报警系统能够有效地监控流程生产的运行状态,保证过程安全平稳运行。然而,当前流程生产中普遍存在着报警数量过多的问题,其中的一个主要原因就是过程参数报警阈值的不合理设置。考虑到流程工业中的过程变量通常具有较强的相关性,因此,论文提出从多变量的角度研究报警阈值的优化方法,更加客观地处理报警泛滥问题,有效指导过程操作。论文首先对过程报警管理系统及报警阈值优化方法进行了综述,给出了报警系统性能评价指标,基于多变量报警事件的相关性分析,提出了多变量报警阈值优化设置的新方法。基于过程参数的历史数据,提取报警数据,采用高斯核函数产生二进制报警数据的伪时间序列,针对所产生的伪数据应用皮尔逊相关系数分析方法计算报警间的相关系数,根据此相关系数对报警进行分组,接着采用基于差异驱动原理的赋权方法对每组内的报警进行等级排序；基于对报警的分组和排序处理,遵循优先级高优先处理的原则,结合报警优先级、误报率及漏报率建立多变量报警阈值优化的数学模型,采用最速下降法进行优化求解,得到报警阈值的最优值；选取TE过程作为应用研究实例,将所提出的多变量报警阈值设置方法与单变量报警阈值设置方法进行了比较,通过对比可以看出,所提出的多变量报警阈值设置方法能够大大减少生产过程的误报警次数和漏报警次数,验证方法的优势。