• 时间、地点、人 员…… • 操作过程是否规范
• 设备和机械的安全
状态
找出事故原因
• 其他因素是否处在
正确的状态
44
事故原因分析
•不稳定的政治因素与不和谐的多元社会文化
客流密集，群死群伤，影响社会稳定，甚至社会动荡
•本身的设备故障和人员操作不当
系统复杂，设备关联性强，可靠性重要
•停电、自然灾害、踩踏、乘客坠落等突发事件
2、动态平衡过程
希望的危险水平S1 比较 所能感知的危险水平S2 S1>S2:松懈
S1<S2:谨慎
行为改变
事故率提升
人的行为改变（谨慎）
事故率下降
人的行为改变（松懈）
危险水平长期内是保持不变的
52
案例1
芬兰的一个研究，调查了沿高速公路安装反射
标杆的作用（每小时限速80km），随机选择路
段总长548km安装这种标杆与另一条长586km没
导致供电系统、排水系统的撞断； 列车运营终端，甚至人员伤亡
45
事故原因分析
1、海因里希分析方法
事故分析 环境调查
提出建议 基本调查 选择对策 原因调查 实施措施
环境调查
评价成效
46
事故原因分析
2、日本的分析方法
状况 伤害 身体部位 跌倒 冲击 触电 …….. 火灾 爆炸 中毒 ……. 机械的 化学的 射线 ……. 事故类别 现象 类型 原因 对策 直接原因 人的不安 全行为 间接原因 技术 人际 物 教育
平时事故现场的状况 管理上的调查 二次事故的调查
人、物、管理多方面 同时入手
42
事故原因调查法
事故原因调查的步骤
确认事实
1收集有关人、物、管理方面的事实 2掌握事故前的经过
查找、掌握事故因素
从人、物、管理方面查找事故因素
分析、确定事故原因
1掌握事故因素的相互关系和重要度 2确定直接原因和间接原因
（1）
11
2 标定
12
2 标定
（4）绝对值减数法
rij 1 C
| x
k 1
m
ik
x jk |
13
模糊聚类分析方法
直接聚类法
最短距离聚类法 最远距离聚类法
先把各个分类对象单独视为一类， 是在原来的m×m距离矩阵 然后根据距离最小的原则，依次 的非对角元素中找出 最远距离聚类法与最短距离聚 ， 选出一对分类对象，并成新类。 把分类对象Gp和Gq归并为一新类 类法的区别在于计算原来的类 如果其中一个分类对象已归于一 Gr，然后按计算公式计算原来各类 与新类距离时采用的公式不同。 类，则把另一个也归入该类； 与新类之间的距离，这样就得到一 最远距离聚类法所用的是最远 如果一对分类对象正好属于已归 个新的（m－1）阶的距离矩阵；再 距离来衡量样本之间的距离。 的两类，则把这两类并为一类。 从新的距离矩阵中选出最小者dij， 每一次归并，都划去该对象所在 把Gi和Gj归并成新类；再计算各类 的列与列序相同的行。经过m-1次 与新类的距离，这样一直下去，直 就可以把全部分类对象归为一类， 至各分类对象被归为一类为止 这样就可以根据归并的先后顺序 作出聚类谱系图。
伤害种类
物的不安 全状态 管理
人机
管理法规
伤害程度
47
特别事故的调查——人为因素
1）人失误的性质
了解失误的形式、何时发生、为什么发生
失误不是单一的现象，而是以多种形式出现的
• 感觉器官衰减 • 长时间注意力集中
技术操作熟练程度
• 正反两方面
– 熟练者只需稍加用心 – 熟练者通常心不在焉
基本事件i的结构重要度
基本事件发生 的状态值 基本事件不发 生的状态值
基本事件的状 态值
基本事件的个 数
31
事故树法
32
事故树法
33
事故树法
定性简易辨别方法
34
事故树法
4、顶上事件的发生概率P(T)
收集树种各基本事件的发生概率； 从基本事件起向上计算每一个上一级事件的发 生概率； 逐级上推，直到达到顶部事件。
22
安全检查表
1、逐项赋值法
对每一项检查内容赋予一定的分值，最后累计所有 各项得分。
2、加权平均法
（1）对每项检查内容赋予不同的权重系数 （2）对各项内容赋值 （3）权重系数乘以各项分值 （4）求和
23
安全检查表
3、单项定性加权计分法
（1）将检查结果分成4、5或6等，每个等级赋予不 同的分值 （2）每一项实际检查结果的分值 （3）级别乘以每项分值 （4）求和
26
事故树法
7.分析：按故障树结构进行简化，确定各基本事件的结构重要度。
8.事故发生概率：确定所有事故发生概率，标在故障树上，并进而求出
顶上事件(事故)的发生概率。 9.比较：比较分可维修系统和不可维修系统进行讨论，前者要进行对比 ，后者求出顶上事件发生概率。 10.分析：原则上是上述10个步骤，在分析时可视具体问题灵活掌握，如 果故障树规模很大，可借助计算机进行。目前我国故障树分析一般都考 虑到第7步进行定性分析为止，也能取得较好效果。
相似系数
样本分类
1、可以综合利用多个变量的信息对样本进行分 类； 2、分类结果是直观的，聚类谱系图非常清楚
距离法
Q型聚类分析
地表现其数值分类结果； 3、聚类分析所得到的结 果比传统分类方法更细致、全面、合理。
5
模糊聚类分析方法
聚类分析过程
6
1 数据准备
7
1 数据准备
Ｂ.数据标准化
在实际问题中，不同的数据一般有不同的量纲，为了 使不同的量纲也能进行比较，通常需要对数据做适当 的变换。但是，即使这样，得到的数据也不一定在区 间[0,1]上。因此，这里说的数据标准化，就是要根据 模糊矩阵的要求，将数据压缩到区间[0,1]上。通常有
50
事故危险的动态模型
1、动态平衡理论
影响因素 • 某些因素对每操 作小时中事故发 生的频率仅有一 点影响
重要因素 关键
• 有些变量可能对 单位事故率影响 很大
• 人们对于事故率
的可接受水平
博弈
事故的损失和行为的谨慎程度 总是彼此相互制约的
• 个人特性的改变 将促成目标水平 的改变
51
事故危险的动态模型
以下几种变换：
8
1 数据准备
9
1 数据准备
②0-1标准化 也叫离差标准化，转换函数如下：
x* ( x min) /(max min)
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据 的最小值。 ③归一化
x*
x
10
x
2 标定
数据相似系数标定
通过一定的标定方法，计算出事物集合内元素之间 的相关度，为计算模糊矩阵做准备。
增加新的最小径集
减少径集中的基本事件
39
事故原因调查法
事事故分析的重要组成部分，通过事故调查，
确定事故发生的原因（直接和间接），为事故
分析、制定对策措施提供必要的基础资料。
40
事故原因调查法
注意事项
事故调查的 时机
调查人员组成
认真聆听
调查的内容和 方法
41
事故原因调查法
详细把握事故发生的过程 事故现场的测量、检查工作 与事故有关的物件保管 公正的立场 重点为事故原因
27
事故树法
1、事故树
省略事件 顶上事件或中间 事件
与门
或门
正常事件
基本事件
28
事故树法
2、求最小割集
事故树结构函数表达式 T=M1〃M2=(X1〃M3〃X2)〃(X10+M4)=…… 展开结构函数式，得到事故树的最小割集
**最小割集：能导致顶上事件发生的最低限度的基 本事件的集合
• 最小割集中全部事件均发生时，顶上事件一定发生。 • 割集中任一基本事件不发生时，顶上事件就不会发生。 • 割集数量越多，系统安全性越低。
29
事故树法 **最小径集
凡是不能导致顶上事件发生的最低限度的基本事件的集合， 称为最小径集。 去掉最小径集中任何一个基本事件，便不能保证一定不发生 事故。 最小径集的数量表示顶上事件不发生的可能性。 最小径集的数量越多，系统安全性越强。
30
事故树法
3、分析基本事件的结构重要度
35
事故树法
5、概率重要度分析
考察各基本事件发生概率的变化对顶上事件发 生概率的影响程度。
P (T ) I g (i ) q i
顶上事件的发 生概率
基本事件i的 发生概率
通过改善或控制对顶上事件影响程度最大的因 素，可有效减少事故概率。
36
事故树法
6、危险重要度（临界重要度）分析
相同的失误形式在表现在不同的场合
48
特别事故的调查——人为因素
2）人失误的模式
规章性 不正确的应用知识
知识性
缺乏专业的知识培养
技能性
执行工作中受到干扰
49
事故危险的动态模型
每个人都有一个特定的危险水平，即他们所能接受的 危险水平
事故的发生频率是一个闭合和循环、自身调节的过程
要降低事故率，可以通过干预手段有效降低人们愿意 接受的危险水平.
有安装反射标杆的路段相比较发现，安装反射
标杆可增加黑暗中行车的速度，但是没有任何
迹象表明在这路段上减少了每公里行驶的事故
率。
53
案例2
安全带的立法并未减少交通事故死亡率，但习 惯于不用安全带者，如果让他们扣紧安全带， 却增加了他们的行驶速度，同时减少了行车间 距。 在瑞典和冰岛，将交通规则从左手转换为右手 方向通行后，开始时，明显地减少了严重事故 率，但是当使用者发现道路并没有比他们想想 的那马危险时，事故率又有回到原来水平的趋 势。