粮食粉尘爆炸事故树分析

运用事故树分析法分析了引起粮食粉尘爆炸的各种原因和环节,并由此建立了粮食粉尘爆炸事故树.通过事故树的结构重要度分析,提出了预防粮食粉尘爆炸事故的对策,同时给出了具体的预防措施.     

广东科龙集团无氟生产线预混站燃烧爆炸风险分析

广东科龙集团无氟生产线中的预混站是使用环戊烷危险物品配制发泡剂的重大危险源,燃烧爆炸事故风险较大。笔者针对该生产场所重大危险源,应用事故树分析方法,编制了预混站的燃烧爆炸事故树,计算出事故能量及伤害后果。通过对事故树的定性和定量分析,得出事故树的最小割集和最小径集,判定事故发生的可能途径,选定预防事故发生的最佳方案。针对导致事故发生的可能原因组合,制定有效的安全技术措施和管理制度,为国内同类企业预防该类事故提供依据。     

关联维数在机械设备故障诊断中的应用研究

研究了混沌与分形的特征参数———关联维数的计算方法和参数的选择。以滚动轴承在正常、外圈故障、滚动体故障、内圈故障4种状态下的信号特征为标准样本,以其运行的实测信号为例,对时域信号进行了频谱分析,并进一步进行了关联维数分析。通过对滚动轴承振动信号的关联维数分析,证明了该轴承在4种不同标准状态下具有明显不同的关联维数特征。因此,按照相关性的大小,就可诊断出实测信号属于外圈故障状态信号。研究结果表明,关联维数分析方法在设备状态监测与故障诊断中,尤其是在非线性系统的故障诊断中显示出其独特的优势,具有较为广阔的应用前景。     

基于动态贝叶斯网络的石化装置火灾事故动态风险分析

为揭示石油炼化装置事故风险动态特性和事故情景演变路径,在对石化装置进行风险因素分析的基础上构建石化装置火灾事故故障树,基于贝叶斯网络非常规突发事故的演变过程,构建情景演变下的动态贝叶斯网络模型,在综合考虑应急措施的基础上,利用MATLAB软件和联合概率公式计算出各种事故场景的状态概率.以丙烯精馏装置火灾事故为例,结果表...     

金川二矿区不良岩层采场巷道片帮冒顶事故树分析

金川矿区是典型的高地应力矿区。矿区构造极为发育 ,围岩稳定性极差 ,使采矿生产存在事故隐患。针对采场巷道顶板围岩或充填体的片冒事故 ,考虑人、机、环境 ,确定三种不同条件下片冒事故的影响因素 ,进行事故树分析 ,计算事故的最小割集、径集以及影响因素的重要度系数 ,为预防片冒事故提供了重要的理论依据     

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     

基于IRML网络模型的LNG卸料系统故障传播分析

为研究陆地LNG卸料系统的物理设备、信息网络及人员操作的依赖关系和信息层、人员层对设备层故障传播的影响,基于面向基础设施弹性建模语言(Infrastructure Resilience-Oriented Modelling Language,IRML),从单层网络静态风险分析和多层依赖网络的动态传播2个方面,提出LNG...     

基于故障物理和数理统计相结合的可靠性加速试验方法

目的 研究通过加速试验在较短时间内对高可靠性、小子样电子产品的可靠性进行评估的方法.方法 分析可靠性加速试验方案的特点,梳理可靠性加速试验方案制定的基本流程,通过结合数理统计和故障物理技术,研究加速应力的确定方法和加速因子的计算模型,给出加速试验条件及试验时间的确定流程以及相应的试验结果评估方法,并进行案例应用.结果 该方法克服了常规可靠性加速试验方案设计中仅依靠经验并需要大样本量的缺点,科学有效地解决了高可靠性、小样本产品的可靠性加速试验方案设计问题,形成了电子设备基于故障物理和数理统计相结合的可靠性加速试验方案设计方法,经验证合理可行.结论 该试验方法能够满足当前可靠性要求高、进度紧、受试样品有限的武器装备研制的需求.     

基于贝叶斯网络的社区配电网系统动态风险评估

社区配电网系统的安全分析和动态风险评估是配电网系统安全运行的关键环节。传统的可靠性指标无法反映社区配电网系统中物理元器件的状态和短路故障事件等本质安全问题对风险评估的影响。针对现有风险评估方法的局限性,提出一种基于贝叶斯网络的社区配电网系统安全分析与动态风险评估框架。首先,在标准可靠性指标的基础上,创新性地将社区配电网系统中物理元器件的故障率和短路故障事件引入到风险评估中,提出一种新的社区配电网停电风险评估指标体系,该评估指标体系综合考虑了社区配电网的可靠性指标和本质安全特性,能够全面反映社区配电网系统的动态风险;其次,提出一种基于故障树-贝叶斯网络的社区配电网系统动态风险评估方法;最后,以一个实际社区的配电网系统为案例,验证了该动态风险评估框架的可行性和有效性。案例分析结果表明:所提出的框架能够充分评估社区配电网系统的停电风险,并可以给出合理的安全措施,以有效降低社区配电网系统的动态风险。     

一种应用于不均衡小样本集的石化设备故障智能诊断方法

针对实际生产中,石化设备故障呈现出“不均衡小样本”特性,致使传统诊断模型适用性不足,准确率低下这一问题,基于一类支持向量机(One-Class SVM)和遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM),提出一种分步诊断策略。利用One-Class SVM构建超球诊断模型,可在没有任何故障先例的前提下实现异常状态辨识和未知故障甄别,提升算法对不均衡监测数据(正常样本数量远超故障样本数量)的适用性;利用GA-SVM,针对小样本故障数据集构建并优化智能诊断模型,判别故障模式,降低算法对大量有标签故障样本的依赖。故障诊断实验结果表明,该方法能够在不均衡小样本场景中显著降低漏报率、误报率和误诊率,对实验数据和工程数据的诊断准确率分别达99%和100%。