Begränsad processor- och minneskapacitet är en stor utmaning för loggning avsensorsignaler i motorstyrenheter. För att kunna lagra större mängder data i dessakan komprimering användas. För att kunna implementera komprimering imotorstyrenheter krävs det att algoritmerna klarar de begränsningar som finnsgällande processorkapaciteten och ändå kan producera en godtagbarkomprimeringsgrad.Denna avhandling jämför komprimeringsalgoritmer och undersöker vilken ellervilka algoritmer som är bäst lämpade för detta ändamål. Detta i syfte att förbättraloggning och därmed effektivisera felsökning. Detta gjordes genom att utveckla ettsystem som kör olika komprimeringsalgoritmer på samplad sensordata frånmotorstyrenheter och beräknar komprimeringstid och komprimeringsgrad.Resultaten visade att delta-på-delta-komprimering presterade bättre än xorkomprimering för dessa data. Delta-på-delta presterade betydligt bättre gällandekomprimeringsgrad medan skillnaderna i komprimeringstid mellan algoritmernavar marginella. Delta-på-delta-komprimering bedöms ha god potential förimplementering i loggningssystem för motorstyrenheter. Algoritmen bedöms somväl lämpad för loggning av mindre tidsserier vid viktiga händelser, för merkontinuerlig loggning föreslås fortsatta studier för att undersöka hurkomprimeringsgraden kan förbättras ytterligare.

Limited processor and memory capacity is a major challenge for logging sensorsignals in engine control units. In order to be able to store larger amounts of data,compression can be used. To successfully implement compression algorithms inmotor control units, it is essential that the algorithms can effectively handle thelimitations associated with processor capacity while achieving an acceptable level ofcompression.This thesis compares compression algorithms on sensor data from motor controlunits in order to investigate which algorithm(s) are best suited to implement forthis application. The work aims to improve the possibilities of logging sensor dataand thus make the troubleshooting of the engine control units more efficient. Thiswas done by developing a system that performs compression on sampled sensorsignals and calculates the compression time and ratio.The results indicated that delta-of-delta compression performed better than xorcompression for the tested data sets. Delta-of-delta had a significantly bettercompression ratio while the differences between the algorithms regardingcompression time were minor. Delta-of-delta compression was judged to have goodpotential for implementation in engine control unit logging systems. The algorithmis deemed to be well suited for logging smaller time series during important events.For continuous logging of larger time series, further research is suggested in orderto investigate the possibility of improving the compression ratio further.