CN103503042A - 可定制的策略引擎 - Google Patents
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Abstract
实施例公开了一种发布描述危险情况的严重性的概率的预警的系统和方法,其产生预警并且包含用于表示响应所述预警的规则的策略引擎。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2011年2月26日提交的名称为“Customizable PolicyEngine”的第61/447,025号美国临时申请的优先权。
通过引用并入
此说明书中提到的所有出版物和专利申请通过引用并入本文,如同每一个单独的出版物或专利申请被专门且单独地指明通过引用并入本文。
领域
此申请一般涉及用于处理危险数据的系统和方法。更具体来说,此申请涉及用于处理危险数据和概率数据以生成可用于启动危险响应的预警的系统和方法。
背景
地震预警系统(EWS)依赖于地震地面运动的快速检测和表征,以在危险的震动发生之前提供警报。因为由EWS提供的预警时间较短(约为几秒),所以在事件发生之前可采取的未经预先计划的行动很少。这些行动一般分为两类:自动的,意味着响应于电子信号以电子或电机方式致动;或人为介入的,即由于人接收到听觉或视觉信号的反应而致动。一般来说,后面这一类的听觉/视觉信号本身就是响应于电子预警而发起的自动行动。
现有的EWS通常发出二进制预警(“危险”或“没有危险”)。然而,因为采取任何行动都是有成本的,所以对于每一项独立资产和每一个单独的行动来说,重要的是考虑,针对给定的预期地面运动等级(强度)和此等级下所估计的给定的不确定性采取行动的潜在优势。可以在任何期望的复杂程度下进行这种分析,但是需要由EWS发出的电子预警对预期的地面运动等级和在此等级下所估计的不确定性编码。因为时间是非常重要的,所以此信息必须由EWS以尽可能简洁的形式传达。
对EWS预警的响应可包含人为介入的行动和自动的行动。自动的行动必须以对做什么和在何预警条件下进行编码的预定策略为基础。在最简单的策略中,唯一的条件是二进制预警是否存在,以及将要采取的行动不会因预警不同而不同。更加复杂的策略可能会对在所估计的地面运动和置信等级的不同条件下采取的许多不同的行动进行编码。在这样一种复杂的系统中,甚至人为介入的响应最终是自动的,原因在于必须事先做出何种预警条件会引起介入人发出通知的决定。
响应于地震预警而采取行动通常是有成本的。这个成本可能是对响应于警报的人员的生产力影响或已关闭的设备丧失可用性。对已经关闭的设备或程序来说,可能会有显著的重启成本。未采取行动来保护人们和资产也有成本。在许多情况下,启动对地震预警的响应的决定是预期的受损成本和停工成本之间的平衡。
因为不同的使用者将会对采取的行动以及发起这些行动的条件有不同的要求,所以需要一种复杂的策略引擎来对使用者所期望的策略进行编码并且在EWS发出预警的情况下予以实现。
发明内容
本发明的实施例涉及包含可定制的策略引擎的系统、方法和装置,其允许地震预警的使用者针对使用者在地震发生时希望考虑的每一个行动独立地设定阈值不确定性和地面运动等级。所述策略引擎允许使用者根据使用者选择执行的任何分析来设定超过其就应采取行动的强度等级和置信等级。可以给不同的行动分配不同的强度等级和置信等级,且可以为同一行动分配多个强度等级和置信等级(例如,强度较低但是置信度较高与强度较高但是置信度较低可触发同一行动)。
在此策略引擎下,在事件发生过程中,依预期的地面运动等级和此等级下的不确定性而定,可能会发起任何行动、所有行动或不采取行动。若这些量中的任一个的值随着事件的持续时间而变化,则在超过其预定的发起阈值时,可能会在不同的时间发起不同的行动。若新出现的关于事件的信息导致在阈值地面运动的置信等级降低,则根据预定的条件策略,已经发起的行动可能被终止或继续。
所述策略引擎还可在决策是否在给定的阈值地面运动发起行动或发起哪项行动时包括由EWS提供的关于危险的地面运动的估计的开始时间的信息。
所述引擎还根据需要来接收额外的输入数据以将其并入策略决策。例如,所述引擎可允许基于现场实际观察到的危险的地面运动而非预测的地面运动来发起行动,允许将网络连接信息纳入策略决策,或允许对已编码的预警数据进行元分析,例如,作为策略标准的已编码参数的变化率。所述策略引擎还可在重大事件发生之后接收基于已知的或假定的资产健康状况的条件阈值,例如,在破坏性地震之后减小阈值地面运动以防余震。
除此之外,所述策略引擎记录下来的所有输入和所述策略引擎发起的行动都在事件发生过程中记录在存储器中,并在事件发生之后尽快写入稳定的介质,以实现核查目的。
在一些实施例中,提供了一种用于发布关于事件的预警的系统。所述系统包括策略详述子系统,其用于生成一个或多个机器可读的策略,每一个策略包括至少一个规则和与所述至少一个规则相关联的至少一个行动,其中每一个规则包括多个事件参数和相关联的多个预定的事件参数概率;变化检测子系统,其用于接收和监控来自传感器系统的数据,所述数据包括预期的事件参数值和相关联的偏差度量;策略执行子系统,其用于执行所述至少一个规则并基于所述预期的事件参数值和相关联的偏差度量与所述至少一个规则的所述事件参数和相关联的预定的事件参数概率的比较来触发所述至少一个行动,其中所述策略执行子系统在接收到来自所述变化检测子系统的指令之后发起对所述至少一个规则的处理,其中所述变化检测子系统在检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化时发送指令给所述策略执行子系统;以及行动处理子系统,其用于生成用于执行由所述策略执行子系统触发的所述至少一个行动的输出。
在一些实施例中,所述系统还包括追溯子系统,其将每一个子系统的操作记录在固定介质中以在事件发生之后进行评估。
在一些实施例中,所述策略详述子系统可接收来自终端使用者或第三方或终端使用者和第三方的组合的输入,以生成机器可读的策略。
在一些实施例中,所述至少一个规则包括布尔判断(Booleanpredicate)。
在一些实施例中,所述至少一个规则包括模糊规则,且所述至少一个行动包括连续的行动函数。
在一些实施例中,所述至少一个规则被表示为超过所述多个事件参数之一的预定值的概率。
在一些实施例中,超过预定值的概率基于具有预定的期望值和偏差的高斯分布来算出。
在一些实施例中,所述策略执行子系统连续地执行所述至少一个规则,并化解冲突,并且基于冲突已化解的规则来触发行动。
在一些实施例中,所述行动处理子系统监控所触发的行动的执行,以证实所述行动已经执行完成。
在一些实施例中,所述预警包括所述事件的参数化概要。
在一些实施例中,所述参数化概要包括概率分布或用于计算概率分布的信息。
在一些实施例中,所述输出基于检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化而周期性地产生。
在一些实施例中,所述策略包括判断和行动或输入参数的连续函数和连续变化的控制输出。
在一些实施例中,所述策略详述子系统接收关于接收所述行动处理子系统的输出的装置的状况的信息并基于所述装置的状况来修改所述策略。
在一些实施例中,所述策略详述子系统基于过去的数据来调整所述规则。
在一些实施例中,所述规则被实时地更新。
在一些实施例中,所述策略详述子系统包括根据使用者的专业知识水平定制的多个使用者界面,其允许使用者定制所述规则。
在一些实施例中,所述概率分布表示所述事件的严重性。
在一些实施例中,所述输出被发送到扬声器或显示器,以生成预警消息。
在一些实施例中,所述输出使继电器通电或控制发动机、引擎或涡轮机的操作。
在一些实施例中,所述事件是地震,且所述事件参数包括下列项中的一个或多个:最高地面颤动、最高地面加速度、最高地面速度、最高地面位移、改性麦加利强度、危险震动的估计到达时间和S波的实际到达时间。这些参数描述某个特定地点的预期震动,且可包括本地影响(诸如,土壤条件)或不包括。参数还可描述某个遥远地点或本地位置的地面震动的实际测量值。震动强度预报与震动强度测量之间的差异以强度估计(基于测量的估计将会使预期值和标准偏差具有高置信度)的置信度来表示,但是仍涉及基于远程测量来估计本地强度。如果本地测量可获得的话,在策略定义方面,可给予其较高的重要性。
在一些实施例中,为每一个策略分配优先级。
在一些实施例中,所述优先级通过定义顺序来指定、由使用者手动分配或由策略的行动改变。
在一些实施例中,所述规则可涉及行动状态和外部系统变量。
在一些实施例中,提供一种用于发布关于事件的预警的计算机实现的方法。所述方法包括生成一个或多个机器可读的策略,每一个策略包括至少一个规则和与所述至少一个规则相关联的至少一个行动,其中每一个规则包括多个事件参数和相关联的多个预定的事件参数概率;接收并监控来自传感器系统的数据,所述数据包括预期的事件参数值和相关联的偏差度量;在检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化时发起对所述至少一个规则的处理;执行所述至少一个规则并基于所述预期的事件参数值和相关联的偏差度量与所述至少一个规则的所述事件参数和相关联的预定的事件参数概率的比较来触发所述至少一个行动;以及生成用于执行由所述策略执行子系统触发的所述至少一个行动的输出。
在一些实施例中,所述方法还包括将每一个子系统的操作记录到固定介质中,用于在事件发生之后进行评估。
在一些实施例中,所述方法还包括接收来自终端使用者或第三方或终端使用者和第三方的组合的输入,以生成机器可读的策略。
在一些实施例中,所述至少一个规则包括布尔判断。
在一些实施例中,所述至少一个规则包括模糊规则,且所述至少一个行动包括连续的行动函数。
在一些实施例中,所述至少一个规则被表示为超过所述多个事件参数之一的预定值的概率。
在一些实施例中,超过预定值的概率基于具有预定的期望值和偏差的高斯分布而算出。
在一些实施例中,所述方法还包括连续地执行所述至少一个规则并化解冲突,并且基于冲突已化解的规则来触发行动。
在一些实施例中,所述方法还包括监控所触发的行动的执行,以证实所述行动已经执行完成。
在一些实施例中,所述预警包括所述事件的参数化概要。
在一些实施例中,所述参数化概要包括概率分布或用于计算概率分布的信息。
在一些实施例中,所述输出基于检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化而周期性地产生。
在一些实施例中,所述策略包括判断和行动或输入参数的连续函数和连续变化的控制输出。
在一些实施例中,所述方法还包括接收关于接收所述行动处理子系统的输出的装置的状况的信息并基于所述装置的状况来修改所述策略。
在一些实施例中,所述方法还包括基于过去的数据来调整所述规则。
在一些实施例中,所述方法还包括实时地更新所述规则。
在一些实施例中,所述方法还包括使用根据使用者的专业知识水平定制的多个使用者界面来定制所述规则。
在一些实施例中,所述概率分布表示所述事件的严重性。
在一些实施例中,所述方法还包括发送所述输出给扬声器或显示器,以生成预警消息。
在一些实施例中,所述方法还包括发送所述输出以使继电器通电或控制发动机、引擎或涡轮机的操作。
在一些实施例中,所述事件是地震,且所述事件参数包括下列项中的一个或多个:最高地面颤动、最高地面加速度、最高地面速度、最高地面位移、改性麦加利强度、危险震动的估计到达时间和S波的实际到达时间。
在一些实施例中,所述方法还包括为每一个策略分配优先级。
在一些实施例中,所述优先级通过定义顺序来指定,由使用者手动分配或由策略的行动改变。
在一些实施例中,所述规则可涉及行动状态和外部系统变量。
在一些实施例中,提供了一种用于发布关于事件的预警的装置。所述装置包括处理器和用于储存指令的存储器,当所述指令由所述处理器执行时,导致所述处理器执行以下操作:生成一个或多个机器可读的策略,每一个策略包括至少一个规则和与所述至少一个规则相关联的至少一个行动,其中每一个规则包括多个事件参数和相关联的多个预定的事件参数概率;接收并监控来自传感器系统的数据,所述数据包括预期的事件参数值和相关联的偏差度量;在检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化时发起对所述至少一个规则的处理;执行所述至少一个规则并基于所述预期的事件参数值和相关联的偏差度量与所述至少一个规则的所述事件参数和相关联的预定的事件参数概率的比较来触发所述至少一个行动;以及生成用于执行由所述策略执行子系统触发的所述至少一个行动的输出。在一些实施方式中,所述装置可以是一个或多个计算机或服务器。
在其他实施例中,上文和此处描述的所述指令中的一些或全部可在专用集成电路之类的硬件上实施。
附图简述
本发明的新颖特征在后面的权利要求中具体阐述。通过参考后面的阐述利用本发明原理和附图的示例性实施例的详细说明,将更好地理解本发明的特征和优点,其中:
图1是描绘处理输入和生成警报输出的数据流图。
图2是假想策略的图形表示。
图3是实例事件中估计的地面运动的概率分布的表示,其示出了估计的平均值和标准偏差。
图4是超过任一地面运动的概率的表示,它叠加在图2的假想策略上,其示出了基于实例概率曲线发起的行动和未发起的行动。
图5是通过策略引擎的数据流的实例的描述,其示出了可针对特定的应用定义的各种输入、策略和控制行动。
图6是示出作为地震的预期强度的函数的风扇速度的图。
详细描述
在一些实施例中,一种策略引擎包括五个功能子系统:策略详述子系统1、策略执行子系统4、变化检测子系统3、行动处理子系统5和追溯子系统6。参照图1中的方块图。所述变化检测子系统可接收来自地震预警系统30的实时事件数据,地震预警系统30接收并处理来自地震传感器29的数据,例如,2011年12月19日提交的名称为“Earthquake Warning System”的第PCT/US2011/065733号国际专利申请中所述,上述国际专利申请在此通过引用并入本文。所述变化检测子系统还可接收本地状态和输入数据31。其他地震传感器和其他危险传感器可能也是适合的。所述行动处理子系统生成输出32,输出32可发送给各种装置和系统,这将在下文中进一步描述。
在一些实施例中,策略详述子系统1可在报警装置或服务器上实现。在一些实施例中,具有UI和文件导入(用于基于文本的策略说明书)的应用在网络服务器或其他应用环境(例如,手机)上,或在计算机(台式机)上运行,并直接(USB)或通过因特网连接与所述警告装置通信。在所述应用中将策略编译成所述报警装置或服务器所需的内部形式(以提供即时反馈给使用者)。所述策略(和其内部表示)可能储存在所述警告装置中或服务器上的数据库、文件或任何其他适合的数据存储结构中。
在一些实施例中,策略执行子系统4也可驻留在所述报警装置中或服务器上。在一些实施例中,所述报警装置是包括用于通信的控制输出和信息安全特征的独立的硬件装置。所述报警装置还可以是运行策略引擎软件的某些其他专用硬件装置,诸如,工业控制器或计算机。除了所述控制输出是软件协议(例如,SNMP陷阱消息)的情况以外,所述报警装置具有实体输出,诸如,举例而言,音频及/或继电器接触,用于将警报传达给其他装置以发起其保护响应,这将在下文中进一步描述。
在一些实施例中,变化检测子系统3也可驻留在所述报警装置中以发起策略的重新计算,导致控制和警报输出得以更新。此子系统(例如,经由因特网或其他数据通信系统)接收来自地震预警系统的消息或来自所述策略中引用其输出或状态的其他信息来源的消息。此子系统还可能具有实体输入(数字、电压或电流等),所述实体输入用于监控所述策略中引用的状态或值(这可能包括,例如,受控机器的运行状况,诸如,风扇速度-将在下文中提到)。
在一些实施例中,行动处理子系统5可能是在所述报警装置中运行的软件,其执行策略行动并且直接管理警报和控制输出,这将在下文中进一步描述。此软件负责操纵输出以在与所述报警装置相接口的设备或系统中产生所期望的控制响应。
在一些实施例中,追溯子系统6可能是在所述报警装置中运行以监控其他子系统的操作的软件。其还可使用所有或一些输入(消息或轮询),使得可以在地震预警期间将激励和响应的完整记录记录下来。跟踪数据被写入所述报警装置中的非易失性存储器(诸如,FLASH),且可发送给远程系统(诸如,服务器)用于离线存档。数据库或日志文件是跟踪数据可被储存的方式的实例,其中所述数据库可位于服务器上,且所述日志文件可写入FLASH。
策略
策略定义在特定条件下要采取的行动。每一个策略可包括规则和相关联的行动。规则可被描述为布尔判断或连续函数(称作模糊规则)。所述行动可能是几种形式之一:其分配内部状态变量,其启动外部过程(诸如,使继电器通电,启动音频警报的流式传播,或发送消息),其发起内部过程(诸如,改变装置的操作参数),或其修改策略引擎本身(诸如,转变到其策略可能不同的更高的警报状态),或这些形式的任意组合。
判断是当其值改变时,促使某个或某些特定的行动得以执行的布尔规则。所述判断是输入和状态变量的任意表达式。模糊规则用于表示可能的响应范围。例如,旋转机器的速度可能因小事件而降低,而因大事件而最终停止。命名空间定义可用的规则输入和行动输出。
策略详述
策略详述子系统1接收人类可读形式的策略定义,并将其转换成供策略执行子系统4使用的内部形式。策略可以几种不同的表示来捕获,包括形式语言、XML文档、图形化图表或其他形式的语句。
一些典型的实例包括:
在上文所提供的实例中,“判断详述”是布尔表达式。优选的实施例使用下面的一般表达式语法:
规则命名空间
所述规则命名空间包括对象、event,其包括EWS所报告的或通过本地测量获得的所有事件参数。event对象具有以下子对象:
event.jerk–最高地面颤动(宽波段或在指定频段中)
event.acceleration–最高地面加速度(宽波段或在指定频段中)
event.velocity–最高地面速度(宽波段或在指定频段中)
event.displacement–最高地面位移(宽波段或在指定频段中)
event.mmi–改性麦加利强度或仪器强度,在内部定义为event.jerk、event.acceleration、event.velocity和event.displacement的函数
event.eta–危险震动到达前的估计时间,以秒为单位
event.toa–S波的实际(检测到的)到达时间。
每一个实体对象(mmi、颤动、加速度、速度和位移)具有以下类函数:
poe(level,[band])–返回超过指定波段或宽波段中的指定等级的概率
roc([band])–返回指定波段或宽波段中的属性的变化率
eta对象也具有roc()类函数。
所述event子对象中的每一个具有以下数据系列对象,它们是所述策略引擎从由EWS发送的数据汇编到预警更新消息中的向量:
ev–EWS在一系列更新中报告的预期值的时间序列。
dev–EWS在一系列更新中报告的标准偏差的时间序列。
obs–ev和dev的观测时间的时间序列。
这些数据系列对象具有以下属性和类函数:
num–所述时间序列中元素的数目。
latest–在EWS更新中接收到的最新值。
mean–接收到的值的平均值。
roc()–数据的变化率。
在一些实施例中,num、latest、mean和roc()数据可由远程服务器提供,而非源自本地历史记录(即卸载到服务器)。
在判断表达式中使用这些对象的一些实例:
/*PGV超过70cm/s的概率大于50%*/
event.velocity.poe(70)>0.5
/*3.0Hz波段中PGA超过0.7cm/s/s的概率大于或等于65%*/
event.acceleration.poe(0.7,3.0)>=0.65
/*PGA超过120cm/s/s或速度超过450cm/s的概率>50%*/
event.acceleration.poe(120)>0.5或event.velocity.poe(450)>0.5
还可根据需要提供表示这些表达式的其他等效方式,以协助使用者表达其意图。
图2示出假想策略的图形表示。所述策略由三个规则组成:
1.如果event.acceleration.poe(3.16)>=0.8则action_A 见(7)
2.如果event.acceleration.poe(31.6)>=0.6则action_B 见(8)
3.如果event.acceleration.poe(100)>=0.1则action_C 见(9)
不管怎样,这些行动中任何数目的行动都可以发起,这取决于所估计的震动强度和估计的不确定性的组合。
变化率可应用于任一变量或输入。操作员操作所有类别的输入。
通过定义顺序来明确指定策略优先级。也可手动分配优先级。通过策略的行动可改变优先级(基于之前已触发的策略来提升一些策略)。
规则可能会涉及过去的历史记录(例如,对在假设损坏具有增大的易损性的情况下,一旦有大事件发生,就会减小行动的阈值来说是有用的)。包括过去的数据和历史数据的过去的历史记录可储存在可由所述策略详述子系统或任何其他子系统存取的数据库中。除此之外,还可将实时数据添加到所述数据库中,使得所述数据库是最新的。
规则可能会涉及实施所述策略引擎的系统中的系统变量。此命名空间可通过添加其他命名空间的名称连同访问和监控函数来扩展。
规则可能会涉及行动状态(已经发起了什么)和外部系统变量(诸如,切换和导入数据)。
策略还可使用模糊规则来描述连续函数。此规则定义输出控制变量(例如,风扇速度)与预期的震动强度之间的关系。图6中示出这种规则。在此实例中,随着预期强度到达MMIIX,所述风扇速度逐渐降至零。此方法权衡了受损风险与连续操作的利益。其策略定义可能是:
如果(预期_mmi<6则风扇速度=正常;
如果(预期_mmi>9则风扇速度=关闭;
如果(预期_mmi>=6则风扇速度=正常*(9-预期_值)/3
这些变得模糊,因为表达式“预期_mmi<6”的真不是二进制的,但是作为超越概率提供。
变化检测子系统
在从本地传感器分析系统或从远程系统接收到消息时,变化检测子系统3监控所有变量的变化。当新数据到达时,若任一值改变,则通知所述规则执行子系统要处理其规则。这允许规则在条件一改变就被更新,使得可快速发起行动。所述变化检测子系统监控由现有规则引用的所有变量,告知所述规则执行子系统只有那些变量发生了变化。不会影响现有规则的变量的变化不会使所述规则执行子系统被调用。在一些实施例中,所述变化检测子系统可能对变化的幅值是不可知的,但是每一个规则可被写成只考虑对采取行动足够重要的某个变化程度。
例如,在一些实施例中,新数据通过消息或输入监控到达所述变化检测子系统。就更新消息之类的某种消息或事件来说,由于消息的性质,变化可以在时间上被量化,这提供某个离散时刻的输入样本。当新消息到达时,若输入的值不同于之前接收到的值,则使用那个值,所述策略得以更新及/或重新计算。
就监控或轮询的输入而言,所述输入可能具有噪声。在一些实施例中,轮询间隔可用于量化(在时间上)变化的影响,方式与上文所提到的输入消息大致相同。在一些实施例中,使用限速方法进行轮询通过以预定的时间间隔或在预定的时间点对数据进行采样来完成。输入采样通常是周期性的,诸如每秒一次或大于或小于每秒一次,且此周期性限制了输入可能会产生影响的频率,而不管数据的噪声如何。除此之外或作为另一种选择,也可使用输入滤波(类似低通滤波器),以及用于引起改变的最小阈值。在一些实施例中,可使用低通滤波或带通滤波来减少输入噪声。例如,若预期输入改变的频率不超过一秒一次,则1Hz低通滤波器将减少或过滤掉发生得较为频繁的任何变化。在一些实施例中,也可指定滞后来减小噪声输入的影响,并防止伪变化检测。关于这点,滞后指在输入增大时变大且在输入减小时变小的阈值,这使两个阈值之间产生防止小变化导致输出变化的死区。在一些实施例中,可使用限速和滞后这两者。在其他实施例中,可使用上述噪声数据处理技术的不同组合。
图3示出关于实例事件的所估计的强度的概率分布。这表示实时快照;该估计将随着时间而改变并被更新。所述变化检测子系统将识别这些变化。在图3中,曲线表示最高地面加速度的给定等级的可能性,并遵循高斯(标准)分布的形式。这是概率分布的优选实施例,但是其他概率分布也是可能的。在优选实施例中,地面运动的预期值由概率分布的平均值10来表示。在优选实施例中,所估计的地面运动的不确定性由概率分布的标准偏差11来表示。其他度量也是可能的,诸如,半峰全宽12或95%的置信区间13。EWS实时地将预期值度量和偏差度量发送给所述策略引擎,且这些度量的值由所述变化检测子系统来监控。当所述预期值或偏差改变时,则通知所述规则执行子系统要处理其规则。
策略执行子系统
策略执行子系统4处理所述策略,并根据指示触发行动。策略可能会触发对立的行动。为了对此进行检测,所有行动都被汇总,且在将行动事件发送给行动处理子系统5之前化解冲突。
每当由任一策略所引用的任一输入发生改变时,就会发生策略处理。这只受限速规范的影响。可进一步限制模糊控制更新,以使其只在变化将超过某个阈值时改变。在一些实施例中,通过使输入在时间(限速)或值(通过改变阈值或滤波)上量化,这可在所述变化子系统中进行处理。同样如上所述,滞后也可在所述策略执行子系统中针对任一控制输出指定,以防止策略输入的小变化导致控制改变状态。
规则详述
通过评估策略规范中所概述的预定义的类函数并将其与判断表达式中的阈值进行比较来处理每一个规则。在优选实施例中,内置类函数的函数形式是:
函数probability_function使用三个自变量:
预期值:对象的最可能的值,由EWS确定。在优选实施例中,表示为算术平均值。其他表示方式也是可能的。
偏差:表示测量的不确定性,由EWS来确定。在优选实施例中,表示为标准偏差。也可表示为方差、半峰全宽或95%的置信区间。其他表示方式也是可能的。
level(等级):关于对象的所期望的阈值,超越概率是在此算出的。
所述函数使用以下技术之一返回超越概率:
函数:在所有可能的level值上定义的任一连续函数,诸如,累积分布函数。在优选实施例中,正态分布的累积分布函数为:
其中level以线性或对数的形式表示。其他函数也是可能的。柯西分布遵循以下形式:
而拉普拉斯分布遵循以下形式:
表:在所有可能的level值上定义的概率和等级的查找表。实例为:
此实例等效于将预期值视为无错误(即,dev=0)的简化情况。更加通用的实例可能是:
这是平均值为3.5且标准偏差为1的正态分布的近似值。
内插表:与表技术类似,只是内插了表中的值之间的level的值。实例:
其他技术也是可能的。
函数rate_function使用三个数组自变量:
expected value array(预期值数组):来自EWS的最后一个Wexpectedvalue(预期值)度量的数组。
deviation array(偏差数组):来自EWS的最后一个W deviation(偏差)度量的数组。
time array(时间数组):EWS生成上述度量的时间数组。
所述函数基于所述自变量的值返回对象的变化率。
图4示出图3中所示的实例事件的超越函数的概率。曲线是图3中的高斯分布的累积分布函数,且图2中的假想策略被叠加在此曲线上。所述曲线表示与x轴的输入值对应的event.acceleration.poe的y轴上的返回值。在此表示中,落到曲线左侧的任何规则予以执行,且绘成圆形,而落在曲线右侧的规则不执行,且绘成菱形。使用图2中的假想策略的实例:
1.event.acceleration.poe(3.16)=0.97,因此发起action_A(见14)
2.event.acceleration.poe(31.6)=0.5,因此未发起action_B(见15)
3.event.acceleration.poe(100)=0.15,因此发起action_C(见16)
由于预期值和偏差度量都更新了,这些规则要重新评估。图4中未发起的行动随后可在新信息可用时发起。同样地,图4中发起的行动随后可能被终止,或可能被允许继续进行,这取决于行动定义(参见下文)。
行动处理子系统
行动处理子系统5负责执行由策略执行子系统4触发的行动。这些行动中的许多行动需要持续监控,诸如,使音频警报消息流式传播,或控制需要多级界面的设备。所述行动处理子系统负责确保所有发起的行动都已完成。所述规则执行子系统可发起取消之前的行动的后续行动。一个这样的实例是若所估计的震动显著增大,则可被更加紧急的消息替换的流式传播的音频警报消息。所述行动处理子系统负责终止之前消息的流式传播并开始新的消息的流式传播。
行动可能是输入参数的连续函数。
连续行动的实例为:在所估计的强度低于MMI VI时保持发动机的速度。在MMI VI,开始降低发动机的速度,直到发动机以半速在MMI VIII运行为止。如果强度将超过MMI VIII,则关闭发动机。所述发动机可能在应尽可能长时间保持运行的通风扇中,但是若在高强度震动过程中运行,则可能会受损。
若输入迅速变化,则行动的速度可能受限以避免其发起过于迅速。
可以指定滞后。
行动可能是双稳态的;在没有明确重置的情况下,行动一旦被触发就不能被重新触发。
行动可能有开始、暂停、重新触发以及停止操作。
行动可运行本地脚本。
行动可设定由其他策略使用的局部变量。
行动可发送数据给远程装置。
每一个行动描述将要做什么,以开始并完成任务。一些实例:
/*接通继电器1秒,然后关断*/
set relay on for1second then off
/*使包含电喇叭声音和语音消息的音频警报流式传播,重复直到停止为止*/
loop(play(klaxon_sound);play(voice_message))until reset
每一个行动定义还包括必须做的事,以重新触发或终止它。开门的实例行动可能如下定义:
在一些实施例中,这是另一种处理输入改变所带来的后果的方式,所述输入改变可能会导致控制开关开/关/开。行动可被定义为,一旦启动,要关闭它的唯一方式就是单独的重置条件(类似于手动输入或计时器)。这也减弱了具有噪声的输入所带来的后果。例如,一旦超过阈值,行动可被启动,且输入可被忽略,直到满足重置条件为止,诸如等待预定的一段时间。
使音频警报消息流式传播的行动可如下定义:
这些定义可以形式语言、XML格式,或其他表示来提供。优选实施例使用以下语法(EBNF):
通过使用远程过程调用在本地环境中执行程序或通过其他类似方法可在所述策略引擎内定义函数或函数可引用外部过程。例如:
脚本(bash,“snmptrap server–palert006”)
使用bash shell来执行命令“snmptrap server–p006”。
追溯子系统
使用追溯子系统6将所述策略引擎的所有操作记录下来,使得所述系统的行为可在之后被检测,以评估其性能,并提供逐位跟踪来控制采取的行动。此信息对更新规则和确认系统操作是有用的。
在一些实施例中,上文所提到的子系统中的全部或一些被集成到单个应用中。在其他实施例中,上文所提到的子系统中的一些或全部作为独立的程序或作为线程来运行。所有这样的系统部分被纳入此公开中。
策略输入
策略可对由EWS提供的参数信息进行操作,如事件对象中表示的(参见上文)。策略还可生成可由其他策略使用的本地状态。策略还可监控外部变量,诸如实时设备状况。这些示于图5中。
多策略
图5示出通过所述策略引擎的数据流的一个实例。输入(17-19)馈送到策略(20-25),其发起用于各种条件的几个控制行动(26-28)。需要注意的是,几个策略可发起同一行动响应。例如:
如果event.mmi.poe(9)>=0.8则initiate_action_1
--策略1
如果event.mmi.poe(9)>=0.5且unsafe_condition==真则initiate_action_1
--策略2
如果event.mmi.poe(7)>=0.8且vulnerable_condition==真则initiate_action_1
--策略3
在正常操作中,所述设备将能够经受得住非常强的震动而不会受损,所以关闭不会被启动,除非以高置信度预期具有剧烈的震动(策略1)。然而,若所述设备处于某种不安全状态(诸如,与操作员进行交互),则在较低的置信等级下启动关闭(策略2),因为故障可能会使暴露的人员受伤,且相关联的成本增大。若所述设备处于易损性加剧的情况下(诸如在某种操作模式下,例如,自校准),则在较低的预期震动等级下启动关闭(策略3)。
策略冲突化解
当多个策略控制相同的行动时,可能会出现控制冲突。在上述实例中,所述策略定义了用于发起行动的不同的阈值。规则输出的简单OR是足够的。在更复杂的情况下,需要更加复杂的方法。以市郊往返列车为例。正常减速可能会使列车以3.5km/hr/s减速,而紧急减速可能会使其以5km/hr/s减速。目的是充分地降低列车的速度以防止其脱轨。列车紧急减速可能会使乘客受伤,所以正常减速是默认的选择。然而,若使列车减速所需时间大于冲击波到达的时间,则紧急减速是被认可的。所述策略可能是:
如果event.mmi.poe(7)>=0.5则减速(正常)
--策略1
如果event.mmi.eta()<(当前速度-安全速度)/3.5则减速(紧急)
--策略2
所述规则中使用的变量是来自受控系统的实时参数(当前速度)或是预定义的常数(安全速度)。这两个策略是冲突的,因为它们命令列车以不同的速率减速。可定义指示正确的响应的优先级策略:
优先级:减速(紧急>正常)
或可以由指定所述策略的顺序来推断优先级。或可以为每一个策略标记明确的优先级。
使用者策略捕获
上文所讨论的详细语言和规范允许专家表示关于警报策略的灵活而复杂的规则。对于所有使用者来说,这种详细程度是不必要的。可以实施任意数目的捕获策略的较简单的方法,为终端使用者提供一组较简单的选择。这些选择自动映射到基础的规则规范。在这些方法中:
从针对特定应用所定制的预定义模板中选择。
提供图示法来指定策略。
显示策略引擎响应的仿真来允许策略细化。
本文所公开的装置和方法的变型和修改对本领域的技术人员将是明显的。正因如此,应该理解的是,给出的前述详细说明和附图只是为了清楚和理解的目的,而不是意在限制由所附权利要求限定的本发明的范围。在本文描述的任一个实施例中描述的任一特征可与任一其他实施例的任何其他特征组合,而不论优选与否。
应该理解的是,本文所述的实例和实施例仅出于说明目的,且根据其的各种修改或变化将被建议给本领域的技术人员,并且包括在此申请的精神和范围内以及所附权利要求的范围内。本文中所引用的所有出版物、专利和专利申请为了所有目的在此通过引用并入本文。
Claims (48)
1.一种用于发布关于事件的预警的系统,所述系统包括:
策略详述子系统,其用于生成一个或多个机器可读的策略,每一个策略包括至少一个规则和与所述至少一个规则相关联的至少一个行动,其中每一个规则包括多个事件参数和相关联的多个预定的事件参数概率;
变化检测子系统,其用于接收和监控来自传感器系统的数据,所述数据包括预期的事件参数值和相关联的偏差度量;
策略执行子系统,其用于执行所述至少一个规则并基于所述预期的事件参数值和相关联的偏差度量与所述至少一个规则的事件参数和相关联的预定的事件参数概率的比较来触发所述至少一个行动,其中所述策略执行子系统在接收到来自所述变化检测子系统的指令之后发起对所述至少一个规则的处理,其中所述变化检测子系统在检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化时发送指令给所述策略执行子系统;以及
行动处理子系统,其用于生成用于执行由所述策略执行子系统触发的所述至少一个行动的输出。
2.根据权利要求1所述的系统,还包括追溯子系统,所述追溯子系统将每一个子系统的操作记录在固定介质中以在事件发生之后进行评估。
3.根据权利要求1或2所述的系统,其中所述策略详述子系统可接收来自终端使用者或第三方或终端使用者和第三方的组合的输入,以生成所述机器可读的策略。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述至少一个规则包括布尔判断。
5.根据权利要求1-3所述的系统,其中所述至少一个规则包括模糊规则,且所述至少一个行动包括连续的行动函数。
6.根据权利要求4或5所述的系统,其中所述至少一个规则被表示为超过所述多个事件参数之一的预定值的概率。
7.根据权利要求6所述的系统,其中超过预定值的所述概率基于具有预定的期望值和偏差的高斯分布来算出。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述策略执行子系统连续地执行所述至少一个规则,并化解冲突,并且基于冲突已化解的规则来触发行动。
9.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述行动处理子系统监控所触发的行动的执行,以证实所述行动已经执行完成。
10.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述预警包括所述事件的参数化概要。
11.根据权利要求10所述的系统,其中所述参数化概要包括概率分布或用于计算概率分布的信息。
12.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述输出基于检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化而周期性地产生。
13.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述策略包括判断和行动或输入参数的连续函数和连续变化的控制输出。
14.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述策略详述子系统接收关于接收所述行动处理子系统的输出的装置的状况的信息并基于所述装置的状况来修改所述策略。
15.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述策略详述子系统基于过去的数据来调整所述规则。
16.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述规则被实时地更新。
17.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述策略详述子系统包括根据使用者的专业知识水平定制的多个使用者界面,以允许所述使用者定制所述规则。
18.根据权利要求11所述的系统,其中所述概率分布表示所述事件的严重性。
19.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述输出被发送到扬声器或显示器以生成预警消息。
20.根据权利要求1-18中的任一项所述的系统,其中所述输出使继电器通电或控制发动机、引擎或涡轮机的操作。
21.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述事件是地震,且所述事件参数包括下列项中的一个或多个:最高地面颤动、最高地面加速度、最高地面速度、最高地面位移、改性麦加利强度、危险震动的估计到达时间和S波的实际到达时间。
22.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中每一个策略被分配优先级。
23.根据权利要求22所述的系统,其中所述优先级通过定义顺序来指定,由使用者手动分配或由策略的行动改变。
24.根据前述权利要求中的任一项所述的系统,其中所述规则能够涉及行动状态和外部系统变量。
25.一种用于发布关于事件的预警的计算机实现的方法,所述方法包括:
生成一个或多个机器可读的策略,每一个策略包括至少一个规则和与所述至少一个规则相关联的至少一个行动,其中每一个规则包括多个事件参数和相关联的多个预定的事件参数概率;
接收并监控来自传感器系统的数据,所述数据包括预期的事件参数值和相关联的偏差度量;
在检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化时发起对所述至少一个规则的处理;
执行所述至少一个规则并基于所述预期的事件参数值和相关联的偏差度量与所述至少一个规则的事件参数和相关联的预定的事件参数概率的比较来触发所述至少一个行动;以及
生成用于执行由所述策略执行子系统触发的所述至少一个行动的输出。
26.根据权利要求25所述的方法,还包括将每一个子系统的操作记录到固定的介质中,用于在事件发生之后进行评估。
27.根据权利要求25或26所述的方法,还包括接收来自终端使用者或第三方或终端使用者和第三方的组合的输入,以生成所述机器可读的策略。
28.根据权利要求25-27中的任一项所述的方法,其中所述至少一个规则包括布尔判断。
29.根据权利要求25-27中的任一项所述的方法,其中所述至少一个规则包括模糊规则,且所述至少一个行动包括连续的行动函数。
30.根据权利要求28或29所述的方法,其中所述至少一个规则被表示为超过所述多个事件参数之一的预定值的概率。
31.根据权利要求30所述的方法,其中超过预定值的所述概率基于具有预定的期望值和偏差的高斯分布而算出。
32.根据权利要求25-31中的任一项所述的方法,还包括连续地执行所述至少一个规则并化解冲突,并且基于冲突已化解的规则来触发行动。
33.根据权利要求25-32中的任一项所述的方法,还包括监控所触发的行动的执行,以证实所述行动已经执行完成。
34.根据权利要求25-33中的任一项所述的方法,其中所述预警包括所述事件的参数化概要。
35.根据权利要求34所述的方法,其中所述参数化概要包括概率分布或用于计算概率分布的信息。
36.根据权利要求25-35中的任一项所述的方法,其中所述输出基于检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化而周期性地产生。
37.根据权利要求25-36中的任一项所述的方法,其中所述策略包括判断和行动或输入参数的连续函数和连续变化的控制输出。
38.根据权利要求25-37中的任一项所述的方法,还包括接收关于接收所述行动处理子系统的输出的装置的状况的信息并基于所述装置的状况来修改所述策略。
39.根据权利要求25-38中的任一项所述的方法,还包括基于过去的数据来调整所述规则。
40.根据权利要求25-39中的任一项所述的方法,还包括实时地更新所述规则。
41.根据权利要求25-40中的任一项所述的方法,还包括使用根据使用者的专业知识水平定制的多个使用者界面来定制所述规则。
42.根据权利要求25-41所述的方法,其中所述概率分布表示所述事件的严重性。
43.根据权利要求25-42中的任一项所述的方法,还包括发送所述输出给扬声器或显示器以生成预警消息。
44.根据权利要求25-42中的任一项所述的方法,还包括发送所述输出以使继电器通电或控制发动机、引擎或涡轮机的操作。
45.根据权利要求25-44中的任一项所述的方法,其中所述事件是地震,且所述事件参数包括下列项中的一个或多个:最高地面颤动、最高地面加速度、最高地面速度、最高地面位移、改性麦加利强度、危险震动的估计到达时间和S波的实际到达时间。
46.根据权利要求25-45中的任一项所述的方法,还包括为每一个策略分配优先级。
47.根据权利要求46所述的方法,其中所述优先级通过定义顺序来指定,由使用者手动分配或由策略的行动改变。
48.根据权利要求25-47中的任一项所述的方法,其中所述规则可涉及行动状态和外部系统变量。
48.一种用于发布关于事件的预警的装置,所述装置包括:
处理器和用于储存指令的存储器,当所述指令由所述处理器执行时,导致所述处理器执行以下操作:
生成一个或多个机器可读的策略,每一个策略包括至少一个规则和与所述至少一个规则相关联的至少一个行动,其中每一个规则包括多个事件参数和相关联的多个预定的事件参数概率;
接收并监控来自传感器系统的数据,所述数据包括预期的事件参数值和相关联的偏差度量;
在检测到所述预期的事件参数值中的至少一个的预定变化时发起对所述至少一个规则的处理;
执行所述至少一个规则并基于所述预期的事件参数值和相关联的偏差度量与所述至少一个规则的事件参数和相关联的预定的事件参数概率的比较来触发所述至少一个行动;以及
生成用于执行由所述策略执行子系统触发的所述至少一个行动的输出。
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