發(fā)布時間：2021-03-31 04:15

　　報警系統是保障現代流程工業(yè)安全的重要環(huán)節(jié),然而,目前工業(yè)過程中廣泛存在的報警泛濫對報警系統的性能造成了較大的影響。而報警關聯分析是尋找報警根源、抑制報警泛濫的有效方法之一。報警關聯分析需要對海量的報警時序數據進行計算和處理,而目前的處理方法在運算效率方面還不夠理想。此外,對于報警序列之間時間滯后的估計和表示也不夠準確。為此,論文提出了一種基于報警時間序列挖掘的報警關聯分析方法,主要研究內容如下:首先,論文研究了報警時間序列間相似度的匹配計算方法,針對這些方法在計算效率方面的不足,提出了報警時間序列的區(qū)塊化處理方法。通過將報警數據的二進制數據轉換為報警時間節(jié)點數據,有效了降低了算法的時間復雜度和空間復雜度。其次,針對目前報警關聯分析方法中對時間滯后估計不夠準確地問題,通過基于區(qū)塊化序列的可變時間窗方法,使得每個時間窗都能包含一個完整的報警周期時間滯后,解決了時間窗的取值問題。并且通過對時間滯后的統計分析,生成了報警序列間的時間滯后域,更加準確地表示了報警間的時間滯后關系。最后,選取TE過程作為應用實例進行了研究,將所提方法與傳統方法進行了比較,從結果可以看出,區(qū)塊化方法有效地提升了的計算... 

【文章來源】：北京化工大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：79 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖-}報贊生命周期

當檢測到關聯報警，一般有幾種辦法進行處理，例如，可以抑制因果組中的??衍生報警［３，３１］，或者重點關注一組報警中最重要的或最具信息量的報警［４１。這樣??做可以大大地提高報警系統的性能，并為工廠的運行帶來益處。比如，減少操作??員的響應時間來重點檢測主要故障源。但是，隨著現代流程工業(yè)的日益復雜化，??根據操作人員的工藝知識和操作經驗來對相關報警進行分類是一項困難且耗時??的工作。??因此，在解決報警系統性能問題的過程中，對相關報警的關聯性分析對于過??程安全管理至關重要［３２１。許多學者都對報警關聯性分析進行過研宄，Ｊｉａｎｇ等１３３］??提出了一種利用鄰接矩陣的根源報警分析方法，根據報警信息計算出鄰接矩陣，??由此估計報警間的相互影響。Ａｋａｔｓｕｋａａ?＆?Ｎｏｄａｂ［：�。岢隽艘环N利用萊文斯坦距??離來分析連續(xù)報警間相似度的方法，通過計算兩報警間的“編輯”操作，對報警間??的相似度進行估計。另外，格蘭杰因果關系也是一種有效的報警關聯分析方法。??Ｙｕａｎ等［３５１提出了利用潛變量選擇帶有顯著振蕩特征的方法，對振蕩的源頭和傳??播途徑診斷，然后應用時域和頻域格蘭杰因果關系進一步進行可靠性診斷。Ｘｕ??

圖２－１報警閾值??Ｆｉｇ．２－１?Ａｌａｒｍ?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ??從圖２－１中可以看出，溫度報警Ａ曲線在ｔｌ時刻達到高報警點，這時報警??系統向操作員發(fā)出報警通知，然后溫度繼續(xù)上升，在ｔ２時刻達到了新的報警點??——高高報警點。之后在ｔ３時刻，溫度曲線離開高高報警區(qū)域并返回高報警區(qū)??域。最后，溫度曲線在ｔ４時刻離開高報警區(qū)域返回正常狀態(tài)，并向操作員發(fā)送??通知。圖２－１中情況的事件序列如表２－１所示。??表２－１溫度報警??Ｔａｂｌｅ?２－１?Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?ａｌａｒｍｓ??時刻?ｍｍ?報警類型?報警狀態(tài)??ｔｌ?報警Ａ?高報警?激活??１２?報警Ａ?高報警?非激活??ｔ２?報警Ａ?高尚報警?激活??ｔ３?報警Ａ?高高報警?非激活??ｔ３?報警Ａ?高報警?激活??ｔ４?報警Ａ?高報警?非激活??從表２－１可知，在報警事件中，報警變量每超過一個報警級別就會產生一個??事件。然后，操作員接受到這些信息后，需要根據報警信息對異常情況進行確認。??因此，報警的基本生命周期可以概括為：激活、確認和正常化。表２－２是根據表??２－１的數據，并引入操作員的確認過程。??１３??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]A New Fuzzy Clustering-Ranking Algorithm and Its Application in Process Alarm Management[J]. 朱群雄,耿志強.  Chinese Journal of Chemical Engineering. 2005(04)

博士論文
[1]提升工業(yè)過程報警系統有效性的自適應管理策略[D]. 王佳.北京化工大學 2016



本文編號：3110770