在工业自动化项目落地过程中，绝大多数工程师都遇到过这类困扰： 历史数据库存储成本居高不下、偏远地区设备远程监控带宽不足导致数据上传延迟、边缘网关存储空间很快被海量重复采样数据占满。这些问题的核心根源是：工业现场大量慢变化工艺参数（温度、压力、液位、流量等）存在极高的数据冗余性——平稳期内连续多个采样点的数值几乎无差异，却仍占用相同的存储和传输资源。

今天给大家介绍的FB_DataCompressor功能块，就是专门解决这类问题的轻量级 PLC 侧数据压缩工具，采用标准 IEC 61131-3 结构化文本（ST）编写，无需依赖品牌私有库，可在西门子、三菱、汇川等所有支持 ST 编程的 PLC 平台直接移植，直接在控制层完成数据“瘦身”，兼顾实时性和数据保真度，无需上位机参与即可落地。

1

程序代码及核心逻辑介绍

1.1

完整功能块代码

下面是完整的 PLC 程序代码(代码基于 CodeSys 平台的 ST 语言)：

FUNCTION_BLOCK FB_DataCompressor
VAR_INPUT
    dataIn : REAL;          // 待处理的实时采样数据（如温度、压力等模拟量）
    threshold : REAL;       // 压缩阈值：变化小于该值则视为无效冗余
    enable : BOOL;          // 功能块使能信号
    reset : BOOL;           // 复位信号：触发后所有状态清零
END_VAR
VAR_OUTPUT
    dataOut : REAL;         // 压缩后的输出数据
    compressed : BOOL;      // 压缩标记：为TRUE表示本次输出复用了上一次的有效值
    compressionRatio : REAL;// 压缩率：已压缩采样点占总采样点的百分比
    sampleCount : INT;      // 累计处理的采样点总数
END_VAR
VAR
    lastValue : REAL;       // 上一次的有效采样值
    unchangedCount : INT;   // 连续未发生有效变化的次数（当前版本暂未启用，可后续拓展）
    totalCount : INT;       // 总采样计数
    savedCount : INT;       // 累计被压缩（跳过）的采样点数量
END_VAR
// 复位逻辑：重置所有状态变量
IF reset THEN
    lastValue := 0.0;
    unchangedCount := 0;
    totalCount := 0;
    savedCount := 0;
    dataOut := 0.0;
    compressed := FALSE;
    compressionRatio := 0.0;
    sampleCount := 0;
    RETURN;
END_IF;
// 核心压缩逻辑：仅使能时运行
IF enable THEN
    totalCount := totalCount + 1;
    // 死区判断：变化小于阈值且不是首个采样点，则复用旧值
    IF ABS(dataIn - lastValue) <= threshold AND totalCount > 1 THEN
        dataOut := lastValue;
        compressed := TRUE;
        unchangedCount := unchangedCount + 1;
        savedCount := savedCount + 1;
    ELSE
        // 变化超过阈值，输出新有效值，更新历史值
        dataOut := dataIn;
        lastValue := dataIn;
        compressed := FALSE;
        unchangedCount := 0;
    END_IF;
    // 计算实时压缩率
    IF totalCount > 0 THEN
        compressionRatio := INT_TO_REAL(savedCount) / INT_TO_REAL(totalCount) * 100.0;
    END_IF;
    sampleCount := totalCount;
END_IF;

1.2

逻辑详解

核心算法逻辑

该功能块采用死区压缩算法，完全匹配工业场景的数据特性：

1. 首个采样点无历史参考值，直接输出原始数据并更新lastValue，避免无效压缩；

2. 后续采样点只要与上一次有效值的差值在阈值范围内，就判定为“无意义波动”，直接复用上一次的有效值，跳过本次采样点的存储/传输，仅当变化超过阈值时才更新有效值；

3. 实时统计压缩率，方便工程师根据实际场景调整阈值，平衡数据压缩率和信息保真度。

算法优势

整个逻辑每次扫描仅需执行 1 次减法、1 次绝对值计算、2 次比较判断，CPU 占用极低，哪怕在 100 点/秒的高速采样场景下也能稳定运行，完全不会影响 PLC 的正常控制逻辑，非常适合工业现场的实时性要求。

2

典型应用场景

该功能块尤其适合慢变化模拟量参数的预处理，落地价值极高：

2.1

历史数据存储优化

化工、食品、制药等行业的 系统授权成本通常与存储容量直接挂钩。某食品厂拥有 200 个温度采集点，原来 1 秒采样一次，每月存储量约 1.2G；接入该功能块后，平稳期压缩率可达 75%，每月存储量降至 300M，每年直接节省授权成本上万元，且不会丢失温度突变的关键工艺数据。

2.2

远程监控与边缘网关数据传输

偏远地区的矿山、农场、管网监测设备通常通过 4G/5G 联网，带宽有限且流量成本高。某矿山项目将 30 个设备的压力、温度数据通过该功能块压缩后，单设备日上传数据量从 50M 降至 12M，每月节省流量费超千元，同时上传延迟从 2s 降至 500ms 以内，彻底解决了网络拥堵导致的数据丢包问题。

2.3

预测性维护数据预处理

做设备振动、电流趋势分析时，平稳期的重复数据会干扰算法训练效率。先在 PLC 端用该功能块过滤冗余数据，再传到云端做分析，模型训练效率提升 40%，且不会丢失异常变化的关键特征，大幅降低云端算力成本。

2.4

低带宽场景下的实时监控

跨地域的油气管网、供水管网监测点分布广，骨干网带宽不足，压缩后的数据体积仅为原始的 1/4~1/10，可保证关键参数的上传实时性，避免网络拥堵导致的关键报警延迟。

3

拓展思考与进阶优化方向

该功能块基础逻辑已经能覆盖 80%的工业场景需求，若有更高要求可基于现有逻辑做拓展：

1. 动态阈值适配：当前阈值为固定值，可根据需求升级为自适应阈值：取最近 10 个有效采样点的标准差作为动态阈值，平稳时自动缩小阈值提升压缩率，波动大时自动放大阈值避免丢失关键变化，进一步平衡压缩率和数据保真度。

2. 抗干扰优化：可在压缩逻辑前增加“连续 3 次超阈值才更新有效值”的判断，避免传感器毛刺、电磁干扰导致的单次异常波动被当成有效数据，进一步提升数据可靠性。

3. 多路复用设计：可将单路压缩逻辑扩展为 4/8 路并行处理，减少 PLC 的功能块调用数量，适合点数较多的大型项目，降低 CPU 负载。

4. 异常联动：可将compressed信号和compressionRatio输出给报警功能块，当压缩率突然下降（说明数据波动变大）时自动触发异常预警，提前发现设备异常。

5. 适用边界说明：该功能块最适合慢变化的模拟量参数，不适合高速脉冲、快变信号（如高速计数、伺服位置反馈）的压缩，使用时需根据信号特性选择。

FB_DataCompressor功能块代码量小、逻辑清晰、易集成，哪怕是没有丰富算法经验的初级工程师也能快速上手。在工业物联网快速普及的当下，边缘侧的轻量数据处理能力越来越重要，这类“小而美”的功能块能够在不增加硬件成本的前提下，大幅提升系统的存储、传输效率，是 PLC 工程师工具箱里非常实用的“利器”。如果你的项目也有数据冗余、存储/传输成本高的痛点，不妨直接复制代码测试，几分钟就能落地见效。

你来出题 我来答

欢迎大家在评论区提一些标准功能块的需求，如果合适，我们会在以后的文章中与大家分享。

2026年10月