的装置。
[0188] 运些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备W特 定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指 令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或 多个方框中指定的功能。
[0189] 运些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计 算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤W产生计算机实现的处理，从而在计算机或 其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一 个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0190] 本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，W上实施例 的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核屯、思想；同时，对于本领域的一般技术人员， 依据本发明的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内 容不应理解为对本发明的限制。
【主权项】
1. 一种炼化过程参数动态报警阈值的生成方法，其特征在于，包括： 获取炼化过程生产装置的参数的历史数据； 确定所述参数的历史数据所对应的滑动窗口长度和步长； 根据所述滑动窗口长度和步长，确定参数的初始历史训练数据，并自所述初始历史训 练数据每隔一个步长时间更新一次历史训练数据;所述初始历史训练数据为确定历史训练 数据的初始时刻之前的一滑动窗口长度的参数的历史数据； 对所述历史训练数据进行列向的归一化处理，形成归一化历史训练数据； 根据所述归一化历史训练数据对每个参数进行核密度估计，生成每个参数的概率密度 函数； 根据所述每个参数的概率密度函数，确定每个参数的概率分布函数； 根据所述每个参数的概率分布函数以及预先设置的报警阈值置信度，确定每个参数所 对应的报警阈值。2. 根据权利要求1所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成方法，其特征在于，根据所 述滑动窗口长度和步长，确定参数的初始历史训练数据，并自所述初始历史训练数据每隔 一个步长时间更新一次历史训练数据，包括： 确定所述参数的初始历史训练数据矩阵为：；中，1〇为历史 训练数据长度;m为所述历史训练数据的过程变量个数； 在每隔一个步长D时间更新一次所述历史训练数据，第k次更新后的历史训练数据为：lk为第k次更新后的历史训练数据的长度。3. 根据权利要求2所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成方法，其特征在于，对所述 历史训练数据进行列向的归一化处理，形成归一化历史训练数据，包括： 根据公式：确定所述归一化历史训练数据;其中，Xl,/为所述归一化历史训练数据中第i行第j列 的数据;xu为历史训练数据Xk中第i行第j列的数据;x_(j)为第j列历史训练数据的最小 值;Xmax(j)为第j列历史训练数据的最大值。4. 根据权利要求3所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成方法，其特征在于，根据所 述归一化历史训练数据对每个参数进行核密度估计，生成每个参数的概率密度函数，包括： 根据公式：对每个参数进行核密度估计，生成每个参数的概率密度函数f (χ); 其中；:lk为第k次更新后的历史训练数据的长度；t d为预先设置的空间维数；为高斯核函数 P为第j个参数的归一化历史训练数据均值。5. 根据权利要求4所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成方法，其特征在于，根据所 述每个参数的概率密度函数，确定每个参数的概率分布函数，包括： 根据公式：确定每个参数的概率分布函数F(x)。6. 根据权利要求5所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成方法，其特征在于，根据所 述每个参数的概率分布函数以及预先设置的报警阈值置信度，确定每个参数所对应的报警 阈值，包括： 根据公式： F(x) =α 确定每个参数所对应的第一参数值&;其中，α为预先设置的报警阈值置信度； 根据公式： XI 一 Si X ( Xmax( j ) _Xmin( j ) ) +Xmin( j ) 确定第j个参数所对应的报警阈值下限x1;其中，X_(j)为第j列历史训练数据的最小 值;Xmax(j)为第j列历史训练数据的最大值。7. 根据权利要求6所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成方法，其特征在于，根据所 述每个参数的概率分布函数以及预先设置的报警阈值置信度，确定每个参数所对应的报警 阈值，还包括： 根据公式： F(x)=1-α 确定每个参数所对应的第二参数值S2 ; 根据公式： X2 一 S2 X ( Xmax ( j ) _Xmin ( j ) ) +Xmin ( j ) 确定第j个参数所对应的报警阈值上限X2。 8 . -种炼化过程参数动态报警阈值的生成装置，其特征在于，包括： 历史数据获取单元，用于获取炼化过程生产装置的参数的历史数据； 滑动窗口长度和步长确定单元，用于确定所述参数的历史数据所对应的滑动窗口长度 和步长； 历史训练数据更新单元，用于根据所述滑动窗口长度和步长，确定参数的初始历史训 练数据，并自所述初始历史训练数据每隔一个步长时间更新一次历史训练数据;所述初始 历史训练数据为确定历史训练数据的初始时刻之前的一滑动窗口长度的参数的历史数据； 归一化处理单元，用于对所述历史训练数据进行列向的归一化处理，形成归一化历史 训练数据； 核密度估计单元，用于根据所述归一化历史训练数据对每个参数进行核密度估计，生 成每个参数的概率密度函数； 概率分布函数确定单元，用于根据所述每个参数的概率密度函数，确定每个参数的概 率分布函数； 报警阈值确定单元，用于根据所述每个参数的概率分布函数以及预先设置的报警阈值 置信度，确定每个参数所对应的报警阈值。9. 根据权利要求8所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成装置，其特征在于，所述历 史训练数据更新单元，具体用于： 确定所述参数的初始历史训练数据矩阵为：其中，1〇为历史 训练数据长度;m为所述历史训练数据的过程变量个数； 在每隔一个步长D时间更新一次所述历史训练数据，第k次更新后的历史训练数据为：k为第k次更新后的历史训练数据的长度。10. 根据权利要求9所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成装置，其特征在于，所述 归一化处理单元，具体用于： 根据公式：确定所述归一化历史训练数据;其中，Xl,/为所述归一化历史训练数据中第i行第j列 的数据;xu为历史训练数据Xk中第i行第j列的数据;x_(j)为第j列历史训练数据的最小 值;Xmax(j)为第j列历史训练数据的最大值。11. 根据权利要求10所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成装置，其特征在于，所述 核密度估计单元，具体用于： 根据公式：对每个参数进行核密度估计，生成每个参数的概率密度函数f (χ); 其中；lk为第k次更新后的历史训练数据的长度；t d为预先设置的空间维数为高斯核函数 ?7为第j个参数的归一化历史训练数据均值。 J12. 根据权利要求11所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成装置，其特征在于，所述 概率分布函数确定单元，具体用于： 根据公式：确定每个参数的概率分布函数F(x)。13. 根据权利要求12所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成装置，其特征在于，所述 报警阈值确定单元，具体用于： 根据公式： F(x) =α 确定每个参数所对应的第一参数值&;其中，α为预先设置的报警阈值置信度； 根据公式： XI 一 Si X ( Xmax( j ) _Xmin( j ) ) +Xmin( j ) 确定第j个参数所对应的报警阈值下限x1;其中，X_(j)为第j列历史训练数据的最小 值;Xmax(j)为第j列历史训练数据的最大值。14. 根据权利要求13所述的炼化过程参数动态报警阈值的生成装置，其特征在于，所述 报警阈值确定单元，还用于： 根据公式： F(x)=1-α 确定每个参数所对应的第二参数值S2 ; 根据公式： X2 一 S2 X ( Xmax ( j ) _Xmin ( j ) ) +Xmin ( j ) 确定第j个参数所对应的报警阈值上限X2。
【专利摘要】本发明提供了一种炼化过程参数动态报警阈值的生成方法及装置，涉及石油炼化故障监测技术领域。方法包括：获取炼化过程生产装置的参数历史数据；根据滑动窗口长度和步长，确定参数的初始历史训练数据，并自所述初始历史训练数据每隔一个步长时间更新一次历史训练数据；形成归一化历史训练数据；对每个参数进行核密度估计，生成参数的概率密度函数；确定每个参数的概率分布函数；根据每个参数的概率分布函数以及预先设置的报警阈值置信度，确定每个参数所对应的报警阈值。本发明能够得到参数的动态报警阈值，可以解决当前采用静态模型参数阈值方法，并由人工调节参数报警阈值，容易引发误报警或漏报警，且容易降低异常监测的灵敏度的问题。
【IPC分类】G06F19/00
【公开号】CN105718754
【申请号】CN201610133660
【发明人】胡瑾秋, 张来斌, 马曦
【申请人】中国石油大学(北京)
【公开日】2016年6月29日
【申请日】2016年3月9日