基于混合因果逻辑的量化风险分析方法及应用

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1、学校代码：密级：公开硕士学位论文基于混合因果逻辑的量化风险分析方法及应用作者姓名任德旺学科专业交通信息工程及控制指导教师郑伟副教授培养院系电子信息工程学院二零一五年五月硕士学位论文基于混合因果逻辑的风险量化分析方法及应用作者：任德旺导师：郑伟北京交通大学年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构

2、送交论文的复印件和磁盘。保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：⋯士年上月日签字日期『年丄月妗日中图分类号：学校代码：：密级：公开北京交通大学硕士学位论文基于混合因果逻辑的量化风险分析方法及应用作者姓名：任德旺学号：导师姓名：郑伟职称：副教授学位类别：工学学位级别：硕士学科专业：列控系统：交通信息工程及控制研宄方向北京交通大学年月致谢时光如梭，岁月似歌，研究生生活已接近尾声。在两年的求学历程中，快乐与充实并存，奋斗共拼搏齐在，论文即将完成之日感叹良多。回首硕士生涯，对那些引

3、导我、帮助我、激励我的人，我心中充满了感激。首先感谢我的导师郑伟老师，从小论文的撰写到大论文的开题和写作定稿，倾注了郑老师大量的心血。在研宄生期间，深深受益于郑老师旳关心、爱护和谆谆教导。给了我无私的指导和帮助，不厌其烦地帮助我修改和改进论文。郑老师严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。作为老师，当我学习上迷茫困惑之时，是郑老师给我点拨迷津；作为长辈，关怀备至，让人感念至深，我为自己感到庆幸。在此谨向表示郑老师我诚挚的敬意和感谢。在两年的学习生活中，感谢一直关心与支持我的同学和朋友们。感谢

4、我的师姐，孔维杰、王睿、韩娟、梁茨，在学习上给我的指导和鼓励。还要感谢我的同门，杨凌云、胡乃文、王利祥、王镇、李桃同学在论文撰写阶段给予的帮助。两年来，我们朝夕相处，共同进步，感谢你们给我的所有关心和帮助。同窗之谊，我将终生难忘！需要特别感谢的是我的父母和姐姐。养育之恩无以为报，他们是我十多年来求学路上的坚强后盾，在我面临人生选择的迷茫之际，为我排忧解难，他们对我无私的爱与照顾是我不断前进的动力。北京交通大学硕士学位论文中文摘要中文摘要列车运行控制系统作为安全苛求系统，其自身安全与行车运营息息相关，不仅要保障

5、列车安全运行，而且当故障发生后，能使故障导向安全。系统中的薄弱环节、设备中潜在风险、人因和组织的误操作，会导致不可弥补的灾难。本文针对社会科技系统，建立基于混合因果逻辑的风险分析模型以及量化分析方法，不仅研究风险传播机理和事故演化路径，而且量化评估确定性和不确定性因素的影响，并预测在一定风险场景下的事故发生概率。首先，为了尽可能详细地描述事故的致因和结果，选择风险缓解措施，为安全运营提供保障，结合由事故识别致因的逆向思路与由风险预测事故的顺向思路，设计基于混合因果逻辑的风险分析模型。针对设备自身的风险，识别确

6、定性因果逻辑关系；针对人因组织失误，识别非确定性的因果关系。在风险量化分析模型中，事件树位于最顶层，用于风险逻辑演化和计算事故发生概率；中间层为故障树，研宂关键事件发生的致因；贝叶斯网络位于最底层，分析具有多变性且相互关联的事件或因子的影响，评估人因和组织失效的概率。其次，在风险分析模型的基础上，设计风险量化方法。提出基于贝叶斯网络的人因影响分析方法，建立人因失效模型，为了弥补数据的不足和缺失，给出基于证据理论的先验概率处理方法；并且提出基于模糊逻辑的条件概率分配算法，减小主观分配的盲目性，且实现自动分配。并

7、用软件推理估测子节点的后验概率，通过敏感度分析各影响因素的影响度。同时，建立组织影响模型并转化为贝叶斯网络，釆用方法分析组织因素对设备失效的影响。最后，以高速铁路车载设备为研宄对象，定义风险场景，建立基于混合因果逻辑的风险分析模型，并用量化方法推理计算司机失误的概率和维修活动的对车载失效的影响。并以测速测距单元故障为例，预测风险演化为事故的概率。关键词：量化风险分析模型；混合因果逻辑；人因组织；贝叶斯网络；方法分类号：北京交通大学硕士学位论文北京交通大学硕士学位论文：；：北京交通大学硕士学位论文目录目录中文摘

8、要弓丨研究背景和意义国内外研宂现状轨道交通中的风险分析研究风险分析和评估方法的研究混合因果逻辑方法的研究现状研究内容和章节安排本章小结量化风险分析的相关理论和方法图形化分析方法基于事件树的分析法基于故障树的分析法量化推理方法贝叶斯理论证据理论方法混合因果逻辑方法本章小结量化风险分析模型的设计建模方法概述模型构建步骤描述事故数据分析风险场景定义初始危险源识别确定性因果关系识别非确定性因果关系识别混合因