CN110379143A - 一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法，包括以下步骤：1)数据采集：针对监控设备，若该设备处于报警状态且持续报警超过设定时间，开始采集报警数据；2)数据分组：以设定周期为统计区间，将采集的数据进行分组；3)阈值确定：计算最终报警系统阈值区间设定值；若传入的信号值在设定的区间内，那么就处于报警状态，触发报警系统报警。采用本发明方法，不需要完全依赖专家经验来人工设置监控系统中各监控指标的报警阈值，本发明提供阈值设置方案，能够根据监控指标中报警数据的动态变化值，自动设置监控指标的报警阈值区间。
Description
技术领域
本发明涉及监控技术领域，尤其涉及一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法。
背景技术
机械设备的监控系统的报警监控项都需要人工配置，而且是基于静态阀值设置的，常规情况下都需要业务精通的专家根据以往经验来设置和调整报警阀值，且相同系统设备在不同业务场景下的差异性将导致准确配置报警阀值难度大大增加。
目前监控系统的报警功能主要通过对各项监控指标建立报警阀值，超出阀值则发生报警，这就对监控指标的阀值的设定提出了很高的要求，监控指标的阀值的设定目前主要依赖于专家经验，这就造成了监控指标的阀值的设定带有决策者偏好程度，缺乏科学的依据，出现了很多棘手的问题：一方面不同系统在不同业务的应用场景下，有些监控指标的阀值的设定就明显跟不上变化，导致阀值设置不准确，从而出现误报、漏报、报警不及时的情形；另一方面监控指标的阀值设置过于苛刻，造成用户认为脱离实际情况，监控系统不可信。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法，包括以下步骤：
1)数据采集
针对监控设备，设定设备出现一定量报警数据所(假设n次)经历的时间，设定的时间根据过去设备达到n次报警的时间段来定，设备每次达到n次报警所经历的时间段不同，因此，可以将不同的时间段相加求平均值，来作为设定的时间；若该设备处于报警状态且持续报警超过了设定时间，开始采集报警数据；数据的采样间隔时间为小于等于100ms；历史报警数据也可以作为采样数据，对于阈值的选定，历史报警数据有很好的参考和辅助作用；
2)数据分组
以设定周期为统计区间，将一段时间内采集的数据根据不同的周期分成不同的数据组；
3)阈值确定
3.1)将每一组数据以正态分布的方式进行拟合，然后根据这组数据的平均值和标准差模拟出正态分布曲线；假设一组统计数据的平均值为m，标准差为σ，那么曲线便可以按照以上参数模拟画出；
3.2)得到正态分布曲线后，设定正态分布的置信水平s；
3.3)根据置信水平s，以正态分布曲线轴对称选择数据区域，得到上下边界值t1和t2；
3.4)将区间(t1，t2)作为该组数据阈值区间；
3.5)重复步骤3.1)至3.4)，计算所有数据组的阈值区间；
3.6)将求出的所有阈值区间的上边界值和下边界值进行分别加权平均，作为最终报警系统阈值区间值；
3.7)若传入的信号值在步骤3.6)设定的区间内，那么就处于报警状态，触发报警系统报警。
按上述方案，所述步骤2)中设定周期为10秒。
随着输入的数据组越多，阈值迭代计算到一定程度会发生收敛，阈值之间的误差值一旦小于规定值(如0.1％)，则采样结束。那么，从开始采样到收敛时间就是总采样时间。
本发明产生的有益效果是：
1)采用此发明方法，不需要完全依赖专家经验来人工设置监控系统中各监控指标的报警阈值，本发明提供阈值设置方案，能够根据监控指标中报警数据的动态变化值，自动设置报警阈值区间的指标。
2)本发明方法中，监控数据采样时间间隔符合GB/T28264-2012标准，由于短时间间隔的离散采集中，报警数据并无明显变化，对采集到的机械设备的实时监控数据运用数据分析的方法进行归并性处理，可以解决无数离散的信号值超过单一阈值就出现无数次报警的情形，同时本发明专利采用了一定的数学算法来辅助，从而能提高报警的有效性和准确性。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的方法流程图；
图2是本发明实施例的正态分布拟合图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，请结合具体数据和设备，按上述方法，给出一个实施例。
一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法，包括以下步骤：
1)数据采集
针对监控设备，若该设备处于报警状态超过设定时间，开始采集报警数据；通过报警数据频率分析，数据的采样间隔时间设定为100ms；
2)数据分组
将采集的数据进行分组，以10s为统计区间；采样间隔时间为100ms，这样每组有100个数据；
实际过程中，阈值的由于刚开始的信号选择次数较少，加上区间中报警数据的次数不同，所以求出来的阈值波动性相对较大，因此需要若干次采集，数据量越多，阈值就会慢慢走向收敛，同时需要记录采集次数。
3)阈值确定
3.1)将每一组数据以正态分布的方式进行拟合，然后根据这组数据的平均值和标准差模拟出正态分布曲线；得到平均值为m，标准差为σ；
3.2)置信水平可先随机初始化给出，然后通过实验比较法，设定不同的置信水平，然后比较不同的置信水平得到的不同的阈值结果的合理性,选取最终的设定值；
3.3)根据置信水平s，以正态分布曲线轴对称选择数据区域，得到上下边界值；
假设分布数据平均值是m，选择的数据区域是80％左右，那么分布数据面积占总面积比就是0.8.
为了选出的数据更加具有代表性，所以选择的区域关于分布图中平均值所在的轴对称。根据正太分布计算方法：
若上边界值是x，那么下边界值是2m-x。
所以
由于关于m轴对称，所以可以得到
即
然后根据平均值m和标准差σ，查表得到上下界值x和2m-x。
3.4)将区间(t1，t2)作为该组数据阈值区间；
3.5)重复步骤3.1)至3.4)，计算所有数据组的阈值区间；
3.6)迭代到一定次数后，求出所有阈值区间的上边界值加权平均和下边界值加权平均，作为最终报警系统阈值区间设定值；
3.7)若传入的信号值在步骤3.6)设定的区间内，那么就处于报警状态，触发报警系统报警。
本发明方法中如果有新的报警信号的传入，可继续采集然后和历史区间设定值一起，计算新的平均值，作为新的区间设定值。从而达到报警区间设定值不断迭代和优化。
上下区间各以阈值为中心取中间值，共同构成报警区间。传入的信号值不管有没有超过报警阈值，一旦信号值在这区间内，那么就处于报警状态。这样就可以解决无数离散的信号值超过单一阈值就出现无数次报警的问题。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (3)
1.一种用于机械设备的报警系统阈值确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)数据采集
针对监控设备，若该设备处于报警状态且持续报警超过设定时间，开始采集报警数据；数据的采样间隔时间为小于等于100ms；
2)数据分组
以设定周期为统计区间，将采集的数据进行分组；
3)阈值确定
3.1)将每一组数据以正态分布的方式进行拟合，然后根据这组数据的平均值和标准差模拟出正态分布曲线；设平均值为m，标准差为σ；
3.2)根据历史报警阈值的统计数据，设定正态分布的置信水平s；
3.3)根据置信水平s，以正态分布曲线轴对称选择数据区域，得到上下边界值t1和t2；
3.4)将区间(t1，t2)作为该组数据阈值区间；
3.5)重复步骤3.1)至3.4)，计算所有数据组的阈值区间；
3.6)求出所有阈值区间的上边界值的均值和下边界值的均值，作为最终报警系统阈值区间设定值；
3.7)若传入的信号值在步骤3.6)设定的区间内，那么就处于报警状态，触发报警系统报警。
2.根据权利要求1所述的用于机械设备的报警系统阈值确定方法，其特征在于，所述步骤2)中设定周期为10秒。
3.根据权利要求1所述的用于机械设备的报警系统阈值确定方法，其特征在于，所述步骤1)中报警数据的采样总时间大于500s。
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