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公司新聞

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IEC61508/61511ISA-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(FaultTreeAnalysisFTA),馬爾可夫模型分析(MarkovAnalysisMA),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(EnhancedMarkovAnalysisEMA)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[36]。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)。
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  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(gè)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(gè)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(gè)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。
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  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(gè)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(gè)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(gè)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(dòng)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(gè)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(dòng)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。
  (三)馬爾可夫分析。
  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(gè)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(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)狀態(tài)。馬爾可夫過程的一個(gè)重要屬性是從一個(gè)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(dòng)生成方法正在發(fā)展中。分析結(jié)果是一個(gè)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)。
  (1)非常詳細(xì);(2)一個(gè)模型可以描述一個(gè)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(gè)系統(tǒng)的改變必須重新創(chuàng)建一個(gè)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(gè)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(dòng)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(gè)系統(tǒng)的多種失效模式的動(dòng)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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