故障树分析的二元决策图方法(已打印)

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1、研究与开发18毪9蚓RESI，^R(II、1)I)I’、l’l(1I’、IENVt，1．18NO．9殳编：1005．8451(2009、09—0004．04故障树分析的二元决策图方法陶勇剑，董德存，任鹏(同济大学交通运输工程学院，上海20l804)摘l婴：为了克服故障树方法分析复杂系统存在的不足，引入二元决策图理论，把故障树转化成二元决策图；然后自上而下遍历二元决策图，得到最小割集和顶事件发生的概率。二元决策图转化过程中，基本事件的排序直接影响二元决策图的结构大小。在不改变故障树逻辑关系的前提下，先对

2、故障树进行简化，除去一些冗余的部分；然后从故障树结构重要度的角度，对简化后故障树的基本事件进行排序。实例证明所采用的基本事件排序方法是有效的，能够简化故障树定性和定量分析过程。火她：二元决策图；故障树；基本事件排序；结构重要度·I-分类j：TP301爻献枷i；5：AFaulttreeanalysisbasedonBinaryDecisionDiagramsTA0、bn—iian．DONGDe—CUll，RENPeng(SchoolofTransportationEngineering，TongjiUn

3、iversity,Shanghai201804，China)Abstract：Inordertoovercomethedeficiencyoffaulttreeanalysis(FTA)，theBinaryDecisionDiagram(BDD)methodwasintroducedtoconvertafaulttreetoaBDDandobtaintheminimalcutsetsandtheexacttopeventprobabilitybytraversingtheresultingBDDfro

4、muptobottom．AnorderingofthefaulttreebasiceventshadacrucialefectonthesizeoftheresultingBDD．Thebasiceventsorderingmethodproposedinthispaperfirstimplementedasimplificationtechniqueforthefaulttreetoremoveredundanttermswithoutchangingtheunderlyinglogic，andth

5、enthebasiceventofthesimplifiedfaulttreecouldbeorderedfromastructureimportancepointofview．Anexampleillustratedthatthebasiceventsorderingmethodpresentedinthispaperwaseficient，andtheresultingBDDcouldsimplifybothqualitativeandquantitativeanalysisofthefaultt

6、ree．Key~ords：BinaryDecisionDiagram；faulttree；basiceventsordering；structureimportance传统的故障树分析技术都是以最小割集为基础，先求出系统的最小割集，再按容斥定理求出顶事件概率。然而，故障树最小割集求解存在“组合收稿Et期：2009．02．23爆炸”问题，在系统规模较大、基本事件关联复杂基金项目：863重点项目资助(2007AA1IZ247)作者简介：陶勇剑．在读博士研究生；董德存，教授。的情况下几乎无法求解最小割集的不

7、交和。因此，住现有设备设施的条件下发生风险事件的可能性重要干线的风险评估体系进行了探索研究，并结偏小。但风险事件的不可避免性也决定了不能完合大量的国内外相关资料，确定了评价指标体系全控制突发事件的发生，从图4可知，京津城际铁各项评价指标，并采用层次分析法将其定量化，减路在路内及路外社会相关人员的培训方面水平略小了评价过程中的人为因素。同时，本文以京津城差，相关法律法规的完善程度略低。因此结合本次际铁路为例，通过模糊综合评判的方法对京津城风险评估的结果，重点加强路内及路外社会相关际铁路的现状进行评估。实

8、践证明，通过开展铁路人员的应急意识培训、加强铁路内外人员及机构重要T线风险评估，可以充分掌握应急体系的建的协调合作、加强应急平台的相关建设及加强应设情况，进一步了解其中的不足，使应急管理工作急法律法规体系的建设等方面的工作。真正转移到以预防为主的轨道上来。【1】EmergencymanagementinformationsysteminChineserailway本文针对我国铁路重要干线的现有形势和铁【c】·Th。rdA““Meering。RikA“Yi