一种基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法技术

本发明专利技术属于流程工业生产过程监控领域，尤其涉及一种基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，包括步骤S1，将获取的监控过程信号和其报警阈值作比较，产生报警信号；步骤S2，定义报警持续时间集合；步骤S3，若

【技术实现步骤摘要】
一种基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法
本专利技术属于流程工业生产过程监控领域，尤其涉及一种基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法。
技术介绍
在现代工业生产过程中，报警系统被广泛应用于生产过程监控，以确保生产过程安全与经济运行。报警系统通过将被监控过程变量当前值与报警阈值进行比较来实现对生产过程的监控，报警阈值是指根据生产过程工艺要求等确定的过程变量正常变化的边界值。当过程变量值超出报警阈值范围时，报警系统发出报警信息，通知运行人员生产过程出现异常或故障，运行人员通过对报警信号及相关测点数据进行分析，进而确定故障或异常发生的原因，并采取相应的措施来进行故障排除或异常处理，使得生产过程恢复正常运行。然而，当前工业报警系统，大量存在干扰报警(或虚假报警)，即生产过程未发生故障或异常而报警系统却发出报警的现象。干扰报警过多，将致使真实报警被淹没在大量的干扰报警信息之中，使得报警系统的有效性大为降低，同时也使得运行人员对报警系统失去了信任。这种情况使生产过程安全性、经济性受到极大威胁。因此，迫切需要从报警系统中剔除干扰报警，优化报警系统功能，使得真实报警突显出来，以达到有效监控生产过程的目的。尽管干扰报警危害巨大，但是目前关于干扰报警识别的方法主要是通过定性描述来确定，例如用5分钟内发生9次以上报警为标准来判断干扰报警，缺乏全面系统的干扰报警识别方法。这种技术现状阻碍了干扰报警剔除、报警系统性能优化等工作的开展，影响了生产过程运行安全性与经济性监控，导致生产安全风险。
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基于报警持续时间的干扰报警识别方法，其能有效识别干扰报警，为剔除干扰报警、实现报警系统性能优化提供了有效技术手段。本专利技术解决的技术问题采用的技术方案为：所述基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，包括如下步骤，步骤S1，将获取的监控过程信号x(n)，n＝1,2,…，历史数据和其报警阈值xtp将其历史数据与报警阈值作比较，产生报警信号xa(n)，n＝1,2,…；步骤S2，定义报警持续时间集合k＝0,1,2,…，其中为报警持续时间集合中的报警数量；当k＝0时，报警持续时间集合为报警信号xa(n)，n＝1,2,…中的所有报警持续时间的统计结果，其中表示中的元素数量，即表示报警持续时间集合中共发生了次报警；步骤S3，定义RCA为本算法进行计算时所要求的报警持续时间集合中的元素数量；若不满足则判定该被监控过程信号x(n)，n＝1,2,…无干扰报警，结束整个算法；若满足求报警持续时间集合k＝0,1,2,…的样本概率分布和估计几何分布；步骤S4，计算报警持续时间集合的样本概率分布与估计几何分布的拟合度R2；若拟合度R2≥0.95时，则报警持续时间集合中的元素对应的报警全部为干扰报警，若剔除的报警持续时间则m即为干扰报警持续时间长度上限，结束整个算法；若拟合度R2＜0.95，则剔除掉报警持续时间集合中最大的元素，赋值k＝k+1，形成报警持续时间集合的子集：跳转至步骤S3。进一步地，所述步骤S1的具体实现为：所述报警阈值xtp为高阈值时，通过将监控过程信号x(n)，n＝1,2,…与报警阈值xtp做比较，得出报警信号在此只讨论高报警阈值情况下，报警信号xa(n)，n＝1,2,…，仅由0和1构成。进一步地，在步骤S2中，定义报警持续时间T1为一次报警开始时刻到该报警结束时刻所经历的时间长度；在一次报警过程中，其在n1采样时刻发生报警，则报警信号xa(n1)＝1，在n2(n2≥n1)采样时刻该次报警结束，则xa(n2+1)＝0，所以报警持续时间T1可以表示为：T1＝n2-n1+1，所有报警的持续时间构成报警持续时间集合k＝0,1,2，…，算法初始时刻k＝0。进一步地，所述步骤S3的具体实现为：干扰报警一般由噪声导致，其导致的报警持续时间长度具有随机性，因此，其报警持续时间具有相应的概率分布特征，本专利技术通过识别噪声导致的干扰报警，达到了依据报警持续时间对干扰报警的有效识别。随机时长干扰报警是指报警持续时间具有随机性的干扰报警，随机时长干扰报警一般是由噪声导致的，根据中心极限定理可知噪声服从独立同分布，由此可得该类干扰报警的持续时间服从几何分布，即：其中n表示干扰报警持续时间长度为n个采样周期，q1表示由噪声导致的误报警率；所述误报警率q1的数值可依据报警持续时间集合通过估计求得，具体为：由可以得到报警持续时间集合的估计几何分布为：由报警持续时间集合可得到其样本概率分布为：其中cn表示报警持续时间集合中T1(l)＝n，的数量，即报警持续时间集合中报警持续时间T1为n的报警发生的次数。进一步地，步骤S4的具体实现为：如果报警持续时间集合中全部为独立同分布的噪声产生的报警持续时间，则在趋向无穷大时，报警持续时间集合的估计几何分布及其样本概率分布应趋向于相等，即样本概率分布等价于估计几何分布，因此，当这两者的值基本接近时，认为报警持续时间集合对应的报警全部为干扰报警。为了衡量报警持续时间集合的样本概率分布和估计几何分布的接近程度，采用的拟合度R2作为衡量标准：其中，表示的均值，在此应该注意，真实报警是对生产过程异常情况的反映，一般需要运行人员进行相应的处理操作后才能消除，因此其从报警开始时刻到报警结束时刻所经历的时间一般较长。而干扰报警一般是由噪声导致的，干扰报警不需要运行人员进行相应的操作处理便能自行消除，所以报警持续时间一般较短。在某些情况下，报警持续时间较长的真实报警和报警持续时间较短的干扰报警可能会混合在一起，因此在识别干扰报警时，需要将报警持续时间集合中的较大值排除在计算范围外，以使得报警持续时间集合中剩余的元素全部为噪声导致的干扰报警。故当获得报警序列时，先统计获得其报警持续时间集合计算报警持续时间集合中元素的样本概率分布和估计几何分布，并计算拟合度R2。当k＝0时拟合度R2≥0.95时，则认为报警持续时间集合的样本概率服从其估计几何分布，判定报警持续时间集合中元素对应的报警全部为干扰报警。进一步地，当不满足拟合度R2≥0.95时，需对报警持续时间集合中的值按照由大到小的次序进行剔除，形成其报警持续时间子集此处k≥1，对报警持续时间集合中元素再次计算其样本概率分布和估计几何分布，并计算样本概率分布和估计几何分布之间的拟合度R2，如果依旧不满足拟合度R2≥0.95，则令k＝k+1，并重复上述剔除最大值并再次计算拟合度R2的操作。直到拟合度R2≥0.95时，停止计算，k表示数据剔除过程重复的次数。进一步地，如果剔除掉报警持续时间集合中大多数元素后，即报警持续时间结合含有的元素数量且报警持续时间集合中的元素数量时，仍不能满足拟合度R2≥0.95，则认为此测点无噪声导致的干扰报警。进一步地，如果所获取的监控过程信号x(n)，n＝1,2,…的历史数据时间宽度为1个月时都不能满足拟合度R2≥0.95时，则认为该报警测点中无噪声导致的干扰报警。进一步地，定义报警间隔时间T0，为相邻的两次报警的前一次报警结束时刻到下一次报警开始时刻所经历的实际长度，对于两次相邻的报警，前一次报警结束时刻，其在n1采样时刻报警结束，则xa(n1+1)＝0；对于下一次报警，其在n2(n2≥n1)采样时刻报警开始，则xa(n2)＝1，所以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，将获取的监控过程信号x(n)，n＝1,2,…历史数据和其报警阈值xtp作比较，产生报警信号xa(n)，n＝1,2,…；步骤S2，定义报警持续时间集合

【技术特征摘要】
1.一种基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，将获取的监控过程信号x(n)，n＝1,2,…历史数据和其报警阈值xtp作比较，产生报警信号xa(n)，n＝1,2,…；步骤S2，定义报警持续时间集合其中为报警持续时间集合中的报警数量；当k＝0时，报警持续时间集合为报警信号xa(n)，n＝1,2,…中的所有报警持续时间的统计结果，其中表示Ts0中的元素数量；步骤S3，定义RCA为本算法进行计算时所要求的报警持续时间集合中的元素数量；若不满足则判定该被监控过程信号x(n)，n＝1,2,…无干扰报警，结束整个算法；若满足求报警持续时间集合的样本概率分布和估计几何分布；步骤S4，计算报警持续时间集合的样本概率分布与估计几何分布的拟合度R2；若拟合度R2≥0.95时，则报警持续时间集合中的元素对应的报警全部为干扰报警，若剔除的报警持续时间则m即为干扰报警持续时间长度上限，结束整个算法；若拟合度R2＜0.95，则剔除掉报警持续时间集合中最大的元素，赋值k＝k+1，形成报警持续时间集合的子集：再次跳转至步骤S3，继续进行算法计算。2.根据权利要求1所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，所述步骤S1的具体实现为：所述报警阈值xtp为高阈值时，通过将监控过程信号x(n)，n＝1,2,…的历史数据与报警阈值xtp做比较，得出报警信号3.根据权利要求1所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，在步骤S2中，定义报警持续时间T1为一次报警开始时刻到该报警结束时刻所经历的时间长度；在一次报警过程中，其在n1采样时刻发生报警，则报警信号xa(n1)＝1，在n2(n2≥n1)采样时刻该次报警结束，则xa(n2+1)＝0，所以报警持续时间T1可以表示为：T1＝n2-n1+1。4.根据权利要求1所述的基于报警持...

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