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微機(jī)繼電保護(hù)測試儀評估方法研討

一，概述

微機(jī)繼電保護(hù)測試儀評估方法研討，廣泛應(yīng)用于石化裝置的**保護(hù)。邏輯解算器和執(zhí)行機(jī)構(gòu)等組成，可減少不期望事件發(fā)生的可能性和/或后果。一般情況下，這些系統(tǒng)可以在不期望事件發(fā)生時(shí)將受保護(hù)的過程帶入**狀態(tài)，其**性和可用性受到如系統(tǒng)布置，自診斷，共因失效，測試周期和維修率等參數(shù)的影響[1]。國際標(biāo)準(zhǔn)如IEC61508/61511和ISA-S84.01定義了**聯(lián)鎖系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)，即**完整性等級（SafetyIntegrityLevel，SIL），SIL不僅是**聯(lián)鎖系統(tǒng)**性能的衡量標(biāo)準(zhǔn)，而且也是整體**生命周期的主線，所以，**聯(lián)鎖系統(tǒng)的評估主要針對的是系統(tǒng)的SIL評估[2]。而聯(lián)鎖系統(tǒng)SIL的確定必須依據(jù)平均失效概率。因此，PFDavg的計(jì)算將是關(guān)鍵。
　　然而，微機(jī)繼電保護(hù)測試儀評估方法研討標(biāo)準(zhǔn)并沒有對定性定量分析指定其評估方法，只是給出計(jì)算系統(tǒng)SIL的例子和指導(dǎo)，演示怎樣進(jìn)行系統(tǒng)SIL的計(jì)算。因此，我們可以使用不同的定量評估技術(shù)。目前很多基于這方面的技術(shù)已經(jīng)公開發(fā)表，如故障樹模型分析（FaultTreeAnalysis，FTA），馬爾可夫模型分析（MarkovAnalysis，MA），可靠性框圖法（ReliabilityBlockDiagram，RBD），簡化公式法（SimplifiedEquations，SE），改進(jìn)的馬爾可夫分析（EnhancedMarkovAnalysis，EMA）和混合方法（HybridAnalysis，HA）等。但不同的分析技術(shù)使用不同的假設(shè)，有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，支配著系統(tǒng)行為的不同方面，可能導(dǎo)致不同的計(jì)算結(jié)果[3，6]。本文接下去將對幾種常用的定量分析技術(shù)進(jìn)行分析比較。
　　二，常用定量分析技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn)。
　　（一）可靠性框圖。
　　微機(jī)繼電保護(hù)測試儀評估方法研討可靠性框圖RBD是系統(tǒng)可靠性特性的圖形化表述，一種通過圖示表明成功操作條件的系統(tǒng)行為模型；系統(tǒng)表示為許多功能框圖，各個框圖的失效機(jī)制假定相互獨(dú)立；連接線從可靠性的觀點(diǎn)來表示可靠性框圖的相關(guān)性，這些連接不一定代表物理連接，代表的是系統(tǒng)成功條件下框圖的邏輯連接；它基于部件失效數(shù)據(jù)來評估系統(tǒng)成功或失效的總的概率；分析結(jié)果是一個給定時(shí)間條件下的系統(tǒng)失效或成功的概率，它代表了**完整性的度量[7]。
　　1.可靠性框圖RBD的優(yōu)點(diǎn)。
　　（1）分析相對簡單；（2）圖形化表示簡化了系統(tǒng)相關(guān)行為可靠性的理解；（3）有工具可以利用。
　　2.可靠性框圖RBD的缺點(diǎn)（1）框圖只能有一個失效模式，他們要么失效要么不失效；（2）沒有考慮部件的測試和修理；（3）共因失效只能通過引入另外的框圖來解決；（4）不能對系統(tǒng)的降級狀態(tài)進(jìn)行建模；（5）不能模擬失效事件的時(shí)間或序列；（6）為評估系統(tǒng)級的**失效（誤跳車）和危險(xiǎn)失效需要建立不同的失效模型；（7）通常用來計(jì)算可靠度。
　?。ǘ┕收蠘浞治觥?/span>
　　微機(jī)繼電保護(hù)測試儀評估方法研討故障樹分析應(yīng)用簡單的數(shù)學(xué)公式或布爾代數(shù)解決較為復(fù)雜的回路，是一種用于識別和分析引起或?qū)е轮付ú黄谕录l(fā)生的條件和因素的方法，這個不期望事件稱為"頂事件"；故障樹本身是系統(tǒng)行為的一種有組織的圖形化表示，一種意在發(fā)現(xiàn)基本事件或基本事件組合如何導(dǎo)致不期望頂事件發(fā)生的自上而下的分析方法；這個分析主要是定性分析，然而通過使用布爾代數(shù)也可獲得定量的結(jié)果；通常計(jì)算結(jié)果是頂事件發(fā)生的概率，它是基本事件概率的函數(shù)；它是一種廣泛使用和接受的分析方法。如果故障樹是定量評估的，則其結(jié)果是一個量化**完整性的概率[8]。
　　1.故障樹分析的優(yōu)點(diǎn)。
　　（1）通過把系統(tǒng)分解成許多獨(dú)立的部分，每部分生成自身的失效樹，可以處理復(fù)雜的系統(tǒng)；（2）不僅可以處理硬件和軟件故障，也可以處理諸如人為因素等影響失效的條件和因素；（3）有可用的工具來進(jìn)行評估，量化甚至自動生成故障樹；（4）非專業(yè)人士也可以理解故障樹模型；（5）可用于包含冗余的系統(tǒng)分析。
　　2.故障樹分析的缺點(diǎn)（1）通常其目標(biāo)是一個指定的頂事件，因此對不同的頂事件如**系統(tǒng)失效（誤跳車）和危險(xiǎn)系統(tǒng)失效需要建立不同的模型；（2）通常其計(jì)算結(jié)果是頂事件在某一時(shí)間（經(jīng)常是穩(wěn)態(tài)）的概率；（3）不能使用傳統(tǒng)的故障樹來分析相繼事件，其發(fā)展如動態(tài)故障樹可以執(zhí)行系統(tǒng)行為的順序相關(guān)性分析；（4）不能充分地描述修理模型；（5）不能模擬事件之間的相互作用。
　?。ㄈR爾可夫分析。
　　馬爾可夫模型使用一系列相互排斥的狀態(tài)和狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移情況來描述一個系統(tǒng)，應(yīng)用矩陣的方法并可以考慮基于時(shí)間和共因失效的回路分析。某一時(shí)刻，系統(tǒng)可能只有一種狀態(tài)，隨后可能會從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個狀態(tài)。馬爾可夫過程的一個重要屬性是從一個狀態(tài)到另一狀態(tài)的轉(zhuǎn)移獨(dú)立于系統(tǒng)進(jìn)入原先狀態(tài)的方式（無記憶性），要求系統(tǒng)具有穩(wěn)定的失效率。馬爾可夫模型經(jīng)常通過許多圓（代表狀態(tài)）和圓之間的?。ù頎顟B(tài)的轉(zhuǎn)移）來描述，弧用失效率和修理率來標(biāo)示。馬爾可夫模型的數(shù)學(xué)表達(dá)是一系列代表系統(tǒng)所處狀態(tài)概率的耦合微分方程，許多情況下這些方程可以得到分析解，馬爾可夫模型的自動生成方法正在發(fā)展中。分析結(jié)果是一個量化**完整性的概率，它通過把所有系統(tǒng)危險(xiǎn)失效狀態(tài)的概率相加獲得。
　　1.馬爾可夫分析的優(yōu)點(diǎn)。
　?。?/span>1）非常詳細(xì)；（2）一個模型可以描述一個復(fù)雜的系統(tǒng)；（3）能模擬不同的修理情況；（4）能模擬相繼事件。
　　2.馬爾可夫分析的缺點(diǎn)（1）分析比較復(fù)雜，假定常數(shù)失效率；（2）模型很難構(gòu)建和得到驗(yàn)證；（3）模型可能非常大；（4）通常一個系統(tǒng)的改變必須重新創(chuàng)建一個完整的新模型；（5）穩(wěn)定失效率象征著如磨損和疲勞等因素需要不同的模擬方式（半馬爾可夫過程）……
　?。ㄋ模└倪M(jìn)的馬爾可夫分析。
　　改進(jìn)的馬爾可夫分析是一種結(jié)合馬爾可夫分析，不確定性分析以及敏感性分析的分析方法，它是一種不被標(biāo)準(zhǔn)推薦但可用的分析方法。
　　1.改進(jìn)的馬爾可夫分析的優(yōu)點(diǎn)。
　?。?/span>1）考慮系統(tǒng)失效，共因失效，診斷效應(yīng)，冗余性和維修性等因素；（2）涉及大多數(shù)**評價(jià)因數(shù)，覆蓋了敏感性分析；（3）給出了需求失效概率值的一個范圍，能處理不確定性分析；（4）能處理多狀態(tài)模型和不同時(shí)間尺度模型。
　　2.改進(jìn)的馬爾可夫分析的缺點(diǎn)（1）所用不確定性和統(tǒng)計(jì)敏感性技術(shù)的成熟性；（2）需要研究SIL相關(guān)的統(tǒng)計(jì)敏感性的背景和使用條件；（3）以馬爾可夫自動建模為基礎(chǔ)；（4）某些模型參數(shù)獨(dú)立性的假設(shè)。
　　三，結(jié)論與展望。
　　不同分析方法的分析過程從不同的措施開始，以不同的措施結(jié)束，并在開始與結(jié)束之間采用不同的路徑。相對來說，可靠性框圖相對簡單，易于理解，但其不能考慮系統(tǒng)的降級狀態(tài)，維修和測試等情況；在建立大復(fù)雜系統(tǒng)的情況下，故障樹分析比較簡單直觀，結(jié)果也比較準(zhǔn)確；馬爾可夫模型分析方法不僅能夠?yàn)楹唵文Ｐ吞峁┙鉀Q方案，而且能夠?yàn)閺?fù)雜現(xiàn)實(shí)的模型建模，建模方法更加靈活，不受設(shè)備之間依賴關(guān)系的影響，不僅能夠展示整個系統(tǒng)的多種失效模式的動態(tài)變化過程，計(jì)算不同失效模式下的失效率，而且可以針對不同失效狀態(tài)的修復(fù)情況建模，同時(shí)計(jì)算精度更高。改進(jìn)的馬爾可夫分析技術(shù)涉及大部分的**評價(jià)因素，不僅以更完整的方式來描述系統(tǒng)，還可以很好地處理不確定輸入數(shù)據(jù)的影響，甚至可以覆蓋不確定性分析和敏感性。

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