在现代流程工业生产控制中,通过报警可及时发现生产过程中异常情况,然而,因为缺乏严格的报警管理和合理化的优化措施,导致有效报警淹没在大量无效的或重复的报警之中,报警泛滥成为一项威胁工厂安全与环境的严峻问题。高效、准确、科学的智能报警管理对于提高工厂的安全生产和操作至关重要,也是进一步进行优化、控制和故障诊断的基础。针对以上问题,本论文开展了以优化报警,减少无效报警数量、报警规则可配置、高级报警趋势预测、报警综合评估分析为目标的智能报警管理系统的研究与应用。本文首先从工业需求上论述报警管理的重要意义,然后概述了其概念和内涵。其次从报警系统目前存在的问题出发,提出了一个基于ISA S18.02标准及EEMUA191和ASM进行研究与设计的报警分析管理系统方案,通过研究数据流事件处理引擎和Drools规则引擎技术实现报警规则可配置。针对单个和多个报警的设计展开研究,揭示了误报与漏报、检测速度与鲁棒性的矛盾,并给出了常用的解决方法,包括针对单个报警的延迟、死区和滤波,针对多个报警的统计分析和因果报警的识别等。通过对ECA和高级报警抑制技术的研究,实现了面向流程工业的高级报警识别、分析评估。智能报警管理系统可实现采集底层系统的实际报警事件,统一报警数据源,进行统计和分析处理,实现报警信息的集成;快速识别各类报警,自动抑制不必要的频繁报警,突出更重要的报警,将不同的报警信息分类显示,并具备报警的逻辑判断、统计分析等功能;通过监控页面的形式展示报警信息,进行报警预测分析,并且为操作员消除报警提供指导。最后,本文对智能报警管理系统报警管理功能和性能进行了测试和验证。通过验证,该报警管理系统能够适用于工业控制领域常见报警应用,可实现实时监视和自动报警过滤,能够集成报警和过程数据,用于事故和报警策略审核;通过复杂事件的检测机制,实现了在复杂工况下对装置联锁报警的实时异常检测,保障装置安全平稳运行。