一种事故致因系统论模型:认知-约束模型

为进一步完善事故致因理论,提供现代复杂系统事故预防新对策,从点—线—面—体的角度分析了事故致因理论的发展历程,给出了发展新一代事故致因系统论模型的基本要求,提出了一种面向现代复杂系统事故成因与演化分析的认知-约束模型,并分析了模型的广义内涵、内在机制和应用步骤。该认知-约束模型涵盖了事故的事前预防、事中控制、事后分析全过程,是系统论、信息论和控制论的高度统一,对于现代复杂系统的事故预防具有重要意义。

复杂系统安全事故致因分析的“认知-约束”模型

随着系统复杂程度的提高,传统的针对机械系统或者机电系统事故致因的"因果事故链"模型对于复杂系统的事故分析显得难以胜任。在对现有事故致因理论及模型进行概述分析的基础上,提出了适用于复杂系统事故分析的"认知-约束"模型,通过分析文献中的事故连锁模型和博帕尔泄露事件,验证了"认知-约束"模型的实用性。最后提出基于机器学习方法和重要节点牵连控制方法的复杂系统崩溃控制策略。研究结果表明预防复杂系统安全事故需要强化安全认知能力,并发展有效的安全控制策略。

基于约束熵的复杂系统重要节点崩溃控制研究

为有效控制复杂系统崩溃,提出一种基于约束熵的复杂系统重要节点崩溃控制方法。通过概述现有事故致因理论及模型,建立分析复杂系统安全事故致因的"认知-约束"模型。针对复杂系统节点众多,关联复杂的本质,指出为预防安全事故,必须在强化安全认知能力的基础上对重要节点进行约束控制。在提取节点重要度评估参数后,设计一种改进的复杂系统节点重要度评估算法。最后,引入约束熵概念,构建抑制复杂系统重要节点崩溃的约束熵度量模型。研究结果表明,存在可量化的用于控制复杂系统崩溃的手段;预防安全事故的关键是将适量的约束熵"引入"重要节点。