報警延遲器參數選擇方法改進與工程應用

張偉梅 吳茂坤 楊子江 朱 迪

(華電萊城發電廠1，山東 萊蕪 371200；北京大學工學院2，北京 100871；陸軍航空兵學院航空機械工程系3，北京 101123)

?

報警延遲器參數選擇方法改進與工程應用

張偉梅1吳茂坤1楊子江2朱 迪3

(華電萊城發電廠1，山東 萊蕪 371200；北京大學工學院2，北京 100871；陸軍航空兵學院航空機械工程系3，北京 101123)

為了解決電力工業生產過程中報警系統普遍存在干擾報警數量過多的問題，提出了一種新的報警系統優化方法。首先,引入過程信號與過程信號測量值關系，推導出噪聲信號導致報警發生的概率。然后，結合震顫報警與重復報警的判定方法，指出了報警間隔時間與持續時間分布寬度的特點。最后,提出了以應用報警延遲器參數為手段的報警系統優化方法。通過在火電生產過程中的實際應用，驗證了該方法在工程應用領域的可行性。該研究對報警系統優化實踐具有重要的借鑒意義。

報警系統 延遲器 噪聲信號 過程信號 干擾 優化 持續時間 間隔時間

0 引言

在現代電力工業生產過程中，報警系統對安全生產起到了至關重要的保障作用。報警信號數量已經成為報警系統的一個重要的性能指標[1-3]。目前的報警系統普遍存在報警信號數量過多的現象。報警信號數量過多，不僅會影響報警系統功能的正常發揮，還會嚴重干擾現場操作人員對報警的處理。更重要的是，過多的報警信號容易導致真正的報警信號被淹沒，可能造成生產安全事故。報警信號數量過多的根本原因是干擾報警過多。干擾報警主要是由震顫報警與重復報警構成的，其報警數量約占干擾報警數量的10%～60%[2]。通過減少干擾報警來減少報警數量，已經成為報警系統優化的一個重要途徑。

在總結已有報警系統優化方法的優缺點的基礎之上，本文提出了一種以應用報警延遲器參數選擇為手段的報警系統優化方法。首先，通過分析干擾報警產生根源，引入過程信號與過程信號測量值關系，推導得出了噪聲信號導致報警發生的概率。其次，結合現有的震顫報警與重復報警的判定方法，指出了報警間隔時間與持續時間分布寬度的特點。然后，基于所得結論，提出了以應用報警延遲器參數為手段的報警系統優化方法。最后，通過在300 MW火電機組生產過程中的實際應用，驗證了該方法在工程應用領域的可行性與有效性。

1 研究現狀

針對報警系統開展的研究工作已經越來越多，其中既包括對報警系統自身設計方法的討論[4]和軟件優化設計方面的工作[5]，也包括大量的學術性問題[6]。圍繞降低干擾報警數量的報警系統優化問題，研究人員已經開展了一定的研究工作，部分研究成果已經在工業生產過程中得到了驗證。

在文獻[7]中，通過報警閾值優化、報警擱置、報警掩蔽等方法對單個報警測點進行處理，同時通過優化報警數量最多的前10個報警測點，使得全廠報警數量下降了55%；但是該優化方法工程實施復雜、工作量大，難以普遍推廣。文獻[8]研究了通過可視化的設計和使用，識別和處理根源報警、關鍵報警、滋擾報警的問題，從解決報警泛濫的角度降低了報警數量，提升了報警系統的性能。該方法人工參與度高，難以適用于量大的測點。文獻[9]從報警關聯度的角度出發，利用報警信號時間序列進行分析，提取多個報警測點之間因果關系，以達到只處理根源報警的目的，減少報警處理工作量。該方法具有理論可行性，但是在生產過程中進行應用具有較高的風險性。文獻[10]提出通過報警參數物元模型描述、報警參數關聯函數構造以及報警參數權重分配改進的方法，形成適合過程工業的報警優化方法，并在工程中進行了實際應用。應用表明，報警數量以及報警頻率降低效果明顯，但是該方法的工程應用工作量大，對具有數千報警測點的電力生產系統而言，其應用仍然面臨較多困難。

文獻[11]采用基于數據驅動的方法，通過核密度估計與最小錯誤率貝葉斯決策理論的結合，建立了誤報警率與漏報警率的目標函數。對目標函數最小值進行求解后，獲得報警閾值。最后，通過仿真試驗，證明了該方法能減少大量的誤報警。該方法存在的問題是適用性不強，其只能適用于模擬信號產生的報警，而不能適用于數字報警量。文獻[12]針對報警數量多的突出問題，也采取了數據驅動的方法。通過建立化工流程參數模糊相似關系，以動態模糊聚類分析方法對流程參數進行分組，把相關類聚到一起。在設置報警時，將相關報警建組，每組每次最多只給操作員提供一個報警，以實現報警數量減少的目的。該方法優點是針對設備提出了具體的報警優化方式，但是存在忽略了生產各個設備之間的相互作用關系的問題，因此針對整個生產過程的適用性不強。

文獻[13]、文獻[14]給出了震顫報警與重復報警的檢查的理論依據，并根據震顫報警與重復報警檢測理論，設計了報警延遲器。利用報警延時器消除震顫報警與重復報警，以達到降低報警數量的目的，同時給出了工業數據應用案例與在線應用步驟。該方法存在的缺陷是前提假設條件較多，在線計算量大。

經過上述對現有報警系統優化方法的總結，結合電力工業報警系統中包含大規模報警測點的現實情況，分析得出可實際應用于電力工業生產過程的報警測點優化方法應具有以下特點。

①不依賴或盡可能少地依賴生產工藝知識；

②既能適用于模擬報警變量，又能適用于數字報警變量；

③工程實施簡單，人工工作量小。

本文在深入理解文獻[14]的基礎之上，結合報警間隔時間與報警持續時間的概念，從噪聲干擾觸發報警角度出發，經過理論分析，指出了重復報警的間隔時間與持續時間的統計分布寬度值。最后提出了依據報警間隔時間與持續時間分布寬度特征來設計報警延遲器參數的方法，并對該方法進行了大規模的工業應用驗證。

2 報警延遲器參數選擇方法

報警數據一般有兩種來源：一種是生產過程中的模擬量通過與報警閾值進行比較后產生，另一種是模擬量(或數字量)通過運算后與其他數字量再經過邏輯運算產生。由于基于報警延遲器參數的報警系統優化方法是基于報警數據進行的，因此該方法既適用于模擬信號報警量，也適用于數字信號報警量。

2.1 報警持續時間與報警間隔時間

報警信號一般有兩種表示方法。

第一種是將過程信號直接與報警閾值進行比較，產生報警信號，可表達為：

(1)

式中：x(t)為模擬量；xtp為報警閾值；xa(t)為與x(t)相對應的報警信號。

第二種報警信號表示方法是重點突出報警觸發時，以報警觸發時刻與其他時刻來構成報警信號，可表示為：

(2)

報警持續時間T1是指一次報警從發生到結束的時間，可以表示為：

T1=t2-t1+1

(3)

報警間隔時間T0是指兩次報警被觸發時刻的時間差，可以表達為：

T0=t2-t1+1

(4)

文獻[14]通過對報警持續時間與報警間隔時間的概念分析，推斷出了震顫指數[15]和震顫報警指數[13]的上限值，并在此基礎上，對震顫報警與重復報警分別提出了以下判定法則。

法則一：當報警持續時間T1或報警間隔時間T0小于20s時，那么該報警為震顫報警。

法則二：當報警持續時間T1或報警間隔時間T0為常數，那么該報警為重復報警。

2.2 噪聲觸發報警的概率分析

報警的根本目的是及時發現生產過程變量是否超出了生產工藝要求。實際生產中，報警是由過程變量測量值與報警閾值進行比較而產生的。過程變量測量值可以認為是過程變量值與噪聲信號的疊加，以x′(t)表示過程信號，x(t)表示過程信號測量值，e(t)表示噪聲信號，則：

x(t)=x′(t)+e(t)

(5)

當報警閾值與過程信號值較為接近，或者信噪比較大，或者真實的生產異常導致過程信號值與報警閾值較為接近時，噪聲信號此時將成為觸發報警的主要因素。

由式(1)可知，當滿足x(t)≥xtp時，結合式(5)，則有：

x′(t)+e(t)≥xtp

(6)

對式(6)進行整理后,可得：

e(t)≥xtp-x′(t)

(7)

由于噪聲觸發報警的各種時機從本質上來看，x′(t)與xtp已經非常接近，構成了噪聲干擾觸發報警的基礎因素，因此式(7)可進一步表示為：

e(t)≥ε

(8)

式中：ε=lim[xtp-x′(t)]。結合x′(t)與xtp的時機物理意義，ε可認為是任意小的非負數。

為了便于分析，可取ε=0。在此情況下，x(t)觸發報警的概率可以轉換為e(t)>0的概率，即：

P[x′(t)+e(t)≥xtp]≈P[e(t)≥0]

(9)

由式(9)和噪聲的一般性質可知，噪聲在假設條件下觸發一次報警的概率為P[e(t)≥0]=0.5，那么由噪聲觸發連續n個報警狀態的概率為：

P*=0.5n

(10)

當n=10時，P*=1/1 024<1/1 000。在假設條件下，由噪聲連續觸發10個報警狀態發生的事件可以認為是小概率事件，所以可以認為由噪聲觸發的報警持續時間均小于10個樣本周期。相反情況下，由噪聲造成的報警消除持續時間也都小于10個樣本周期。

2.3 報警持續時間與報警間隔時間的分布特征

根據重復報警的判定法則，如果報警信號存在重復報警，那么對其報警持續時間與報警間隔時間進行統計，其數值都應該為常數。設報警時間間隔的統計常數為C0，報警持續時間的統計常數為C1。由于受到噪聲信號的影響，其統計結果必然以C0或C1為中心分布。

關于重復報警，結合由于噪聲引發連續報警狀態的概率結果，可得出以下結論：當報警信號中存在重復報警時，其報警持續時間或報警間隔時間的統計分布區間寬度≤21 s。

對報警信號的報警持續時間與報警間隔統計，即可確認該報警信號是否存在重復報警。也就是說，如果報警持續時間或報警間隔時間的統計樣本集合{T0}與{T1}滿足：

max({T0})-min({T0})≤21

(11)

或者：

max({T1})-min({T1})≤21

(12)

則認為該報警信號是重復報警。

經過統計后，其報警持續時間與報警間隔時間的分布區間分別為[C0-10,C0+10]、[C1-10,C1+10]，則該報警信號的報警延遲參數m的取值為：

(13)

由式(5)可知，重復報警信號必然包括震顫報警的成分，而震顫報警的報警持續時間或報警間隔時間小于20 s。如果在此種情況下對其報警持續時間與報警間隔時間進行統計，其{T0}或{T1}的結果都必然含有較小的分量，此時如果仍然采用式(11)，則計算所得的m值必然偏大，有可能導致真正的報警被屏蔽。

為了解決該問題，首先應以默認報延遲參數m=20進行報警數據生成，然后以報警數據為基礎進行報警時間與報警間隔統計；如果此時報警持續時間或報警間隔時間的統計結果不滿足式(11)或式(12)，那么m=20。如果此時報警間隔或報警持續時間的分布滿足寬度≤21 s，那么依據式(13)進行計算。在實際應用中，可令C0與C1等于其統計結果的主頻數。

3 仿真驗證與應用效果

為了驗證在上一節提出的m值確定方法的有效性，本節將通過兩例仿真，先驗證驗證該方法的有效性；然后通過對實際應用時29個測點的m取值以及應用前后報警系統報警數量的對比，驗證該方法的實際有效性。

3.1 仿真驗證

3.1.1 統計分布寬度大于21 s

本例子中，通過構造既包含真實報警又包含震顫報警的過程信號測量值x(t)，并利用x(t)產生報警信號。x(t)示意圖如圖1所示。

將x(t)與xtp進行比較，產生報警信號。對該報警信號進行報警持續時間T1與報警間隔時間T0的統計后，發現該報警信號的報警持續時間T1與報警間隔時間T0的寬度分別為403 s 和216 s，并且該統計結果中有大量小于20的數值。

T0與T1的統計結果如圖2所示。

圖1 x(t)示意圖

圖2 T0與T1的統計結果(m=0、w>21)

由于圖2 中的統計結果中包含大量的小于20的數值，因此選取m=20。以現有報警信號為基礎，重新生成報警信號；之后再次進行報警持續時間T1與報警間隔時間T0統計。其統計結果如圖3所示。通過觀察圖3,可以很直觀地發現，盡管已經使用m=20對噪聲產生的報警進行消除，報警持續時間與報警間隔時間的統計結果中已經不包含小于20的數值，但是報警持續時間與報警間隔時間的分布寬度仍然大于21 s。

圖3 T0與T1的統計結果(m=20、w>21)

3.1.2 統計分布寬度小于21 s

在本例中，設過程信號為x′(t)=sin(0.01πt)，噪聲信號e(t)為高斯噪聲，其標準差為0.015，以此來構成一個重復報警信號。選取報警閾值為xtp=0.55，仿真數據長度為62 832。當直接以報警閾值生成報警信號后，進行報警持續時間T1與報警間隔時間T0的統計，可以發現其統計結果中含有較小的取值。其統計結果如圖4所示。

圖4 T0與T1的統計結果(m=0、w<21)

令m=20，重新生成報警信號，并再次對報警持續時間T1與報警間隔時間T0進行統計。其統計結果如圖 5所示。

圖5 T0與T1的統計結果(m=20、w<21)

經過判定，發現統計結果滿足式(11)與式(12)，因此該報警信號為重復報警，結果與設計相同。其報警持續時間T1與報警間隔時間T0的最大頻數分別為63、137，因此其報警延遲器參數m=100。通過報警延遲器計算結果數值，證明該重復報警已被完全屏蔽。

經過分析本節中的兩個仿真結果，可以清楚地看到，當過程測量信號中包含有重復報警信號時，經過震顫報警消除后，其報警持續時間T1或報警間隔時間T0的分布寬度小于21 s;否則其分布結果大于21 s。利用本文提出的報警延遲器參數設計方法，可以完全消除震顫報警。

3.2 生產過程應用

為了檢驗本文中所提方法的實際使用效果，選取華電萊城發電廠4#機組2015年4月的數據來確定m值，然后應用這些m值實現新的報警產生程序，并在2015年5月進行了實時應用。下面分別給出部分測點的m值選取和應用效果總結。

3.2.1m值選取

為了保證報警間隔時間T1與報警持續時間T0統計結果的有效性，報警信號中必須包含100次以上的報警。通過對2015年4月的報警歷史數據進行分析發現，4月份共有238個報警變量發生過報警，其中有60個報警變量在當月發生報警的次數超過100次，因此用本文中的方法對該60個報警變量求取m值。

3.2.2 應用結果

通過對比2015年4月與5月DCS系統發生的報警數量可以發現，這兩個月的報警數量基本相當，因此該生產系統處于相同的生產狀況。但是對應用了報警延遲器的報警數據進行統計，可發現應用報警延遲器后，報警系統的報警數量僅為原來的10%左右。

經過應用檢驗后，對報警數據進行分析證明，本文提出的方法能將報警系統的報警數量降低80%至90%，優化效果明顯。同時，結合現場操作人員對報警的確認以及操作記錄分析后發現，本方法在應用過程中沒有丟失真正因異常導致的報警。

4 結束語

本文以報警持續時間T1和報警間隔時間T0統計結果為基礎，制定了震顫報警與重復報警的判定法則。通過將過程信號測量值分解為過程信號與噪聲信號相疊加的方法，重點分析了噪聲信號連續觸發報警狀態的可能性，并借此確定了重復報警持續時間T1與報警間隔時間T0的統計分布區間寬度，最后提出了重復報警信號的報警延遲器參數選擇方法。

本文所提出的報警系統優化方法，具有計算量小、實施簡便、適用性廣、對工藝知識無依賴、應用效果明顯等優點，但是沒有對漏報警率進行驗證。在實際運行中，應以人工驗證的方式檢驗其漏報警率是否滿足報警系統要求。

[1] EEMUA-191．Alarm systems-a guide to design,management and procurement[M]．2nd ed.London：EEMUA (Engineering Equipment and Materials Users Association)，2007．

[2] 朱群雄，高慧慧，劉菲菲，等．過程工業報警系統研究進展[J]．計算機與應用化學，2014(2):129-134．

[3] 顧祥柏，朱群雄，耿志強．現代化工流程報警系統分析及管理策略[J]．化工進展，2014(12)：1348-1353．

[4] 張淑慧．報警系統設計方法綜述[J]．核科學與工程，2008(3)：273-239．

[5] 宋曉玉，施波，馬建新．大型DCS系統報警處理的關鍵技術[J]．自動化儀表，2011,32(7)：61-65．

[6] 楊帆，蕭德云.智能報警管理若干研究問題[J].計算機與應用化學，2011(12)：1485-1491．

[7] 劉英斌，謝海峰，曹孫輝，等．報警管理系統的優化實踐[J]．廣東化工，2014(41)：80-81．

[8] 高慧慧，徐圓，朱群雄．過程工業報警系統可視化監控技術及應用[J]．化工學報，2015(1)：215-221．

[9] 張益農，周進，楊帆，等．基于數據的流程工業關聯報警的識別[J]．計算機工程與科學，2014，36(7)：1714-1719．

[10]徐圓，朱群雄.基于物元分析的過程工業報警優化[J]．化工學報，2008(7)：1609-1614．

[11]劉恒，劉振娟，李宏光． 基于數據驅動的化工過程參數報警閾值優[J]．化工學報，2012(9)：2733-2738．

[12]耿志強，朱群雄，顧祥柏.現代化工流程報警系統優化算法及應用[J].計算機與應用化學，2005(3)：183-188．

[13]WANG J D,CHEN T W.An online method for detection and reduction of chattering alarms due to oscillation[J]．Computers and Chemical Engineering Delivery，2013，54(28)：140-150．

[14]WANG J D,CHEN T W.An online method to remove chattering and repeating alarms based on alarm durations and intervals[J]．Computers and Chemical Engineering，2014，67(2)：43-52．

[15]KONDAVEETI S，IZADI I，SHAH S L，et al． Quantification of alarm chatter based on run length distributions[J]．Chemical Engineering Research & Design,2010，91(12)：6809-6814．

Improvement and Engineering Application of the Parameter Selection Method for Alarm Latency

In the production process of power industry,it is very common that too many nuisances exist in alarm system.To solve this problem,a new optimal method for alarm system is proposed.Firstly the relationship between process signal and the measured value of process signal is introduced,and the probability of noise signal leads to alarm is deduced.Then,combining with the judging method of tremulous alarm and duplicate alarm,the characteristics of the distribution width of the duration and interval of alarms is pointed out.Finally,based on the conclusion obtained,the optimization method for alarm system that is based on the parameters for alarm latency is proposed.The practice in production process of thermal power plant verifies the feasibility of the method; it possesses important significance for optimization of alarm systems.

Alarm system Alarm latency Noise signal Process signal Interference Optimization Duration Interval

張偉梅(1972—)，女，2003年畢業于華北電力大學(北京)自動化專業，獲碩士學位，高級工程師；主要從事火力發電機組自動控制優化與報警優化管理方向的研究。

TH7;TP206+.3

A

10.16086/j.cnki.issn 1000-0380.201611024

修改稿收到日期：2016-04-18。