专利名称：一种基于数据过滤的重复报警处理方法
技术领域：
本发明属于 报警管理技术领域，尤其涉及一种基于数据过滤的重复报警处理方法。
背景技术：
流程工业中报警系统起着很重要的作用。当一个报警激活后，操作员应查找报警原因，采取正确的行动，以消除异常，使装置回到正常状态。随着集散控制系统 DCS (Distributed Control System)的出现，报警设置变得更加容易，使得报警系统中报警数量急剧增加。由于报警系统缺乏有效地管理，异常工况下容易产生报警泛滥，对于操作员正确处理装置异常起到负面作用。糟糕的报警系统带给操作员的报警泛滥往往是导致事故的主要原因之一。历史上，1994年德士古米尔福德港炼油厂爆炸、2005年BP公司德克萨斯城炼油厂爆炸事故等重大事故，都与缺乏有效管理的报警系统有一定关系。在实际流程工业报警系统中，错误或无效报警的过多出现给操作员正常操作带来了严重地干扰，其不仅分散了操作员对装置运行的注意力，而且掩盖了重要、关乎装置安全的报警。重复报警是错误或无效报警中最常见的表现形式，所以重复报警的处理对于流程工业中装置正常运行具有很重要的意义。重复报警是指那些在短时间内多次激活和消除的报警。产生重复报警的原因有很多，比如过程变量受到噪声影响，使得变量值在报警限上下浮动，或者由于报警限设置不恰当，装置运行波动时导致报警重复发生等。统计表明，在一个典型的化工装置中，重复报警所导致的报警数量能够占到报警总数的约50%，严重地干扰操作员正确处理装置异常。重复报警处理方法主要有设置死区、延迟报警时间、报警搁置以及报警自动抑制等。报警自动抑制虽然能够消除重复报警所导致的报警数量的增多，但也有其不足，即如果一个过程变量被长时间抑制，则操作员看不到其数据分布变化，而如果此变量的数据分布变化能够反映一个异常，则对于操作员来说就因为报警自动抑制而导致了信息缺失，不利于异常的正确处理。在报警自动抑制的基础上加入数据过滤，同时对于报警处理参数采用过程历史数据最优化设计，可以解决报警自动抑制的不足，达到有效处理重复报警的目的。
发明内容
针对上述背景技术中提到的现有报警系统中存在噪声干扰、报警限设置不当等不足，本发明提出了一种基于数据过滤的重复报警处理方法。本发明的技术方案是，一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是该方法包括以下步骤步骤1 利用变量过程历史数据对变量的报警处理参数进行最优化设计，并将求得的最优化的过滤窗口、最优化的报警上限和最优化的报警下限存入报警参数数据库中；步骤2 从实时数据库或集散控制系统中采集实时过程数据；步骤3 从报警参数数据库中获取过滤窗口的参数，对实时过程数据进行数据过滤； 步骤4:对数据过滤后的实时过程数据进行重复报警判定，若判定为重复报警，则进入步骤5 ；否则，显示报警信息；步骤5 对判定为重复报警的报警进行报警自动抑制。所述步骤1具体为步骤1. 1 选取一段引起报警重复的过程历史数据，对过程历史数据进行数据过滤；步骤1. 2 在步骤1. 1的基础上，选择过滤窗口和报警限，得到过滤窗口和报警上限的二维数组与过滤窗口和报警下限的二维数组；步骤1. 3 在步骤1. 2的基础上，确定报警上限的目标函数和报警下限的目标函数，求出最优化的过滤窗口、最优化的报警上限和最优化的报警下限，并将最优化的过滤窗口、最优化的报警上限和最优化的报警下限存入报警参数数据库中。所述对实时过程数据进行数据过滤的方法为移动平均法、移动方差法、加权移动平均法或指数加权移动平均法。所述对过程历史数据进行数据过滤的方法为移动平均法、移动方差法、加权移动平均法或指数加权移动平均法。所述报警上限的目标函数为S(i) = mm\a-β· + (\-α)·|AMLMTf -AMLMT7i|}其中S⑴是目标函数；i为过滤窗口；α为权值，表征过滤窗口 i所占的权重；β为过滤窗口 i与报警限差值之间的权值；AMLMTf为过滤窗口 i对应的报警上限值；AMLMTh为报警上限值。所述报警下限的目标函数为S(i) = mm\a- β· + (\-α)· | AMLMT, - AMLMTl |}其中AMLMTf为过滤窗口 i对应的报警下限值；AMLMTl为报警下限值。所述过滤窗口和报警上限的二维数组为{(2，AMLMTf),···(;, AMLMIf)，···}。所述过滤窗□和报警下限的二维数组为{(2，AMLMT2l),···[u AMLMlf)，···}。本发明在原有报警自动抑制方法的基础上加入数据过滤处理，即在判定重复报警之前，先对从集散控制系统DCS或实时数据库中采集到的实时过程数据进行数据过滤处理，以消除实时过程数据中的噪声影响。其中数据过滤处理中过滤窗口大小及重复报警判定中报警限等报警处理参数均由过程历史数据最优化设计得到，保证了报警处理参数的实用性和准确性。本发明能够有效处理重复报警，减少重复报警发生的数量，达到流程工业集散控制系统DCS报警管理的目标。同时采用过程历史数据最优化报警处理参数，保证了方法的 实用性和准确性。
图1为实施例的方法的流程图；图2为实施例方法应用的引起报警重复的过程历史数据段；
图3为实施例方法应用的目标函数曲线；图4为实施例方法应用的一段实时过程数据分布；图5为实施例方法应用的过滤后实时过程数据分布。
具体实施例方式下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。本发明的一个目的，是在报警自动抑制的基础上加入数据过滤，同时对于报警处理参数采用过程历史数据最优化设计，从而克服了如果某报警被长时间自动抑制导致的对操作员信息缺失问题。在确定报警处理参数时，采用过程历史数据最优化设计，保证了方法的实用性和准确性。本发明的步骤为步骤1 利用变量过程历史数据对变量的报警处理参数进行最优化设计，并将求得的最优化的过滤窗口、最优化的报警上限和最优化的报警下限存入报警参数数据库中。；步骤2 从实时数据库或集散控制系统中采集实时过程数据；步骤3 从报警参数数据库中获取过滤窗口的参数，对实时过程数据进行数据过滤；步骤4:对数据过滤后的实时过程数据进行重复报警判定，若判定为重复报警，则进入步骤5 ；否则，显示报警信息；步骤5 对判定为重复报警的报警进行报警自动抑制。本发明方法的具体步骤如下1.对变量的报警处理参数最优化设计，并将报警处理最优化参数存入报警参数数据库中，为后续数据过滤及重复报警判定部分提供相应参数支持。a)对于某一变量，首先选取一段典型的引起报警重复的过程历史数据段，同时从移动平均法、移动方差法、加权移动平均法以及指数加权移动平均法等方法中选择一种数据过滤方法，用来对过程历史数据段进行过滤处理，以获取最优化的过滤窗口。移动平均法公式如下
权利要求
1.一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是该方法包括以下步骤步骤1 利用变量过程历史数据对变量的报警处理参数进行最优化设计，并将求得的最优化的过滤窗口、最优化的报警上限和最优化的报警下限存入报警参数数据库中； 步骤2 从实时数据库或集散控制系统中采集实时过程数据； 步骤3 从报警参数数据库中获取过滤窗口的参数，对实时过程数据进行数据过滤； 步骤4:对数据过滤后的实时过程数据进行重复报警判定，若判定为重复报警，则进入步骤5;否则，显示报警信息；步骤5 对判定为重复报警的报警进行报警自动抑制。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是所述步骤 1具体为步骤1.1 选取一段引起报警重复的过程历史数据，对过程历史数据进行数据过滤； 步骤1. 2 在步骤1. 1的基础上，选择过滤窗口和报警限，得到过滤窗口和报警上限的二维数组与过滤窗口和报警下限的二维数组；步骤1. 3 在步骤1. 2的基础上，确定报警上限的目标函数和报警下限的目标函数，求出最优化的过滤窗口、最优化的报警上限和最优化的报警下限，并将最优化的过滤窗口、最优化的报警上限和最优化的报警下限存入报警参数数据库中。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是所述对实时过程数据进行数据过滤的方法为移动平均法、移动方差法、加权移动平均法或指数加权移动平均法。
4.根据权利要求2所述的一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是所述对过程历史数据进行数据过滤的方法为移动平均法、移动方差法、加权移动平均法或指数加权移动平均法。
5.根据权利要求2所述的一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是所述报警上限的目标函数为
6.根据权利要求4所述的一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是所述报警下限的目标函数为
7.根据权利要求2所述的一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是所述过滤窗□和报警上限的二维数组为{(2，AMLMTf),···(;, AMLMIf)，···}。
8.根据权利要求2所述的一种基于数据过滤的重复报警处理方法，其特征是所述过滤窗□和报警下限的二维数组为{(2，AMLMT2l),···(;, AMLMlfp··}。
全文摘要
本发明公开了报警管理技术领域中的一种基于数据过滤的重复报警处理方法。本发明利用变量过程历史数据对变量的报警处理参数进行最优化设计，并将求得的报警处理最优化参数存入报警参数数据库中；然后，从实时数据库或集散控制系统中采集实时过程数据；之后，从报警参数数据库中获取过滤窗口的参数，对实时过程数据进行数据过滤；最后，对数据过滤后的实时过程数据进行重复报警判定，若判定为重复报警，则对判定为重复报警的报警进行报警自动抑制，否则，显示报警信息。本发明消除了实时过程数据中的噪声影响，减少了重复报警发生的数量，达到了流程工业报警管理的目标。
文档编号G08B29/18GK102436720SQ20111030034
公开日2012年5月2日 申请日期2011年9月28日 优先权日2011年9月28日
发明者朱剑锋, 赵劲松 申请人:清华大学