一种工业报警泛滥的在线检测方法技术

本发明专利技术属于信号处理领域，尤其涉及一种工业报警泛滥的在线检测方法，包括以下步骤：(1)获得报警变量的测量数据，计算每个报警变量对应的持续时间和报警间隔，通过延滞定时器对测量数据中的抖动报警进行剔除预处理；(2)根据设定的时间窗口和时间窗口的滑动大小将预处理后的测量数据划分为若干数据集，计算每个数据集的索引集；(3)计算每个索引集的基数，根据索引集的基数判定是否存在报警泛滥，并在判定过程中引入参数为m的延滞定时器消除抖动报警；(4)对所有划分的数据集依次进行迭代运算，通过时间趋势图对检测结果进行分析。本发明专利技术能解决采用报警出现次数的统计结果进行报警泛滥的检测的过程中受滋扰报警影响过大的问题。

An on-line detection method for industrial alarm flooding

The invention belongs to the field of signal processing, and in particular relates to an on-line detection method for industrial alarm flooding, which includes the following steps: (1) obtaining the measured data of alarm variables, calculating the corresponding duration and alarm interval of each alarm variable, and eliminating the jitter alarm in the measured data by a delay timer; (2) preprocessing the jitter alarm in the measured data; (3) Calculate the cardinality of each index set, determine whether there is alarm flooding according to the cardinality of the index set, and introduce a delay timer with parameter m in the process of judging. Eliminate jitter alarm; (4) All partitioned data sets are iterated in turn, and the test results are analyzed by time trend diagram. The invention can solve the problem that the disturbance alarm has too great influence on the detection process of alarm flooding by using the statistical results of alarm occurrence times.

【技术实现步骤摘要】
一种工业报警泛滥的在线检测方法
本专利技术属于信号处理领域，尤其涉及一种工业报警泛滥的在线检测方法。
技术介绍
工业报警系统的主要功能是对工业生产过程进行监控，确保生产过程安全、高效运行，其可以生成、记录和传达报警信息给生产运行人员，生产运行人员根据报警系统提供的报警信息，迅速感知异常状态并采取相应的处理措施，以达到保证生产过程安全高效运行的目的。报警信息的产生是将过程变量的实时数值与其报警阈值进行比较，当过程变量的实时数值大于(或小于)报警阈值时触发报警。报警泛滥是指在很短的时间内产生的大量报警，报警数量严重超出了运行人员的处理能力，进而有可能会导致重要报警信息被淹没而得不到及时处理，直至后期产生严重的生产事故。当报警泛滥出现时，生产运行人员面临巨大的运行管理压力，可能会导致许多正在出现的报警被人为忽略，甚至某些和严重异常生产状况相关的报警也被忽略，严重影响报警系统的作用与功能的发挥。检测正在出现的报警泛滥以及从历史数据集中检测出报警泛滥的存在非常重要。如果正在出现的报警泛滥被及时检测出来，生产运行人员就可以关注到正在出现的报警泛滥以及相关的异常情况；对历史报警泛滥数据的分析同样是很重要的，找到相似的报警泛滥的规律，可以使运行人员在类似报警泛滥出现时做出及时、有效的反应。目前，报警系统中关于报警泛滥的检测通常是依据报警出现次数的统计结果。然而，通过这种简单的报警泛滥检测方法受到滋扰报警的影响很大，无法取得检测到真实的报警泛滥。所以，提出一种受滋扰报警影响小的报警泛滥检测方法具有十分重要的现实意义。
技术实现思路
根据以上现有技术的不足，本专利技术提供了一种工业报警泛滥的在线检测方法，其能解决目前采用报警出现次数的统计结果进行报警泛滥的检测的过程中受滋扰报警影响过大的问题。本专利技术解决的技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：(1)获得报警变量x1,x2,…,xM的测量数据X(t-N+1:t)＝[x1(t-N+1:t),...,xM(t-N+1:t)]，计算每个报警变量对应的持续时间和报警间隔，并通过延滞定时器对测量数据中的抖动报警进行剔除预处理；(2)根据设定的时间窗口和时间窗口的滑动大小将预处理后的测量数据划分为若干数据集，每个数据集记录对应的采样时刻之前的一个时间窗口内的数据，计算每个数据集的索引集；(3)计算每个索引集对应的基数，根据索引集的基数判定是否存在报警泛滥，并在报警泛滥的判定过程中引入参数为m的延滞定时器消除抖动报警；(4)对所有划分的数据集依次进行迭代运算，通过时间趋势图对检测结果进行分析。进一步地，所述步骤(1)的具体实现过程为：设定xi(t-N+1:t)＝[xi((t-N+1)h),...,xi(th)]T,i∈[1,M]是第i个报警变量xi的数据集，t为一个取值为正整数的采样间隔，N为样本的数量，也是一个正整数，为了简化表示，假设h取值为1s，则t的物理解释为即时采样时刻，单位为秒，如果报警变量xi进入报警状态，则xi取值变为1，反之则为0；定义报警的持续时间T1，T1表示报警变量xi从一个报警出现时刻到下一个报警清除时刻之间连续的时间，报警出现定义为报警变量xi从“0”到“1”的事件，报警清除定义为报警变量xi从“1”到“0”的事件，报警持续时间T1＝t2-t1+1，其中xi(t1-1)＝0,xi(t2+1)＝0，t2＞t1，t1为一个报警出现时刻，t2为t1紧邻的下一个报警消失时刻；定义报警的间隔时间T0，T0表示报警变量xi从一个报警消失时刻到下一个报警出现时刻之间连续的时间，报警间隔具体为T0＝t2-t1+1，其中xi(t1-1)＝1,xi(t2+1)＝1，t2＞t1，t1为一个报警消失时刻，t2为t1紧邻的下一个报警出现时刻。进一步地，所述抖动报警为报警持续时间和报警间隔小于y的报警变量，其中y的大小根据工业实际情况进行确定。在本申请的专利技术人之一所做的另一件中国已公开专利技术(专利号为CN201710305676.5，名称为“一种抖动报警和重复报警的在线消除方法与系统”)里，已详细介绍了采用报警延时器消除抖动报警的方法和原理，此处采用的延滞定时器对抖动报警的消除过程原理与专利CN201710305676.5中采用报警延时器对抖动报警的消除完全相同。在专利CN201710305676.5的独立权利要求书中有：“包括以下步骤：(1)选取报警时间段ts至te的报警信号，将所述报警信号转换为以0为代表的正常状态和以1为代表的报警状态的第一报警样本，其中ts和te对应的报警信号均为正常状态；(2)初始化报警延时器的参数m，对上述第一报警样本进行预测赋值，得到第二报警样本”，“步骤(2)中对第一报警样本进行预测赋值具体为：当且仅当有连续m个样本为报警状态，报警系统就产生报警信号1；当且仅当有连续m个样本为正常状态，报警系统就产生正常信号0”。在专利CN201710305676.5的说明书中又对上述步骤(2)进行了详细解释：“当t-m时刻报警信号处于正常状态0，如果t-m+1时刻，t-m+2时刻,…，t时刻报警信号都处于报警状态1，则第二报警样本在t时刻的取值为1；当t-m时刻报警信号处于正常状态0，如果t-m+1时刻，t-m+2时刻，…，t-m+a(a<m)时刻报警信号都处于报警状态1，即连续处于报警状态的样本数少于m，则第二报警样本在t-m时刻，t-m+1时刻，…，t-m+a时刻的取值均为0；当t-m时刻报警信号处于报警状态1，如果t-1时刻，t-2时刻，…，t时刻报警信号都处于正常状态0，则第二报警样本在t时刻的取值为0；当t-m时刻报警信号处于报警状态1，如果t-m+1时刻，t-m+2时刻，…，t-m+a(a<m)时刻报警信号都处于正常状态0，即连续处于正常状态的样本数少于m，则第二报警样本在t-m时刻，t-m+1时刻，…，t-m+a时刻的取值均为1。”进一步地，所述步骤(2)中，时间窗口的长度为10min，时间窗口的滑动大小为T＝1～600s，可以选定为T＝1s，每个数据集的索引集的计算方法如下：将预处理后的测量数据划分为n个数据集，计算每个数据集对应的索引集；定义记录报警出现的索引集I1(t)，用于记录在时间窗口内出现过报警状态的报警变量；定义索引集I2(t)，用于记录报警状态历时大于等于时间窗口的报警变量；考虑到常驻报警，定义索引集I3(t)，用于记录大于常驻报警时间窗口的报警变量，常驻报警时间窗口的大小可根据工业实际情况进行人为设定。定义索引集I(t)，用于记录最近进入过报警状态的报警变量；对于第k个报警数据集X(kT-599:kT)，X(kT-599:kT)表示第k个采样时刻的前面10min内记录的报警数据集，其索引集分为两部分，第一部分为I1(kT)，第二部分为上个窗口中进入报警状态且报警持续时间大于时间窗口、小于常驻报警时间窗口的报警变量，即为I3(kT)的补集和I((k-1)T)以及I2(kT)的合集，具体为进一步地，所述常驻报警时间窗口的长度为30min。进一步地，步骤(3)中，计算第k个报警数据集的索引集对应的基数，即索引集中元素的数量，记为I(kT)，设定报警泛滥的阈值，如果索引集的基数I(kT)大于该阈值，则判定存在报警泛滥本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工业报警泛滥的在线检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获得报警变量x1,x2,…,xM的测量数据X(t‑N+1:t)＝[x1(t‑N+1:t),...,xM(t‑N+1:t)]，计算每个报警变量对应的持续时间和报警间隔，并通过延滞定时器对测量数据中的抖动报警进行剔除预处理；(2)根据设定的时间窗口和时间窗口的滑动大小将预处理后的测量数据划分为若干数据集，每个数据集记录对应的采样时刻之前的一个时间窗口内的数据，计算每个数据集的索引集；(3)计算每个索引集对应的基数，根据索引集的基数判定是否存在报警泛滥，并在报警泛滥的判定过程中引入参数为m的延滞定时器消除抖动报警；(4)对所有划分的数据集依次进行迭代运算，通过时间趋势图对检测结果进行分析。

【技术特征摘要】
1.一种工业报警泛滥的在线检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获得报警变量x1,x2,…,xM的测量数据X(t-N+1:t)＝[x1(t-N+1:t),...,xM(t-N+1:t)]，计算每个报警变量对应的持续时间和报警间隔，并通过延滞定时器对测量数据中的抖动报警进行剔除预处理；(2)根据设定的时间窗口和时间窗口的滑动大小将预处理后的测量数据划分为若干数据集，每个数据集记录对应的采样时刻之前的一个时间窗口内的数据，计算每个数据集的索引集；(3)计算每个索引集对应的基数，根据索引集的基数判定是否存在报警泛滥，并在报警泛滥的判定过程中引入参数为m的延滞定时器消除抖动报警；(4)对所有划分的数据集依次进行迭代运算，通过时间趋势图对检测结果进行分析。2.根据权利要求1所述的工业报警泛滥的在线检测方法，其特征在于，所述步骤(1)的具体实现过程为：设定xi(t-N+1:t)＝[xi((t-N+1)h),...,xi(th)]T,i∈[1,M]是第i个报警变量xi的数据集，h为一个实值采样区间，t为一个取值为正整数的采样间隔，N为一个取值为正整数的样本的数量，为了简化表示，假设h取值为1s，则t的物理解释为即时采样时刻，单位为秒，如果报警变量xi进入报警状态，则xi取值变为1，反之则为0；定义报警的持续时间为T1，T1表示报警变量xi从一个报警出现时刻到下一个报警清除时刻之间连续的时间，报警出现定义为报警变量xi从“0”到“1”的事件，报警清除定义为报警变量xi从“1”到“0”的事件，报警持续时间T1＝t2-t1+1，其中xi(t1-1)＝0,xi(t2+1)＝0，t1为一个报警出现时刻，t2为t1紧邻的下一个报警消失时刻；定义报警的报警间隔为T0，T0表示报警变量xi从一个报警消失时刻到下一个报警出现时刻之间连续的时间，报警间隔具体为T0＝t2-t1+1，其中xi(t1-1)＝1,xi(t2+1)＝1，t1为一个报警消失时刻，t2为t1紧邻的下一个报警出现时刻。3.根据权利要求1所述的工业报警泛滥的在线检测方法，其特征在于，所述抖动报警为报警持续时间和报警间隔小于y的报警变量。4.根据权利要求1所述的工业报...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建东，徐一洲，王振，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东,37