事故树之案例分析
• 某事故树有三个最小割集 G1={X1},G2={X2,X3},G3={X4,X5,X6} 根据第一条原则判断 根据第二条原则判断
• 某事故树有四个最小割集 G1={X1,X2,X3},G2={X1,X3,X5}, G3={X1,X5,X6},G4={X1,X4,X7} 根据第三条原则判断
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
Company Logo
• 如果事故树中各最小径集中彼此有重复事 件,则要消去概率积中基本事件不发生概 率的重复事件。
• 例:某事故树共有三个最小径集: P1={x1,x2}; P2={x2,x3} P3={x2,x4}。各基本事件的发 生概率为:q1,q2,q3,q4。求顶上事件发生概 率。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
Байду номын сангаас
利用最小割集或最小径集判断重要 度
Company Logo
• 若不求精确值时,可利用最小割(径)集进行 结构重要度的分析。这种方法主要特点是:根 据最小割(径)集中所包含的基本事件数目 (也称阶数)排序,具体原则如下:
– 1、由单个事件组成的最小割(径)集中,该基本 事件结构重要度例 最题大。
– 2、仅在同一个最小割(径)集中出现的所有基本 事件,而且在其他最小割(径)集中不再出现, 则所有基本事例 件题结构度相等。
www.art-com.co.kr
2、概率重Com要pany度Logo
• 基本事件发生概率变化引起顶上事件发生概率的变化
程度称为概率重要度 I g (i)。由于顶上事件发生概率
g函数是一个多重线性函数,只要对自变量求一次偏导, 就可得到该基本事件的概率重要度系数,
本事件的发生概率为:q1,q2,q3,q4,q5。求 顶上事件发生概率。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
5、利用最小径集计算顶上事件发生的概率
Company Logo
• 如果各最小径集没有重复的基本事件,也就是 最小径集之间是完全不相交的,那么可先求各 最小径集的概率,即最小径集所包含的基本事 件的并集(逻辑或),然后求所有最小径集的 交集(逻辑与)概率,即得顶上事件的发生概 率。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
1、结C构om重pa要ny 度Logo
• 结构重要度是指不考虑基本事件自身的发生 概率,或者说假定各基本事件的发生概率相 等,仅从结构上分析各个基本事件对顶上事 件发生所产生的影响程度。
事故树之案例分析课
Company Logo
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
一、事故树的定性C分om析pa回ny 顾Logo
• 1、利用布尔代数化简事故树
– 在事故树初稿编制好之后,需要对事故树进行仔 细检查并利用布尔代数化简,特别是在事故树的 不同部件存在有相同的基本事件时,必须用布尔 代数进行整理化简,然后才能进行定性、定量分 析,否则就可能造成分析错误。
www.art-com.co.kr
结构重要度小结
Company Logo
• 用上述四条原则判断各基本事件的结构重要度大 小,必须从第一条到第四条逐个判断,而不能只 选用其中一条。
• 两点基本认识:
– 从事故树的结构上看,距离顶上事件越近的层次,其 危险性越大。换一个角度来看,如果监测保护装置越 靠近顶上事件,则能起到多层次的保护作用。
• 某事故树有五个最小割集 G1={X1,X3},G2={X1,X4}, G3={X2,X3,X5},G4={X2,X4,X5}, G5={X3,X6,X7} 根据第4条原则判断
例题 Company Logo
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
– 若遇到很复杂的系统,往往很难根据逻辑门的数目来
判定割(径)集数目。根据:与门仅增加割集的容量
(即基本事件的个数),而不增加割集的数量;或门
则增加割集的数量,而不增加割集的容量。下面介绍
一种用“加乘法”求割(径)集数目。但要注意,求
割集数目和径集数目加,要乘分别法在事故树和成功树上进
行。 Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
三、重C要om度pa分ny 析Logo
• 在一个事故树中往往包含有很多的基本事件, 这些基本事件并不是具有同样的重要性,有 的基本事件或其组合(割集)一出现故障, 就会引起顶上事件故障,有的则不然。一般 认为,一个基本事件或最小割集对顶上事件 发生的贡献称为重要度。按照基本事件或最 小割集对顶上事件发生的影响程度大小来排 队,这对改进设计、诊断故障、制定安全措 施和检修仪表等是十分有用的。
• 2、最小割集与最小径集
– 事故树定性分析的主要任务是求出导致系统事故 的全部故障模式,系统的全部故障模式就是系统 的全部最小割集。系统的全部正常模式就是系统 的全部最小径集。通过对最小割集或最小径集的 分析可以找出系统的薄弱环节,提高系统的安全 性和可靠性。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
事件的发生概率为:q1,q2,q3,…,q7。求顶上事 件发生概率。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
Company Logo
• 若最小割集中有重复事件时,必须要用布 尔代数消除每个概率积中的重复事件。
• 例:某事故树共有3个最小割集,分别为: G1={x1,x2} G2={x2,x3,x4} G3={x2,x5}各基
• 3、需要做出的三点假设:
– 基本事件之间是相互独立的; – 基本事件和顶上事件都只有两种状态——发生
或不发生(正常或故障); – 一般情况下,故障分布都假设为指数分布。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
4、利用最小割集计算顶上事件发生的概率
– 3、若最小割(径)集中包含的基本事件数目相等, 则在不同的最小割(径)集中出现次数多者基本 事件结构重要度大,出现次数少者结构重要度小, 出现次数相例等则题结构重要度相等。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
二、事故树的C定om量pa分ny 析Logo
• 1、事故树定量分析的任务是:在求出各 基本事件发生概率的情况下,计算或估 算系统顶上事件发生的概率以及系统的 有关可靠性特性,并以此为依据,综合 考虑事故(顶上事件)的损失严重程度, 与预定的目标进行比较。如果得到的结 果超过了允许目标,则必须采取相应的 改进措施,使其降至允许值以下。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
Company Logo
• 2、在进行定量分析时,应满足几个条件:
– 各基本事件的故障参数或故障率已知; – 在事故树中应完全包括主要故障模式; – 对全部事件用布尔代数做出正确的描述。
Company Logo
• 如果各最小割集中彼此没有重复的基本事件, 则可先求出各个最小割集的概率,即最小割集 所包含的基本事件的交(逻辑与)集,然后求 出所有最小割集的并(逻辑或)集概率,即得 顶上事件的发生概率。
• 例:某事故树共有3个最小割集,分别为: G1={x1,x2} G2={x3,x4,x5} G3={x6,x7}各基本
• 结构重要度分析可采用两种方法
– 一种是求结构重要系数,该种方法烦琐但是精确。 (本课程略)。
– 另一种是利用最小割集或最小径集判断重要度, 排出次序。该种方法简单,但不够精确。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
www.art-com.co.kr
加乘法
Company Logo
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
文字叙述加乘法
Company Logo
• 加乘法
– 首先根据事故树画出成功树,再给各基本事件赋 与“1”,然后根据输入事件与输出事件之间的逻 辑门确定“加”或“乘”,若遇到或门就用 “加”,遇到与门则用“乘”。
• 例:某事故树共有3个最小径集,分别为: G1={x1,x2} G2={x3,x4,x5} G3={x6,x7}各基本
事件的发生概率为:q1,q2,q3,…,q7。求顶上事 件发生概率。
Copyright © by ARTCOM PT All rights reserved.
www.art-com.co.kr
www.art-com.co.kr
Company Logo
• 3、最小割集的求法——布尔代数化简法
– 事故树经过布尔代数化简,得到若干交集的并集, 每个交集实际就是一个最小割集。
• 4、最小径集的求法——成功树的最小割集就 是原事故树的最小径集。
– 对偶树——只要把原事故树中的与门改为或门,或 门改为与门,其他的如基本事件、顶上事件不变, 即可建造对偶树。
• 若遇到在少事件的最小割(径)集中出现次数少,而在 多事件的最小割(径)集中出现次数多的基本事件,或 其他错综复杂的情况,可采用下式近似判别比较: