1.一种基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，将获取的监控过程信号x(n)，n＝1,2,…历史数据和其报警阈值xtp作比较，产生报警信号xa(n)，n＝1,2,…；

步骤S2，定义报警持续时间集合 其中 为报

警持续时间集合 中的报警数量；

当k＝0时，报警持续时间集合 为报警信号xa(n)，n＝1,2,…中的所有报警持续时间的统计结果，其中 表示Ts0中的元素数量；

步骤S3，定义RCA为本算法进行计算时所要求的报警持续时间集合中的元素数量；

若 不满足 则判定该被监控过程信号x(n)，n＝1,2,…无干扰报警，结束整个算法；

若 满足 求报警持续时间集合 的样

本概率分布和估计几何分布；

步骤S4，计算报警持续时间集合 的样本概率分布与估计几何分布的拟合度R2；

若拟合度R2≥0.95时，则报警持续时间集合 中的元素对应的报警全部为干扰报警，若剔除的报警持续时间 则m即为干扰报警持续时间长度上限，结束整个算法；

若拟合度R2＜0.95，则剔除掉报警持续时间集合 中最大的元素，赋值k＝k+1，形成报警持续时间集合 的子集： 再次跳转至步骤S3，继续进行算法计算。

2.根据权利要求1所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，所述步骤S1的具体实现为：所述报警阈值xtp为高阈值时，通过将监控过程信号x(n)，n＝1,2,…的历史数据与报警阈值xtp做比较，得出报警信号

3.根据权利要求1所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，在步骤S2中，定义报警持续时间T1为一次报警开始时刻到该报警结束时刻所经历的时间长度；

在一次报警过程中，其在n1采样时刻发生报警，则报警信号xa(n1)＝1，在n2(n2≥n1)采样时刻该次报警结束，则xa(n2+1)＝0，所以报警持续时间T1可以表示为：T1＝n2-n1+1。

4.根据权利要求1所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，所述步骤S3的具体实现为：干扰报警一般由噪声所致，噪声导致的报警持续时间长度具有随机性，由中心极限定理可知噪声服从独立同分布，该类干扰报警的持续时间服从几何分布：其中n表示干扰报警持续时间长度为n个采样周期，q1表示由噪声导致的误报警率；

所述误报警率q1的数值可依据报警持续时间集合 通过估计求得，具体为：

由 可以得到报警持续时间集合 的估计几何分布为：由报警持续时间集合 可得到其样本概率分布为：其中cn表示报警持续时间集合 中T1(l)＝n， 的数量，即报警持续时间集合 中报警持续时间T1为n的报警发生的次数。

5.根据权利要求4所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，所述步骤S4的具体实现为：2

所述拟合度R 的具体计算公式为： 其中， 表示 的均值，

6.根据权利要求5所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，如果剔除掉报警持续时间集合 中大多数元素后，即报警持续时间集合 含有的元素数量且报警持续时间集合 中的元素数量 时，仍不能满足拟合度R2≥

0.95，则认为此测点无噪声导致的干扰报警。

7.根据权利要求6所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，如果所获取的监控过程信号x(n)，n＝1,2,…，的历史数据时间宽度为1个月时，都不能满足拟合度R2≥0.95时，则认为该报警测点中无噪声导致的干扰报警存在。

8.根据权利要求1所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，定义报警间隔时间T0，为相邻的两次报警的前一次报警结束时刻到下一次报警开始时刻所经历的实际长度，由于报警间隔时间T0和报警持续时间T1具有互补性，本方法亦适用于以报警间隔时间T0为特征进行干扰报警识别。

9.根据权利要求1所述的基于报警持续时间特征的干扰报警识别方法，其特征在于，本方法适用于模拟监控变量和数字监控变量。