Модуль Фильтр Deadband для программ-логгеров

Последняя версия: 5.0.1 build 1126. December 12, 2025.

Плагин-фильтр Deadband помогает уменьшить объем экспортируемых данных без потери важной информации. Он удаляет записи, в которых измеренные значения меняются совсем незначительно или слишком часто, не влияя на результат. Это полезно, когда вы контролируете стабильные сигналы или медленные процессы и хотите избежать огромных журналов и разросшихся баз данных. Плагин работает с нашими логгерами, такими как Data Logger Suite, и может использовать несколько методов, чтобы определить, какие записи нужно отбрасывать.

Во многих промышленных и ИТ-системах датчики и устройства отправляют новые значения каждую секунду или даже чаще. Например, температурный датчик может передавать значения 50.01, 50.02, 50.00, 50.01. Все эти записи занимают место в хранилище и используют сетевые ресурсы, но не влияют на ваши отчеты и анализ. Плагин Deadband отфильтровывает такие незначительные колебания и сохраняет только существенные изменения. Вы можете управлять поведением фильтра с помощью четырех режимов: абсолютный, процентный, по времени и по количеству. Каждый режим можно использовать отдельно или комбинировать их с логикой "И" или "ИЛИ" в зависимости от требований вашего процесса.

Скачать  | PDF руководство

Плагин встраивается в поток данных регистратора после модуля парсера и перед модулем экспорта. Сначала парсер извлекает из необработанных данных переменные, такие как температура, давление, ток или любое другое числовое поле. Затем плагин Deadband получает эти значения и решает, нужно ли пропустить или игнорировать каждую запись. Только записи, прошедшие фильтр, отправляются на экспорт, например в CSV, Excel, базу данных, OPC и прочее. Если парсер возвращает для переменной пустое (null) значение, плагин автоматически игнорирует эту переменную, поэтому она не влияет на логику фильтрации.

Пример с Advanced Serial Data Logger

Рассмотрим устройство, которое каждую секунду отправляет значения температуры и давления в Advanced Serial Data Logger. Входная строка данных выглядит так:

2025-01-02 08:00:00;T=50.01;P=1.98

Парсер извлекает три переменные: DATE_TIME_STAMP, Temp и Press. "DATE_TIME_STAMP" содержит метку времени, "Temp" - значение температуры, а "Press" - значение давления. Вы настраиваете плагин Deadband следующим образом:

Абсолютная "мертвая зона" для переменной Temp с порогом 0.5.
Процентная "мертвая зона" для переменной Press с порогом 3%.
Логика "ИЛИ" между абсолютной и процентной зонами.

Теперь предположим следующую последовательность входящих данных:

2025-01-02 08:00:00;T=50.01;P=1.98
2025-01-02 08:00:01;T=50.02;P=1.99
2025-01-02 08:00:02;T=50.10;P=2.01
2025-01-02 08:04:59;T=50.12;P=2.02
2025-01-02 08:05:01;T=50.15;P=2.10

Первая запись в 2025-01-02 08:00:00 сохраняется и задает базовую линию: Temp = 50.01, Press = 1.98. Вторая запись в 08:00:01 показывает небольшие изменения, которые ниже абсолютного или процентного порогов, поэтому она игнорируется. Третья запись в 08:00:02 может превысить абсолютный отклонение для Temp или процентное отклонение для Press, поэтому она сохраняется и становится новой контрольной точкой. Запись в 08:04:59 приносит только незначительное изменение и игнорируется.

Практические советы по использованию

Для большинства проектов полезно начинать с порогов мертвой зоны, установленных в ноль. Это означает, что поначалу плагин записывает все значения, и вы можете увидеть естественную скорость поступления данных в вашей системе. Затем вы постепенно увеличиваете абсолютный или процентный порог и, при необходимости, добавляете ограничение по времени или по количеству. После каждого изменения проверяйте, сколько записей экспортируется, и убедитесь, что все важные события по-прежнему видны на графиках или в оповещениях.

Абсолютный метод удобен, когда у вас есть понятные физические единицы. Например, его можно использовать для температуры в градусах, давления в барах или скорости вращения в об/мин, когда вы знаете, какое минимальное изменение имеет смысл учитывать. Процентный метод контроля чаще подходит, когда значения меняются в широком диапазоне, например, расход или мощность, и вам важно отслеживать относительные изменения. Ограничения по времени и по числу записей рекомендуются, чтобы избежать слишком больших разрывов в экспортируемых данных. Они гарантируют, что вы все равно будете получать отдельные записи даже при стабильной работе, что полезно для аудита, выполнения нормативных требований или контроля состояния системы.

Ключевые особенности

• Поддерживает четыре типа "мертвой зоны": абсолютный, процентный, по времени и по количеству.
• Поддерживает до 8 переменных в одном экземпляре плагина.
• Гибкая логика AND/OR при комбинировании нескольких типов мертвых зон.
• Интеграция с большинством наших логгеров.
• Уменьшает размер файлов Excel и баз данных, сохраняя ключевые тренды и события.
• Простая и понятная конфигурация.

Итог

Плагин-фильтр Deadband повышает эффективность использования дискового пространства, сетевых ресурсов и времени обработки, сохраняя при этом данные наглядными и информативными. Он отфильтровывает незначительные или слишком частые изменения и может работать любыми источниками данных, реализованными в логгере.

Скачать  | PDF руководство