一种基于数据驱动的报警根源寻找方法技术

本发明专利技术公开的一种基于数据驱动的报警根源寻找方法，本发明专利技术通过数据采集、数据时间平稳性检查、数据预处理及参数优化设置步骤，建立变量之间关系的数学模型，然后计算变量间的NTE及NDTE值，从而判断系统变量间是否具有直接的因果关系，该方法不依赖于系统物理模型和先验知识，仅依靠过程测量变量就能获得因果关系，适用性强，可广泛应用于化工、纺织、冶金等工业领域，在报警发出初期就能寻找根源，以便及时隔离和排除故障，减少甚至避免事故发生，提高系统运行的安全性和可靠性，同时也能减少环境污染。

A method of finding the root of alarm based on data driven

A method for data driven alarm based on source disclosed by the invention, data acquisition, time stability check, data preprocessing and parameter optimization of setting process, mathematical model of the relationship between variables, and then calculate the NTE and NDTE variables, in order to determine whether a direct causal relationship of system variables among the methods do not depend on the physical model and prior knowledge, only rely on the process of measurement variables can obtain the causal relationship, strong applicability, can be widely used in chemical, textile, metallurgy and other industries, can be issued in early warning for the root, to prompt isolation and troubleshooting, reduce or even avoid the accidents and improve safety and the reliability of the system, but also can reduce the pollution of the environment.

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的报警根源寻找方法
本专利技术属于安全监控
，特别涉及一种基于数据驱动的报警根源寻找方法。
技术介绍
由于对工业系统安全性和可靠性要求的不断提高，在线、实时地对系统运行过程进行监控成为现代工业系统中必不可少的关键环节。考虑到难以获取系统精确的数学模型和先验知识以及工业系统产生大量历史运行数据等情况，基于数据驱动的过程监控成为现代工业安全监控的主流技术。在故障发生后发出警报能帮助工作人员及时判断系统运行情况，但该方法不能确定警报发生原因。报警根源寻找方法就能够在警报发生时明确报警原因，因而受到了普遍重视。报警根源寻找方法通过一系列措施准确定位故障，辅助工作人员及时隔离并排除故障。经过多年的发展，人们已经提出了多种报警根源寻找技术，主要分为三大类：1)符号有向图方法，依赖于系统的物理模型和先验知识；2)Granger因果分析方法，是基于预测的因果关系；3)转变熵(transferentropy，TE)方法。前两种方法都只适用于线性系统，通过构建模型来获取变量之间的关系，并不适用于大型复杂系统。最后一种方法主要通过计算过程变量的概率密度函数来获取变量之间的因果关系，能本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数据驱动的报警根源寻找方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：检测工业系统的工作数据并获得观测变量，并将d个观测变量存储到数据矩阵X中，检查数据的时间平稳性并对数据进行预处理；所述的工作数据包括反应系统运行情况的参数；步骤二：对模型参数进行初始化，并利用Cao准则或者Ragwitz准则优化模型参数；步骤三：计算转变熵矩阵P，包括：A、选取变量：从数据矩阵X中任取两个变量，标记为x、y，共d(d‑1)/2种组合；B、计算两个变量间的转变熵：公式如下：

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的报警根源寻找方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：检测工业系统的工作数据并获得观测变量，并将d个观测变量存储到数据矩阵X中，检查数据的时间平稳性并对数据进行预处理；所述的工作数据包括反应系统运行情况的参数；步骤二：对模型参数进行初始化，并利用Cao准则或者Ragwitz准则优化模型参数；步骤三：计算转变熵矩阵P，包括：A、选取变量：从数据矩阵X中任取两个变量，标记为x、y，共d(d-1)/2种组合；B、计算两个变量间的转变熵：公式如下：其中，是联合概率密度函数，f(·|·)是条件概率密度函数，w是随机向量假设w的元素是w1,w2,...,ws，∫(·)dw是和分别是x和y历史测量值的嵌入向量，k1和l1分别是y和x的嵌入维数，h1是预测范围；C、计算标准转变熵：其中，H表示熵,是条件熵；且Tx→y≠Ty→x；如果大于规定阈值，则判定两个变量x、y具有因果关系；D、重复步骤B、C直至计算d(d-1)，将d(d-1)/2种组合的变量标准转变...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈豪，张景欣，王耀宗，张丹，蔡品隆，
申请(专利权)人：泉州装备制造研究所，
类型：发明
国别省市：福建,35