故障树和模糊贝叶斯网络在管廊运维风险评估中的应用研究

地下综合管廊是城市的生命线,一旦出现问题就会对人们生命财产安全造成巨大损害。为了系统地分析管廊运维风险,建立了基于模糊贝叶斯网络的风险评估框架。首先,通过分析管廊运维风险源与风险形成的原因以确定风险事件和风险类别;其次,建立管廊运维风险故障树来梳理风险因素之间的逻辑关系,将故障树映射为贝叶斯网络;最后,结合专家模糊评价,构建地下综合管廊运维风险评估模型。案例分析结果显示:中间事件“火灾、爆炸”与“危害气体浓度过高”的发生概率较高。敏感性分析结果显示:“运维人员操作和维护不当”是导致管廊运维风险发生的根本事件,因此需要制定严格管理措施及规范,加强对运维人员的素质培训,以降低管廊运维过程中各种风险的发生概率。

基于模糊贝叶斯网络的低空无人机运行风险评估

为解决目前城市低空环境下的无人机(UAV)运行安全风险问题,利用模糊贝叶斯网络(FBN)识别和评估低空无人机运行的关键风险因素。首先,在分析低空无人机运行流程基础上,从人-机-环-管角度分析低空无人机运行过程的风险因素。随后,利用GeNIe软件构建低空无人机运行风险评估贝叶斯网络(BN),利用专家先验知识和模糊集量化分析底事件的先验概率。最后,开展单因素分析、双因素分析以及敏感性分析,并以实例验证网络可行性。研究结果表明:低空无人机运行的关键风险因素为无人机电池故障、运行航线的环境障碍物以及无人机运行监管技术;FBN反向推理分析结果显示,环境相关风险(79%)、无人机设备风险(60%)是无人机运行过程主要风险因素。

基于博弈论-模糊贝叶斯网络的低温风洞风险评估研究

为对低温风洞可能存在的风险进行识别和评估,本文基于贝叶斯网络方法,首先对低温风洞风险因素进行识别,得出可能导致低温风洞事故的风险因素,依据三角模糊数和博弈论的方法计算各因素发生模糊概率,以此来构建低温风洞风险因素贝叶斯网络模型。通过该贝叶斯网络模型的正向推理和逆向推理对各风险因素进行因果推理和风险诊断,并将其应用到某低温风洞系统。研究结果表明:B_(2)(冻伤、窒息)、B_(3)(机械伤害)、B_(5)(触电)发生概率相对较大,应加大对应风险因素的预防工作;C_(18)(违章作业)、C_(9)(人员误操作)、C_(2)(设备设计缺陷)、C_(1)(设备部件损坏、老化)在低温风洞后验概率排序表中排序较为靠前,在风险事故发生时应该重点进行排查,并采取有效的风险管控措施。研究结果可为低温风洞风险评估及安全决策和方案优化提供一定的参考。

基于模糊贝叶斯网络的钢管桩围堰安全评价研究

为探明施工过程中影响钢管桩围堰事故发生率的主要因素,降低桥梁基础工程的事故发生率,建立FBN与MIDAS模型,对围堰工程进行事前安全风险研究。首先参照条例规范与4M1E原则将主要因素统筹为人、机、料、法、环五大方面,构建起具有普适性的的风险评估指标体系,其中含有5个一级指标和18个二级指标。其次根据因素间的逻辑关系构建贝叶斯网络模型,基于模糊数理论确定根节点的先验概率,后利用Leaky Noisy-OR Gate模型计算出非根节点的条件概率,通过NETICA软件得到因素耦合效应以及主要影响因素,最后依据实际案例建立MIDAS有限元模型进行定量化分析。结果表明,主要影响因素有水流压力、土体稳定性、支护体系稳定性、焊接质量以及安全防护设备配备程度。

基于故障树-模糊贝叶斯网络的装配式建筑施工质量风险分析

装配式建筑施工质量直接影响装配式建筑的安全性和耐久性,以提升装配式建筑的质量管理水平为目标,针对如何有效地控制施工质量风险,提出了基于故障树-模糊贝叶斯网络方法的风险评价模型。结合装配式建筑的特点进行风险源识别、分类,采用故障树对风险因素的因果关系进行建模,将其映射成贝叶斯网络,引入模糊集理论和改进的相似聚合方法,将专家意见转化为节点事件的先验概率和条件概率,构建了基于故障树-模糊贝叶斯网络的装配式建筑质量风险分析模型。结合案例进行分析:将收集的数据导入GeNIe软件中,进行参数学习得到了各风险等级发生概率;反向推理获得后验概率确定了关键性因素,进行致因分析得到了最大可能致因链,最后,利用贝叶斯网络的快速预测功能进行快速预测与推断。

基于模糊贝叶斯网络的高速公路营运客车运行风险评估

为评估高速公路营运客车运行风险,运用模糊贝叶斯网络,提出了一种基于GPS数据的高速公路营运客车运行风险评估方法。确定高速公路营运客车运行两大类风险因素及具体表征风险评估指标,利用GeNIe软件构建高速公路营运客车运行风险的贝叶斯网络拓扑结构。建立安全、较安全、较危险和危险4个等级的评价集,采用降半梯形分布函数计算隶属度并构建隶属度矩阵,确定了隶属度到概率的转换公式,最后使用GeNIe软件对高速公路营运客车运行风险结果进行推理计算,并依据最大隶属原则确定其风险等级。结果表明,该评估模型实现了高速公路营运客车运行风险量化分级评价,识别了安全性较差路段,并以G12珲乌高速吉林至长春龙嘉机场段为实例,验证了该评估方法的有效性。

融合模糊故障树与贝叶斯网络的高铁车站安全风险因素决策研究

运输任务量大、运行速度快及车站规模变大等特征使得高铁车站安全状况面临巨大挑战。因此,提出一种融合模糊故障树(FFTA)与贝叶斯网络(BN)算法的高铁车站安全风险因素决策方法。首先,对高铁车站各系统在实际运营过程中的基本风险因素与事件进行统计分析与建模,确定影响铁路车站安全运营的基本事件共计22个;其次,借助领域内专家经验评判、打分和模糊粗糙集的理论等手段克服数据采集限制;之后,利用故障树分析和贝叶斯网络算法的融合结构克服单一算法在数据处理能力和准确度方面的缺陷,高效、准确地揭示安全风险因素间逻辑和概率关系,确定了缺乏掌握车站资源状态和作业进度的技术手段等4个基本事件为主要影响因素;最后,通过敏感性分析获取了影响高铁车站建设与运营安全性的22项基本事件的风险降低价值重要性(RRW)指标。结果表明:所得四项主要影响因素对应的RRW均大于15%,验证了FFTA和BN所得结果的正确性。所提出的高铁车站安全风险因素决策方法可实现对影响高铁车站安全性的关键指标及对应概率进行准确定位与决策,从而为保障高铁车站安全运营提供有效参考。

基于模糊动态贝叶斯网络的公路工程施工安全风险动态评价研究

针对以往有关公路工程施工安全风险研究中缺乏动态性的不足,构建了基于模糊动态贝叶斯网络(FDBN)的公路工程施工安全风险动态评价模型.在收集资料和事故案例分析的基础上,构建了包括人员风险、技术风险、管理风险和环境风险4个方面共39项指标的公路工程施工安全风险评价指标体系;运用故障树模型对指标体系进行表示,并进一步映射到动态贝叶斯网络;将改进的相似聚合法与模糊集理论引入动态贝叶斯网络,构建风险动态评价模型;通过该模型的反向推理功能可得到各个基本事件的后验概率,确定关键风险因素.最后,通过实例分析验证了该模型的有效性,并识别出安全生产教育培训制度不完善等5个关键风险因素,并提出预防措施,为公路工程施工安全风险评估与决策提供依据.

模糊贝叶斯网络的浅埋暗挖法隧道施工坍塌风险分析

为准确评估浅埋暗挖法隧道施工期间坍塌风险,提出一种模糊贝叶斯网络的隧道坍塌风险评估方法。该方法将语言变量与模糊集理论相融合,以量化根节点事件的先验概率和父节点对子节点的影响权重,进而针对子节点的条件组合状态结合权重,确定其条件概率值。利用真实隧道坍塌事件的调查报告对贝叶斯网络模型进行验证及参数优化,在实证分析中,针对施工期间隧道的安全状态,该评估方法可实时动态地推论出隧道坍塌的可能性,并通过敏感性分析,识别出了超前支护中的预加固是当前引起隧道坍塌的关键致险因子,后续工序施工中可将其作为风险管控的重点对象。

模糊贝叶斯网络在掘锚一体机装运部故障诊断中的应用

掘锚一体机是当前煤巷智能化快速掘进广泛应用的掘进设备,其装运部作为截割部和运输部的中间环节,面临着恶劣操作环境及截割、运输作业的影响,存在较高的故障率。针对掘锚一体机装运部故障诊断问题,以掘锚一体机装运电机故障为顶事件建立故障树,并转换为贝叶斯网络;采用梯形隶属函数进行根节点模糊化处理,通过专家评估得出模糊参数,进行去模糊化和加权平均后得出先验概率。以装运电机电流异常为中间事件进行测试,结果表明:装运电机故障的主要原因为地质片帮、电机进水和截割操作过快;所建立的模糊贝叶斯网络对中间故障事件的诊断准确率均在76%以上,平均准确率为82.4%,达到了良好的诊断效果。

基于模糊贝叶斯网络的深基坑施工风险评估

深基坑施工期间不利因素非常多,监测数据调查结果较差,旧式的风险评估原理难以解决。为此依据模糊贝叶斯互联网的风险评估原理,借助模糊计算结果中的研究者评价原理计算模糊数值中风险事件的概率、并计算模型中每个节点中每个风险的概率的方法,以广州地铁11号线火车站深基坑工程为依托,计算得到了该工程各种风险事件发生的概率,得出基坑施工整体安全等级处于II级(偏安全)的结果,验证了此方法的适用性。

基于改进TOPSIS-模糊贝叶斯网络的电池SOC和SOH联合估计方法

为实现储能电池全生命周期下的电池状态动态评估,提高复杂工况下锂离子电池模型的自适应性与状态估计的准确性,提出基于改进逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)-模糊贝叶斯网络的电池荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)联合估计方法。应用多阶电阻-电容电路(resistor-capacitance circuit,RC)模型、使用节点-支路框架构建电池的等效电路模型,通过基尔霍夫定律与欧姆定律对二阶RC电池等效电路模型中的并联回路进行电气特性分析,构建空间状态方程及等效输出方程;对构建的状态方程进行离散化处理,分别定义并联独立回路离散化零输入响应、零状态响应,分析离散化电池模型状态空间方程;将专家打分法引入TOPSIS算法中进行电池SOC量化估计,结合融入模糊尺度的贝叶斯网络,在相同时间分布尺度下通过电池SOH值计算电池观测样本中对应的SOC值,实现电池SOH与SOC联合估计。实验结果表明:所提方法可有效估计不同离散空间尺度下的电池SOC和SOH结果,估计方法具有良好的准确性与较高的精度。

基于模糊贝叶斯网络的全周期电力设备受灾损害自动告警方法

由于电力设备受灾损害因素之间存在一定的关联关系,直接对受灾风险因素进行分析时,告警结果的可靠性难以得到保障,为此,本文提出基于模糊贝叶斯网络的全周期电力设备受灾损害自动告警方法研究。从设备自身属性、灾害类型与严重程度,以及地理位置与环境因素三个角度构建了全周期电力设备受灾损害风险评估指标体系,借助贝叶斯网络结构对受灾损害风险指标与电力设备受灾损害状态之间的关系进行分析,并引入了模糊理论,将计算结果作为电力设备受灾损害告警结果。测试结果显示,设计告警方法的可靠性明显高于对照组。

改进贝叶斯网络模型在起重作业人机交互差错风险分析中的应用

为量化分析起重作业人机交互差错风险,根据安全工效学原理及安全技术规范将起重作业人、机、环相关影响因素作为根节点,按照事故致因层次关联关系确定子节点,构建起重作业人机交互差错的3层级贝叶斯网络模型(Bayesian Network, BN);基于模糊集理论,采用认知可靠性与失误分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method, CREAM),厘定贝叶斯网络父节点失效概率以及中间节点条件概率;利用逆向推理仿真技术分析起重作业人机交互差错发生的因果链,探究起重伤害事故发生的人机交互差错风险。结果表明:起重作业人机交互差错最可能致因链为起重设备安全检查不到位→管理人员失误→人员操作失误→起重伤害事故发生;单因素失效条件下,起重作业人机交互差错风险概率呈线性增长趋势;在多因素失效条件下,一级节点因素失效概率愈大则人机交互差错效应愈显著,且呈现非线性增长态势。

基于故障树和贝叶斯网络的管廊运维风险评估

城市地下综合管廊在运维过程中事故时有发生,为了量化管廊运维风险并分析关键风险因素,提出一种基于故障树和模糊贝叶斯网络的城市地下综合管廊运维风险评估方法。在综合考虑管廊风险因素的基础上构建故障树模型,将其映射为贝叶斯网络。基于ALARP准则划分风险因素状态等级,根据模糊数和模糊子集计算底事件的发生概率,利用最大似然估计法求解中间事件的条件概率,构建管廊运维风险贝叶斯网络模型,精准评估城市地下综合管廊运维风险。结果表明:所评估的管廊运维过程风险等级为High的概率为28%,接近30%的风险阈值,因此需要及时对管廊风险进行管控。该方法能够科学、合理地评价风险水平并确定关键因素,可为管廊运维安全保障和管理提供参考。

基于多态模糊贝叶斯网络的城市燃气管道事故风险预测与诊断研究

为了评估城市燃气管道系统的风险程度,给后续预防工作提供参考,提出了基于多态模糊贝叶斯网络的燃气管道事故风险定量分析方法。首先,基于对86份事故调查报告风险因素的梳理,建立故障树模型,寻求风险隐患和事故之间的映射,并将其转换为贝叶斯网络结构;其次,引入模糊集理论与概率分配计算方法,分别得出根节点的先验概率和中间节点的条件概率,根据贝叶斯网络的证据推理原理预测事故发生概率,分析风险重要程度,并反向诊断关键致因要素;最后,将此方法应用于沈阳市“10·21”较大燃气管道事故风险分析。实例验证结果表明,事故一定发生的先验概率为68.8%,验证了风险体系的有效性,且预测与诊断得出的重要风险集合与事故调查报告中分析的直接原因一致。多态模糊贝叶斯网络能够准确评价燃气管道事故风险,并确定关键致险因子,可为城市燃气管道安全管理提供决策参考。

飞机雷雨情景着陆冲偏出跑道的贝叶斯网络风险分析

为解决飞机雷雨情景下着陆冲偏出跑道风险因素之间关系不清且量化程度不足的问题,提出一种融合文本挖掘与贝叶斯网络的飞机雷雨情景着陆冲偏出跑道风险量化分析模型。首先,通过136起事故报告建立语料库,构建潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型并对文本进行挖掘以提取关键词,进而形成包含3个一级指标和26个二级指标的风险分析指标体系;其次,采用因果效应公式确定节点优先次序,并运用K2算法和期望最大(Expectation Maximization Algorithm,EM)算法分别学习贝叶斯网络的结构和参数;最后,使用贝叶斯网络模型对飞机冲偏出跑道事故数据进行算例分析,计算风险因素的发生概率并分析事故与风险因素间的灵敏度。研究结果显示:飞机在雷雨情景下着陆时更倾向于由跑道末端冲出跑道;导致飞机冲出跑道的主要风险因素为道面积水、飞机空中平飘过长以及进场过高;导致飞机偏出跑道的主要原因为跑道过窄及滑跑方向偏离。研究表明了贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)模型用于飞行事故风险因素分析的可行性,为飞机在雷雨天气下的运行管理、风险处置策略提供了重要参考。

基于知识图谱与模糊贝叶斯推理的航空发动机故障诊断

针对航空发动机结构功能复杂,存在贝叶斯网络构建难、节点条件概率难以获得精确值的问题,提出基于知识图谱与模糊贝叶斯网络的故障推理诊断方法。首先,以历史故障数据为依据,构建航空发动机故障知识图谱;其次,提出“知识图谱-贝叶斯网络”的映射方法,用于快速构建贝叶斯网络;然后,引入模糊集合论,解决工程实际中概率参数的不确定性问题;最后,以航空发动机滑油系统故障进行实例验证,结果表明所提方法既能提高贝叶斯网络的构建效率,又能实现故障诊断的不确定性推理,可用于诊断策略优化和设备可靠性提升,具有较强的工程应用价值。

基于模糊贝叶斯网络的造纸机械设备故障诊断方法研究

当前检测造纸机械设备时,主要依托故障树模型进行故障分析,只能进行正向诊断推理,使得故障诊断结果F1值较低。因此,提出基于模糊贝叶斯网络的造纸机械设备故障诊断方法。将传感器设备分布式安装到造纸机械设备上,获取设备运行数据,并通过开/闭和闭/开滤波器消除噪声数据。考虑造纸机械设备工作体系,建立一个模糊故障树。从故障树的逻辑门入手,将其转化为包含多个故障事件节点的模糊贝叶斯网络,引入模糊集合论方法确定条件概率,构建基于模糊贝叶斯网络的故障推理模型,实现故障诊断反向推理。最后,对比条件概率与判断阈值,得出设备故障诊断结果。实验结果表明:所提方法诊断结果的F1值大于0.9,极大提升了故障诊断质量。

基于模糊贝叶斯网络的危险货物道路运输风险评价

易燃易爆、有毒的危险货物具有不稳定性,一旦发生运输事故容易引发二次灾害。为更好地从源头开展运输风险防控,系统、准确地评价危险货物道路运输风险状态,建立危险品道路运输风险指标体系,运用决策试验与评价实验室(DEMATEL)分析方法和解释结构模型(ISM)建立危险货物道路运输风险因素的层次结构模型,在此基础上采用模糊贝叶斯网络评价方法构建危险品道路运输风险评价模型;以系统层次结构模型为基础,将层次结构模型转化为贝叶斯网络结构模型,采用模糊理论及依赖不确定性有序加权平均(DUOWA)算法计算贝叶斯网络节点参数,并划分风险等级;将节点参数导入贝叶斯网络软件(NETICA)进行风险计算,通过贝叶斯网络推理,获得危险品道路运输风险等级和各评价指标的概率值,实现对系统整体风险概率、各因素对危险品运输风险影响程度的评估,发现系统的薄弱环节。