实时预警算法设计与应用

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1、实时预警算法设计与应用　　[摘要]本文重点介绍了流程工业实时预警系统设计中采用的数据处理算法。经过处理后的生产实时数据进入预警模型，预警的准确性和稳定性得到显著提高。参照本文设计的预警系统应用在新疆油田陆梁作业区的油气处理装置上，取得良好的使用效果。　　[关键词]实时；预警；算法；设计；应用　　[中图分类号]TP301.6[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2013）17-0059-03　　1概述　　原油开采、炼油、化工等流程工业，其典型特征是昼夜生产，生产过程多采用管道、容器等设备，物料在流动过程完成物理和化学加工过程。流程工业通常采用集散控制

2、系统，对生产过程进行连续控制和调整。大规模的流程企业，控制系统复杂、参数繁多，给监视和调整带来一定的难度。　　实时预警是建立在装置实时数据基础之上的在线计算和分析系统，能够对装置所有的参数进行连续分析和诊断，发现隐患，及时给出指导意见。尤其是在夜间和特殊气候条件下，预警系统能够最大限度地弥补人工巡检的不足，提高装置的安全性。　　实时预警是一种高效能的辅助控制系统，对生产数据有很强的依赖性。受电磁干扰、环境变化等因素的影响，从控制系统直接获得的实时生产数据带有一定程度的不确定性，进入预警模型，需要进行数据预处理，否则会影响预警的效果。　　本文讨论流程工业实时预

3、警系统建设中涉及的部分数据处理方法。　　2算法设计　　实时预警的架构是将预警系统建立在实时数据库之上，即对生产过程进行连续监视。因此实时预警涉及生产数据采集方面的压缩和解压缩算法，数据进入预警引擎之前的、以提高数据有效性为目的的预处理算法，以及预警引擎中的规则推理算法。限于篇幅，本文讨论数据预处理过程中的几个典型算法。　　2.1变化速率计算　　工艺参数的变化速率计算是预警系统较为常见的计算方法之一，由于实时数据变化的幅度和频率没有规则，故采用多点平均算法计算的斜率会出现严重的不稳定性。经测试，在油气处理装置上，采用最小二乘法（LINEST）能有有效地解决该问

4、题。　　LINEST函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线，来计算某直线的统计值，然后返回描述此直线的数组。也可以将LINEST与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值，包括多项式、对数、指数和幂级数。因为此函数返回数值数组，所以必须以数组公式的形式输入。　　直线的公式为：　　y=mx+b　　或：　　y=m1x1+m2x2+…+b（如果有多个区域的x值）　　式中，因变量y是自变量x的函数值。m值是与每个x值相对应的系数，b为常量。注意，y、x和m可以是向量。LINEST函数返回的数组为{mn，mn-1，…，m1，b}。LIN

5、EST函数还可返回附加回归统计值。　　语法　　LINEST（known_y’s，[known_x’s]，[const]，[stats]）　　LINEST函数语法具有以下参数：　　Known_y’s必需。关系表达式y=mx+b中已知的y值集合。　　如果known_y’s对应的单元格区域在单独一列中，则known_x’s的每一列被视为一个独立的变量。　　如果known_y’s对应的单元格区域在单独一行中，则known_x’s的每一行被视为一个独立的变量。　　Known_x’s可选。关系表达式y=mx+b中已知的x值集合。　　known_x’s对应的单元格区域可以

6、包含一组或多组变量。如果仅使用一个变量，那么只要known_y’s和known_x’s具有相同的维数，则它们可以是任何形状的区域。如果使用多个变量，则known_y’s必须为向量（即必须为一行或一列）。　　如果省略known_x’s，则假设该数组为{1，2，3，…}，其大小与known_y’s相同。　　const可选。一个逻辑值，用于指定是否将常量b强制设为0。　　如果const为TRUE或被省略，b将按通常方式计算。　　如果const为FALSE，b将被设为0，并同时调整m值使y=mx。　　stats可选。一个逻辑值，用于指定是否返回附加回归统计值。　　如

7、果stats为TRUE，则LINEST函数返回附加回归统计值，这时返回的数组为{mn，mn-1，…，m1，b；sen，sen-1，…，se1，seb；r2，sey；F，df；ssreg，ssresid}。　　如果stats为FALSE或被省略，LINEST函数只返回系数m和常量b。　　以大型贮罐的液位为例，图1为采用多点移动平均算法计算的液位变化结果。　　图2为采用最小二乘法计算的液位变化结果。　　结果显示，最小二乘法能最大限度地剔除噪声，反映真实规律。进入预警系统的液位预警模型中，最小二乘法处理后的数据，能够显著降低预警系统的误报率。　　2.2参数不变计算

8、　　参数因传输故障，或传感器故障而发生数据不变是非常