基于证据理论的工业报警器设计方法分析-控制理论与控制工程专业论文.docxVIP

摘 要工业过程中主要过程变量的变化可以反映设备的运行状况。报警器的作用是通过对 过程变量采样信号的处理，并将其与相应的报警阈值比较，对设备异常进行超限报警。 衡量报警器性能的指标通常包括误报率(FAR)、漏报率(MAR)和平均延迟时间(AAD)。 传统的报警器设计方法通常是在过程变量统计分布已知的假设下，通过概率方法优化报 警器的阈值等参数，设计出满足一定性能指标要求的报警器。由于设备实际运行及状态 监测中各种不确定性因素的影响，使得过程变量在具有随机不确定性的同时，往往还会 具有认知不确定性。此时，原有的基于概率论的传统报警器设计方法将不再适用。而 Dempster-Shafer 证据理论在对这两类不确定性信息的表示、推理及综合处理方面相对于 概率论具有一定的优势，特别是该理论中给出的证据组合和更新规则，可以将多个证据 进行融合，从而有效地降低报警信息的不确定性。在对概率论框架下传统报警器设计方法总结和分析的基础上，本文针对过程变量具 有随机和认知不确定性的情况，基于 Dempster-Shafer 证据理论给出了一类单变量和多 变量报警器的设计方法，主要工作如下：(1) 基于证据更新的单变量报警器设计方法。设计模糊隶属度函数形式的模糊阈值， 将过程变量采样数据超过或低于该阈值的程度转化为报警证据，利用条件化证据线性递 归更新规则融合当前和以往时刻的报警证据，并利用融合后的报警证据在一定的决策准 则下输出报警结果。通过仿真对比试验说明新方法比传统方法具有更好的性能。(2) 基于融合权重在线优化的证据更新的单变量报警器设计方法。针对研究内容(1) 中前后时刻报警证据的融合权重是离线确定的，其取值具有一定的经验性，当其选取不 合理时可能会导致设计出来的报警器性能下降的问题，提出一种基于证据距离的在线优 化方法动态地确定融合权重，从而给出性能最优的报警器。通过仿真对比试验说明新方 法比研究内容(1)以及传统方法具有更好的性能。(3) 基于证据可靠性评估的多变量报警器设计方法。针对单变量报警器所给出的报警结果不一定完全可靠的问题，提出一种基于证据可靠性评估的多变量报警证据融合方 法。基于 Pignistic 概率距离的优化方法，对内容(2)中报警器输出的单变量融合报警证据 求取可靠性折扣因子，利用 Dempster 组合规则将多个经折扣后的单变量报警证据进行 融合，得到多变量报警证据。通过仿真算例验证了所提方法的有效性。 关键词：报警器设计，报警器性能指标，Dempster-Shafer 证据理论，不确定性推理ABSTRACTSome main process variables can reflect the operation of the equipment in the industry. Firstly, the sampling signal of the process variables are processed, then compared with the corresponding alarm threshold, if the signal are over the threshold, an alarm is raised to inform the operator that the equipment is in the abnormal state. The performance of alarm systems can be measured by thress indices, namely, the false alarm rate(FAR), missed alarm rate(MAR) and averaged alarm delay(AAD). If the distribution of the process variable is known, traditional alarm design methods optimize the alarm parameters through probabilistic theory to meet certain performance requirements in the alarm design. Due to uncertainties of various types in the actual operation process and condition monitoring of equipment, process variables have aleatory uncertainty, also tend to have a epistemic uncertainty. Then we can’t use orig