曹晶晶，盛步云，张燕强，金 超

(1.武汉理工大学机电工程学院，湖北 武汉 430070；2.武汉理工大学湖北省数字制造重点实验室，湖北 武汉 430070)

1 引言

德国“工业4.0”战略的提出被认为是以智能制造为核心的第四次工业革命[1]，促使我国工业由传统的工业向智能制造转型。其中，数控机床的智能监控是实现智能制造至关重要的环节。随着物联网技术在车间监控中的深入应用，海量的数控机床加工过程数据被实时采集。为了实现对车间数控设备运行状态的实时三维可视化监控，需要采集数控机床刀具的实时位置坐标，同时还对采集频率有较高的要求，随之而来的是采集的数据量越来越大，不仅占用大量存储空间，并且给数据的分析和利用造成了较大的困难。因此，利用数据压缩技术对数控机床刀具的三维运动轨迹数据压缩后再存储，能够极大地降低网络传输负荷、节省存储空间并且一定程度降低后续处理数据的负担。

数据压缩按照压缩原理分类可以分为物理压缩和逻辑压缩两种。逻辑压缩根据编码方法的不同又可分为有损压缩和无损压缩[2]。有损压缩方法能够获得较高的压缩比，更大程度的减少数据占用的存储空间，但是会造成信息量的损失，是一种不可逆的压缩过程。无损压缩压缩率较低，压缩过程可逆，数据可以恢复。由于三维轨迹数据采集频率高、冗余数据点繁多这一特点，有损压缩方法被广泛应用于数控机床加工过程数据的压缩。……