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基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法 

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申请/专利权人:中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司;北京华铁信息技术有限公司;北京锐驰国铁智能运输系统工程技术有限公司

摘要:本发明公开了一种基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法,包括:建立列控车载设备结构模型并识别危害;基于模糊理论方法对识别出的危害进行分析评估,对于指定的若干风险等级的危害进行原因分析和后果分析;基于LOPA保护层方法,对危害进行半定量分析,并进行风险决策;针对风险决策的危害原因,设计相应的控制措施,输出安全需求并进行实现和测试;根据测试结果验证控制措施的有效性,如果仍留存残余风险,判断是否可将残余风险降低到可接受状态。上述方案,通过模糊运算方法和半定量方式有效提升高速铁路列车运行控制系统车载设备的风险分析效率,将识别出的危害通过模糊理论合理的确定风险等级,并通过LOPA保护层方法确定控制措施。

主权项:1.一种基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法,其特征在于,包括:建立列控车载设备结构模型并识别危害;基于模糊理论方法对识别出的危害进行分析评估,获得不同风险等级下的危害集合;对于指定的若干风险等级的危害集合中的危害进行原因分析和后果分析;基于LOPA保护层方法,结合原因分析和后果分析结果对危害进行半定量分析,并进行风险决策;针对风险决策输出的危害原因,设计相应的控制措施,输出安全需求并进行实现和测试;根据测试结果验证控制措施的有效性,如果仍留存残余风险,判断是否能够将残余风险降低到可接受状态;所述基于模糊理论方法对识别出的危害进行分析评估,确定风险等级包括:定义列控车载设备的总危害集合为U,u为U中的任意元素,将不同风险等级对应的集合划分为相应的危害集合,即存在多个危害集合,分别记为A、B、C…;对于单个危害集合A,它为危害集合U的子集,满足u∈A或者xA:U→{0,1}u→xAu 其中,xA为危害集合A的特征函数,xAu是单个危害u的隶属度,表示隶属于危害集合A的程度,xAu的取值范围为0-1,其值越大,表示单个危害u隶属于危害集合A的程度就越大,反之则越小,不同的隶属度决定了风险等级划分的依据;重新定义不同风险等级的危害集合V1,V2...Vn,Vi表示单个风险等级的危害集合,Vi={vi1,vi2,vi3,...,vim},m表示单个风险等级的危害集合Vi中的危害数量,i=1,2,3,...,n,n为风险等级的数量;危害集合U为风险等级集合V1,V2...Vn取并集:U=V1∪V2∪...∪Vn;建立隶属度矩阵R,将单个风险等级的危害集合中单个风险vij的隶属度记为xvij,则有: 各风险等级的危害集合V1,V2...Vn的风险评价结果为aφR,表示为: 其中,a为各危害的权重值,符号φ为模糊算子,不同的模糊算子,表示风险等级的划分规则不同,列控车载设备同一危害对应的风险等级不同;根据风险评价结果确定各风险等级的危害集合实际对应的风险等级;选择模糊算子的方式包括:设定一个参考标准;如果车载设备发生频率和后果严重程度的分化情况超出参考标准,则模糊算子φ的计算过程为: 如果车载设备发生频率和后果严重程度的分化情况未超出参考标准,则模糊算子φ的计算过程为: 其中,∨表示或运算;表示有界运算;基于LOPA保护层方法,结合原因分析和后果分析结果对危害进行半定量分析,并进行风险决策包括:对于指定的若干风险等级的危害集合中任意危害S,根据原因分析和后果分析结果,确定导致危害S发生的危害原因D1,D2,...,Dk,k为分析出的导致危害S发生的危害原因个数,Dc为单个危害原因,c=1,2,...,k;计算单个危害原因Dc导致危害S发生的频率Fc,表示为:Fc=PDcfDc其中,fDc表示单个危害原因Dc本身的发生频率,PDc表示单个危害原因Dc导致危害S发生的概率,两者是相乘关系;选出最大频率Fc对应的危害原因,进行风险决策。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所 中国铁道科学研究院集团有限公司 北京华铁信息技术有限公司 北京锐驰国铁智能运输系统工程技术有限公司 基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法

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