系统故障演化过程的事件故障概率分布熵构建及其性质研究

为研究系统故障演化过程带来的系统功能状态的不确定性，提出事件故障概率分布熵的概念和计算方法。系统故障演化过程的不确定性来源于事件故障概率分布和演化过程本身的不确定性，可等效为概率分布和演化的混乱性。基于上述考虑，借助信息熵的思想建立事件故障概率分布熵，对演化过程中事件故障概率分布的变化混乱程度进行度量。考虑事件故障概率分布特征，确定了分布熵模型的各参数，给出了模型推导过程，建立了分布熵表达式。研究表明：分布熵具有对称性、确定性、非负性、扩展性、可加性和极值性，符合信息熵规则；分布熵与因素数量、因素值域的等距划分点数量、故障概率变化程度均存在正相关性。通过实例演示了事件故障概率分布熵的计算过程，得到了不同事件分布熵的大小关系，表明了不同事件对系统功能状态不确定性的影响。为下一步建立系统故障演化过程的熵理论提供基础。     

SFN中不同角色事件重要性分析方法研究

为了了解系统故障演化过程(System Fault Evolution Process,SFEP)中不同事件以不同角色对演化过程的影响,提出了一种基于场论的事件重要性分析方法.在SFEP中,相同事件可以作为原因事件、结果事件或两者兼备,但不同角色发挥作用不同.场论可以研究SFEP中各事件与相邻事件的相互作用.使用空间故障网络(Space Fault Network,SFN)描述SFEP,将场论分析需要的参数替换为SFN参数分析各事件相互作用.将场论中的距离等效为传递概率的倒数,质量等效为事件的入度和出度,并提出了一系列概念和方法实现事件重要性确定.试验表明,通过该方法可得到SFEP中不同事件分别作为原因事件、结果事件和两者兼备情况下的事件重要性排序,包括综合入度势、综合出度势和综合入出度势.研究可为SFEP的防治和预测提供方法.     

空间故障网络理论与系统故障演化过程研究

为描述和分析系统故障演化过程,提出了空间故障网络理论。该理论基于先期提出的空间故障树理论,继承了其多因素影响分析、故障大数据处理及因果关系分析的能力。实际系统故障演化过程较为复杂,使用空间故障树树形结构难以描述,因此提出空间故障网络。故障演化过程的实质是由事件和连接组成的按照一定因果关系相连的网络结构。又由于事件由对象及其状态表示,空间故障网络研究的是故障演化过程中对象、状态和连接之间的关系。论述了以往研究的不足,给出了各概念的物理含义、转化步骤、单向环分类、最终事件发生概率计算方法等。论述了空间故障网络研究存在的不足及今后需要研究的关键问题。     

系统故障演化过程中事件综合效用系数计算方法研究

为确定各事件在系统故障演化过程(System Fault Evolution Process, SFEP)中的效用，衡量对演化过程的贡献，提出了事件综合效用及系数计算方法。研究认为，影响SFEP的要素包括事件、事件故障概率、影响因素、演化过程中的事件演化关系和事件逻辑关系；进而提出了事件效用系数、事件逻辑效用系数和事件结构效用系数来表征这些要素；给出了3个系数的推导过程和计算方法；综合3个系数形成了事件综合效用系数。通过实例展示了计算流程，得到了实例SFEP中各事件的综合效用系数。结果表明：事件综合效用从大到小依次为过程事件、最终事件、边缘事件；对比事件效用系数，事件逻辑效用系数和结构效用系数对实现演化的作用更大；事件综合效用系数是通过所有因素的具体值确定的，只对确定因素值有效。成果可为SFEP增加研究事件效用的新方法。     

空间故障网络中单向环转化与事件发生概率计算

为了研究系统故障演化过程,提出了空间故障网络理论。论述了前期空间故障网络中单向环研究的不足,并针对不足展开研究。认为环状结构中最终事件发生概率是每次循环中最终事件发生概率的累加,且每次循环最终事件发生概率都是下次的条件概率。基于上述最终事件发生概率的诠释,制定了3种典型环状结构的网络描述形式,以及其对应的空间故障树转化机制;并根据需要定义了环状结构、有序关系、同位事件和同位连接的概念,给出了3种形式最终事件发生概率计算方法。最后论述了研究的不足和下一步需要研究的内容。     

SFT下的云化故障概率分布变化趋势研究

为了扩展空间故障树SFT的应用性,特别是处理具有离散性、随机性和模糊性(不确定性)的实际运行中系统产生的故障数据,利用云模型重构系统故障概率分布变化趋势的计算方法。通过故障概率分布变化趋势可得到系统故障概率随某一因素变化情况。建立云化故障概率分布变化趋势方法的目的在于,对于可靠性数据普遍存在的不确定性可使用云模型进行表示;构建的故障概率分布函数是连续的,可进行函数求导以方便得到变化趋势。将云化故障概率分布变化趋势方法应用于经典实例,得到了一些定性和定量结果。论述了该方法在理论和实际应用上的价值。     

连续型空间故障树中因素重要度分布的定义与认知

为了解工作环境条件因素对系统故障概率的影响的特征,同时丰富连续型空间故障树(CSFT)的理论框架,提出因素重要度分布的概念。因素重要度分布从经典故障树的概率重要度发展而来,目的是研究系统所处环境因素变化导致系统可靠性变化的程度。给出元件和系统的因素重要度分布概念、公式及所需基础数据,并分析因素重要度分布的正负分布特点。使用该概念研究元件X1和系统T的因素t重要度分布和因素c重要度分布。结果表明:在不同环境中,对于因素t或c变化影响元件或系统的故障概率变化程度是不同的。因素重要度分布有效地表达了t和c对元件或系统的故障概率影响特征。     

系统故障演化过程最终事件状态及发生概率研究

为探究系统故障演化过程(SFEP)中系统故障的发生特征,基于空间故障网络(SFN)和量子博弈理论提出最终事件状态及发生概率确定方法,以管理者和操作者的安全和不安全行为制定博弈假设,通过量子力学方法表示混合策略概率;研究单一事件混合策略的概率、事件逻辑关系的量子博弈表示、最终事件状态形式及发生概率。结果表明:利用管理者和操作者的静态博弈确定预期收益,求导得到各方安全和不安全行为概率,即可得到最终事件全部状态的发生概率;但由于安全和不安全行为概率是由管理者和操作者收益确定的,因此最终事件全部状态的发生概率是不精确的。     

基于特征函数和联系数的系统故障模式识别

为识别具有确定性和不确定性的系统故障模式,提出一种系统故障模式识别方法。利用已有故障标准模式识别故障样本模式,使用集对分析联系数表示识别的确定性和不确定性;使用空间事故树的特征函数计算联系数的分量系数,通过联系度和识别度识别故障样本模式;借助电气系统实例分析,有效识别在多因素影响下的系统故障模式。结果表明:基于特征函数和联系数的模式识别方法可表示模式识别的确定性和不确定性;该方法可使用特征函数确定联系数分量系数,利用联系度和识别度识别故障模式。     

系统故障演化过程不连续现象的原因及消除方法研究*

为研究系统故障演化过程中,通过原因事件得到的结果事件发生可能性与直接试验得到的结果事件发生可能性不同的问题,定义系统故障演化过程的不连续现象,研究不连续现象出现的原因和消除方法。根据不连续现象的程度将原因分为3层,第1层是基本的原因事件、结果事件或传递的概率错误造成的不连续;第2层是因素对应错误造成的概率错误;第3层是演化结构不清造成的错误。针对这些错误提出消除方法,基本方法包括试验法、结构分析法和逻辑推理法;第2层次使用空间故障树和因素空间等方法;第3层使用三值逻辑等方法。研究结果表明:导致不连续的原因是演化过程的结构性问题,消除的方法应根据实际情况进行选择和变化。     

单一事件故障状态中管理者和操作者的收益关系研究北大核心CSCD

为了更深刻地了解系统故障演化过程(System Fault Evolution Process,SFEP)中事件故障状态受管理者和操作者安全和不安全行为的影响,基于量子博弈模型提出了单一事件故障状态量子博弈模型,并对管理者和操作者的收益情况进行了研究。首先论述了利用量子博弈研究单一事件故障状态的可行性并提出假设;其次研究了管理者和操作者在博弈后的期望收益;最后探讨了管理者和操作者混合策略中各行为的实施概率,得到了针对事件故障状态变化的量子博弈模型。结果表明该博弈一般是非对称博弈。管理者采取安全行为且操作者采取不安全行为对双方收益的影响最大;操作者选择安全行为的概率越大,管理者越有利;管理者选择安全行为的概率越大,操作者越有利;确定了双方采取混合策略时各自的期望收益;最后通过实例说明了模型的使用方法。该混合策略具有纳什均衡非博弈演化稳定性,可应用于空间故障网络(Space Fault Network,SFN)的系统故障状态量子博弈分析。     

模糊故障树分析及其应用研究

基于某些实际情况下系统故障发生概率具有模糊性和不确定性的特点 ,笔者将模糊集理论引入故障树分析并针对自动化立体仓库的故障特征 ,对立体仓库各个环节发生故障时所遇到的各种模糊信息进行了科学的、定量的处理。实例证明 ,该方法是行之有效的 ;它能解决传统故障树分析不能处理同时存在随机不确定性和模糊不确定性的故障事件的问题     

空间故障树与空间故障网络理论综述

为了研究多因素变化对系统可靠性的影响,在2012年提出空间故障树理论。随着研究的深入,在2015年逐渐将智能科学和大数据技术引入空间故障树,作为分析故障大数据和因素间因果逻辑关系的处理方法。进一步地,由于实际故障发生过程中事件和影响因素多是相互联系的网状结构,在空间故障树基础上提出空间故障网络理论。其主要用于描述自然灾害和人工系统故障发生过程,是研究系统故障演化过程的理论。上述理论发展可归纳为3个阶段:空间故障树基础、空间故障树改进、空间故障网络基础。通过综述形式总结并论述了以往空间故障树及空间故障网络的提出、发展过程和作用,以使读者对空间故障树和空间故障网络有一个较为全面的认识,并以此为基础在安全科学,特别是系统可靠性领域做出更大贡献。     

基于最小径集的系统故障概率分配方法研究

为准确、快捷地解决在复杂系统中的可靠性分配问题,在基于最小割集的可靠性分配方法的基础上建立了基于最小径集的系统故障概率分配模型.该模型的分配思想不是对系统所有的单元都进行分配,而是选择最有可能导致系统发生故障的单元进行分配.最小径集分配法只需对最小径集中的基本事件直接进行分配计算,从而大幅度减少了中间计算工作量.它的另一个突出优点是‘能提供多个可选择的分配方案,因为每一个最小径集都代表1种分配方案.根据安全系统工程的优化思想,提出了不可靠度分配方案的选择原则:在基本事件数相同的最小径集中选择概率较大的最小径集;在概率接近的最小径集中选基本事件数较少的最小径集.对于最小径集中基本事件的分配,根据概率重要度来分配是合理的,因为重要度越大的基本事件对系统的影响就越大,分配的概率就应该越小.通过矿井火灾事故树的举例,进一步描述了基于最小径集的系统故障概率分配方法的定量计算过程.研究表明,基于最小径集的系统故障概率分配法是工作量最小的分配方法,还可以进行分配方案的比较选择.     

基于QPSO的多因素影响下系统故障概率变化程度研究

为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论框架下提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的分析方法.论述了 QPSO的基本模型和步骤,在SFT中给出了描述系统故障概率变化的表达式,进而提出了多因素影响下系统故障概率变化程度范围的确定方法.方法适合于连续因素组成的连续空间中系统故障概率分布的优化,可实现单因素和多因素联合影响下的故障变化程度范围确定.使用经典算例进行分析,结果表明,算法得到的结果虽精度降低,但与传统解析结果相似,同时提高了分析速度.因此方法有利于系统故障的应急分析、预测和判断.     

油气输送管线失效后果模糊事件树分析

油气管线失效后果发生概率是管线风险评价的重要参数,可以通过事件树定量分析来确定管线失效概率和各后续事件发生概率,但这些数据往往因缺乏完整的事故统计资料而难以确定,为此提出采用模糊集合理论与专家语言判断相结合的方法来量化各后续事件发生的可能性。基于构建的油气长输管线失效后果通用事件树,利用模糊事件树分析法替代传统事件树分析法来确定失效后果发生概率,并基于模糊重要度指数和模糊不确定性指数对后续事件进行重要性分析。结果表明,利用该方法可得到管线失效后果发生概率的量化结果,能辨识重要的后续事件。     

SFT下云化因素重要度和因素联合重要度的实现与认识

为了使SFT的概念,特别是DSFT的概念能表示系统实际运行的故障数据的离散性、随机性和模糊性(不确定性),同时为方便应用和简化计算,使用云模型对SFT理论中的概念进行重构。SFT理论的构建是通过特征函数实现的,因此该过程的基础是云化特征函数。基于云化特征函数重构了因素重要度分布和因素联合重要度分布的计算方法,即形成了云化因素重要度分布和云化因素联合重要度分布。这样做的好处是可将故障数据的不确定性较好地保留到最终结果,另一方面也使重要度分布的计算方法和过程更为简单且方便计算。使用这两个概念计算了一个典型系统对于温度和湿度因素的云化重要度分布和联合重要度分布。得到了系统适宜工作和应避免工作的环境区域,进而指导系统的实际运行。     

基于贝叶斯网络的物流无人机失效风险评估*

为降低城市物流无人机（UAV）失效坠落风险，通过考虑其运行环境和系统故障等因素的影响，以城市物流无人机运行数据为基础，从系统故障、运行环境和人为因素3方面提取失效诱因；分析物流无人机失效模式，并构建意外坠落事故的贝叶斯网络；基于所建网络和失效诱因发生概率分别计算不同工况下意外坠落事故及各中间事件概率，并基于网络拓扑结构展开反向推理，推演事故的主要失效诱因。结果表明:物流无人机正常运行时发生安全事故的概率为6.54×10-3；其中，电池电量不足、桨叶失效和电池故障是坠落事故的主要诱因，计算结果可为无人机运行安全风险防控提供依据。     

贫数据条件下海底电缆故障概率评估方法*

为解决贫数据引起海底电缆失效概率评估的不确定性影响,实施有效的海底电缆故障风险管理,提出1种耦合模糊集理论、层次贝叶斯分析（HBA）和贝叶斯网络的海底电缆失效概率评估方法,识别海底电缆失效致因因素,梳理各因素之间的关联关系,并采用贝叶斯网络(BN)构建海底电缆失效模型;根据数据源特点将电缆失效因素分为数据完全缺失和具有稀少的先兆数据,采用模糊集理论(FST)计算完全没有可用数据的失效致因发生概率,通过HBA估计有稀少数据失效致因的发生概率;以失效致因发生概率为输入,通过贝叶斯网络实现海底电缆失效概率的动态评估。研究结果表明:FST-HBA-BN方法可以解决基本风险因素的数据稀缺问题,量化评估海底电缆失效概率,研究结果可为贫数据条件下的电缆失效风险管理提供支撑。     

大空间建筑消防系统故障风险定量分析的新方法

在对CO2自动灭火系统的故障模式、影响及危害度定性分析的基础上,采用模糊数学方法,以系统故障影响严重度、故障模式发生概率及其可检测性为关键指标,给出了故障风险定量评价指标的建立方法,提出了一种消防系统故障风险定量分析的新方法———模糊推理法。该方法可直接输入语言变量,利用模糊定性和不确定信息或数据定量评价系统的故障风险,并以CO2自动灭火系统为例,详细阐述了该方法定量评价故障风险的全过程。该方法和推理过程可为其他建筑防火设备的同类分析所借鉴,为城市火灾风险定量评价系统的构建提供理论基础和一种新方法。