[发明专利]一种流程工业过程状态异常的预警方法

说明书

本发明公开了一种流程工业过程状态异常的预警方法，首先设定趋势和限值的预警信息，按照工况趋势将趋势预警分为4类，同时设定工况参数限值预警的上下限区间；然后基于时间轴，以当前点为起点向前选取p个采样点进行回归计算，得到斜率和相关系数；接着按照上述步骤每次前移1个采样点并重复计算共计n次；最后依据趋势预警的识别流程，确定当前工况的趋势预警类别，依据限值预警的识别流程，判断是否产生限值预警，并综合趋势预警和限值预警的识别结果，判断当前运行工况的预警级别。该方法实用、可靠，既降低了因噪声数据而导致误判的概率，又能对异常工况提前预警。该方法对及时故障处理、降低故障损失、保证生产安全具有重要的应用价值。

技术领域

本发明涉及流程工业过程领域的故障检测与预警方面，基于趋势和限值两类预警信息，建立一种异常状态的实时检测与预警方法。

背景技术

石油、石化等流程工业领域里的故障或异常状态，往往采用集散控制系统(DCS)报警。然而，目前DCS普遍采用固定的上下限报警，存在无法提供预警、报警不及时等诸多问题。

目前已有一些故障或异常的预警方法，主要分为基于模型和基于数据驱动两大类。基于模型的方法需要深刻理解并掌握准确的工艺过程机理，在实际应用中受到极大限制；基于数据驱动的方法是从DCS采集实时及历史数据，然后进行数据处理和判断。但数据驱动的方法在实际应用中尚存在一些问题，例如，测量的数据往往带有噪声，极易造成故障误报；而为了消除噪声有时采用的滤波方法又容易引入滞后问题，造成报警不及时。因此，如何建立一个实用、可靠的异常状态预警系统，能够在准确性、实时性间找到平衡，近年来越来越引起关注。

发明内容

本发明针对上述问题，综合了趋势和限值的预警识别信息，建立过程状态异常预警的判断规则和流程，可对变化剧烈或渐变性异常进行实时检测和预警。

本发明采用以下技术方案：

一种流程工业过程状态异常的预警方法，该方法综合了趋势和限值的预警识别信息，建立过程状态异常预警的判断规则和流程，具有以下步骤：

⑴按照工况趋势将趋势预警分为4类：趋势快速上升、趋势快速下降、趋势大幅波动和趋势正常；

⑵设定工况参数正常运行区间的上限x^h和下限x^l；

⑶从监控系统提取实时运行数据，以当前采样点为起点，对p个历史采样点进行回归计算，得到斜率k₁和相关系数r₁；

⑷基于时间轴前移1个采样点，再次对p个采样点计算拟合斜率k₂和相关系数r₂，重复此过程，直至得到k₁～k_n和r₁～r_n；

⑸依据趋势预警识别流程，确定当前工况的趋势预警类别：若趋势为快速上升、快速下降或大幅波动，则执行步骤⑹；若趋势为正常，则执行步骤⑺；

⑹依据限值预警识别流程，判断是否产生限值预警；

⑺综合趋势和限值的识别结果，判断装置当前运行工况的预警级别。

具体的，本方法提供了对当前工况中趋势快速上升和快速下降预警的识别流程：

⑴统计r₁～r_n处于相关系数预警范围q_1l≤|r|≤q_1r的比例w₁，并与阈值m₁比较，若w₁＜m₁则对当前工况进行大幅波动的趋势预警识别；若w₁≥m₁则转至步骤⑵；