安全仪表系统可靠性影响参数的敏感性分析.pdf

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1、检测与仪表化工自动化及仪表，2010，37(3)：66—68ControlandInstrumentsinChemicalIndustry安全仪表系统可靠性影响参数的敏感性分析周华，左信，郑加平(中国石油大学(北京)自动化研究所，北京102249)摘要：提出采用灰色系统理论中的灰色关联分析法对安全仪表系统可靠性影响参数进行敏感性分析。以一个采用2003冗余结构的逻辑控制器为实例，通过计算影响可靠性量化指标(要求的平均失效概率P肋。。)的主要参数的灰关联度序列，分析出影响SIS可靠性的主导因素以及各参数的敏感程度，对安全仪表系统的设计和整改具有

2、重要意义。关键词：安全仪表系统；要求的平均失效概率(尸FD⋯)；敏感，I生分析；灰色关联分析法；灰关联度序列中图分类号：TH814文献标识码：A文章编号：1000-3932(2010)03-0066-031引言安全仪表系统¨，21(SafetyInstrumentedSystem，SIS)可靠性的影响冈素较多，主要有元件失效率、共因失效冈子、检验测试时间间隔及诊断覆盖率等，各个因素对系统可靠性影响程度是不同的。由于各参数量纲不同，不具有直接可比性，而且各参数的数量级相差很大，与要求的平均失效概率的关系并小都是表现为简单的线性关系，因此，采用一

3、般的参数敏感性分析方法如相对变化率法就有较大的局限性。目前SIS可靠性影响因素的研究¨’41只是定性分析一砦参数在一定范围内变化时对PFD。的影响，而并没有对各参数影响大小和程度进行系统的分析。灰色系统理论中的灰关联分析法能够克服常规分析方法的不足之处，是分析因素序列关联关系的一种系统而有效的方法，因此本文提出采用此方法对SIS可靠性影响参数进行敏感性分析。本文在引言部分介绍了灰关联分析方法的优点，第2部分介绍了该方法的基本原理和分析步骤，第3部分应用该方法分析具体实例得出结论，最后对全文进行总结。2灰关联分析法的基本原理灰关联分析j1是灰色

4、系统理论的一个组成部分，它口J以在有限数据资料的情况下，比较精确地寻找各种变化因素(比较凶素)与参考因素之间的关联性(以关联度表示)，关联度越大，表明比较因素与参考因素的相关性越强，它反映丫离散数列窄间的收敛性和接近度。具有以下特点：①可进行本征性灰色系统影响凶子间的序化分析；②样本容量要求不高，小样本也可用，离散数列可以是时间序列，也可以是非时间序列；③可进行多因素间相对不同参考点的关联分析，与回归相关分析比较，具有整体性。SIS可靠性分析的Markov模型旧1主要受下述七个参数影响：元件失效率A、诊断覆盖率DC、安全失效比率(安全失效／(

5、安全失效+危险失效))s，、共因失效因子口、在线修复时间RT、系统启动时间L和检验测试时问间隔吖，因此，可以把SIS的可靠性量化指标P肋。看成是关于这些参数的函数：PFD。。=以．：L，DC，S，，卢，RT，td，”)式中：以·)——系统结构可靠性定量评估的Markov模型，通过八·)可以把各参数与可靠性量化指标PFD⋯联系起来。应用灰关联分析法的具体步骤p1为：(1)确定比较数据矩阵和参考数据矩阵。以安全仪表系统町靠性影响的凡个因素为比较列x，相应的x取值的计算结果PFD。为参考列Y，其中每个置长度为m，Yi的长度也为m，写成矩阵形式为：Y

6、=工l以●：工．yly2X．(1)X：(1)●：X．(1)yl(1)y2(1)i；ynJ【匕(1)置(2)X：(2)X．(2)yI(2)y2(2)⋯X，(m)⋯X2(m)⋯X．(m)⋯Yl(m)⋯y2(m)⋯yn(m)(2)数据预处理(数据可公度化或无因次化)。由于上述参数的鼍纲不同且参数之间的数量级相差较大，为了使数列间具有可比性，需要对数据列收稿日期：2010-02—11(修改稿)第3期周华等．安全仪表系统可靠性影响参数的敏感性分析·67·置和K进行预处理，本文采用区间相对值化进行无因次化处理，处理结果记为置’(．『)和E’(．『)。置’

7、(J)=【x；(J)一minX；(，)】／【max置(J)一minx．U)】同理，对E进行处理：r’(，)=【K(．『)一minK(j)J／【maxr,(j)一mini',(，)】式中：m!nX。(．『)、marX。(．『)——矩阵X中第．『行的f个元素中的最小值和最大值；rainY,(J)、maxY,(J)——矩阵y中第，行的i个元素中的最小值和最大值。(3)确定灰关联差异信息空间△。。△g=ly’。(J)一x’。(J)l在差异序列矩阵△。中提取所有元素的最大值和最小值：△一=max(Zl“)；△“。=min(zlg)(4)求取灰关联系数矩

8、阵岛。关联系数可由下式求解：占i=(△啊i。+’皿m。)／(△9+’，△。¨)式中：田——分辨系数，其作用是提高关联系数之间差异的显著性，田∈[0，1]，一般情况下