CN110335450A - 一种基于安全阈值的动态报警方法 - Google Patents

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姚艳艳
李正飞
韩军
杨承
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    • G—PHYSICS
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    • G08B29/00—Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
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Abstract

本发明提出了一种基于安全阈值的动态报警方法。根据各种物理环境条件和人体行为，对安全阈值进行动态调控，实现了事故致灾因素的风险行为智能管理，研究事故中人‑机环境相关致灾因素的构建方法，为事故仿真、分析、预防与控制提供技术支撑。避免了传统实验方法在风险行为分析方面的不足，所提供的服务具有智能性，增强了报警的实用价值，为安全事故分析、预防、控制提供技术支撑，对提升安全管理水平、减少安全事故具有重要的现实意义和社会价值。

Description

一种基于安全阈值的动态报警方法
技术领域
本发明涉及一种新型的动态报警方法，当涉及工厂环境安全阈值监控时，能够借助软硬件达到及时报警，以及环境变化时，能够动态更改安全阈值，使得报警更加准确高效。所以本发明属于电学中的电通信技术。
背景技术
近年来，工业事故一度引起了全社会的广泛关注，不仅给国家和人民生命财产带来巨大损失,而且造成十分恶劣的社会影响。大量事故案例表明安全事故是人-机-环境诸多因素复杂交互的结果，最主要是由人的不安全行为造成的，如违规作业、违章指挥，以及个人或群体对外界刺激的不正确反应或失调行为，这些不安全行为，以及环境、设备等的不安全状态等风险行为。由于这些风险行为具有突发性、不确定性、涌现性、灾难性等特点，加之工厂中严峻的半封闭式、高危险性作业空间，致使风险行为的分析与诊断十分困难，常采用风险评估、危险性辨识等安全系统工程方法，但多属定性分析，应用范围非常有限，传统的现场实验方法又非常昂贵、危险，甚至不可能实现。
现有的监控软件，在进行阈值超出报警时，仅仅只能根据一个固定的上下限来对数据进行监控报警，不能用户根据时间、天气等多种情况下动态地对阈值进行调整以及进制转化，智能化程度偏低，在环境变化时未及时更新报警软件的情况下容易发生危险，具有很大的安全风险。本发明根据用户在数据库中所设置的阈值以及单位来对所要监控的数据进行监控以及报警。
发明内容
本发明提出了一种基于安全阈值的动态报警方法，避免了传统实验方法在风险行为分析方面的不足，所提供的服务具有智能性，增强了报警的实用价值，为安全事故分析、预防、控制提供技术支撑，对提升安全管理水平、减少安全事故具有重要的现实意义和社会价值。
本发明提供的一种基于安全阈值的动态报警方法，包括步骤：
进行多组生产环境仿真实验，输入各项环境参数临界值；
通过传感器获取到数字信号值；
多次输入所述生产现场的环境参数临界值参数，大量试验获得的数据相互拟合的得到出现概率最大的值，即为所需的基础阈值；
根据获取到的数字信号值带入皮尔逊经验法计算出各项参数的第一阈值和第二阈值，计算公式如下：
代表的是临界值仿真实验中获得的信号值的均值；
MD代表的是临界值仿真实验中获取到的型号值的中位数
f(x)代表的是所计算出来的阈值。
用皮尔逊公式计算所得众数近似于理论众数，常称为皮尔逊近似众数。众数是皮尔逊 (Pearson,K.)最先提出并在生物统计学中使用的，以上是数据出自于离散型随机变量时求众数的方法，对于连续型随机变量ξ，若概率密度函数为f，且f恰有一个最大值，则此最大值称为ξ的众数，即为多次实验出现概率最大的参数值，取为阈值。
将计算出的第一阈值和第二阈值人工导入至云服务器中数据库；
前端安卓云APP(下文统称为前端)通过第三方插件JDBC连接至云服务器中的Oracle 数据库；
前端拉取到数据库中的实时环境监控参数以及参数对应的第一阈值和第二阈值；
根据所设定的基础阈值，对所有待识别数据进行报警比对；
当所述有待识别数据小于第一预设阈值时，将该数据标记为报警状态，使所述前端提示用户该参数处于异常状态；
当所述有待识别数据大于第一预设阈值且小于第二预设阈值时，将该数据标记为正常状态，使所述前端展示该项环境参数名以及环境参数；
当所述有待识别数据大于第二预设阈值时，将该数据标记为报警状态，使所述前端提示用户该参数处于异常状态；
本发明根据各种物理环境条件和人体行为，对安全阈值进行动态调控，实现了事故致灾因素的风险行为智能管理，研究事故中人-机环境相关致灾因素的构建方法，为事故仿真、分析、预防与控制提供技术支撑。
因此，可以解决相关技术中风险管控不足安全风险大的问题，进而达到了降低安全风险效果。
附图说明
图1为整个方法的流程图。分为多个步骤
具体实施方式
本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种对前端独特而直观的展现方法，便于用户能够更加高效准确的对各项数据的监控。
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
方法包括如下步骤：
通过多组生产环境仿真实验，获得传感器获得的数字信号值。
根据各组实验数据进行数据计算拟合得到阈值信息，其中，基础阈值包括第一阈值和第二阈值。
通过网络传输将阈值信息储存到云端服务器中的Oracle数据库中。
通过网络传输前端获取各项监控数据。
通过网络传输前端获取各项监控数据的基础阈值。
当所述有待识别数据小于第一预设阈值时，将该数据标记为报警状态，使所述前端提示用户该参数处于异常状态；
当所述有待识别数据大于第一预设阈值且小于第二预设阈值时，将该数据标记为正常状态，使所述前端展示该项环境参数名以及环境参数；
当所述有待识别数据大于第二预设阈值时，将该数据标记为报警状态，使所述前端提示用户该参数处于异常状态；
通过将多次仿真实验数据计算拟合出的阈值(基础阈值)与生产现场的实时环境数据进行比较，并根据数据库修改来调整基础阈值以及环境参数之间的比对，从而实现了对阈值的动态调整，能够使自动地调整阈值，从而能够提高异常情况的识别率，尤其是在环境条件和生产环境发生变化的场景下，具有明显的效果。
在本发明的一个实施例中，所述调整基础阈值，使所述生产环境实时参数与服务器中所述基础阈值进行报警监控，具体实施为：
S1：对监控现场对各组临界值进行仿真实验，获取到数据an
S2：根据an与权重bn根据计算公式计算来获得阈值，并更新至服务器。
S3：通过网络请求前端向服务器发出获取数据列表请求，如果收到服务器返回的数据信息，执行S4，否则显示网络异常。
S4：通过网络请求前端向服务器发出获取阈值数据列表请求，如果收到服务器返回的数据信息，执行S5，否则显示网络异常。
S5：对S4中获取到的阈值数据进行进制转换，执行S6。
S6：根据各项数据以及其对应进制转换后的阈值进行比对。
S7：前端展示各项实时环境参数数据。
在上述过程中，遵循以下原则：
(1)当所述有待识别数据小于第一预设阈值时，将该数据标记为报警状态；
(2)当所述有待识别数据大于第一预设阈值且小于第二预设阈值时，将该数据标记为正常状态；
(3)当所述有待识别数据大于第二预设阈值时，将该数据标记为报警状态。

Claims (3)

1.一种基于安全阈值的动态报警方法，根据皮尔逊经验法对多次仿真实验数据计算拟合，算出当前最大阈值和最小阈值，并且实时更新到云端数据库，通过数据库中实时数据与工业现场环境数据进行比对，前端安卓云APP判定是否报警并展示出来。
2.根据权利要求1所述的皮尔逊经验法，其特征是：通过大量试验获得的数据，代入皮尔逊公式计算所得众数近似于理论众数，计算公式如下：
代表的是临界值仿真实验中获得的信号值的均值；
MD代表的是临界值仿真实验中获取到的信号值的中位数
f(x)代表的是所计算出来的阈值。
对于连续型随机变量ξ，若概率密度函数为f，且f恰有一个最大值，则此最大值称为ξ的众数，即为多次实验出现概率最大的参数值，取为阈值。
3.根据权利要求1所述的动态报警方法，其特征是：通过采用皮尔逊经验法对多次仿真实验数据计算拟合出的阈值(基础阈值)与生产现场的实时环境数据进行比较，根据数据库修改来调整基础阈值，并且实时更新到云端数据库，前端安卓云APP通过数据库中实时数据，与工业现场环境数据进行比对，包括以下步骤：
(1)当所述有待识别数据小于第一预设阈值时，将该数据标记为报警状态，使所述前端提示用户该参数处于异常状态；
(2)当所述有待识别数据大于第一预设阈值且小于第二预设阈值时，将该数据标记为正常状态，使所述前端展示该项环境参数名以及环境参数；
(3)当所述有待识别数据大于第二预设阈值时，将该数据标记为报警状态，使所述前端提示用户该参数处于异常状态。
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