LTA长期历史趋势分析系统

工业生产中除毫秒级的数据记录外，缓慢变化的生产过程需要进行月度、季度、年度的曲线分析，PDA高速数据采集分析系统可以一次数据采集获取多种频度降频数据，从而可以快速分析长期趋势(Long Trend Analysis)，可广泛应用于高炉、加热炉、石化、啤酒等流程行业及液位、温度等参数的分析。

长期趋势分析主要意义有三个：一是为了认识现象随时间发展变化的趋势和规律性；二是为了对现象未来的发展前景和趋势作出预测，时序数据之所以存在长期趋势，是因为受到某些基本的、决定性因素的影响，这些起着支配作用的因素，其影响越强烈，长期趋势就越明显。由此，通过对时序数据长期趋势的分析，可以掌握现象发展、变化的内在机理，可以评价过去所采取的方针措施的成效；三是为了从时间序列中剔除长期趋势成分，以便于分解出其他类型的影响因素，如季节变动、循环变动和不规则变动。

测定长期趋势值的方法主要有：扩大时距法、移动平均法和最小二乘法。

扩大时距法是指通过扩大动态序列各项指标所属的时间，从而消除因时距短而使各指标值受偶然性因素影响所引起的波动，以便使经修匀过的动态序列能够显著地反映现象发展变动总趋势的方法。

移动平均法是指对动态序列进行逐期移动以扩大时距，同时对时距已扩大了的新动态序列的各项指标值分别计算时序平均数，从而由移动平均数形成一列派生动态序列的方法。而通过移动平均得到的一系列移动时序平均数分别就是各自对应时期的趋势值。

最小二乘法，又称最小平方法，是估计回归模型参数的常用方法。其基本原理是：要求实际值与趋势值的离差平方和为最小，以此拟合出优良的趋势模型，从而测定长期趋势。

3.1 毫秒级 - 小时数据分析

10毫秒采集一次数据，10分钟生成一个数据文件。

3.2 秒级 - 月度数据分析

1秒钟采集一次数据，1天生成一个数据文件。

3.3 10秒级 - 季度数据分析

10秒钟采集一次数据，1周生成一个数据文件。

3.4 60秒级 - 年度数据分析

60秒钟采集一次数据，1周生成一个数据文件，1年52个数据文件。

3.5 某项目秒级7天数据曲线