报警延迟器参数选择方法改进与工程应用

2016-12-07 05:26张伟梅吴茂坤杨子江
自动化仪表 2016年11期
关键词:报警信号系统优化持续时间

张伟梅 吴茂坤 杨子江 朱 迪

(华电莱城发电厂1,山东 莱芜 371200;北京大学工学院2,北京 100871;陆军航空兵学院航空机械工程系3,北京 101123)



报警延迟器参数选择方法改进与工程应用

张伟梅1吴茂坤1杨子江2朱 迪3

(华电莱城发电厂1,山东 莱芜 371200;北京大学工学院2,北京 100871;陆军航空兵学院航空机械工程系3,北京 101123)

为了解决电力工业生产过程中报警系统普遍存在干扰报警数量过多的问题,提出了一种新的报警系统优化方法。首先,引入过程信号与过程信号测量值关系,推导出噪声信号导致报警发生的概率。然后,结合震颤报警与重复报警的判定方法,指出了报警间隔时间与持续时间分布宽度的特点。最后,提出了以应用报警延迟器参数为手段的报警系统优化方法。通过在火电生产过程中的实际应用,验证了该方法在工程应用领域的可行性。该研究对报警系统优化实践具有重要的借鉴意义。

报警系统 延迟器 噪声信号 过程信号 干扰 优化 持续时间 间隔时间

0 引言

在现代电力工业生产过程中,报警系统对安全生产起到了至关重要的保障作用。报警信号数量已经成为报警系统的一个重要的性能指标[1-3]。目前的报警系统普遍存在报警信号数量过多的现象。报警信号数量过多,不仅会影响报警系统功能的正常发挥,还会严重干扰现场操作人员对报警的处理。更重要的是,过多的报警信号容易导致真正的报警信号被淹没,可能造成生产安全事故。报警信号数量过多的根本原因是干扰报警过多。干扰报警主要是由震颤报警与重复报警构成的,其报警数量约占干扰报警数量的10%~60%[2]。通过减少干扰报警来减少报警数量,已经成为报警系统优化的一个重要途径。

在总结已有报警系统优化方法的优缺点的基础之上,本文提出了一种以应用报警延迟器参数选择为手段的报警系统优化方法。首先,通过分析干扰报警产生根源,引入过程信号与过程信号测量值关系,推导得出了噪声信号导致报警发生的概率。其次,结合现有的震颤报警与重复报警的判定方法,指出了报警间隔时间与持续时间分布宽度的特点。然后,基于所得结论,提出了以应用报警延迟器参数为手段的报警系统优化方法。最后,通过在300 MW火电机组生产过程中的实际应用,验证了该方法在工程应用领域的可行性与有效性。

1 研究现状

针对报警系统开展的研究工作已经越来越多,其中既包括对报警系统自身设计方法的讨论[4]和软件优化设计方面的工作[5],也包括大量的学术性问题[6]。围绕降低干扰报警数量的报警系统优化问题,研究人员已经开展了一定的研究工作,部分研究成果已经在工业生产过程中得到了验证。

在文献[7]中,通过报警阈值优化、报警搁置、报警掩蔽等方法对单个报警测点进行处理,同时通过优化报警数量最多的前10个报警测点,使得全厂报警数量下降了55%;但是该优化方法工程实施复杂、工作量大,难以普遍推广。文献[8]研究了通过可视化的设计和使用,识别和处理根源报警、关键报警、滋扰报警的问题,从解决报警泛滥的角度降低了报警数量,提升了报警系统的性能。该方法人工参与度高,难以适用于量大的测点。文献[9]从报警关联度的角度出发,利用报警信号时间序列进行分析,提取多个报警测点之间因果关系,以达到只处理根源报警的目的,减少报警处理工作量。该方法具有理论可行性,但是在生产过程中进行应用具有较高的风险性。文献[10]提出通过报警参数物元模型描述、报警参数关联函数构造以及报警参数权重分配改进的方法,形成适合过程工业的报警优化方法,并在工程中进行了实际应用。应用表明,报警数量以及报警频率降低效果明显,但是该方法的工程应用工作量大,对具有数千报警测点的电力生产系统而言,其应用仍然面临较多困难。

文献[11]采用基于数据驱动的方法,通过核密度估计与最小错误率贝叶斯决策理论的结合,建立了误报警率与漏报警率的目标函数。对目标函数最小值进行求解后,获得报警阈值。最后,通过仿真试验,证明了该方法能减少大量的误报警。该方法存在的问题是适用性不强,其只能适用于模拟信号产生的报警,而不能适用于数字报警量。文献[12]针对报警数量多的突出问题,也采取了数据驱动的方法。通过建立化工流程参数模糊相似关系,以动态模糊聚类分析方法对流程参数进行分组,把相关类聚到一起。在设置报警时,将相关报警建组,每组每次最多只给操作员提供一个报警,以实现报警数量减少的目的。该方法优点是针对设备提出了具体的报警优化方式,但是存在忽略了生产各个设备之间的相互作用关系的问题,因此针对整个生产过程的适用性不强。

文献[13]、文献[14]给出了震颤报警与重复报警的检查的理论依据,并根据震颤报警与重复报警检测理论,设计了报警延迟器。利用报警延时器消除震颤报警与重复报警,以达到降低报警数量的目的,同时给出了工业数据应用案例与在线应用步骤。该方法存在的缺陷是前提假设条件较多,在线计算量大。

经过上述对现有报警系统优化方法的总结,结合电力工业报警系统中包含大规模报警测点的现实情况,分析得出可实际应用于电力工业生产过程的报警测点优化方法应具有以下特点。

①不依赖或尽可能少地依赖生产工艺知识;

②既能适用于模拟报警变量,又能适用于数字报警变量;

③工程实施简单,人工工作量小。

本文在深入理解文献[14]的基础之上,结合报警间隔时间与报警持续时间的概念,从噪声干扰触发报警角度出发,经过理论分析,指出了重复报警的间隔时间与持续时间的统计分布宽度值。最后提出了依据报警间隔时间与持续时间分布宽度特征来设计报警延迟器参数的方法,并对该方法进行了大规模的工业应用验证。

2 报警延迟器参数选择方法

报警数据一般有两种来源:一种是生产过程中的模拟量通过与报警阈值进行比较后产生,另一种是模拟量(或数字量)通过运算后与其他数字量再经过逻辑运算产生。由于基于报警延迟器参数的报警系统优化方法是基于报警数据进行的,因此该方法既适用于模拟信号报警量,也适用于数字信号报警量。

2.1 报警持续时间与报警间隔时间

报警信号一般有两种表示方法。

第一种是将过程信号直接与报警阈值进行比较,产生报警信号,可表达为:

(1)

式中:x(t)为模拟量;xtp为报警阈值;xa(t)为与x(t)相对应的报警信号。

第二种报警信号表示方法是重点突出报警触发时,以报警触发时刻与其他时刻来构成报警信号,可表示为:

(2)

报警持续时间T1是指一次报警从发生到结束的时间,可以表示为:

T1=t2-t1+1

(3)

报警间隔时间T0是指两次报警被触发时刻的时间差,可以表达为:

T0=t2-t1+1

(4)

文献[14]通过对报警持续时间与报警间隔时间的概念分析,推断出了震颤指数[15]和震颤报警指数[13]的上限值,并在此基础上,对震颤报警与重复报警分别提出了以下判定法则。

法则一:当报警持续时间T1或报警间隔时间T0小于20s时,那么该报警为震颤报警。

法则二:当报警持续时间T1或报警间隔时间T0为常数,那么该报警为重复报警。

2.2 噪声触发报警的概率分析

报警的根本目的是及时发现生产过程变量是否超出了生产工艺要求。实际生产中,报警是由过程变量测量值与报警阈值进行比较而产生的。过程变量测量值可以认为是过程变量值与噪声信号的叠加,以x′(t)表示过程信号,x(t)表示过程信号测量值,e(t)表示噪声信号,则:

x(t)=x′(t)+e(t)

(5)

当报警阈值与过程信号值较为接近,或者信噪比较大,或者真实的生产异常导致过程信号值与报警阈值较为接近时,噪声信号此时将成为触发报警的主要因素。

由式(1)可知,当满足x(t)≥xtp时,结合式(5),则有:

x′(t)+e(t)≥xtp

(6)

对式(6)进行整理后,可得:

e(t)≥xtp-x′(t)

(7)

由于噪声触发报警的各种时机从本质上来看,x′(t)与xtp已经非常接近,构成了噪声干扰触发报警的基础因素,因此式(7)可进一步表示为:

e(t)≥ε

(8)

式中:ε=lim[xtp-x′(t)]。结合x′(t)与xtp的时机物理意义,ε可认为是任意小的非负数。

为了便于分析,可取ε=0。在此情况下,x(t)触发报警的概率可以转换为e(t)>0的概率,即:

P[x′(t)+e(t)≥xtp]≈P[e(t)≥0]

(9)

由式(9)和噪声的一般性质可知,噪声在假设条件下触发一次报警的概率为P[e(t)≥0]=0.5,那么由噪声触发连续n个报警状态的概率为:

P*=0.5n

(10)

当n=10时,P*=1/1 024<1/1 000。在假设条件下,由噪声连续触发10个报警状态发生的事件可以认为是小概率事件,所以可以认为由噪声触发的报警持续时间均小于10个样本周期。相反情况下,由噪声造成的报警消除持续时间也都小于10个样本周期。

2.3 报警持续时间与报警间隔时间的分布特征

根据重复报警的判定法则,如果报警信号存在重复报警,那么对其报警持续时间与报警间隔时间进行统计,其数值都应该为常数。设报警时间间隔的统计常数为C0,报警持续时间的统计常数为C1。由于受到噪声信号的影响,其统计结果必然以C0或C1为中心分布。

关于重复报警,结合由于噪声引发连续报警状态的概率结果,可得出以下结论:当报警信号中存在重复报警时,其报警持续时间或报警间隔时间的统计分布区间宽度≤21 s。

对报警信号的报警持续时间与报警间隔统计,即可确认该报警信号是否存在重复报警。也就是说,如果报警持续时间或报警间隔时间的统计样本集合{T0}与{T1}满足:

max({T0})-min({T0})≤21

(11)

或者:

max({T1})-min({T1})≤21

(12)

则认为该报警信号是重复报警。

经过统计后,其报警持续时间与报警间隔时间的分布区间分别为[C0-10,C0+10]、[C1-10,C1+10],则该报警信号的报警延迟参数m的取值为:

(13)

由式(5)可知,重复报警信号必然包括震颤报警的成分,而震颤报警的报警持续时间或报警间隔时间小于20 s。如果在此种情况下对其报警持续时间与报警间隔时间进行统计,其{T0}或{T1}的结果都必然含有较小的分量,此时如果仍然采用式(11),则计算所得的m值必然偏大,有可能导致真正的报警被屏蔽。

为了解决该问题,首先应以默认报延迟参数m=20进行报警数据生成,然后以报警数据为基础进行报警时间与报警间隔统计;如果此时报警持续时间或报警间隔时间的统计结果不满足式(11)或式(12),那么m=20。如果此时报警间隔或报警持续时间的分布满足宽度≤21 s,那么依据式(13)进行计算。在实际应用中,可令C0与C1等于其统计结果的主频数。

3 仿真验证与应用效果

为了验证在上一节提出的m值确定方法的有效性,本节将通过两例仿真,先验证验证该方法的有效性;然后通过对实际应用时29个测点的m取值以及应用前后报警系统报警数量的对比,验证该方法的实际有效性。

3.1 仿真验证

3.1.1 统计分布宽度大于21 s

本例子中,通过构造既包含真实报警又包含震颤报警的过程信号测量值x(t),并利用x(t)产生报警信号。x(t)示意图如图1所示。

将x(t)与xtp进行比较,产生报警信号。对该报警信号进行报警持续时间T1与报警间隔时间T0的统计后,发现该报警信号的报警持续时间T1与报警间隔时间T0的宽度分别为403 s 和216 s,并且该统计结果中有大量小于20的数值。

T0与T1的统计结果如图2所示。

图1 x(t)示意图

图2 T0与T1的统计结果(m=0、w>21)

由于图2 中的统计结果中包含大量的小于20的数值,因此选取m=20。以现有报警信号为基础,重新生成报警信号;之后再次进行报警持续时间T1与报警间隔时间T0统计。其统计结果如图3所示。通过观察图3,可以很直观地发现,尽管已经使用m=20对噪声产生的报警进行消除,报警持续时间与报警间隔时间的统计结果中已经不包含小于20的数值,但是报警持续时间与报警间隔时间的分布宽度仍然大于21 s。

图3 T0与T1的统计结果(m=20、w>21)

3.1.2 统计分布宽度小于21 s

在本例中,设过程信号为x′(t)=sin(0.01πt),噪声信号e(t)为高斯噪声,其标准差为0.015,以此来构成一个重复报警信号。选取报警阈值为xtp=0.55,仿真数据长度为62 832。当直接以报警阈值生成报警信号后,进行报警持续时间T1与报警间隔时间T0的统计,可以发现其统计结果中含有较小的取值。其统计结果如图4所示。

图4 T0与T1的统计结果(m=0、w<21)

令m=20,重新生成报警信号,并再次对报警持续时间T1与报警间隔时间T0进行统计。其统计结果如图 5所示。

图5 T0与T1的统计结果(m=20、w<21)

经过判定,发现统计结果满足式(11)与式(12),因此该报警信号为重复报警,结果与设计相同。其报警持续时间T1与报警间隔时间T0的最大频数分别为63、137,因此其报警延迟器参数m=100。通过报警延迟器计算结果数值,证明该重复报警已被完全屏蔽。

经过分析本节中的两个仿真结果,可以清楚地看到,当过程测量信号中包含有重复报警信号时,经过震颤报警消除后,其报警持续时间T1或报警间隔时间T0的分布宽度小于21 s;否则其分布结果大于21 s。利用本文提出的报警延迟器参数设计方法,可以完全消除震颤报警。

3.2 生产过程应用

为了检验本文中所提方法的实际使用效果,选取华电莱城发电厂4#机组2015年4月的数据来确定m值,然后应用这些m值实现新的报警产生程序,并在2015年5月进行了实时应用。下面分别给出部分测点的m值选取和应用效果总结。

3.2.1m值选取

为了保证报警间隔时间T1与报警持续时间T0统计结果的有效性,报警信号中必须包含100次以上的报警。通过对2015年4月的报警历史数据进行分析发现,4月份共有238个报警变量发生过报警,其中有60个报警变量在当月发生报警的次数超过100次,因此用本文中的方法对该60个报警变量求取m值。

3.2.2 应用结果

通过对比2015年4月与5月DCS系统发生的报警数量可以发现,这两个月的报警数量基本相当,因此该生产系统处于相同的生产状况。但是对应用了报警延迟器的报警数据进行统计,可发现应用报警延迟器后,报警系统的报警数量仅为原来的10%左右。

经过应用检验后,对报警数据进行分析证明,本文提出的方法能将报警系统的报警数量降低80%至90%,优化效果明显。同时,结合现场操作人员对报警的确认以及操作记录分析后发现,本方法在应用过程中没有丢失真正因异常导致的报警。

4 结束语

本文以报警持续时间T1和报警间隔时间T0统计结果为基础,制定了震颤报警与重复报警的判定法则。通过将过程信号测量值分解为过程信号与噪声信号相叠加的方法,重点分析了噪声信号连续触发报警状态的可能性,并借此确定了重复报警持续时间T1与报警间隔时间T0的统计分布区间宽度,最后提出了重复报警信号的报警延迟器参数选择方法。

本文所提出的报警系统优化方法,具有计算量小、实施简便、适用性广、对工艺知识无依赖、应用效果明显等优点,但是没有对漏报警率进行验证。在实际运行中,应以人工验证的方式检验其漏报警率是否满足报警系统要求。

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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

张伟梅(1972—),女,2003年毕业于华北电力大学(北京)自动化专业,获硕士学位,高级工程师;主要从事火力发电机组自动控制优化与报警优化管理方向的研究。

TH7;TP206+.3

A

10.16086/j.cnki.issn 1000-0380.201611024

修改稿收到日期:2016-04-18。

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