本發(fā)明涉及安全系統(tǒng)工程，特別是涉及系統(tǒng)工作環(huán)境中的元件重要性的確定。
背景技術(shù)：
：安全系統(tǒng)工程中的故障樹理論是其理論體系的重要組成部分。其中重要度的概念體現(xiàn)了系統(tǒng)中元件可靠性變化對系統(tǒng)可靠性的影響程度。故障樹中的重要度概念有概率重要度和關(guān)鍵重要度。而在提出的空間故障樹(SpaceFaultTree，SFT)中有關(guān)鍵重要度分布、概率重要度分布、因素重要度和因素聯(lián)合重要度分布，他們從不同側(cè)面反映了元件和因素對系統(tǒng)可靠性的影響。前兩個(gè)概念反映了基本事件(元件故障)發(fā)生概率變化引起頂事件(系統(tǒng)故障)發(fā)生概率的變化程度；后兩者反映了某因素變化引起系統(tǒng)故障概率變化程度。但這些概念都是反映系統(tǒng)工作環(huán)境因素值的某一特定組合情況下的系統(tǒng)可靠性，是一種考慮多個(gè)環(huán)境因素值變化中某一特定狀態(tài)的分析方法。那么如果要確定某種系統(tǒng)工作環(huán)境因素值變化范圍組合下的某一元件的可靠性，上述方法就無法詮釋了。比如，設(shè)系統(tǒng)工作范圍是溫度[0,50]℃，濕度[0,80]％，上述四個(gè)概念可以得到這個(gè)范圍中的一點(diǎn)，如溫度35℃和濕度40％條件下的元件或因素對系統(tǒng)可靠性的影響成都(重要度)。但無法了解在整個(gè)工作環(huán)境范圍內(nèi)的元件或因素的重要度，即元件或因素對系統(tǒng)在整體環(huán)境下的影響程度。對于重要度的相關(guān)研究對于考慮環(huán)境因素變化對系統(tǒng)可靠性的影響，且研究整個(gè)環(huán)境因素變化范圍中元件重要性是無法實(shí)現(xiàn)的。因此提出了元件區(qū)域重要度的概念，包括元件區(qū)域概率重要度和元件區(qū)域關(guān)鍵重要度。雖然元件區(qū)域重要度可以表征整個(gè)環(huán)境因素變化范圍內(nèi)的元件整體重要度，但基于實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行過程中的故障數(shù)據(jù)分析也存在問題。因?yàn)檫@類數(shù)據(jù)本身具有模糊性、隨機(jī)性和離散性(不確定性)，經(jīng)典故障樹分析是無法體現(xiàn)的，即使使用SFT的離散型空間故障樹(DiscreteSpaceFaultTree，DSFT)中因素投影擬合法和模糊結(jié)構(gòu)元法也是較難處理且計(jì)算復(fù)雜的。所以這里使用云模型對元件區(qū)域重要度進(jìn)行重構(gòu)，形成云化元件區(qū)域重要度以表征原始故障數(shù)據(jù)的不確定性。最后通過實(shí)例對這個(gè)概念進(jìn)行了計(jì)算和分析。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：1云化SFT的基礎(chǔ)SFT理論認(rèn)為系統(tǒng)工作于環(huán)境之中，由于組成系統(tǒng)的基本事件或物理元件的性質(zhì)決定了其在不同條件下工作的故障發(fā)生概率不同。目前主要包括：連續(xù)型空間故障樹(ContinuousSpaceFaultTree，CSFT)、離散型空間故障樹(DSFT)和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)反分析(Inwardanalysisofstructuralsystems，IASS)。CSFT其從系統(tǒng)內(nèi)部開始研究，再研究系統(tǒng)對外部響應(yīng)的方法。DSFT不需要了解系統(tǒng)內(nèi)部構(gòu)造和元件性質(zhì)，研究基礎(chǔ)是系統(tǒng)對外界環(huán)境變化所進(jìn)行的響應(yīng)特征。IASS在不清楚系統(tǒng)內(nèi)部具體構(gòu)造情況下，通過系統(tǒng)對外界環(huán)境因素變化的響應(yīng)來剖析和窺探系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)。確定合理的特征函數(shù)是云化SFT的基礎(chǔ)。但實(shí)際故障及可靠性監(jiān)測數(shù)據(jù)有不確定性特點(diǎn)，對表征這些數(shù)據(jù)的特征函數(shù)要包含這些特點(diǎn)。元件的可靠性一般認(rèn)為服從指數(shù)或者是峰值具有穩(wěn)定區(qū)的指數(shù)分布(如浴盆曲線)。理論上通過實(shí)驗(yàn)或?qū)嶋H運(yùn)行得到故障數(shù)據(jù)的分布特征應(yīng)是正態(tài)的分布在這個(gè)曲線周圍。越接近曲線數(shù)據(jù)密度越大，遠(yuǎn)離密度小。云模型發(fā)生器生成的云滴正是圍繞著發(fā)生器解析式曲線正態(tài)分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)，這與可靠性數(shù)據(jù)分布特征是相同的。云模型生成的云滴隸屬度為[0,1]，這與可靠性值域[0,1]相同。另外多種變形的云模型可以滿足可靠性數(shù)據(jù)分析要求。所以利用正向云模型發(fā)生器解析式構(gòu)造特征函數(shù)是可行的，即形成云化特征函數(shù)。其主要步驟為：首先將根據(jù)某因素得到的元件可靠性數(shù)據(jù)帶入逆向云模型發(fā)生器，得到特征參數(shù)，然后帶入正向云模型發(fā)生器解析式，最終將該解析式被1減作為元件對于該因素的云化特征函數(shù)。下面給出云化特征函數(shù)的構(gòu)造過程。正向云模型生成器解析式如式(1)所示。如果元件對于某因素靠性用μq表示，那么元件對于該因素的特征函數(shù)可以使用Pid(x)＝1-μq表示，即式(2)所示。μq＝exp(-(xq-Ex)2/(2×(rand(1)×He+En)2))(1)Pid(x)＝1-exp(-(x-Ex)2/(2×(rand(1)×He+En)2))(2)期望Ex表示因素變化過程中元件可靠性最大時(shí)的因素值；熵En表示因素變化過程中的可靠性數(shù)據(jù)的離散程度；超熵He描述熵的不確定性度量,式(2)這類特征函數(shù)是用正態(tài)云表示的,但也可以使用半云與分段函數(shù)聯(lián)合表示，或梯形云模型，或非對稱云模型表示,這些云模型終究是正態(tài)云模型的變形，所以可用式(2)作為代表將特征函數(shù)云化，進(jìn)而構(gòu)建云化特征函數(shù)和云化SFT框架系統(tǒng)。2云化元件區(qū)域重要度這里所說區(qū)域指研究區(qū)域，即系統(tǒng)工作環(huán)境的變化范圍，也可以針對性的將這個(gè)變化范圍的子集作為研究區(qū)域。元件區(qū)域重要度不同于概率重要度分布和關(guān)鍵重要度分布。他們的確定是一種空間分布，即在n維影響因素變化的情況下，在n+1維空間中表現(xiàn)出來的空間分布。例如重要度與使用時(shí)間t和使用溫度c組成了一種表示重要度的空間分布曲面,重要度空間分布表示了某種工作環(huán)境狀態(tài)組合(t,c)時(shí)的元件相關(guān)重要度，即表示了研究區(qū)域中一點(diǎn)的元件重要度。這樣表示的好處是對重要度表現(xiàn)精確、具體，可表現(xiàn)出元件概率重要度和關(guān)鍵重要度在不同工作環(huán)境狀態(tài)組合(t,c)時(shí)的變化趨勢和規(guī)律,缺點(diǎn)是對于元件可能經(jīng)歷的整個(gè)工作環(huán)境組成的研究區(qū)域內(nèi)重要性表現(xiàn)不充分，即無法考量元件在整個(gè)研究區(qū)域上的整體重要度,另一方面，重要度空間分布得到的是一個(gè)工作環(huán)境因素為空間維度的空間分布特征；而元件區(qū)域重要度得到的是這個(gè)空間分布的整體特征值，是一個(gè)具體數(shù)值。元件區(qū)域重要度和元件重要度空間分布不是平行的概念，元件區(qū)域重要度是基于元件重要度空間分布得到的，應(yīng)先進(jìn)行元件重要度空間分布計(jì)算，然后通過一定的方法(如積分或求和)得到元件區(qū)域重要度。所以元件區(qū)域重要度可定義為在相關(guān)元件重要度(概率重要度或關(guān)鍵重要度)空間分布的基礎(chǔ)上，對該分布就所有工作環(huán)境影響因素在指定研究區(qū)域內(nèi)進(jìn)行積分或求和。這個(gè)積分或求和數(shù)值即是元件關(guān)于這個(gè)研究區(qū)域的元件區(qū)域重要度。元件區(qū)域重要度包括：元件區(qū)域概率重要度ZIg(i)和元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分別如式(3)和式(4)所示。ZIgc(i)=∫x1∫x2...∫xnPi(x1,x2,...xn)PT(x1,x2,...xn)×Ig(i)dx1dx2...dxn---(4)]]>式中：x1,x2,…xn表示n個(gè)影響元件工作的環(huán)境因素。為了使這個(gè)概念克服SFT對于具有不確定性數(shù)據(jù)處理能力不足的問題，使用云模型對該概念進(jìn)行運(yùn)化改造。第一節(jié)論述了SFT理論使用云模型進(jìn)行重構(gòu)的可能性，重構(gòu)SFT的基礎(chǔ)是重構(gòu)特征函數(shù)，進(jìn)而可云化SFT中的所有概念和計(jì)算方法。對于ZIg(i)和的計(jì)算主要依托于Pi(x1,x2,…xn)、PT(x1,x2,…xn)和Ig(i)，下面分別對這幾個(gè)概念進(jìn)行云化。在多因素影響下元件故障發(fā)生(基本事件)概率空間分布的云化，即云化元件故障概率分布表示為式在多因素影響下系統(tǒng)故障發(fā)生概率空間分布的云化，即云化系統(tǒng)故障概率分布表示為式(6)所示。云化概率重要度分布可表示為式(7)所示。另外，與原有ZIg(i)和不同，云化元件概率重要度和云化元件關(guān)鍵重要度由于使用了云模型對基礎(chǔ)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行表示，所得到的云滴是一種離散型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，所以原定義中積分是無法使用的。進(jìn)一步使用對所有云滴的求和運(yùn)算代替積分表示這兩個(gè)云化概念，他們的定義分別如式(8)和(9)所示，其中C表示云滴數(shù)。ZIgc(i)=Σc=1CPi(x1,x2,...xn)PT(x1,x2,...xn)×Ig(i)---(9)]]>這些云滴隨機(jī)分布在工作環(huán)境因素變化范圍所圈定的區(qū)域內(nèi)，在分析過程中，各種情況的云滴數(shù)需相同，這樣才可以對重要度進(jìn)行比較。分別將式(5)、(6)和(7)帶入式(8)和(9)便可計(jì)算云化元件區(qū)域概率重要度和云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度。應(yīng)注意的是和是一種分布，是一種空間曲面，而ZIg(i)和是一個(gè)數(shù)值，是反映在整個(gè)工作環(huán)境因素變化范圍內(nèi)的元件重要程度，是一個(gè)值。附圖說明圖1X1的云化元件區(qū)域概率重要度分布圖2X2的云化元件區(qū)域概率重要度分布圖3X3的云化元件區(qū)域概率重要度分布圖4X4的云化元件區(qū)域概率重要度分布,圖5X5的云化元件區(qū)域概率重要度分布,圖6X1的云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分布,圖7X2的云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分布圖8X3的云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分布圖9X4的云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分布,圖10X5的云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分布。具體實(shí)施方式電器系統(tǒng)T＝X1X2X3+X1X4+X3X5中所包含的5個(gè)元件的可靠性受溫度和濕度影響，對不同溫度和濕度變化過程中的這些元件的故障進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。將不同溫度和濕度值及其對應(yīng)的元件可靠性值作為數(shù)據(jù)帶入逆向云模型，得到這些元件分別關(guān)于溫度和濕度的可靠性云模型特征參數(shù)。如表1所示。表1元件可靠性的云模型以X1為例，將表1中C1c(20.11,6.05,1.55)和C1h(44.37,5.11,0.55)帶入式(2)，進(jìn)而帶入式(5)，即可得到X1的云化故障概率分布，如式(10)所示。同理，可得X2、X3、X4、X5的云化故障概率分布。P1c(c)=1-exp(-(c-20.11)2/(2×(rand(1)×1.55+6.05)2))P1h(h)=1-exp(-(h-44.37)2/(2×(rand(1)×5.11+0.55)2))P1(c,h)=1-(1-P1c(c))×(1-P1h(h))---(10)]]>本例中系統(tǒng)經(jīng)過故障樹邏輯化簡可得其結(jié)構(gòu)為：T＝X1X2X3+X1X4+X3X5。那么根據(jù)式(7)和X1～5的云化故障概率分布計(jì)算這些元件的云化元件區(qū)域概率重要度分布過程如式(11)所示。PT(c,h)=P1P2P3+P1P4+P3P5-P1P2P3P4-P1P3P4P5-P1P2P3P5+P1P2P3P4P5ZIg(1)=Σc=1C∂PT(c,h)∂P1(c,h)=Σc=1C(P2P3+P4-P2P3P4-P3P4P5-P2P3P5+P2P3P4P5)ZIg(2)=Σc=1C∂PT(c,h)∂P2(c,h)=Σc=1C(P1P3-P1P3P4-P1P3P5+P1P3P4P5)ZIg(3)=Σc=1C∂PT(c,h)∂P3(c,h)=Σc=1C(P1P2+P5-P1P2P4-P1P4P5-P1P4P5-P1P2P5+P1P2P4P5)ZIg(4)=Σc=1C∂PT(c,h)∂P4(c,h)=Σc=1C(P1-P1P2P3-P1P3P5+P1P2P3P5)ZIg(5)=Σc=1C∂PT(c,h)∂P5(c,h)=Σc=1C(P3-P1P3P4-P1P2P3+P1P2P3P4)---(11)]]>注：式中P1～5為P1～5(c,h)的簡寫。根據(jù)式(11)得到元件X1～5的云化元件區(qū)域概率重要度分布如圖1所示。根據(jù)圖1的云化元件區(qū)域概率重要度分布和式(8)計(jì)算元件X1～5的ZIg(i)，分別等于54.5969、3.8005、33.1951、24.3814和13.3504。這些值的意義為系統(tǒng)工作于環(huán)境(溫度[0,50]℃，濕度[0,80]％)之中，綜合考慮這個(gè)環(huán)境范圍內(nèi)各系統(tǒng)中元件故障導(dǎo)致系統(tǒng)故障的重要程度相對值。即該區(qū)域內(nèi)的云化元件區(qū)域概率重要度排序?yàn)閆Ig(X1)＝54.5969>ZIg(X3)＝33.1951>ZIg(X4)＝24.3814>ZIg(X5)＝13.3504>ZIg(X2)＝13.3504。這個(gè)重要度是就整個(gè)系統(tǒng)工作范圍而言的，不是對某一個(gè)溫度和濕度值而言的，所以具有一定的宏觀性。如果考慮系統(tǒng)在這個(gè)區(qū)域內(nèi)工作要保證其可靠性，那么元件X1最為重要。不是說X1在某個(gè)環(huán)境條件下(如溫度35℃和濕度40％)的重要度最大，而是在溫度[0,50]℃和濕度[0,80]％內(nèi)求和的重要度最大。同理根據(jù)式(9)、式(7)和式(11)得式(12)，進(jìn)而得到X1～5的云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分布如圖2所示。(12)根據(jù)圖2的云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分布和式(12)計(jì)算元件X1～5的分別等于45.7342、4.4966、27.2486、21.6836和13.5333。即該區(qū)域內(nèi)的云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要程度排序?yàn)閆Igc(X1)=45.7342>ZIgc(X3)=27.2486>ZIgc(X4)=21.6836>ZIgc(X5)=13.5333>ZIgc(X2)=4.4966.]]>上述兩個(gè)云化后的重要度概念的數(shù)值排序與對應(yīng)的未云化重要度排序相同。但是云化后的元件區(qū)域重要度概念和計(jì)算方法更適合系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行過程得到的故障數(shù)據(jù)的處理，一方面可反映這些數(shù)據(jù)的離散性、隨機(jī)性和模糊性；另一方面更容易得到并運(yùn)算特征函數(shù)。原方法是將數(shù)據(jù)的不確定性在數(shù)據(jù)處理的前期消除，那么在后期進(jìn)一步運(yùn)算過程中，表面上是精確地，實(shí)際上是一個(gè)不精確性的累積過程。云化后的方法攜帶數(shù)據(jù)的不確定性隨運(yùn)算進(jìn)入最終的結(jié)果中，雖然運(yùn)算過程是模糊的，但這種模糊性最終表現(xiàn)在了云化結(jié)果(云化元件區(qū)域概率重要度和云化元件區(qū)域關(guān)鍵重要度分布)中，反而使結(jié)果更加接近現(xiàn)實(shí)，更有實(shí)際意義。當(dāng)前第1頁1 2 3