基于时滞关联检测的根源报警分析方法和存储介质技术

本发明专利技术提供了一种基于时滞关联检测的根源报警分析方法，先定义报警发生时刻和报警结束时刻的时间向量，利用两个时间向量定义基于报警发生时刻和基于报警状态的两个关联度，并利用该关联度定义报警综合关联度；再分别确定报警发生时刻和报警发生状态的关联度阈值；利用两个关联度阈值计算综合关联度阈值；记录综合关联度大于综合关联度阈值的值，并构建关联度矩阵；分别记录两个关联度与大于对应的关联度阈值的两个变量间时间延迟，根据两个变量间时间延迟构建延迟矩阵；根据关联度矩阵和时间延迟矩阵判断不同报警信号之间的连接方向，从而识别报警传播路径。本方法通过检测不同报警序列之间的关联度和时间延迟来识别报警传播路径，确定根源报警。确定根源报警。确定根源报警。

【技术实现步骤摘要】
基于时滞关联检测的根源报警分析方法和存储介质


[0001]本专利技术涉及工业过程故障监测与诊断
，具体涉及一种基于时滞关联检测的根源报警分析方法和存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的进步和现代化生产力的发展，生产设备的自动化程度大幅提高，功能更加完备，同时结构更加复杂。系统中一旦发生故障，故障会在系统中不断传播，若不及时发现根源并加以干预，故障会在系统中快速传播，导致系统瘫痪，甚至会导致灾难性的事故。然而，工业过程中普遍存在不确定，高度非线性，强关联等复杂特性，导致故障溯源困难，依靠人工经验难以判别根源故障。因此，设计一种快速、准确的根源报警分析方法，对保障现代化工业过程的安全性具有重要而现实的意义。
[0003]目前，常用的根源报警分析方法有传递熵，贝叶斯网络、格兰杰等，这些方法大多针对连续的过程信号，难以适用与报警信号，且以上三种方法的计算复杂度很大，获取根源报警的时间很长。然而，在实际工业生产中往往无法承受如此昂贵的计算成本，工厂更加关注的是系统的实时性、轻量性和经济性。同时，当实际工业生产过程发生改变时，报警根源也本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时滞关联检测的根源报警分析方法，其特征在于，包括：定义报警发生时刻向量和报警结束时刻向量；利用所述报警发生时刻向量定义基于报警发生时刻的第一关联度；利用所述报警发生时刻向量和报警结束时刻向量定义基于报警发生状态的第二关联度；基于所述第一关联度和所述第二关联度定义综合关联度；分别计算基于报警发生时刻的第一关联度阈值和基于报警发生状态的第二关联度阈值；利用所述第一关联度阈值和所述第二关联度阈值计算综合关联度阈值；记录所述综合关联度大于所述综合关联度阈值的值，根据所有记录的值构建关联度矩阵；记录所述第一关联度大于所述第一关联度阈值的第一变量间时间延迟，并记录所述第二关联度大于所述第二关联度阈值的第二变量间时间延迟，根据所述第一变量间时间延迟和所述第二变量间时间延迟构建时间延迟矩阵；根据所述关联度矩阵判断不同的报警信号之间的关联关系，并根据所述时间延迟矩阵判断不同报警信号之间的连接方向，从而识别报警传播路径。2.如权利要求1所述的一种基于时滞关联检测的根源报警分析方法，其特征在于，所述定义报警发生时刻向量和报警结束时刻向量包括：定义所述报警发生时刻向量为第一公式：其中，s.t.X(t
AX
(i))＝1,X(t
AX
(i
‑
1))＝0,i＝1,KN
X
，t
AX
(i)表示报警信号X第i次报警的发生时刻向量；N
X
表示报警信号X的发生次数，A为alarm的缩写，表示报警发生，t为time的缩写，表示时间；定义所述报警结束时刻向量为第二公式：其中，s.t.X(t
RX
(i))＝0,X(t
RX
(i
‑
1))＝1,i＝1,KN
X
，t
RX
(i)表示报警信号X第i次报警的结束时刻向量，R是return的缩写，表示报警结束，t为time的缩写，表示时间；所述发生时刻向量和所述报警结束时刻向量长度相同，且满足如下第三公式的关系：t
RX
(i
‑
1)<t
AX
(i)<t
RX
(i)<t
AX
(i+1)。3.如权利要求1所述的一种基于时滞关联检测的根源报警分析方法，其特征在于，所述利用所述报警发生时刻向量定义基于报警发生时刻的第一关联度包括：基于所述报警发生时刻向量得到时间差矩阵；将所述时间差矩阵转换为二值矩阵；求解所述二值矩阵的秩，得到两个报警信号同时发生的次数；利用Sorgenfrei系数，并利用两个报警信号分别发生的次数和两个报警信号同时发生的次数计算得到基于报警发生时刻的所述第一关联度。4.如权利要求3所述的一种基于时滞关联检测的根源报警分析方法，其特征在于，获取所述第一关联度后的两个报警信号的时间延迟为时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡文凯，程鑫，曹卫华，吴敏，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：