基于置信规则库推理的证据滤波报警器设计
2017-07-19徐海洋徐晓滨文成林李建宁
山东科技大学学报(自然科学版) 2017年4期
徐海洋,徐晓滨,文成林,李建宁
(杭州电子科技大学 自动化学院,浙江 杭州 310018)
基于置信规则库推理的证据滤波报警器设计
徐海洋,徐晓滨,文成林,李建宁
(杭州电子科技大学 自动化学院,浙江 杭州 310018)
为了降低过程变量不确定性对报警结果的影响,给出一种基于置信规则库(BRB)推理的证据滤波报警器设计方法。将通常的绝对阈值转换为模糊隶属度形式的相对阈值,并用其完成从过程变量到报警证据的转化;根据证据距离得到它们之间的相互支持度。采用条件化证据线性更新规则实现滤波,对于更新权重的求取,采用置信规则库建立历史和当前时刻报警证据支持度与更新权重之间的非线性关系,并通过规则推理在线求取更新权重。最后通过过程变量仿真实例的误报漏报率统计分析,说明所提BRB方法能够充分利用专家知识实现更新权重的在线调节,性能更加优越。
工业报警器设计;置信规则库推理;证据理论;线性证据更新规则
现代过程工业中,通过报警系统对设备的重要过程变量数据进行实时检测与处理,从而能够及时发现异常和运行故障。所生成的警报可以提醒设备操作者或维修工程师及时采取停机或降级运行等措施,保证设备不受到更为严重的损害。在设计工业报警器的算法中,通常采用延迟方法、滤波方法和死区方法[1-3],一般将漏报率(missing alarm rate, MAR)、误报率(false alarm rate, FAR)、平均报警延迟(average alarm delay, AAD)等指标来评价报警器的性能。对算法中的相关参数(报警阈值、滤波器阶数等)进行优化,以提升报警器的性能[4]。……
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