張偉梅 吳茂坤 楊子江 朱 迪

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

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報警延遲器參數(shù)選擇方法改進與工程應(yīng)用

張偉梅1吳茂坤1楊子江2朱 迪3

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

為了解決電力工業(yè)生產(chǎn)過程中報警系統(tǒng)普遍存在干擾報警數(shù)量過多的問題，提出了一種新的報警系統(tǒng)優(yōu)化方法。首先,引入過程信號與過程信號測量值關(guān)系，推導(dǎo)出噪聲信號導(dǎo)致報警發(fā)生的概率。然后，結(jié)合震顫報警與重復(fù)報警的判定方法，指出了報警間隔時間與持續(xù)時間分布寬度的特點。最后,提出了以應(yīng)用報警延遲器參數(shù)為手段的報警系統(tǒng)優(yōu)化方法。通過在火電生產(chǎn)過程中的實際應(yīng)用，驗證了該方法在工程應(yīng)用領(lǐng)域的可行性。該研究對報警系統(tǒng)優(yōu)化實踐具有重要的借鑒意義。

報警系統(tǒng) 延遲器 噪聲信號 過程信號 干擾 優(yōu)化 持續(xù)時間 間隔時間

0 引言

在現(xiàn)代電力工業(yè)生產(chǎn)過程中，報警系統(tǒng)對安全生產(chǎn)起到了至關(guān)重要的保障作用。報警信號數(shù)量已經(jīng)成為報警系統(tǒng)的一個重要的性能指標(biāo)[1-3]。目前的報警系統(tǒng)普遍存在報警信號數(shù)量過多的現(xiàn)象。報警信號數(shù)量過多，不僅會影響報警系統(tǒng)功能的正常發(fā)揮，還會嚴重干擾現(xiàn)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(dǎo)致真正的報警信號被淹沒，可能造成生產(chǎn)安全事故。報警信號數(shù)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(fù)報警構(gòu)成的，其報警數(shù)量約占干擾報警數(shù)量的10%～60%[2]。通過減少干擾報警來減少報警數(shù)量，已經(jīng)成為報警系統(tǒng)優(yōu)化的一個重要途徑。

在總結(jié)已有報警系統(tǒng)優(yōu)化方法的優(yōu)缺點的基礎(chǔ)之上，本文提出了一種以應(yīng)用報警延遲器參數(shù)選擇為手段的報警系統(tǒng)優(yōu)化方法。首先，通過分析干擾報警產(chǎn)生根源，引入過程信號與過程信號測量值關(guān)系，推導(dǎo)得出了噪聲信號導(dǎo)致報警發(fā)生的概率。其次，結(jié)合現(xiàn)有的震顫報警與重復(fù)報警的判定方法，指出了報警間隔時間與持續(xù)時間分布寬度的特點。然后，基于所得結(jié)論，提出了以應(yīng)用報警延遲器參數(shù)為手段的報警系統(tǒng)優(yōu)化方法。最后，通過在300 MW火電機組生產(chǎn)過程中的實際應(yīng)用，驗證了該方法在工程應(yīng)用領(lǐng)域的可行性與有效性。

1 研究現(xiàn)狀

針對報警系統(tǒng)開展的研究工作已經(jīng)越來越多，其中既包括對報警系統(tǒng)自身設(shè)計方法的討論[4]和軟件優(yōu)化設(shè)計方面的工作[5]，也包括大量的學(xué)術(shù)性問題[6]。圍繞降低干擾報警數(shù)量的報警系統(tǒng)優(yōu)化問題，研究人員已經(jīng)開展了一定的研究工作，部分研究成果已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)過程中得到了驗證。

在文獻[7]中，通過報警閾值優(yōu)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(yōu)化報警數(shù)量最多的前10個報警測點，使得全廠報警數(shù)量下降了55%；但是該優(yōu)化方法工程實施復(fù)雜、工作量大，難以普遍推廣。文獻[8]研究了通過可視化的設(shè)計和使用，識別和處理根源報警、關(guān)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(shù)量，提升了報警系統(tǒng)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(guān)聯(lián)度的角度出發(fā)，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(guān)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(chǎn)過程中進行應(yīng)用具有較高的風(fēng)險性。文獻[10]提出通過報警參數(shù)物元模型描述、報警參數(shù)關(guān)聯(lián)函數(shù)構(gòu)造以及報警參數(shù)權(quán)重分配改進的方法，形成適合過程工業(yè)的報警優(yōu)化方法，并在工程中進行了實際應(yīng)用。應(yīng)用表明，報警數(shù)量以及報警頻率降低效果明顯，但是該方法的工程應(yīng)用工作量大，對具有數(shù)千報警測點的電力生產(chǎn)系統(tǒng)而言，其應(yīng)用仍然面臨較多困難。

文獻[11]采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)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(jié)合，建立了誤報警率與漏報警率的目標(biāo)函數(shù)。對目標(biāo)函數(shù)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(chǎn)生的報警，而不能適用于數(shù)字報警量。文獻[12]針對報警數(shù)量多的突出問題，也采取了數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。通過建立化工流程參數(shù)模糊相似關(guān)系，以動態(tài)模糊聚類分析方法對流程參數(shù)進行分組，把相關(guān)類聚到一起。在設(shè)置報警時，將相關(guān)報警建組，每組每次最多只給操作員提供一個報警，以實現(xiàn)報警數(shù)量減少的目的。該方法優(yōu)點是針對設(shè)備提出了具體的報警優(yōu)化方式，但是存在忽略了生產(chǎn)各個設(shè)備之間的相互作用關(guān)系的問題，因此針對整個生產(chǎn)過程的適用性不強。

文獻[13]、文獻[14]給出了震顫報警與重復(fù)報警的檢查的理論依據(jù)，并根據(jù)震顫報警與重復(fù)報警檢測理論，設(shè)計了報警延遲器。利用報警延時器消除震顫報警與重復(fù)報警，以達到降低報警數(shù)量的目的，同時給出了工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用案例與在線應(yīng)用步驟。該方法存在的缺陷是前提假設(shè)條件較多，在線計算量大。

經(jīng)過上述對現(xiàn)有報警系統(tǒng)優(yōu)化方法的總結(jié)，結(jié)合電力工業(yè)報警系統(tǒng)中包含大規(guī)模報警測點的現(xiàn)實情況，分析得出可實際應(yīng)用于電力工業(yè)生產(chǎn)過程的報警測點優(yōu)化方法應(yīng)具有以下特點。

①不依賴或盡可能少地依賴生產(chǎn)工藝知識；

②既能適用于模擬報警變量，又能適用于數(shù)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(chǔ)之上，結(jié)合報警間隔時間與報警持續(xù)時間的概念，從噪聲干擾觸發(fā)報警角度出發(fā)，經(jīng)過理論分析，指出了重復(fù)報警的間隔時間與持續(xù)時間的統(tǒng)計分布寬度值。最后提出了依據(jù)報警間隔時間與持續(xù)時間分布寬度特征來設(shè)計報警延遲器參數(shù)的方法，并對該方法進行了大規(guī)模的工業(yè)應(yīng)用驗證。

2 報警延遲器參數(shù)選擇方法

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

2.1 報警持續(xù)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(chǎn)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(yīng)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(fā)時，以報警觸發(fā)時刻與其他時刻來構(gòu)成報警信號，可表示為：

(2)

報警持續(xù)時間T1是指一次報警從發(fā)生到結(jié)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(fā)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(xù)時間與報警間隔時間的概念分析，推斷出了震顫指數(shù)[15]和震顫報警指數(shù)[13]的上限值，并在此基礎(chǔ)上，對震顫報警與重復(fù)報警分別提出了以下判定法則。

法則一：當(dāng)報警持續(xù)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(dāng)報警持續(xù)時間T1或報警間隔時間T0為常數(shù)，那么該報警為重復(fù)報警。

2.2 噪聲觸發(fā)報警的概率分析

報警的根本目的是及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程變量是否超出了生產(chǎn)工藝要求。實際生產(chǎn)中，報警是由過程變量測量值與報警閾值進行比較而產(chǎn)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(dāng)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(chǎn)異常導(dǎo)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(fā)報警的主要因素。

由式(1)可知，當(dāng)滿足x(t)≥xtp時，結(jié)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(fā)報警的各種時機從本質(zhì)上來看，x′(t)與xtp已經(jīng)非常接近，構(gòu)成了噪聲干擾觸發(fā)報警的基礎(chǔ)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(jié)合x′(t)與xtp的時機物理意義，ε可認為是任意小的非負數(shù)。

為了便于分析，可取ε=0。在此情況下，x(t)觸發(fā)報警的概率可以轉(zhuǎn)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(zhì)可知，噪聲在假設(shè)條件下觸發(fā)一次報警的概率為P[e(t)≥0]=0.5，那么由噪聲觸發(fā)連續(xù)n個報警狀態(tài)的概率為：

P*=0.5n

(10)

當(dāng)n=10時，P*=1/1 024<1/1 000。在假設(shè)條件下，由噪聲連續(xù)觸發(fā)10個報警狀態(tài)發(fā)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(fā)的報警持續(xù)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(xù)時間也都小于10個樣本周期。

2.3 報警持續(xù)時間與報警間隔時間的分布特征

根據(jù)重復(fù)報警的判定法則，如果報警信號存在重復(fù)報警，那么對其報警持續(xù)時間與報警間隔時間進行統(tǒng)計，其數(shù)值都應(yīng)該為常數(shù)。設(shè)報警時間間隔的統(tǒng)計常數(shù)為C0，報警持續(xù)時間的統(tǒng)計常數(shù)為C1。由于受到噪聲信號的影響，其統(tǒng)計結(jié)果必然以C0或C1為中心分布。

關(guān)于重復(fù)報警，結(jié)合由于噪聲引發(fā)連續(xù)報警狀態(tài)的概率結(jié)果，可得出以下結(jié)論：當(dāng)報警信號中存在重復(fù)報警時，其報警持續(xù)時間或報警間隔時間的統(tǒng)計分布區(qū)間寬度≤21 s。

對報警信號的報警持續(xù)時間與報警間隔統(tǒng)計，即可確認該報警信號是否存在重復(fù)報警。也就是說，如果報警持續(xù)時間或報警間隔時間的統(tǒng)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(fù)報警。

經(jīng)過統(tǒng)計后，其報警持續(xù)時間與報警間隔時間的分布區(qū)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(shù)m的取值為：

(13)

由式(5)可知，重復(fù)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(xù)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(xù)時間與報警間隔時間進行統(tǒng)計，其{T0}或{T1}的結(jié)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(dǎo)致真正的報警被屏蔽。

為了解決該問題，首先應(yīng)以默認報延遲參數(shù)m=20進行報警數(shù)據(jù)生成，然后以報警數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行報警時間與報警間隔統(tǒng)計；如果此時報警持續(xù)時間或報警間隔時間的統(tǒng)計結(jié)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(xù)時間的分布滿足寬度≤21 s，那么依據(jù)式(13)進行計算。在實際應(yīng)用中，可令C0與C1等于其統(tǒng)計結(jié)果的主頻數(shù)。

3 仿真驗證與應(yīng)用效果

為了驗證在上一節(jié)提出的m值確定方法的有效性，本節(jié)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(yīng)用時29個測點的m取值以及應(yīng)用前后報警系統(tǒng)報警數(shù)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(tǒng)計分布寬度大于21 s

本例子中，通過構(gòu)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(chǎn)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(chǎn)生報警信號。對該報警信號進行報警持續(xù)時間T1與報警間隔時間T0的統(tǒng)計后，發(fā)現(xiàn)該報警信號的報警持續(xù)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(tǒng)計結(jié)果中有大量小于20的數(shù)值。

T0與T1的統(tǒng)計結(jié)果如圖2所示。

圖1 x(t)示意圖

圖2 T0與T1的統(tǒng)計結(jié)果(m=0、w>21)

由于圖2 中的統(tǒng)計結(jié)果中包含大量的小于20的數(shù)值，因此選取m=20。以現(xiàn)有報警信號為基礎(chǔ)，重新生成報警信號；之后再次進行報警持續(xù)時間T1與報警間隔時間T0統(tǒng)計。其統(tǒng)計結(jié)果如圖3所示。通過觀察圖3,可以很直觀地發(fā)現(xiàn)，盡管已經(jīng)使用m=20對噪聲產(chǎn)生的報警進行消除，報警持續(xù)時間與報警間隔時間的統(tǒng)計結(jié)果中已經(jīng)不包含小于20的數(shù)值，但是報警持續(xù)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(tǒng)計結(jié)果(m=20、w>21)

3.1.2 統(tǒng)計分布寬度小于21 s

在本例中，設(shè)過程信號為x′(t)=sin(0.01πt)，噪聲信號e(t)為高斯噪聲，其標(biāo)準(zhǔn)差為0.015，以此來構(gòu)成一個重復(fù)報警信號。選取報警閾值為xtp=0.55，仿真數(shù)據(jù)長度為62 832。當(dāng)直接以報警閾值生成報警信號后，進行報警持續(xù)時間T1與報警間隔時間T0的統(tǒng)計，可以發(fā)現(xiàn)其統(tǒng)計結(jié)果中含有較小的取值。其統(tǒng)計結(jié)果如圖4所示。

圖4 T0與T1的統(tǒng)計結(jié)果(m=0、w<21)

令m=20，重新生成報警信號，并再次對報警持續(xù)時間T1與報警間隔時間T0進行統(tǒng)計。其統(tǒng)計結(jié)果如圖 5所示。

圖5 T0與T1的統(tǒng)計結(jié)果(m=20、w<21)

經(jīng)過判定，發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計結(jié)果滿足式(11)與式(12)，因此該報警信號為重復(fù)報警，結(jié)果與設(shè)計相同。其報警持續(xù)時間T1與報警間隔時間T0的最大頻數(shù)分別為63、137，因此其報警延遲器參數(shù)m=100。通過報警延遲器計算結(jié)果數(shù)值，證明該重復(fù)報警已被完全屏蔽。

經(jīng)過分析本節(jié)中的兩個仿真結(jié)果，可以清楚地看到，當(dāng)過程測量信號中包含有重復(fù)報警信號時，經(jīng)過震顫報警消除后，其報警持續(xù)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(jié)果大于21 s。利用本文提出的報警延遲器參數(shù)設(shè)計方法，可以完全消除震顫報警。

3.2 生產(chǎn)過程應(yīng)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(fā)電廠4#機組2015年4月的數(shù)據(jù)來確定m值，然后應(yīng)用這些m值實現(xiàn)新的報警產(chǎn)生程序，并在2015年5月進行了實時應(yīng)用。下面分別給出部分測點的m值選取和應(yīng)用效果總結(jié)。

3.2.1m值選取

為了保證報警間隔時間T1與報警持續(xù)時間T0統(tǒng)計結(jié)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(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)，4月份共有238個報警變量發(fā)生過報警，其中有60個報警變量在當(dāng)月發(fā)生報警的次數(shù)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(yīng)用結(jié)果

通過對比2015年4月與5月DCS系統(tǒng)發(fā)生的報警數(shù)量可以發(fā)現(xiàn)，這兩個月的報警數(shù)量基本相當(dāng)，因此該生產(chǎn)系統(tǒng)處于相同的生產(chǎn)狀況。但是對應(yīng)用了報警延遲器的報警數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，可發(fā)現(xiàn)應(yīng)用報警延遲器后，報警系統(tǒng)的報警數(shù)量僅為原來的10%左右。

經(jīng)過應(yīng)用檢驗后，對報警數(shù)據(jù)進行分析證明，本文提出的方法能將報警系統(tǒng)的報警數(shù)量降低80%至90%，優(yōu)化效果明顯。同時，結(jié)合現(xiàn)場操作人員對報警的確認以及操作記錄分析后發(fā)現(xiàn)，本方法在應(yīng)用過程中沒有丟失真正因異常導(dǎo)致的報警。

4 結(jié)束語

本文以報警持續(xù)時間T1和報警間隔時間T0統(tǒng)計結(jié)果為基礎(chǔ)，制定了震顫報警與重復(fù)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(xù)觸發(fā)報警狀態(tài)的可能性，并借此確定了重復(fù)報警持續(xù)時間T1與報警間隔時間T0的統(tǒng)計分布區(qū)間寬度，最后提出了重復(fù)報警信號的報警延遲器參數(shù)選擇方法。

本文所提出的報警系統(tǒng)優(yōu)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(yīng)用效果明顯等優(yōu)點，但是沒有對漏報警率進行驗證。在實際運行中，應(yīng)以人工驗證的方式檢驗其漏報警率是否滿足報警系統(tǒng)要求。

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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(yè)于華北電力大學(xué)(北京)自動化專業(yè)，獲碩士學(xué)位，高級工程師；主要從事火力發(fā)電機組自動控制優(yōu)化與報警優(yōu)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。