[發明專利]基于均值變化檢測的報警正常與異常數據檢測方法和裝置

有效

• 申請號: 201710165542.8
• 申請日: 2017-03-20
• 公開（公告）號: CN107092654B
• 公開（公告）日: 2019-02-15
• 發明（設計）人: 王建東
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

本發明公開了一種基于均值變化檢測的報警系統正常與異常數據檢測方法和裝置，其中方法包括以下步驟：獲取過程信號，計算該信號的連續單調變化累積樣本數的檢驗統計量；獲取檢驗統計量的最大值所對應的時刻，通過假設檢驗的方法驗證該時刻是否為過程信號均值變化時刻；采用二分法鑒定所有過程信號是否為均值變化信號，并記錄全部均值變化信號；將所述過程信號分為按照時間順序的、以均值變化信號為首尾的多個子段，采用T檢驗法確定各個子段為正常數據段或異常數據段；針對單一模擬量與報警延遲器的報警系統，獲得正常數據和異常數據，從而為報警系統的性能指標計算和優化提供依據，完善報警系統性能，保障了燃煤發電機組的安全生產與高效運行。

技術領域

本發明涉及一種基于均值變化檢測的報警正常與異常數據檢測方法和裝置。

背景技術

在針對模擬量與報警延遲器的報警系統中，報警系統對保障燃煤發電機組的安全生產與高效運行發揮著至關重要的作用，然而，目前普遍存在的問題是報警信號的數量過多，有時會在短短幾十分鐘內會產生幾百個報警，導致操作人員無法及時處理這些報警。因此，獲取報警系統的正常數據與異常數據對報警系統的性能指標進行計算和優化十分重要，而且獲取報警系統的正常數據與異常數據對于計算報警概率密度函數也具有重要作用，從而可以進行報警系統的性能指標計算和優化。

發明內容

本發明為了解決上述問題，提出了一種基于均值變化檢測的報警正常與異常數據檢測方法和裝置，可檢驗出過程變量的正常歷史數據和異常歷史數據，為之后的報警系統性能指標計算和優化提供依據。

為了實現上述目的，本發明采用如下方案：

一種基于均值變化檢測的報警正常與異常數據檢測方法，包括以下步驟：

(1)獲取過程信號，所述過程信號為一系列以時間為坐標的報警過程信號；

(2)計算所述過程信號的檢驗統計量；所述檢驗統計量以時間為坐標，并與所述報警過程信號對應；

所述檢驗統計量是與該信號的連續單調變化累積樣本數相關的統計量；

(3)獲取使得(2)中檢驗統計量最大的時刻，設定第一閾值，并通過假設檢驗的方法驗證該時刻是否為過程信號均值變化時刻；

(4)采用二分法利用(3)中獲取的過程信號均值變化時刻，將(1)中所述的過程信號進行劃分；

(5)重復所述步驟(2)至(4)，直至找到所有的過程信號均值變化時刻，并劃分(1)中所述過程信號；設定報警閾值，計算每一個子段的過程信號均值，采用T檢驗法將各個均值與報警閾值比較，確定各個子段為正常數據段或異常數據段。

所述檢驗統計量為U_t,T：

U_t,T＝U_t-1,T+V_t,T

其中且為過程信號。

獲取使得|U_t,T|最大的時刻對應的t_max，所述第一閾值為檢驗統計量最大時對應的概率定義原假設為x(t_max)不是均值變化點。設定犯第一類錯誤的概率為α，若(3)中的最大統計檢驗量對應的概率小于α，則x(t_max)是過程信號均值變化點，否則不是均值變化點，其有益效果是采用采用假設檢驗更具客觀性，可以真實得反映出某點是否為過程信號均值突變點。所述第一閾值為T為時間，max|U_t,T|為最大統計量。