[发明专利]一种动设备状态监测动态阈值预警方法

权利要求书

1.一种动设备状态监测动态阈值预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1.1)根据动设备平稳运行t秒的监测参数趋势数据X(N)＝{x₁,x₂,…,x_N},N＝f_st，其中f_s为采样频率，N为采样点数，计算得到监测参数趋势数据的概率密度分布函数，即

式中，X_k为X(N)所分第k个区间的中点值，γ,η为形状参数，m_k为X(N)落在第k个区间内的样本数据个数，h_k是每个区间的半宽度，n为X(N)所分区间的个数；

(1.2)基于(1.1)所得概率密度分布f(X_k)拟合得到监测参数趋势数据X(N)的贝塔分布形状参数γ和η，并将X(N)服从贝塔分布简记为X(n)～β(γ,η)；

(1.3)计算(1.2)所得贝塔分布的双侧α分位数λ₁,λ₂，其中α为尖峰噪声引起的采集误差，也即

式中，P{X≤λ₁}表示X(N)中不大于上侧分位数λ₁的概率，P{X＞λ₂}表示X(N)中不小于上侧分位数λ₂的概率；

(1.4)计算得到监测参数趋势数据X(N)的阈值下限Thd1和阈值上限Thd2，也即

Thd1＝λ₁(x_max-x_min)+x_min

Thd2＝λ₂(x_max-x_min)+x_min

式中，x_min为X(n)中的最小值，x_max为X(n)中的最大值，进而得到自学习报警阈值区间[Thd1,Thd2]；

(1.5)采用l1趋势滤波技术对动设备趋势数据进行实时滤波，消除X(n)中的采集误差，也即使下式最小

式中，Y(N)是X(N)的基本趋势，||X(N)-Y(N)||₂表示残差序列X(N)-Y(N)的l2范数，χ表示l1滤波控制系数是一个非负参数用来控制Y(N)的平滑性和平衡余项的大小，为二阶差分托普利兹矩阵，表示实数，

当滤波后的趋势超出步骤(1.4)所得报警阈值区间[Thd1,Thd2]时，监测系统发出预警；

通过对监测参数趋势数据X(n)进行上述处理，实现动设备状态监测动态阈值预警。

2.如权利要求1所述的一种动设备状态监测动态阈值预警方法，其特征在于，在步骤(1.1)计算概率密度分布f(X_k)时，应将监测参数趋势数据X(N)进行归一化处理，即

式中，x_i为第i个监测参数数据，为x_i归一化后的监测参数数据，并用代替X(n)中的x_i，这样保证步骤(1.2)得到标准的贝塔分布，也即分布在0～1中间。

3.如权利要求1所述的一种动设备状态监测动态阈值预警方法，其特征在于，步骤(1.2)中的形状参数借助最小二乘法进行求解，也即计算X(n)的残差平方和

式中，W_k为权系数取X(n)的残差绝对值的倒数；f(X_k,γ,μ)为标准贝塔分布函数通过令和得到贝塔分布形状参数γ和η，n如步骤(1.1)中所写为X(N)所分区间的个数，β(γ,η)如步骤(1.2)所写表示X(N)服从贝塔分布的简记。

4.如权利要求1所述的一种动设备状态监测动态阈值预警方法，其特征在于，步骤(1.3)中尖峰噪声所引起的采集误差α，外部影响导致在采集过程中产生的尖峰噪声的误差一般情况下为5％，即取α＝0.05。

5.如权利要求1-4任意一项所述的一种动设备状态监测动态阈值预警方法，其特征在于，该方法适用于石化、冶金或电力的所有动设备。