【摘要】 本发明涉及一种基于报警证据融合的工业报警器设计方法，属于工业报警器设计技术领域。该方法基于模糊隶属度函数构造出模糊阈值，将每个时刻过程变量的测量值与模糊阈值进行比较计算出报警证据，该报警证据体现了过程变量取值超过或低于模糊阈值的不确定性程度；利用线性加权证据更新规则将当前时刻报警证据与以往时刻报警证据进行融合，得出当前时刻的全局报警证据，在相关判定准则下判定是否发出警报，融合过程可以有效降低不确定性的影响，提升报警器的精准性；并根据过程变量测量数据中提取的测试样本，给出了寻找误报率和漏报率最低准则下最优模糊阈值的方法。 【专利类型】发明授权 【申请人】杭州电子科技大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街 【申请人地区】中国 【申请人城市】杭州市 【申请人区县】上城区 【申请号】CN201210285220.4 【申请日】2012-08-10 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102789676B 【公开公告日】2014-04-02 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102789676B 【授权公告日】2014-04-02 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G08B21/18 【发明人】徐晓滨; 宋晓静; 文成林 【主权项内容】1.一种基于报警证据融合的工业报警器设计方法，该方法包括以下各步骤： (1)设定某一设备报警器的辨识框架为Θ={N, A}，其中N表示设备处于正常运行状态，A表示设备处于异常运行状态亦即报警状态； 其特征在于： (2)设x为该设备报警器需要监测的过程变量，令x(k)，k=1, 2, 3, …是传感器对过程变量x的在线测量序列，k为采样时刻，采样个数由报警器的监测周期和监控计算机的存储空间而定，k的最大取值要大于2000，记 分别为x变化的最小值和最大值，定义xtp为确定性阈值，并有 构造过程变量x关于正常运行状态N和异常运行状态A隶属度函数形式的模糊阈值分别为μN(x)和μA(x)，如式(1)和式(2)所示 其中 和 分别表示报警上下限，并有 式(2)表明当过程变量x取值超过xtp并逐步变大时，则设备隶属于异常状态的程度逐步加大； (3)将k时刻过程变量x的测量值x(k)分别带入上述步骤(2)中关于正常运行状态N和异常运行状态A的模糊阈值μN(x)和μA(x)中，即可计算x(k)隶属于N和A的隶属程度mk(N)和mk(A)，分别如式(3)和式(4)所示 显然有mk(N)+mk(A)=1，则称mk(N)和mk(A)为k时刻关于过程变量x的报警证据，并令mk=(mk(N), mk(A))为k时刻获得的报警证据向量； (4)按照上述步骤(3)获得当前k时刻及其以往各个时刻关于过程变量x的报警证据向量之后，可以利用线性加权证据更新规则将k时刻报警证据向量与其以往时刻报警证据向量进行融合，得出当前k时刻的全局报警证据向量，记为 具体步骤如下： (4-1)当k=1时，有 亦即全局报警证据向量即为该时刻获得的报警证据向量； (4-2)当k=2时，有 其中的 是如式(5)所示的加权融合结果： 这里的α1=0.5是关于 的加权比例因子，α2=0.5是关于m2(N)的加权比例因子， 为关于m2(N)的示性因子，当m2(N)>m2(A)时 当m2(N)m2(A)时 当m2(N)mk(A)时 当mk(N)mk(A)时 当mk(N)

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