水電站智能告警系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題淺析

遲海龍，顏現(xiàn)波

（1.北京中水科水電科技開(kāi)發(fā)有限公司，北京 100038 ；2.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京 100038）

告警系統(tǒng)作為現(xiàn)代化水電站監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分[1]，已經(jīng)成為運(yùn)行人員監(jiān)視系統(tǒng)重要有利工具。事實(shí)上、現(xiàn)代化水電站運(yùn)行中，對(duì)告警系統(tǒng)的依賴(lài)程度大大增加。告警系統(tǒng)提供絕大多數(shù)生產(chǎn)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行信息（圖1）。如何讓告警系統(tǒng)快速、準(zhǔn)確、高效為運(yùn)行人員提供生產(chǎn)運(yùn)行信息，是目前水電站信息化、智能化的一個(gè)重要研究方向。

圖1 告警系統(tǒng)概要圖

1 告警全生命周期管理模型

1.1 概述

國(guó)際自動(dòng)化學(xué)會(huì)（ISA）及美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（ANSI）在 其 聯(lián) 合 制 定 的 標(biāo) 準(zhǔn)（ISA.ANSI/ISA-18.2-2009）[2]中給出了如圖2描述的告警系統(tǒng)全生命周期模型。這個(gè)模型對(duì)于所有適用的過(guò)程工業(yè)告警的各個(gè)階段都給出詳細(xì)的定義和描述，其中包括了10階段。

圖2 告警管理生命周期模型

1.2 階段描述

（1）告警理念（A）：在設(shè)計(jì)一個(gè)告警系統(tǒng)之前需要對(duì)該告警系統(tǒng)進(jìn)行基本規(guī)劃設(shè)計(jì)，定義具體的目標(biāo)原則及實(shí)施方案的框架。

（2）識(shí)別（B）：在此階段需要確認(rèn)潛在的告警，輸入資料為過(guò)程危險(xiǎn)分析報(bào)告和流程圖，并給出可能的告警列表。

（3）合理化（C）：在此對(duì)告警系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化、合理化、分級(jí)、優(yōu)先級(jí)和文檔化。掌握告警數(shù)據(jù)庫(kù)和告警設(shè)計(jì)要求，并完成告警的基本設(shè)計(jì)。

（4）詳細(xì)設(shè)計(jì)（D）：在設(shè)計(jì)階段，根據(jù)告警屬性和設(shè)計(jì)要求由階段（C）（合理化）決定。設(shè)計(jì)含3個(gè)方面：基本告警設(shè)計(jì)、HMI（人機(jī)接口） 設(shè)計(jì)和先進(jìn)告警技術(shù)設(shè)計(jì)。

（5）實(shí)施（E）：實(shí)施階段，安裝告警或告警系統(tǒng)所需的活動(dòng)并使其進(jìn)入操作狀態(tài)。新告警或新告警系統(tǒng)的實(shí)施包括系統(tǒng)的物理和邏輯安裝和功能驗(yàn)證。

（6）運(yùn)行（F）：在運(yùn)行階段，告警或告警系統(tǒng)處于服務(wù)狀態(tài)并執(zhí)行其預(yù)期的功能。關(guān)于告警原理和每個(gè)告警目的的進(jìn)修培訓(xùn)包括在這個(gè)階段。

（7）維護(hù)（G）：在維護(hù)階段，告警或告警系統(tǒng)未運(yùn)行但正在測(cè)試或修復(fù)。定期維護(hù)（例如，儀器測(cè)試）對(duì)于確保告警按設(shè)計(jì)如期運(yùn)行同樣重要。

（8）監(jiān)控和評(píng)估（H）：根據(jù)告警理念中規(guī)定的性能目標(biāo)，持續(xù)監(jiān)控告警系統(tǒng)和單個(gè)告警的整體性能。

（9）變更管理（A）：在變更管理階段，建議并批準(zhǔn)對(duì)告警系統(tǒng)的修改。變更過(guò)程應(yīng)遵循告警管理生命周期的每個(gè)階段，從識(shí)別到實(shí)施。

（10）審核（J）：進(jìn)行定期審查，以保持告警系統(tǒng)和告警管理流程的完整性。

2 告警系統(tǒng)主要問(wèn)題

2.1 告警閾值設(shè)定問(wèn)題

告警的閾值問(wèn)題是告警系統(tǒng)中一個(gè)重要問(wèn)題，該問(wèn)題體現(xiàn)在告警全生命周期模型的合理化、詳細(xì)設(shè)計(jì)等階段。首先閾值作為預(yù)警狀態(tài)感知器的重要參數(shù)，對(duì)其設(shè)定會(huì)直接決定告警的準(zhǔn)確度、置信度和系統(tǒng)負(fù)荷等，會(huì)影響操作人員對(duì)系統(tǒng)的信心。閾值按照數(shù)量可分為單參數(shù)和多參數(shù)。

（1）單參數(shù)閾值優(yōu)化問(wèn)題

單參數(shù)閾值設(shè)計(jì)問(wèn)題可描述為信號(hào)檢測(cè)理論的感 知 器ROC（Receiver operation characteristics）[3]問(wèn)題， ROC最早應(yīng)用在醫(yī)學(xué)測(cè)試中，主要為測(cè)試生物醫(yī)學(xué)樣本的篩查陽(yáng)性的準(zhǔn)確度，按照實(shí)際標(biāo)簽和檢測(cè)標(biāo)簽的對(duì)應(yīng)有4種組合關(guān)系，分別為①（陽(yáng)-陽(yáng)），前者為樣本真實(shí)標(biāo)簽，后者代表檢測(cè)到的標(biāo)簽。所以這里描述為真正的樣本陽(yáng)性檢測(cè)結(jié)果為陽(yáng)性，同理還有②（陽(yáng)-陰）③（陰-陽(yáng)）④（陰-陰）。其中（陽(yáng)-陰）為漏報(bào)，在告警體現(xiàn)為若閾值設(shè)置不合理，比如過(guò)高，則可能導(dǎo)致真正的需要告警的情況沒(méi)有報(bào)出而稱(chēng)為漏報(bào)，統(tǒng)計(jì)學(xué)上也稱(chēng)之為Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤，（陰-陽(yáng)）為誤報(bào)，統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱(chēng)之為Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤 。而（陽(yáng)-陽(yáng)） （陰-陰）為真正的告警率 。提高告警系統(tǒng)的準(zhǔn)確度就是要求我們要正確設(shè)置閾值參數(shù)，提高正確告警樣本數(shù)量在整個(gè)告警的比例。而盡量降低Ⅰ類(lèi)和Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤告警的占比。而這兩類(lèi)錯(cuò)誤之間也是相互關(guān)聯(lián)影響的，在設(shè)置閾值時(shí)在其他條件不變的情況下，如果要求犯Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤概率越小，那么犯Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤的概率就會(huì)越大。同樣的，如果要求犯Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤概率越小，那么犯Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤的概率就會(huì)越大。所以在實(shí)際中我們需要權(quán)衡兩類(lèi)錯(cuò)誤對(duì)我們的影響的嚴(yán)重程度來(lái)確定具體閾值參數(shù)。在水電站實(shí)時(shí)控制的兩種錯(cuò)誤的告警中，我們更應(yīng)該注意I類(lèi)錯(cuò)誤的比例。因?yàn)槁﹫?bào)可能導(dǎo)致的結(jié)果更加嚴(yán)重，同時(shí)也應(yīng)該盡量壓縮Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤以提高系統(tǒng)的置信度。

圖3 閾值中ROC問(wèn)題

（2）多參數(shù)閾值優(yōu)化問(wèn)題

為了提高單參數(shù)告警的準(zhǔn)確度，降低誤報(bào)和漏報(bào)的比率，實(shí)踐中也會(huì)引入多參數(shù)來(lái)提高告警的效率和精度。例如：在判斷設(shè)備告警閾值的同時(shí)我們可以引入設(shè)備工況參數(shù)，如在水電站告警系統(tǒng)中，停機(jī)檢修狀態(tài)下的各種告警可視作滋擾告警，應(yīng)該采用有效手段屏蔽掉。另外在多參數(shù)閾值處理中，我們可以引入業(yè)務(wù)邏輯模型對(duì)多個(gè)參數(shù)進(jìn)行綜合分析處理得到最終單變量參數(shù)并按照單閾值的方式進(jìn)行處理。

2.2 冗余告警、泛洪告警問(wèn)題

水電廠(chǎng)告警系統(tǒng)正常工作中，存在某些開(kāi)關(guān)狀態(tài)量的抖動(dòng)信息，在機(jī)組的狀態(tài)變化時(shí)某些設(shè)備可能會(huì)頻繁啟動(dòng)停止產(chǎn)生大量重復(fù)信息，監(jiān)控系統(tǒng)自身的狀態(tài)判斷，比如網(wǎng)絡(luò)的故障正常等大量信息，某些模擬量的參數(shù)的抖動(dòng)變化，如果參數(shù)設(shè)置的不合理，壓力 水位等傳感器在某些生產(chǎn)工況下會(huì)產(chǎn)生大量的閾值告警信息。

泛洪告警。生產(chǎn)系統(tǒng)發(fā)生某些意外的情況下，會(huì)導(dǎo)致局部或者全體信息頻繁動(dòng)作刷屏。這些泛洪告警的數(shù)量巨大，產(chǎn)生時(shí)間短，告警到達(dá)速率非常大，這會(huì)使告警系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)陷入癱瘓失能狀態(tài)，無(wú)法正常工作，對(duì)生產(chǎn)產(chǎn)生不利的影響，我們?cè)谠O(shè)計(jì)告警系統(tǒng)的階段中就應(yīng)該重點(diǎn)考慮應(yīng)對(duì)措施。

在處理冗余泛洪告警問(wèn)題上，目前業(yè)內(nèi)也提出多種方案。一種方案為對(duì)告警信息定義優(yōu)先的等級(jí)，當(dāng)告警系統(tǒng)過(guò)載發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)優(yōu)先保證等級(jí)較高的重要告警能迅速進(jìn)入到操作人員的視野和處理范圍內(nèi)并在最短時(shí)間內(nèi)被正確處理。還有的方案中采用延時(shí)等去抖方法，在個(gè)別告警頻繁刷屏?xí)r進(jìn)行屏蔽或丟棄，從而降低系統(tǒng)和人員的工作負(fù)荷。

2.3 告警上下文關(guān)聯(lián)綜合問(wèn)題

傳統(tǒng)的告警系統(tǒng)中每條告警內(nèi)容都是分立處理，告警之間的內(nèi)容沒(méi)有相互關(guān)聯(lián)的語(yǔ)義關(guān)系，在智能告警課題里提出了綜合時(shí)序告警功能：系統(tǒng)內(nèi)置了很多已經(jīng)設(shè)置的關(guān)聯(lián)規(guī)則（時(shí)序規(guī)則），在一個(gè) “相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間段”內(nèi)，智能告警系統(tǒng)接收到某廠(chǎng)站連續(xù)發(fā)生多個(gè)告警或者事件信號(hào)，可以把這些連續(xù)發(fā)生信號(hào)當(dāng)作為一個(gè)關(guān)聯(lián)的有機(jī)整體，作為一個(gè)“綜合事件”來(lái)進(jìn)行處理，告警面板里發(fā)出1條由規(guī)則推理而得的最終告警。同時(shí)如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)事件或者告警不滿(mǎn)足告警間的關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)，也可以單獨(dú)報(bào)出事件或告警的異常信息，同時(shí)給出不滿(mǎn)足規(guī)則可能的原因，便于操作人員對(duì)系統(tǒng)告警信息的識(shí)別和分析。

對(duì)于告警的語(yǔ)義規(guī)則可以采用人工通過(guò)歷史知識(shí)和領(lǐng)域內(nèi)先驗(yàn)知識(shí)的表達(dá)來(lái)定義，在實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)中，很多告警其實(shí)有著內(nèi)在統(tǒng)一的聯(lián)系，一簇事件群信息往往和某個(gè)設(shè)備的某種工況對(duì)應(yīng)。這些事件群通常都是按照內(nèi)在邏輯關(guān)系和空間、時(shí)間關(guān)系以固定的模式順序發(fā)生。這種事件群我們可稱(chēng)之為時(shí)序規(guī)則告警信息。我們可以定義時(shí)序的事件規(guī)則來(lái)識(shí)別和發(fā)現(xiàn)這些告警并對(duì)其進(jìn)行綜合。在系統(tǒng)高級(jí)模塊里應(yīng)該設(shè)置可以自定挖掘和發(fā)現(xiàn)的告警規(guī)則并及時(shí)提示操作人員經(jīng)過(guò)其確認(rèn)后形成告警規(guī)則知識(shí)庫(kù)，對(duì)未來(lái)的告警進(jìn)行識(shí)別分析處理。

3 告警處理過(guò)程及技術(shù)

本節(jié)主要討論位于告警管理模型運(yùn)行（F）階段的相關(guān)問(wèn)題，對(duì)告警的具體執(zhí)行處理過(guò)程一般分為識(shí)別、處理、展示等3個(gè)階段。

3.1 告警產(chǎn)生的過(guò)程時(shí)間線(xiàn)

圖4表示過(guò)程變量從正常狀態(tài)轉(zhuǎn)換到異常狀態(tài)的過(guò)程變化，以及操作員是否采取糾正措施的兩種可能情況。其中：

（1）正常（A）

正常告警狀態(tài)定義為過(guò)程在正常范圍內(nèi)運(yùn)行，告警處于未激活狀態(tài)并且所有過(guò)去的告警都已確認(rèn)。

（2）未確認(rèn)（B）

當(dāng)測(cè)量值超過(guò)告警設(shè)定值時(shí)，會(huì)產(chǎn)生未確認(rèn)的告警狀態(tài)。告警通知操作員在某些情況下并不一定立即確認(rèn)告警。

（3）恢復(fù)正常（D）

恢復(fù)到正常告警狀態(tài)的原因應(yīng)是操作員在允許的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)做出了正確應(yīng)對(duì)。影響恢復(fù)正常時(shí)間的因素有很多。

（4）后果閾值

當(dāng)操作員未采取任何行動(dòng)，采取的行動(dòng)不正確、不充分或行動(dòng)未在允許的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)完成時(shí)會(huì)產(chǎn)生比較嚴(yán)重的后果。后果發(fā)生在后果閾值處。

圖4 告警響應(yīng)時(shí)間線(xiàn)

3.2 告警的處理技術(shù)

告警一般都是在過(guò)程參量處理后發(fā)生，在數(shù)據(jù)處理模塊中對(duì)測(cè)量的參數(shù)進(jìn)行在線(xiàn)監(jiān)視，如果超過(guò)給定閾值或者滿(mǎn)足預(yù)設(shè)的規(guī)則時(shí)需要發(fā)出告警信息，針對(duì)泛洪告警的處理在此階段采用技術(shù)有：

（1）延時(shí)防抖方式。當(dāng)告警在識(shí)別階段被識(shí)別后，并不會(huì)立刻發(fā)送到下一階段處理模塊中，而是采用一個(gè)時(shí)間窗口t參數(shù)。當(dāng)t＜=T（T為預(yù)設(shè)的防抖時(shí)間窗口寬度）時(shí)告警被暫時(shí)擱置并對(duì)其計(jì)時(shí)，當(dāng)t＞T后如果告警已經(jīng)消失則不產(chǎn)生告警，如果告警仍然存在則發(fā)送至下一階段產(chǎn)生實(shí)際的告警信息。延時(shí)防抖是去除頻繁動(dòng)作的滋擾告警最有效的手段之一，各個(gè)告警系統(tǒng)基本都具備此功能。它可以有效抑制大量過(guò)程參數(shù)暫態(tài)過(guò)渡引起或者由于干擾引起的瞬時(shí)跳變的告警。

（2）告警死區(qū)方式。根據(jù)文獻(xiàn)[2]中給出的定義，告警死區(qū)是從所需的告警設(shè)定值到信號(hào)復(fù)歸的信號(hào)量變化范圍。告警在恢復(fù)到正常后，可以通過(guò)設(shè)置告警死區(qū)來(lái)對(duì)告警復(fù)歸狀態(tài)進(jìn)行延遲處理，如圖4可知告警恢復(fù)到限值以后并沒(méi)有立刻返回正常狀態(tài)而是超過(guò)一定的設(shè)定范圍后才返回。

死區(qū)設(shè)置的工程依據(jù)應(yīng)記錄在告警文檔中。在設(shè)置死區(qū)時(shí)，應(yīng)保證設(shè)備/人員安全的同時(shí)最大限度地減少滋擾報(bào)警。過(guò)大的死區(qū)可能對(duì)過(guò)去的告警進(jìn)行鎖定而無(wú)法正常復(fù)歸。

（3）前置濾波方式。對(duì)輸入的信號(hào)噪聲等可以采用濾波器對(duì)其進(jìn)行濾除。繼而得到有效的原生過(guò)程參量。常用的濾波器有滑動(dòng)平均值濾波器、中值濾波器等[3]，濾波器的采用可能會(huì)對(duì)有效信號(hào)進(jìn)行抑制，而且也會(huì)帶來(lái)延遲等開(kāi)銷(xiāo)，在工程中應(yīng)予以足夠重視。

3.3 告警展示技術(shù)

告警信息都是在告警面板中對(duì)最終用戶(hù)進(jìn)行展示呈現(xiàn)的，在此階段,主要用到的有優(yōu)先等級(jí)、過(guò)濾，排序、查找 、鏈接、語(yǔ)音、電話(huà)信息等功能手段。

告警面板中需要對(duì)不同等級(jí)告警采用不同的顯示策略，一般在電站監(jiān)控系統(tǒng)都要設(shè)置重要、故障、信息等不同級(jí)別。對(duì)于優(yōu)先級(jí)較高的告警要保證其得到更多的顯示資源和人機(jī)交互機(jī)會(huì)，從而保證運(yùn)維人員在眾多告警中排除干擾，及時(shí)應(yīng)對(duì)。

告警展示中也要具有按條件查找篩選等功能來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)的不同告警處理需求。同時(shí)語(yǔ)音、電話(huà)和短信息等手段也是告警推送有益的補(bǔ)充手段。可以有效降低工作人員負(fù)荷 。

4 高級(jí)智能告警技術(shù)分析

人工智能技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了符號(hào)規(guī)則學(xué)習(xí) 、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等幾個(gè)階段。人工智能專(zhuān)家在每個(gè)階段提出了大量寶貴的有意義算法和框架。這些寶貴成果對(duì)智能告警技術(shù)都有很好的指導(dǎo)借鑒意義。

4.1 基于邏輯規(guī)則告警

基于邏輯的告警規(guī)則是符號(hào)學(xué)習(xí)中最早期最為直接的學(xué)習(xí)方法 。該方法在告警處理中增加了邏輯處理，當(dāng)一個(gè)告警產(chǎn)生后如果該告警數(shù)據(jù)點(diǎn)中配置相對(duì)應(yīng)的規(guī)則，則需要將這個(gè)規(guī)則從對(duì)應(yīng)的規(guī)則庫(kù)中提取出來(lái)并對(duì)其進(jìn)行求值，如果規(guī)則滿(mǎn)足則產(chǎn)生一條基于規(guī)則的告警，否則對(duì)該告警信息進(jìn)行閉鎖阻止其出現(xiàn)在告警面板中。該告警策略在很多SCADA的告警系統(tǒng)都有采用。例如IP9000告警系統(tǒng)就可以對(duì)告警點(diǎn)配置邏輯規(guī)則并通過(guò)邏輯求值[5，6]，產(chǎn)生基于規(guī)則的告警或者減少不滿(mǎn)足要求的冗余低效告警。在符號(hào)學(xué)習(xí)中最重要的一階謂詞邏輯推理技術(shù)在過(guò)去被很多學(xué)者作為熱點(diǎn)討論研究。該策略可以通過(guò)先驗(yàn)的知識(shí)表達(dá)出知識(shí)邏輯規(guī)則，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)這些規(guī)則進(jìn)行邏輯遞歸推理等，求解出滿(mǎn)足要求的解集。基于邏輯的告警處理策略具有語(yǔ)義清晰明確，表達(dá)方式易于人的理解等優(yōu)點(diǎn)，但是邏輯規(guī)則策略也由于其邏輯的二元性（非此即彼），無(wú)法準(zhǔn)確表達(dá)不確定的知識(shí)和具有概率發(fā)生的事件內(nèi)容。

4.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法

統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)是近幾年被廣泛應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,當(dāng)我們獲得一組對(duì)問(wèn)題世界的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù), 如果我們不能或者沒(méi)有必要對(duì)其建立嚴(yán)格物理模型,我們可以使用數(shù)學(xué)的方法, 從這組數(shù)據(jù)推算問(wèn)題世界的數(shù)學(xué)模型, 這類(lèi)模型一般沒(méi)有對(duì)問(wèn)題世界的物理解釋, 但是, 在輸入輸出之間的關(guān)系上反映了問(wèn)題世界的實(shí)際, 這就是“黑箱”原理。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域里表現(xiàn)出卓越的性能而得到AI業(yè)界的廣泛接受和重視。在告警系統(tǒng)中我們可以采用決策樹(shù)（C4.5）算法[7]對(duì)告警信息的各種特征屬性進(jìn)行判別，判定某些告警信息是否為冗余低效告警，從而濾除噪聲信息。也可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法對(duì)告警分布和等級(jí)等特征進(jìn)行標(biāo)定。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)（有監(jiān)督）基于大量的歷史數(shù)據(jù)樣本和標(biāo)簽，來(lái)提取有用知識(shí)對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。該策略在大數(shù)據(jù)時(shí)代是十分適用的，但是某些場(chǎng)合下我們無(wú)法獲得足夠的樣本集合時(shí)，該策略的效果可能會(huì)大打折扣。如在水電監(jiān)控領(lǐng)域正樣本（正常工況）數(shù)量很大，但是對(duì)于有意義的負(fù)樣本（如設(shè)備故障或工況異常下的數(shù)據(jù)）獲得則相對(duì)較為困難，所以模型訓(xùn)練比較困難，效果不一定理想。

4.3 基于深度學(xué)習(xí)的AI告警技術(shù)

按照計(jì)算機(jī)領(lǐng)域摩爾定律，計(jì)算機(jī)算力隨著時(shí)間呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)。由于近年來(lái)算力的獲得成本逐年下降，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)策略得到很好發(fā)展和應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬動(dòng)物的腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)而開(kāi)發(fā)的計(jì)算機(jī)計(jì)算圖網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重的簡(jiǎn)單線(xiàn)性疊加和非線(xiàn)性處理后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以表達(dá)很強(qiáng)的知識(shí)，具有強(qiáng)識(shí)別能力。尤其在計(jì)算視覺(jué)（CV）領(lǐng)域基本達(dá)到了工業(yè)級(jí)實(shí)用水平。在告警系統(tǒng)中可以基于大數(shù)據(jù)，多維度數(shù)據(jù)等技術(shù)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8]來(lái)分析和描述告警發(fā)生的深層次原因，對(duì)告警進(jìn)行溯源和關(guān)聯(lián)分析。這樣在泛洪告警發(fā)生時(shí)，可以撇去表象找到根源告警，并適當(dāng)對(duì)整個(gè)告警信息進(jìn)行剪裁，提高告警系統(tǒng)的信息表達(dá)效率和實(shí)效性。

5 結(jié)束語(yǔ)

對(duì)于智能告警系統(tǒng)處理技術(shù)的研究一直以來(lái)都是過(guò)程工業(yè)領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)4.0技術(shù)的不斷推廣和普及，各種異構(gòu)的多系統(tǒng)的融合對(duì)告警系統(tǒng)提出更高的要求和挑戰(zhàn)。在面對(duì)多系統(tǒng)大數(shù)據(jù)，系統(tǒng)互通互聯(lián)等架構(gòu)下，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等高級(jí)技術(shù)也不斷地被應(yīng)用到智能告警系統(tǒng)中。如何讓告警系統(tǒng)更“聰明”，更高效是未來(lái)該領(lǐng)域的主要方向。