基于证据推理的工业报警器设计
发布时间：2021-12-19 09:42
工业报警器是现代工业系统的重要组成部分,其作用是监测生产过程中的过程变量,通过对过程变量的处理来判断系统是否处于异常状态并生成警报。业界通常把误报率（FAR）、漏报率（MAR）和平均报警延迟（AAD）作为评价工业报警器性能的指标。传统的报警器设计方法是在假设已知过程变量概率特征的前提下,以误报率和漏报率最小化为目标来优化阈值等参数,实现最优设计。但在实际应用中,由于过程变量的样本数据会不可避免地受到监测及工作环境中的不确定因素干扰,故难以构建精确的概率分布模型描述其随机不确定性,此时再基于概率理论设计报警器将存在一定的局限性。在对不确定性信息的描述、推理和综合处理方面,相较于传统概率理论,Dempster-Shafer（DS）证据理论更具有优势。在过程变量的精确概率模型未知的情况下,已有学者将该理论中的证据组合和更新规则应用于报警器设计,并取得了显著效果。在此基础上,本文引入证据推理理论设计一类单/多变量报警器,来提高此类报警器的性能,主要工作如下:（1）基于证据推理的单变量报警器设计方法。针对过程变量的随机不确定性和混合（随机/认知）不确定性,分别构造样本区间投点表和样本参考值投点表...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 工业报警器设计方法的研究现状
1.3 本文研究内容及其结构安排
第2章 工业报警器主要评价指标
2.1 引言
2.2 三个主要评价指标的概念与意义
2.2.1 误报率/漏报率/平均报警延迟的定义与一般性表达式
2.2.2 误报率/漏报率/平均报警延迟的概率表达式
2.3 一般报警器设计方法中三个评价指标的概率表示
2.3.1 滤波方法中三个评价指标的概率表示
2.3.2 设置死区方法中三个评价指标的概率表示
2.3.3 时间延迟方法中三个评价指标的概率表示
2.4 本章小结
第3章 证据推理(ER)的基础理论
3.1 引言
3.2 Dempster-Shafer证据理论基础
3.2.1 证据理论的基本概念
3.2.2 Jousselme证据距离
3.3 证据推理(ER)组合规则
3.4 本章小结
第4章 基于证据推理的单变量报警器设计方法
4.1 引言
4.2 基于证据推理的单变量报警器报警决策方法
4.2.1 随机不确定性样本下的报警证据获取方法
4.2.2 混合(随机/认知)不确定性样本下的报警证据获取方法
4.2.3 基于证据推理的报警证据递归更新融合
4.3 仿真实验对比分析
4.3.1 随机不确定性样本下的仿真实验
4.3.2 混合不确定性样本下的仿真实验
4.4 本章小结
第5章 基于多目标优化的证据推理单变量报警器设计方法
5.1 引言
5.2 遗忘策略(FS)的理论基础
5.3 基于多目标优化的证据推理单变量报警器报警决策方法
5.3.1 基于遗忘策略的报警证据可靠性因子在线优化
5.3.2 基于目标优化模型的报警证据重要性权重离线优化
5.4 报警实验对比分析
5.4.1 混合不确定性样本下的仿真实验
5.4.2 管道泄漏检测实例
5.5 本章小结
第6章 基于多源证据可靠性度量的多变量报警器设计方法
6.1 引言
6.2 基于多源证据可靠性度量的多变量报警器报警决策方法
6.2.1 基于证据推理的多变量报警证据在线融合
6.2.2 基于报警性能评估指标的多源证据可靠性度量方法
6.3 报警实验对比分析
6.3.1 多过程变量仿真实验
6.3.2 管道泄漏检测实例
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 研究展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]船舶中压电网弧光接地过电压的研究[J]. 张亚明,刘以建,陈文秀,孙磊. 新型工业化. 2017(01)
[2]融合经济性能和约束优先级的多变量报警阈值调整策略[J]. 李宏光,王佳,宿翀. 北京工业大学学报. 2016(08)
[3]基于诊断证据静态融合与动态更新的故障诊断方法[J]. 徐晓滨,张镇,李世宝,文成林. 自动化学报. 2016(01)
[4]基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法[J]. 徐晓滨,郑进,徐冬玲,杨剑波. 控制理论与应用. 2015(09)
[5]过程工业报警系统可视化监控技术及应用[J]. 高慧慧,徐圆,朱群雄. 化工学报. 2015(01)
[6]基于案例推理的认知自学习引擎[J]. 刘怡静,汪李峰,魏胜群. 电子技术应用. 2011(12)
[7]多源信息融合能力评估关键技术综述[J]. 邹伟,刘兵,孙倩. 计算机与数字工程. 2010(03)
[8]一种求解多峰函数优化问题的量子行为粒子群算法[J]. 赵吉,孙俊,须文波. 计算机应用. 2006(12)
[9]蚁群聚类算法综述[J]. 张建华,江贺,张宪超. 计算机工程与应用. 2006(16)
[10]可编程控制器选型研究[J]. 陈通海. 煤炭技术. 2006(01)
博士论文
[1]案例推理的认知改进策略及学习性能研究[D]. 张春晓.北京工业大学 2014
[2]不确定性信息处理的随机集方法及在系统可靠性评估与故障诊断中的应用[D]. 徐晓滨.上海海事大学 2009
硕士论文
[1]基于条件化证据线性组合更新规则的工业报警器优化设计方法[D]. 李世宝.杭州电子科技大学 2017
[2]流程工业多变量报警阈值设计方法[D]. 韩柳.北京化工大学 2016
[3]石化装置事故统计及风险控制系统开发[D]. 吕艳艳.中国石油大学（华东） 2013
[4]基于证据理论的工业报警器设计方法研究[D]. 宋晓静.杭州电子科技大学 2013
本文编号：3544192
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 工业报警器设计方法的研究现状
1.3 本文研究内容及其结构安排
第2章 工业报警器主要评价指标
2.1 引言
2.2 三个主要评价指标的概念与意义
2.2.1 误报率/漏报率/平均报警延迟的定义与一般性表达式
2.2.2 误报率/漏报率/平均报警延迟的概率表达式
2.3 一般报警器设计方法中三个评价指标的概率表示
2.3.1 滤波方法中三个评价指标的概率表示
2.3.2 设置死区方法中三个评价指标的概率表示
2.3.3 时间延迟方法中三个评价指标的概率表示
2.4 本章小结
第3章 证据推理(ER)的基础理论
3.1 引言
3.2 Dempster-Shafer证据理论基础
3.2.1 证据理论的基本概念
3.2.2 Jousselme证据距离
3.3 证据推理(ER)组合规则
3.4 本章小结
第4章 基于证据推理的单变量报警器设计方法
4.1 引言
4.2 基于证据推理的单变量报警器报警决策方法
4.2.1 随机不确定性样本下的报警证据获取方法
4.2.2 混合(随机/认知)不确定性样本下的报警证据获取方法
4.2.3 基于证据推理的报警证据递归更新融合
4.3 仿真实验对比分析
4.3.1 随机不确定性样本下的仿真实验
4.3.2 混合不确定性样本下的仿真实验
4.4 本章小结
第5章 基于多目标优化的证据推理单变量报警器设计方法
5.1 引言
5.2 遗忘策略(FS)的理论基础
5.3 基于多目标优化的证据推理单变量报警器报警决策方法
5.3.1 基于遗忘策略的报警证据可靠性因子在线优化
5.3.2 基于目标优化模型的报警证据重要性权重离线优化
5.4 报警实验对比分析
5.4.1 混合不确定性样本下的仿真实验
5.4.2 管道泄漏检测实例
5.5 本章小结
第6章 基于多源证据可靠性度量的多变量报警器设计方法
6.1 引言
6.2 基于多源证据可靠性度量的多变量报警器报警决策方法
6.2.1 基于证据推理的多变量报警证据在线融合
6.2.2 基于报警性能评估指标的多源证据可靠性度量方法
6.3 报警实验对比分析
6.3.1 多过程变量仿真实验
6.3.2 管道泄漏检测实例
6.4 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 研究展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]船舶中压电网弧光接地过电压的研究[J]. 张亚明,刘以建,陈文秀,孙磊. 新型工业化. 2017(01)
[2]融合经济性能和约束优先级的多变量报警阈值调整策略[J]. 李宏光,王佳,宿翀. 北京工业大学学报. 2016(08)
[3]基于诊断证据静态融合与动态更新的故障诊断方法[J]. 徐晓滨,张镇,李世宝,文成林. 自动化学报. 2016(01)
[4]基于证据推理规则的信息融合故障诊断方法[J]. 徐晓滨,郑进,徐冬玲,杨剑波. 控制理论与应用. 2015(09)
[5]过程工业报警系统可视化监控技术及应用[J]. 高慧慧,徐圆,朱群雄. 化工学报. 2015(01)
[6]基于案例推理的认知自学习引擎[J]. 刘怡静,汪李峰,魏胜群. 电子技术应用. 2011(12)
[7]多源信息融合能力评估关键技术综述[J]. 邹伟,刘兵,孙倩. 计算机与数字工程. 2010(03)
[8]一种求解多峰函数优化问题的量子行为粒子群算法[J]. 赵吉,孙俊,须文波. 计算机应用. 2006(12)
[9]蚁群聚类算法综述[J]. 张建华,江贺,张宪超. 计算机工程与应用. 2006(16)
[10]可编程控制器选型研究[J]. 陈通海. 煤炭技术. 2006(01)
博士论文
[1]案例推理的认知改进策略及学习性能研究[D]. 张春晓.北京工业大学 2014
[2]不确定性信息处理的随机集方法及在系统可靠性评估与故障诊断中的应用[D]. 徐晓滨.上海海事大学 2009
硕士论文
[1]基于条件化证据线性组合更新规则的工业报警器优化设计方法[D]. 李世宝.杭州电子科技大学 2017
[2]流程工业多变量报警阈值设计方法[D]. 韩柳.北京化工大学 2016
[3]石化装置事故统计及风险控制系统开发[D]. 吕艳艳.中国石油大学（华东） 2013
[4]基于证据理论的工业报警器设计方法研究[D]. 宋晓静.杭州电子科技大学 2013
本文编号：3544192
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