模水泵远程监测中的应用效果。实验结果表明，优化后的算法能够在保证关键数据信息完整性的前提下，实现高效压缩和快速还原，显著降低了数据存储和带宽压力，提高了水泵远程监测系统的数据处理能力与智能化水平。文章最后对时序数据压缩算法在智慧水务、工业物联网等领域的应用前景与进一步研究方向进行了展望。