基于云模型和证据理论的铁路信号系统风险评估
2016-05-08张友鹏李远远
铁道学报 2016年1期
张友鹏, 李远远
(兰州交通大学 自动化与电气工程学院,甘肃 兰州 730070)
对铁路信号系统进行风险评估意义重大,我国铁路行业安全评估方面起步较晚,国内学者通过借鉴国外安全风险评估经验并结合国内实际情况,已提出我国铁路行业的安全风险评估方法和体系[1-2]。目前,铁路信号系统基于风险的安全性研究主要分为定量和定性两类风险评估方法。具体方法主要有运用故障树分析方法FTA(Fault Tree Analysis)[3]和事件树分析法ETA(Event Tree Analysis)定量的对铁路平交道口进行基于风险的安全评估;文献[4]利用概率安全评估方法,通过将事件树中的故障树转化为贝叶斯网络,对高铁系统的安全性进行了定量分析;文献[5]提出在已有事故数据的基础上,运用贝叶斯网络对列车运行控制系统安全进行风险评估,并以美国列车保护警报系统为例进行分析验证;张亚东等针对风险中存在模糊不确定问题,采用基于模糊群决策的半定量分析方法,对列控系统危险源的风险发生频率进行分析[6];并提出用层次分析法结合加权平均型函数对铁路信号系统的风险严重度进行综合评判[7];Min An等[8]阐述了在风险数据不完整时,结合模糊推理方法和模糊层次分析法允许数据的不精确来评估铁路信息系统中的风险。
在实际风险评估过程中,考虑到我国铁路行业历史数据不足,且获取困难,难以量化评价等问题,往往引入专家评语进行评估。所以,在风险评估过程中不仅要考虑风险自身的模糊性和随机性,同时要考虑由于专家主观评估而引入的知识不完备性等不确定性问题。……
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