流程工业分布式智能报警管理系统的研究与开发

摘要

流程工业规模的不断扩大、报警点的过度设置等原因造成了报警数量呈指数型增加，重复、无效、滋扰等报警大量出现，掩盖了关键报警，增加了生产事故发生的概率。为解决报警超载现象，企业通过报警管理系统来评估和分析报警，提高报警处理效率。然而随着报警数目的不断增多，基于关系型数据库的传统报警管理系统无法有效抑制报警超载现象，面临来自计算性能、存储容量、报警策略有效性等多方面的严峻挑战。
　　本文通过深入分析流程工业报警管理的业务特点，提出了一种应用于流程工业的分布式智能报警管理系统。该系统基于Hadoop平台构建了具有海量规模、高可靠性和高可扩展性的分布式存储与计算框架，并利用并行计算与聚类分析技术实现了高效的报警统计、绩效评估与报警抑制等智能报警管理功能，显著提升了报警管理系统的存储容量和查询性能，为面向海量报警的信息挖掘研究提供了新的思路。主要研究成果如下:
　　(1)设计了报警传输机制，解决了系统异构的问题。
　　(2)利用Hadoop平台的分布式可扩展特性，通过合理的列式存储结构设计，实现了海量报警数据的分布式可靠集群存储。
　　(3)针对海量报警实时查询的业务特点，提出了基于Coprocessor的分布式并行报警查询模型，并实现了基于MapReduce的计算模型。
　　(4)针对报警信息的管理，提出了基于分布式并行查询框架的报警评估管理和绩效考核策略，提高了响应速度。
　　(5)通过研究流程工业报警特征，利用时间相关性作为约束，综合时延相关度算法和属性相关度算法提出了报警相关度判定方法，提高了在报警信息挖掘时有效识别同类报警的准确率。在此基础上，结合分布式并行计算模型，提出了一种分布式聚类的动态报警算法来实现报警抑制功能。
　　本文对基于Hadoop平台的分布式智能报警管理系统与传统智能报警管理系统在海量报警的应用场景下进行了对比测试。测试结果表明，分布式海量智能报警管理系统的海量报警管理耗时优于传统报警管理系统。同时，分布式智能报警管理系统的动态报警算法计算获得的报警关联度的准确率高于传统报警抑制算法，提升了抑制报警的性能，有效解决了报警超载问题。因此，面对海量报警的应用场景，基于Hadoop平台的分布式智能报警管理系统比传统智能报警管理系统具有更出色的性能，能够达到预期设计目标和性能要求。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题引言

1．2 课题研究背景和意义

1．3 研究目标

1．3．1 报警管理系统设计目标

1．3．2 海量报警数据采集存储

1．3．3 报警评估管理策略

1．4 研究现状

1．4．1 智能报警管理系统

1．4．2 报警存储与报警策略

1．4．3 分布式存储与计算平台

1．5 研究内容和论文安排

2 智能报警管理系统总体设计

2．1 需求分析

2．1．1 存储平台

2．1．2 报警评估管理

2．1．3 报警抑制

2．2 系统架构

2．2．1 报警数据管理层

2．2．2 信息查询层

2．2．3 功能应用层

2．3 本章小结

3 海量报警数据管理方案研究

3．1 报警数据采集技术集成与应用

3．2 报警数据分布式存储方案设计

3．2．1 报警数据存储结构设计

3．2．2 报警数据存储结构优化

3．2．3 报警数据导入方案设计

3．3 本章小结

4 报警信息查询与计算框架设计

4．1 报警分布式实时交互查询机制

4．1．1 需求分析

4．1．2 分布式并行报警查询模型

4．1．3 分布式并行报警查询模型实现

4．2 报警分布式计算机制

4．2．1 需求分析

4．2．2 分布式报警信患计算模型

4．2．3 分布式报警信息计算模型实现

4．3 本章小结

5 基于分布式并行查询框架的报警管理策略研究

5．1 海量报警信息评估管理

5．1．1 滋扰报警挖掘策略

5．1．2 持久报警挖掘策略

5．1．3 频繁报警挖掘策略

5．1．4 报警分析策略

5．2 绩效评估设计

5．2．1 操作人员排班安排策略

5．2．2 操作人员绩效评估策略

5．3 本章小结

6 基于分布式聚类的报警抑制算法设计与实现

6．1 动态报警相关度算法设计

6．1．1 海量报警数据时延相关度算法设计

6．1．2 海量报警标称属性相关度算法设计

6．1．3 综合相关度算法设计

6．1．4 相关度算法测试

6．2 基于报警信息挖掘的动态报警算法设计与实现

6．2．1 动态聚类算法实现

6．2．2 报警信息抑制算法

6．3 本章小结

7 测试与验证

7．1 测试环境

7．2 测试项目

7．2．1 海量报警信息管理性能测试

7．2．2 基于分布式聚类的报警抑制算法测试

7．3 测试结论

8 总结与展望

8．1 工作总结

8．2 工作展望

参考文献

作者简介