数据驱动的报警系统设计与优化

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报警是及时发现生产过程中异常状况的重要手段。然而在实际生产中报警信息中存在大量的错报警和滋扰报警,严重影响了操作人员处理异常工况的效率。通过评估报警系统各种性能指标,进而对报警系统的性能进行评价和改进减少错报警和滋扰报警,对于安全高效生产至关重要。死区和延时定时器是常用的可以有效减少错误报警和滋扰报警的报警设计技术。本文介绍死区和延时定时器的参数与结构,通过马尔可夫过程计算这两种设计方法的评价指标错报率(False Alarm Rates, FAR)、漏报率(Miss Alarm Rates, MAR)和平均检测延时(Average Detect Delay, ADD)的解析表达式,提出一个同时衡量FAR,MAR和ADD的最优报警系统设计过程。对采样数据进行滤波是信号处理的基本方法,而对过程数据滤波可以有效减少随机噪声干扰。本文采用滑动平均滤波器对过程数据滤波,分析滤波后数据的概率分布特性,根据错报警和漏报警的概率统计表达形式建立报警系统设计的目标函数。通过对目标函数变换求导,得到报警系统最优阈值直接求解的方法,提出基于滑动平均滤波器的报警系统设计方案。本文通过对汽轮机主蒸汽压力的报警系统设计,详细介绍了历史数据预处理方法。应用延时定时器与滑动平均滤波器分别设计报警系统,说明本文提出方法的可行性和工业应用前景。
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