[发明专利]基于动静协同差异分析的两层实时监测与报警溯源方法

说明书

本发明公开了一种基于动静协同差异分析的两层实时监测与报警溯源方法。该上层监测算法可以有效地从小尺度对过程波动性、过程状态的动静角度进行全面考虑，并且能够结合基于贡献图和传递熵的根源追溯方法，划定当前下层DCS系统的报警优先级，有效定位到故障源头。本发明综合了控制器调节能力、过程运行状态的动静态在线监测指标作为报警管理方法的选择依据，合理抑制干扰报警，有效解决了报警泛滥这一关键问题，从而保障了工业过程的安全、高效运行。

技术领域

本发明属于过程监测与报警管理领域，特别是涉及了一种动静角度协同差 异分析方法，可以小尺度地从分布差异去监测过程状态、过程波动性，根据监 测结果提出了对应的四种报警管理方法以及实现方法，合理抑制干扰报警，有 效定位故障源头。

背景技术

报警系统对现代工业过程的安全、高效运行至关重要，在诸如电力和公用 事业、石油化工等工业部门的过程运行中给予故障发生的告警，提示操作员及 时处理异常工况。自从上世纪70年代“分布式控制系统”(DCS)的出现，报警 变量从原先的硬件信号配置转变成软件上挑选，无需成本、组态便利的同时也 带来了配置的随意化和冗余化现象。这在客观上造成了“报警过载”(Alarm Overloading)的频发，即无需告知操作员的信息或无需任何操作响应的情形，大 量的干扰报警消耗了操作员的精力，也降低了他们对报警系统的信心，很有可 能在真正发生报警时忽略了关键报警信息。“报警泛滥”(Alarm Flood)属于其中 一种最为普遍也同样棘手的问题，每当此时，报警数目远远超过控制台人员的 响应能力，关键报警被淹没在大量冗余报警之中，操作员无从获知报警根源来 决定有效应对措施，致使灾难发生。

合理可靠的报警管理系统，能够充分起到应用的保障作用，预警早期故障， 防止异常工况演变与灾难发生，在保证工业过程的安全、高效运行环节中处于 不可或缺的地位。为提升报警系统性能，工业界和相关组织提出了一系列工业 报警系统的标准和准则。例如，由欧洲工程设备和材料用户协会(EEMUA)于2013 年提出的准则EEMUA-191中指出，正常运行下每十分钟报警数不得超过1个。 国际自动化学会(ISA)于2009年给出了流程工业报警管理标准ANSI/ISA-18.2， 内容覆盖了报警管理的生命周期流程。但是，相关标准仅仅对报警系统的性能 提出了明确要求，未提供如何达到该要求的方法或技术细节。

在报警管理领域中，报警变量的选择与优先级划分、报警阈值动态优化在 整个报警系统设计中起到关键作用，直接关乎到是否正确报警与是否引起操作 员的响应。传统的单变量报警管理基于统计分布上的3σ准则，忽略了工业过程 变量之间的耦合性。

显然，基于多变量的报警管理可以更好的利用过程信息，结合上层的监控 手段来降低误报率，剖析报警信息因果，提升报警系统性能。近年来，国内外 学者针对多变量报警分析与设计的研究成果逐渐增多。Kndabeeti将主元分析应 用于生成报警信号，并根据误报率、漏报率指标分析了报警系统的性能。Alrowaie 基于粒子滤波的概率密度函数近似算法来设计报警阈值，可以很好地监测非高 斯信号。Chen提出了一种根据自适应时间尺度提取出信号的时间梯度，在线监 测过程信号变化方向的多变量报警系统。足以看出由需求驱动的报警管理研究 领域引起的重视程度与发展趋势。

本发明所提出方法具体应用对象为火电机组中的前置泵设备，深入考虑了 平稳过程数据的分布特征以及结合闭环控制特性去分析过程状态、过程波动性 的监测结果，提出了一种新的基于动静协同差异分析的两层实时监测与报警溯 源方法。

发明内容