多传感器耦合区域火灾报警技术研究

早期预警与低误报率一直是建筑火灾探测面临的挑战与难题。已有研究多针对特殊场所特定燃烧产物或多种传感器耦合,普适性不强,探测设备成本高,无法大规模应用。通过将火灾烟气蔓延规律与探测器信号时空分布融合,在不增加探测器数量和分布的情况下,提出了一种基于建筑结构微元的多传感器耦合区域火灾报警模型。对典型火灾场景的烟气蔓延情况进行了模拟分析,狭长结构中探测器信号强度变化具有一定的规律性。应用区域火灾报警模型后,报警时间较传统模式提前了14.7%,基本杜绝了单个探测器误报引发建筑物火灾报警的问题。结果表明:多传感器耦合探测模式显著缩短了火灾报警时间,降低了火灾探测误报率,实现了火灾的早期准确识别与预警。     

高速铁路周界入侵报警系统运用分析

为进一步完善高速铁路周界入侵报警系统,对比分析周界入侵系统前端监测技术;通过调研试验段系统使用情况,从积累特征数据、提高应急联动能力、减少摄像头盲区和降低误报率等角度,分析系统试运行阶段存在的问题,并结合国家标准和行业标准的现状,提出针对性建议。分析表明:该系统可通过对目标行为的采集、分析、跟踪、人工计算,基于计算机的智能视频分析,实现对入侵事物的判断和预警目的,从而有效减少外来事物侵入高速铁路周界,但仍需进一步优化。     

火灾早期过程特征提取与火灾源识别方法

针对传统火灾探测方法的准确性与及时性、误报率与漏报率相互制约的技术问题,利用傅里叶变换红外光谱分析技术,测量火灾初期的特征气体CO和CO2体积分数.以CO与CO2的体积分数比值为观察变量,运用移动平滑滤波器提取基于观察变量的大小、变化速度以及加速度的火灾过程特征向量.视虚假火灾源为具有有限扰动的固定目标,真实火灾源为具有相应位置、速度以及加速度的运动目标.采用数据融合技术,经过目标观察、特征提取以及身份识别,对火灾源的类型进行识别.研究表明,利用火灾过程特征信息与数据融合技术可以对真假火灾源进行有效识别,提高了火灾预警的准确性与及时性.     

机场旅客安检系统可靠性优化研究

为提高机场旅客安检系统的可靠性,采用双设备并联安检系统,通过式金属门和毫米波人体成像设备分别被配置在安检通道的两侧;利用概率论构建系统错误放行率和错误报警率公式,以错误放行率的大小衡量安检系统的可靠性;在错误报警率和设备检查时间的约束下,以最小错误放行率为目标建立优化模型,利用粒子群优化(PSO)算法求解模型。结果表明：当模型以最佳设备报警阈值、旅客分配阈值运行时,算法每次优化的错误放行率在0.008 5～0.01范围内波动;当携带违禁品的旅客比例增加时,最低错误放行率将升高;当错误报警率的上限值增加时,最低错误放行率先降低后趋于稳定。     

化工过程自适应多模型故障监测方法研究

为提高化工过程故障监测的准确性,针对先验知识不足情况下的多模态化工过程模态数未知问题,开发自适应多模型的故障监测方法。基于奇异值分解(SVD)求解模态数,利用模糊C均值(FCM)算法对训练数据进行模态划分,并利用主成分分析(PCA)方法,针对不同的过程模态建立相应的监测模型,实现故障监测。将该方法应用于丙烯计量罐装置,进行实例分析。结果表明,与基于聚类有效性指标的方法相比,该方法在正常和故障2种情况下,故障监测的误报率分别降低了3.54%和5.59%。     

基于KF的列控系统数据篡改攻击检测方法

为提高城市轨道交通列车运行控制系统信息安全保护级别、针对列控系统面临的潜在数据篡改攻击进行有效检测。首先基于列控系统的运行原理以及信息交互特性,对列车追踪运行过程、攻击者篡改列车上下行信息过程进行数学建模;其次提出基于卡尔曼滤波器(KF)的列车状态估计方法和基于卡方检测器相结合的入侵检测方法,通过对卡方检测器进行改进,使之能够检测数据篡改攻击并在攻击期间持续输出报警;最后通过半实物仿真平台进行仿真,并给出验证结果。结果表明:入侵检测方法可以对攻击者的数据篡改攻击给出实时报警,且具有95%以上的准确率和6%以下的误报率。     

基于风险的报警优先级量化设定方法研究

当前主流报警优先级设定方法操作性不佳，在进行装置报警系统优化时由于考虑维度少而无法较好优化报警系统优先级，针对该问题，建立了基于风险的报警优先级设定新方法。将标定的风险图法应用于报警优先级设定，假定某报警不存在，对出现危险情况的频率、后果严重度、可用时间、避免事故后果的可能性等进行标定，并对危险状况出现频率与可用时间进行矩阵分析，将结果运用于风险图中；针对某柴油加氢装置报警系统，应用该方法进行了报警优先级优化。结果表明:基于风险的报警优先级量化设定方法能够有效应用于优化装置报警优先级；经该方法优化的各级报警，数量分布更接近EEMUA的推荐值；对于“在所考虑的报警不存在时每年发生事故的次数”因素，研究给出3个不同的档次供企业选择，实践中，企业可结合自身可接受标准，作进一步完善。     

隔离-失能竞争失效机制下安全系统多目标优化设计

为避免仅考虑单个性能指标造成的设计缺陷,提出一种基于隔离-失能竞争失效机制的安全系统多目标优化设计方法。该方法的核心是隔离部件和失能部件失效阈值的设定问题,针对该问题,利用确信安全失效率(PLOAS)、可靠性损耗、质量开销3个指标,分别表征失效阈值设定对系统的安全性、可靠性、质量这3个主要特性的影响;在此基础上,构建相应的多目标优化函数,并采用线性加权法,将多目标优化问题转化为单目标优化问题。结果表明:所提方法适用于求解基于隔离-失能竞争失效机制的安全系统多目标优化问题,可获得三目标优化问题或强安全约束条件下双目标优化问题的多组Pareto解。     

基于贝叶斯估计的多探测器火警判定方法研究*

为应对感烟探测器的大量误报对消防应急响应带来的挑战,考虑目前以感烟探测器为主的火警设施误报率高且短期内难以全部更换的特点,提出基于贝叶斯估计的多探测器火警判定方法,通过多个探测器的报警时间间隔计算火源位置的后验概率分布,并提出火警真实度概念,为火警判定提供依据。结果表明:使用多探测器耦合模型时每增加1个探测器可将误报率降低约4个数量级,该方法在探测器正常、部分失效、误报的情景下均能有效判别火警。     

PSO-SVM模型在化工事故风险预测中的应用研究

为了减少化工事故的发生,提高化工生产过程中事故风险预测的准确性,研究了粒子群优化算法与支持向量机(PSO-SVM)模型在事故风险预测中的应用.首先,统计分析近5年化工生产安全事故致因因素,得出化工事故风险因素统计特征,结合层次分析法,建立化工事故风险预测指标体系并确定各指标因素的权重值;然后,基于MATLAB计算生成的...     

Combining FAP,MAP and correlation analysis for multivariate alarm thresholds optimization in industrial process

In the real industrial process, alarm threshold optimization is an important part of alarm system rationalization. If the design of alarm threshold is unreasonable, it would result in nuisance alarms, among which the critical alarms are overwhelmed. In order to alleviate this phenomenon, we propose a method of multivariate alarm thresholds optimization to reduce the nuisance alarms. Firstly, causal relationship between process variables is constructed based on the time delay estimation method, thus we can determine the alarms propagation path and then select the optimized variables. Secondly, in order to guarantee both the process safety and correlation consistency, three factors - false alarm probability (FAP), missed alarm probability (MAP), and the correlation between the alarm information and process information – are combined to establish the objective function of the optimization process for the first time. Then, the optimal thresholds are obtained by the genetic algorithm. Finally, the validity and effectiveness of the developed method are illustrated by the Tennessee Eastman process.     

基于贝叶斯估计的炼化装置动态告警管理方法研究

针对现有告警管理方法无法判断炼化装置运行中的过渡过程,对过渡过程不能进行准确有效地监测和管理,提出 了基于贝叶斯估计的动态告警线计算方法。通过训练历史过渡过程数据得到先验概率,自适应判断过渡过程和估计动态 告警线,解决了传统告警线的斜率不能赋值且只能依靠人为调节的问题,并可通过判断系统状态调节告警管理方式。经 常压塔原油进料流量调整和减压炉干气流量工艺调节的过渡过程现场数据验证,结果表明:与传统告警管理方法相比, 基于贝叶斯估计的动态告警管理方法的误告警总数量减少了87.34%,避免了告警洪水的发生,提高了炼化工艺运行的安 全性和可靠性。     

Data classification and performance evaluation for the most commonly-used univariate alarm systems

Alarm systems are critically important for safe and efficient operations of industrial plants, but many industrial alarm systems are suffering from too many nuisance alarms. This paper proposes a method to classify normal and abnormal data segments and evaluate performance indices for the most commonly used univariate alarm systems. The proposed method consists of three steps. First, piece-wise linear representations are exploited in separating historical data samples of an analog process variable configured with alarms into data segments with same qualitative trends. Second, data segments are classified into normal, abnormal and unclassified conditions via a mean hypothesis test; a required assumption is that data segments in normal and abnormal conditions have different mean values being distinguishable from alarm thresholds. Third, based on the normal and abnormal data, performance indices of univariate alarm systems are calculated, including two newly formulated ones as the false alarm duration ratio and the missed alarm duration ratio. The effectiveness of the proposed method is illustrated by numerical and industrial examples.     

基于电磁辐射峰谷比值法的煤与瓦斯突出预警

为了提高电磁辐射预警煤与瓦斯突出危险的准确性,减少误报现象,在分析大量电磁辐射现场数据基础上,基于电磁辐射预警煤与瓦斯突出危险原理,提出了电磁辐射峰谷比值法,利用正态分布统计特征计算每个班次的电磁辐射瞬时强度峰值均值和谷值均值,并将其比值作为煤与瓦斯突出危险性的预警值。最后,将该方法应用于义忠煤矿11112风巷掘进工作面,研究结果表明:与临界值系数和动态变化趋势系数法相比,峰谷比值法误报较低,预警准确性高,能够很大程度上减少误报对生产的影响。     

基于TNPE的智能电网虚假数据注入攻击检测*

为实现智能电网中虚假数据注入攻击的实时检测,提高电力系统运行的安全性,采用1种基于时序近邻保持嵌入的方法,对正常状态下采集到的电网历史量测数据建立离线模型,得到T2统计限,将实时数据通过模型获得的T2统计量与离线模型的统计限进行对比,若超过统计限,则说明存在虚假数据注入攻击。该方法在提取局部空间结构特征的基础上,可同时获得与时间相关的动态特征。在IEEE30节点测试系统上进行仿真实验,并与ICA,PCA,NPE方法进行比较。结果表明:所提方法有高达100%的检测率,且有较低的误报率,能够有效应用在虚假数据注入攻击的检测中。     

机场旅客行李托运差异化安检模式安全性研究*

为减少因违禁物品托运引发的不安全事件,基于原有安检模式,提出行李托运差异化安检模式,结合搜索-决策检查模型,建立系统错误报警及错误通过率公式,得到行李托运安检系统准确度-速度变化规律。结果表明:差异化安检模式一方面提高系统安全性,另一方面提升安检效率,节约安检资源。研究结果可为机场调整安检策略提供参考。     

基于数据驱动的石化装置静态报警抑制策略研究

由生产状态变化引起的误报警频发,为解决现有针对基于状态报警的抑制方法缺乏完整性与定量分析的问题,提出了新的报警抑制策略。通过分析报警记录等数据库,对引起报警的生产条件进行结构化整定并量化,利用分类筛选与数据过滤找出基于状态的报警,再结合关联性分析和概率判断,建立了基于数据驱动的静态报警抑制策略。使用现场数据的试验证明了该方法的有效性。     

Alarm management optimization in chemical installations based on adapted HAZOP reports

Most current alarm systems used in chemical installations show poor performance due to alarm flooding. This study focuses on alarm management systems optimization using the deviation propagation relationship hidden in the hazard and operability study (HAZOP) report, which can be transformed into a critical information source for alarm optimization management. More concretely, this means matching the alarm tag number with the process deviations in the deviation column, possible cause column, and consequence column. Furthermore, a backtracking method and a reasoning method were established to identify the initial alarm and associated alarms. Besides, a root fault diagnosis was carried out. A method of detecting hardware faults and unreasonable alarm thresholds is established using alarm causality corresponding to the deviation causality and associated alarm generation-skipping tracing method. According to the severity of the consequence corresponding to the deviation, a determined alarm priority method is constructed. The results show that the deviation propagation relationship in the HAZOP report is clear, and the topological relationship is easy to build based on the deviation propagation relationship. With comprehensive and in-depth HAZOP analysis reports in China, the alarm management optimization technology based on adapted HAZOP reports shows good prospects for application and promotion.