当下深海半潜式平台的涡激运动模拟外文翻译资料

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故障树分析（事故树分析）

故障树分析可能是最广泛应用于危险识别和风险评估的技术。这种分析是一个演绎推理的过程，它能被应用于任何大小系统的安全评价。

顶事件是指一个有危险性的事件或者一个不能容忍（不希望发生）的事件，比如系统的总损失。它可以通过过程危险分析以及失效模式与影响分析被识别。

这个特别适合大型船舶和海洋工程系统的安全分析，用于那些有关联能通过经验被识别,但是没有被发现的（顶）事件，比如以前的事故或者类似产品的事故/事故报告，或者通过其他方式。

故障树分析提供了一种工程能力用来识别潜在问题的领域、评估整体系统的影响以及数字化地评估系统设计中固有的安全水平。在一个故障树分析中，一个事件有危险性或者不能容忍，比如系统的总损失，通常在调查中被选择为顶事件。所选的顶事件放置在逻辑图的顶部，然后导致顶事件的故障事件位于紧接下面的连续层次中。

通过故障树图的路径来显示引起顶事件的所有事件。这些路径通常被称为割集或蕴含集，在应用规则简化之后，可以得到称为最小割集或最小蕴含集的不可约路径。

顶事件的选择必须要仔细考虑；它必须被充分定义来将故障树限制在所调查的特定条件中。精通系统的设计需要完成一个故障树分析，因为分析员必须很熟悉系统操作的各种模型以及可能发生的构成故障的类型。因为故障树的建立是基于事件的，所以可以考虑人为失误（由操作者、设计或维护引起的），硬件或软件故障，环境条件或操作条件。

问题说明

1. 说明顶事件
2. 说明分析边界的条件

故障树的构成

1. 顶事件，中间事件和基本事件
2. 故障事件语句
3. 故障事件评价
4. 完成每个逻辑

故障树逻辑门符号

	逻辑门符号	逻辑门名称	因果关系
1		与门	如果所有输入的事件发生，则输出事件发生
2		或门	如果任一个输入事件发生，则输出事件发生
3		禁门	当条件事件发生时，输入事件导致输出事件发生
4		顺序与门	如果所有输入事件的发生顺序按从左到右，则输出事件发生
5		异或门	如果发生输入事件的个数是一个而不是两个都，则输出事件发生
6		表决门	如果输入n个事件有m个事件输出，则输出事件发生

故障事件符号

1		具有足够数据的基本事件
2		未探明事件
3		描述事件的框
4		用于禁门的条件事件
5		房型事件，可能发生或者不发生 （开关事件）
6		转移符号

例1：“爆炸”的故障树

例2：“电机过热”的故障树

教程示例

评估船舶居住区域内的喷淋系统。如果发生火灾（事件X1）且喷淋系统故障（事件X2），则认为发生危险情况。如果有火源（事件X3）和一些可燃材料可用（基本事件A），则发生火灾（X1）。事件X2可能由于电气故障（基本事件B）或由于泵故障（基本事件C）而发生。事件X3可以因为上面的基本事件B或由于存在另一个点火源（基本事件D）而发生。

画出上述问题的故障树。

教程示例

海洋系统的风险评估要在早期的设计阶段进行。能确定的是，如果事件X1和事件X2发生；或事件X3发生，会引起严重的危险事件（顶事件）。

当事件A和B发生时，事件X1发生。

当事件B发生；或事件B和C均发生时，事件X2发生。

当事件C和D发生；或事件A，C和D均发生时，事件X3发生。

事件A，B，C和D均是基本事件。假设事件A，B，C和D遵循指数分布。事件A，B，C和D的失败率分别为0.0001,0.0002,0.0003和0.0004（1 / hr）。

i．画出上述问题的故障树

用于简化集合并获得导致故障树中的顶部事件的最小割集的法则.

在布尔代数和集合理论中, 二进制状态的1和0用于表示事件的两个状态，即出现或不出现。因此，任何特定事件都有一个关联的布尔变量。 例如，事件A可以如下描述：

A=

假设“ ”代表OR，“·”代表AND。 A和B是两个事件。 假设1，0，A代表真，假和不分别。 然后布尔代数的规则描述如下：

重言律

A 0=A

A 1=1

A·0=0

A·1=A

幂等律

A A=A

A·A=A

互补律

A·=0

A =0

=A

交换律

A B=B A

A·B=B·A

结合律

（A B） C=A （B C）

（A·B）·C=A·（B·C）

分配律

A·（B C）=A·B A·C

A B·C=（A B）·（A C）

吸收律

A A·B=A

A·（A B）=A

狄·摩根律

=

=·

值得一提的是，符号“U”和“cap;”在一些教科书中有时用于代表OR和AND。

例子

A·（B C·A） 分配律

=A·B A·C·A 幂等律

=A·B A·C

例子

Ā·E·(C·Ē Ā·E·C) 分配律

=Ā·E·C·Ē Ā·E·Ā·E·C 幂等律

=Oslash; Ā·E· C 狄·摩根律

= Ā·E· C

例：在以下故障树图中生成导致顶事件的最小割集

例：在以下故障树图中生成导致顶事件的最小割集

例：在以下故障树图中生成导致顶事件的最小割集

可以从相关联的最小割集合获得顶事件的发生概率。 如下两个迷你树所示：

如果一个事件与另一个事件相互独立，则顶事件Z的发生概率为

P（Z）= P（A·B）= P（A）times;P（B）

其中P（A）和P（B）是事件A和B发生的概率

顶事件Z的发生概率为

P（Z）= P（A B）= P（A） P（B）-P（A·B）

只有当A和B是独立的，

P（Z）= P（A） P（B）-P（A）times;P（B）

其中P（A）和P（B）是事件A和B发生的概率。

故障概率分布

有一些用于故障模型的概率分布。分布类型可以在多种来源中找到。简要地列举一下典型例子，如下所示：

·贝塔分布

·指数分布

·伽马分布

·对数正态分布

·正太分布

·三角分布

·均匀分布

·威布尔分布

指数分布最常用于建模故障事件。

指数分布

对于许多项目，故障率与时间的关系可以通过“浴缸”曲线来建模。

理想化的“浴缸”曲线具有以下三个阶段：

1. 初始期

项目故障率相对较高。 这种故障通常是由于如制造不良，安装不正确，设备用户的学习曲线等因素。设计还应该以具有短的“初始期”为目标。

1. 使用期

在项目的这个时期，故障率是不变的。 故障似乎纯粹是偶然发生的。 这个时期被称为项目的“使用期”。

3. 衰退期

在项目的这个时期，项目失败率再次上升。 故障通常被描述为磨损故障。

风险评估通常集中在“浴缸”曲线的使用寿命上。 在使用期区域中，故障率是恒定的。 换句话说，失败可以随机发生，而不管先前失败发生的时间。 指数分布的失效密度函数如下：

f（t）= lambda;e^{- lambda;t}

其中故障率lambda;= 1 / MTBF和t =使用的时间。

（MTBF：平均故障间隔时间）

项目在时间t的故障概率为：

P(t) = 1 – e^-lambda;t

例：假设物品的平均故障间隔时间为10,000小时，则如果故障遵循指数分布，则计算t = 0，10,000和100,000小时时物品的故障概率。

解：

lambda; = 1/MTBF=0.0001/小时

当 t = 0, P(0) = 1 –e^-lambda;t= 1 –e⁰= 0

当t = 10,000, P(10,000) = 1 – e^-lambda;t= 1 –e^{-0.0001x10,000}= 0.632

当t = 100,000, P(100,000) = 1 –e-^lambda;t = 1 – e^{-0.0001x100,000}= 1

从上面可以看出，在t = 0时，项目不会失败，并且在相当长的时间之后项目失败。

小结

1. 指数分布
2. 具有单个AND门的故障树

如果一个事件与另一个事件是独立的，P（A）= 0.5，P（B）= 0.5，

然后是顶事件Z的发生概率是P（Z）= P（A·B）= P（A）times;P（B）= 0.5times;0.5 = 0.25。

如果一个事件与另一个事件是独立的，lambda;_A= 0.001 /小时；lambda;_B= 0.002 /小时，

当t = 1000小时计算P（Z）。

当t =1000 小时，P(A)= 1–e^-lambda;t = 1- e^{-0.001times;1000} = 0.632

当t =1000 小时，P(B)= 1–e^-lambda;t = 1- e^{-0.002times;1000} = 0.865

顶事件Z的发生概率为

P（Z）= P（A·B）= P（A）times;P（B）= 0.632times;0.865= 0.547

1. 有单个或门的故障树。

P（A）= 0.5，P（B）= 0.5，

然后是顶部事件Z的发生概率是

P（Z）= P（A B）= P（A）times;P（B）-P（A·B）

如果一个事件与另一个事件是独立的，

则P（Z）= P（A） P（B）-P（A）times;P（B）= 0.5 0.5-0.5times;0.5 = 0.75

如果一个事件与另一个事件是独立的，lambda;_A= 0.001 /小时；lambda;_B= 0.002 /小时，

当t = 1000小时计算P（Z）。

当t =1000 小时，P(A)= 1–e^-lambda;t = 1- e^{-0.001times;1000} = 0.632

当t =1000 小时，P(B)= 1–e^-lambda;t = 1- e^{-0.002times;1000} = 0.865

P(Z) = P(A B) = P(A) P(B) –P(A·B)

如果一个事件与另一个事件是独立的，

则P(Z) = P(A) P(B)–P(A)times;P(B) = 0.632 0.865- 0. 632times;0. 865= 0.950

问题

基本事件A，B和C都遵循指数分布。 事件A的故障率为0.0001 /小时。

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