[00328323]工业过程报警的关联规则挖掘方法及应用
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技术详细介绍
报警是迅速察觉生产过程异常状况的直接手段,当报警发生时,操作员需要迅速发现报警根源,并采用有效的抑制手段,将报警去除,使生产过程保持在安全运行状态。但是,在实际的工业过程广泛存在着报警数量巨大的问题,使操作员难以及时反应。因此,如何减少报警数量、突出重要的报警具有重要意义。本课题组提出了一种基于数据挖掘Apriori算法的工业过程报警处理方法,通过挖掘找到报警中的关联报警,从一组关联报警中选取其中一个报警呈现给操作员,同时缩小工业过程中的重复报警数量,达到从整体上降低报警数量的目的。该技术首先研究了数据挖掘的基本理论和关联规则挖掘的技术方法,特别是关注了关联规则挖掘Apriori算法。由于工业过程报警数据中存在着重复报警,而原始的Apriori算法不能处理具有重复项的报警数据,为此,对面向报警数据进行了Apriori算法的改进。原始的算法在扫描数据后会将所有的项都存入数据项库,论文对其进行了相应的改进,在扫描数据后存放数据前首先先判断下此项是否已存入数据项库,如果已经存入则不再重复存入,如果没有存入则存入。最后以TE过程为实例,将所提出的方法进行了应用,获得了很好的效果,验证了所提方法的有效性。