一种抖动报警和重复报警的在线消除方法与系统与流程
本发明涉及工业报警系统等自动化技术领域，尤其涉及一种抖动报警和重复报警的在线消除系统及方法。
背景技术：
报警是一种以视觉和听觉的方式提醒操作人员该工业过程出现了故障现象或者异常状况，对生产过程的安全高效有着至关重要的作用。因此，工业报警系统的研究受到了工业界和学术界越来越广泛的关注。然而由于噪声等外部干扰的影响，工业报警系统会产生大量的抖动报警和重复报警等干扰报警。这些干扰报警是在没有操作人员干预的情况下，报警变量不断在报警状态和正常状态之间转换。这样的报警信号都是干扰报警，它们会严重影响工业报警系统的性能表现，不仅导致有用的报警信息被淹没，更因“狼来了”效应造成操作人员长期忽视报警信息，不信任甚至关闭工业报警系统。
技术实现要素：
针对现有技术中存在的不足，本发明提供了一种抖动报警和重复报警的在线消除系统，可以有效降低工业报警系统产生的抖动报警和重复报警的数目，从而显著改善工业报警系统的性能表现。
本发明采用下面的技术方案：
一种抖动报警和重复报警的在线消除方法，包括以下步骤：
(1)选取报警时间段ts至te的报警信号，将所述报警信号转换为以0为代表的正常状态和以1为代表的报警状态的第一报警样本，其中ts和te对应的报警信号均为正常状态；
(2)初始化报警延时器的参数m，对上述第一报警样本进行预测赋值，得到第二报警样本；
(3)计算第二报警样本的报警持续时间序列或报警间隔时间序列；
(4)对所述报警持续时间序列或报警间隔时间序列进行假设检验，判断是否需要更新报警延时器参数；
(5)更新报警时间段，重复步骤(1)至(4)。
进一步的，步骤(2)中对第一报警样本进行预测赋值具体为：当且仅当有连续m个样本为报警状态，报警系统就产生报警信号1；当且仅当有连续m个样本为正常状态，报警系统就产生正常信号0。
具体的：当t-m时刻报警信号处于正常状态0,如果t-m+1时刻，t-m+2时刻,…，t时刻报警信号都处于报警状态1，则第二报警样本在t时刻的取值为1；当t-m时刻报警信号处于正常状态0,如果t-m+1时刻，t-m+2时刻,…，t-m+a(a<m)时刻报警信号都处于报警状态1，即连续处于报警状态的样本数少于m，则第二报警样本在t-m时刻，t-m+1时刻，…，t-m+a时刻的取值均为0；当t-m时刻报警信号处于报警状态1,如果t-1时刻，t-2时刻,…，t时刻报警信号都处于正常状态0，则第二报警样本在t时刻的取值为0；当t-m时刻报警信号处于报警状态1,如果t-m+1时刻，t-m+2时刻,…，t-m+a(a<m)时刻报警信号都处于正常状态0，即连续处于正常状态的样本数少于m，则第二报警样本在t-m时刻，t-m+1时刻，…，t-m+a时刻的取值均为1。
进一步的，步骤(3)中计算第二报警样本的报警持续时间序列具体为：t1＝t2-t1+1，其中t1时刻和t2时刻为相邻的非报警状态所对应的时刻，且t1到t2时间段内均为报警状态；所述报警间隔时间序列为非报警持续时间序列。
进一步的，步骤(4)中如果报警持续时间序列或报警间隔时间序列未通过假设检验，则说明不存在抖动报警和重复报警，此种情况不更新报警延时器得参数m；如果报警持续时间序列通过假设检验，则说明存在抖动报警和重复报警，此种情况更新报警延时器得参数m。
进一步的，步骤(4)中，如果报警持续时间序列通过假设检验，由报警持续时间序列得到报警持续时间、报警间隔时间，根据报警持续时间或报警间隔时间的均值和方差来更新警延时器得参数m；如果报警持续时间序列没有通过假设检验，则保持报警延时器参数m不变。
进一步的，所述报警时间段为1小时。之所以将报警时间段的时间间隔设为1小时，是因为当报警时间段的时间间隔较小时，即使报警持续时间较大，假设检验也能通过。当报警时间段的时间间隔设置较大时，报警延时器参数就会更新不及时，从而导致干扰报警和重复报警不能被消除。需要注意的是，报警时间段在ts时刻和te时刻的取值应该为0，否则的话ts时刻之前的m个样本和te时刻之后的n个样本也应该加入到报警时间段。
进一步的，步骤(5)中更新的报警时间段与步骤(1)中的报警时间段首尾相连。
进一步的，当所述第一报警样本中为报警状态的报警信号个数低于设定值，采用第一假设检验方法做判断；当所述第一报警样本中为报警状态的报警信号个数大于或等于设定值，采用第二假设检验方法做判断。
进一步的，所述第一假设检验方法采用第二报警样本的报警持续时间序列进行假设检验；所述第二假设检验方法采用第二报警样本的报警间隔时间序列进行假设检验。
进一步的，所述第一假设检验方法包括以下步骤：
假设和备选假设分别定义为
h0:cv＝1,h1:cv＞1(1)
其中cv为抖动系数，它的计算公式为
cv＝σt1/μt1
其中σt1和μt1分别为报警持续时间序列t1(l)的标准差和均值。给定(1-α)％的置信区间，则cv的取值范围为
其中
根据公式(1)、(2)可知，如果上述不等式成立，h0假设就会被拒绝，并且犯第一类错误的概率为α。在这种情况下，报警持续时间t1(l)不被认为是保持不变的，所以不存在重复报警，因此报警延时器参数不需要被更新。如果报警持续时间t1(l)通过了假设检验，就说明存在重复报警，因此报警延时器参数需要被更新。假设报警样本在大多数情况下都处于正常状态，那么更新后的报警延时器参数m应该满足：
pr(t1(l)＞m)≤rfar(4)
其中rfar为系统的误报率要求，即该系统产生的误报率不能大于rfar。根据chebyshev不等式可得
结合公式(4)和(5)可知，γt1的计算公式为
将公式(6)代入公式(5)中，可得
在实际应用过程中，σt1和μt1通常由它们的估计值st1和
其中mu为由报警延时要求raad决定的报警延时器参数m的上界。
进一步的，所述第二假设检验方法在第一假设检验方法的基础上，将公式(3)替换为：
即应该利用报警间隔时间t0来进行假设检验。其中，st0和
其中rmar为系统漏报率的要求，即系统的漏报率不能大于rmar
本发明还提供了一种抖动报警和重复报警的在线消除系统，包括：
选择模块，用于选取报警时间段ts至te的报警信号，将所述报警信号转换为以0为代表的正常状态和以1为代表的报警状态的第一报警样本；
预测赋值模块，用于初始化报警延时器的参数m，对上述第一报警样本进行预测赋值，得到第二报警样本；
报警持续/间隔时间计算模块，用于计算报警持续时间或报警间隔时间，从而得到报警持续时间序列或报警间隔时间序列；
假设检验模块，用于对报警持续时间序列或报警间隔时间序列进行假设检验，从而判断是否需要更新报警延时器参数；
更新模块，用于更新报警时间段，从而实时更新报警延时器参数。
本发明的有益效果：
本发明利用报警延时器对报警时间段进行处理，得到新的报警样本，利用新的报警样本计算报警持续时间序列或报警间隔时间序列，然后对报警持续时间序列或报警间隔时间序列进行假设检验，从而判断报警延时器参数是否需要更新。本发明有益于减少工业报警系统中的抖动报警和重复报警等干扰报警，使得操作人员不至于淹没于大量的干扰报警中，方便操作人员及时发现真正有用的报警。
附图说明
图1为本发明实施例所述抖动报警和重复报警的在线消除系统流程图；
图2为本发明实施例过程信号的时间序列图；
图3为本发明实施例所述抖动报警和重复报警的消除系统框图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明：
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本发明的一种典型实施例是：
一种抖动报警和重复报警的在线消除方法，包括以下步骤：
一种抖动报警和重复报警的在线消除方法，包括如下步骤：
s1，初始化报警延时器参数m＝20，并选取报警时间段ts至te的报警信号，将报警信号转换为以0为代表的正常状态和以1为代表的报警状态的报警样本；
s2，利用报警延时器对报警时间段进行预测赋值，得到新的报警样本；
s3，针对新的报警样本计算报警持续时间序列或报警间隔时间序列；
s4，对报警持续时间序列或报警间隔时间序列进行假设检验，判断是否需要更新报警延时器参数；
s5，更新报警时间段ts＝te,te＝ts+3600-1，重复步骤s1-s4。
上述报警时间段中时刻的单位为秒。
s1中：选取报警时间段的起始时刻ts，报警时间段的时间间隔设为1h，则报警时间段的终止时刻为te＝ts+3600-1，报警时间段定义为{x(t)}tet＝ts。之所以将报警时间段的时间间隔设为1h，是因为当报警时间段的时间间隔较小时，即使报警持续时间较大，假设检验也能通过。当报警时间段的时间间隔设置较大时，报警延时器参数就会更新不及时，从而导致干扰报警和重复报警不能被消除。需要注意的是，报警时间段在ts时刻和te时刻的取值应该为0，否则的话ts时刻之前的m个样本和te时刻之后的n个样本也应该加入到报警时间段。
s2中：利用报警延时器对报警时间段进行处理，得到新的报警样本。当t-m时刻过程信号处于正常状态0,如果t-m+1时刻，t-m+2时刻,…，t时刻过程信号都处于报警状态1，则新的报警样本在t时刻的取值为1；当t-m时刻过程信号处于正常状态0,如果t-m+1时刻，t-m+2时刻,…，t-m+a(a<m)时刻过程信号都处于报警状态1，即连续处于报警状态的样本数少于m，则新的报警样本在t-m时刻，t-m+1时刻，…，t-m+a时刻的取值均为0；当t-m时刻过程信号处于报警状态1,如果t-1时刻，t-2时刻,…，t时刻过程信号都处于正常状态0，则新的报警样本在t时刻的取值为0；当t-m时刻过程信号处于报警状态1,如果t-m+1时刻，t-m+2时刻,…，t-m+a(a<m)时刻过程信号都处于正常状态0，即连续处于正常状态的样本数少于m，则新的报警样本在t-m时刻，t-m+1时刻，…，t-m+a时刻的取值均为1；新的报警样本定义为
s3中：针对新的报警样本计算报警持续时间序列；所述报警持续时间的计算公式为：
t1＝t2-t1+1,
其中xa(t1-1)＝0,xa(t2+1)＝0,且xa(t1)+xa(t1+1)+…+xa(t2)＝t2-t1+1。也就是说，报警样本在t1时刻和t2时刻的取值均为0，且报警信号在t1时刻到t2时刻之间的取值均为1。
s4中：对报警持续时间序列进行假设检验，判断是否需要更新报警延时器参数。所述假设检验的具体步骤如下：假设和备选假设分别定义为
h0:cv＝1,h1:cv＞1(1)
其中cv为抖动系数，它的计算公式为
cv＝σt1/μt1
其中σt1和μt1分别为报警持续时间序列t1(l)的标准差和均值。给定(1-α)％的置信区间，则cv的取值范围为
其中
成立，h0假设就会被拒绝，并且犯第一类错误的概率为α。在这种情况下，报警持续时间t1(l)不被认为是保持不变的，所以不存在重复报警，因此报警延时器参数不需要被更新。如果报警持续时间t1(l)通过了假设检验，就说明存在重复报警，因此报警延时器参数需要被更新。假设报警样本在大多数情况下都处于正常状态，那么更新后的报警延时器参数m应该满足
pr(t1(l)＞m)≤rfar(4)
其中rfar为系统的误报率要求，即该系统产生的误报率不能大于rfar。根据chebyshev不等式可得
结合公式(4)和(5)可知，γt1的计算公式为
将公式(6)代入公式(5)中，可得
在实际应用过程中，σt1和μt1通常由它们的估计值st1和
其中mu为由报警延时要求raad决定的报警延时器参数m的上界。
如果报警样本在大多数情况下都处于报警状态，提出的方法应该做出相应的修改。首先，在假设检验过程中，公式(3)应该改为
即应该利用报警间隔时间t0来进行假设检验。其中，st0和
其中rmar为系统漏报率的要求，即系统的漏报率不能大于rmar。
s5中：更新报警时间段ts＝te,te＝ts+3600-1，重复步骤s1-s4。。具体地，令新的报警时间段的起始时刻为上一个报警时间段的终止时刻，即ts＝te。保持报警时间段的时间间隔不变，则新的报警时间段的终止时刻为te＝ts+3600-1。重复步骤s1到s4，就能够实时更新报警延时器参数m。
如图3所示：本发明的再一实施例是一种抖动报警和重复报警的在线消除系统，包括：
选择模块，用于选取报警时间段ts至te的报警信号，将所述报警信号转换为以0为代表的正常状态和以1为代表的报警状态的第一报警样本；
预测赋值模块，用于初始化报警延时器的参数m，对上述第一报警样本进行预测赋值，得到第二报警样本；
报警持续/间隔时间计算模块，用于计算报警持续时间或报警间隔时间，从而得到报警持续时间序列或报警间隔时间序列；
假设检验模块，用于对报警持续时间序列或报警间隔时间序列进行假设检验，从而判断是否需要更新报警延时器参数；
更新模块，用于更新报警时间段，从而实时更新报警延时器参数。
我们通过一个实例来具体说明如何通过实时更新报警延时器参数来消除抖动报警和重复报警。过程变量是低压加热器的水位，如果水位高于38mm，报警系统就产生报警。图2是过程变量24h产生的报警信号。由图2可知，报警系统中存在大量无效的干扰报警。又由于过程变量在大多数情况下都处于报警状态，所以用报警间隔时间t0来进行假设检验，从而关系报警延时器参数m。表1列出了应用报警延时器后的结果。
表1应用报警延时器后的结果
在表1中，nxa，
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
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