报警系统是通过软、硬件设备与技术的结合帮助操作人员应对过程异常的重要手段,是工业过程安全、高效生产的重要保障。随着“工业4.0”和《中国制造2025》的深度推进,大规模工业过程发展迅速,对与之相匹配的报警系统也有了更高的要求。然而,传统的工业过程报警系统始终难以解决“报警泛滥”问题,其中误报警事件难以处理、报警信息单一和报警阈值设定不合理等问题为工业过程的安全生产埋下了隐患。综合现今报警系统存在的诸多问题,本文以报警前预防、报警时应对和报警后优化为三个基础设计思路,以解决“报警泛滥”问题为主攻点,提出了一套基于数据驱动的过程工业报警分析方案,力求进一步保障工业过程的安全。当今工业过程存在过程变量多、变量关系复杂、各变量分布范围广等诸多特点,为报警系统的设计带来了难度。同时,工业过程中各单元分布清晰、过程知识丰富、过程数据采集便捷,这些都利于设计功能更全面、适应性更广、运行更稳定的报警分析方案。本文将报警前预防、报警时应对和报警后优化三个设计思路落实在五个部分中,分别是:实时关键报警变量分析、报警发生后的快速报警根源区域定位、报警发生后的精准报警根源变量定位、报警发生后的阈值优化与报警发生前的报警阈值预优化。本文通过这五项研究,形成一套整体的报警分析框架,解决“报警泛滥”问题,并通过工业仿真实例验证本文提出方法的有效性,在这些研究中,主要取得的成果如下所示:(1)针对多变量同时报警导致的大量报警信息难以分析的问题,本文提出了基于多关联模块偏最小二乘法的关键报警信息分析技术和相应的实时关键报警信息分析策略。当报警发生时,该方法能首先给出影响过程正常运行的主要单元,随后具体给出影响过程正常运行的若干个主要过程变量,有助于操作人员及时处理大量报警。(2)针对工业过程中多变量同时报警、报警根源难以确定的问题,本文提出了基于多关联模块传递熵的报警传播网络和相应的报警根源分析方法。通过多关联模块传递熵算法,降低了构建报警传播网络的计算负担,提高了报警根源分析的准确性,达到了快速定位报警根源区域的效果。该方法可以辅助操作人员及时处置报警根源。(3)针对报警传播网络的准确度容易受到各变量报警数据相似的影响,本文提出基于主动传递熵算法的主动动态报警传播网络和相应的报警根源分析方法。该报警传播网络具备自动排除假因果关系的能力,准确提供报警变量间的因果关系,达到了精确定位报警根源变量的效果,对处理“报警泛滥”现象有着重要突破。(4)针对传统报警系统中阈值设定不合理的问题,本文提出了两种报警阈值优化方法,分别是基于多关联模块误报率和漏报率的阈值优化方法和基于主动传递熵多层报警传播网络的阈值预优化方法。基于多关联模块误报率和漏报率的阈值优化方法达到了同时优化各单元多变量阈值的目标,取得了一定程度上的改进。基于主动传递熵多层报警传播网络的阈值预优化方法在报警发生前自适应地调整报警阈值,提高了报警的准确性。此外,阈值预优化方法有着不断优化报警系统性能的能力,能够从根本上保障工业过程的生产安全。