RU2689090C2 - Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы - Google Patents
Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы Download PDFInfo
- Publication number
- RU2689090C2 RU2689090C2 RU2016152577A RU2016152577A RU2689090C2 RU 2689090 C2 RU2689090 C2 RU 2689090C2 RU 2016152577 A RU2016152577 A RU 2016152577A RU 2016152577 A RU2016152577 A RU 2016152577A RU 2689090 C2 RU2689090 C2 RU 2689090C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- safety
- technical system
- complex
- complex technical
- level
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 230000032683 aging Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000012797 qualification Methods 0.000 claims abstract description 4
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 101100257011 Mus musculus Skil gene Proteins 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способам оценки безопасности эксплуатации сложной технической системы. Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы заключается в том, что на основе результатов эксплуатации технической системы рассчитываются частные показатели безопасности, полученные с использованием модели системы эксплуатации и частных моделей оценки вероятностей возникновения предпосылок к аварийным ситуациям, которые позволяют рассчитать комплексный показатель безопасности и критический уровень безопасности эксплуатации, после сравнения которых определяется уровень безопасности. Способ включает частные модели оценки вероятностей возникновения предпосылок к аварийным ситуациям и учитывает факторы, влияющие на безопасность эксплуатации сложной технической системы, а именно ошибки личного состава, с учетом напряженности, загруженности проведения работ и его квалификации, отказы техники с учетом характеристик надежности техники и их изменения в результате ее старения, нерегламентированные внешние воздействия искусственного и природного происхождения, ошибки системы контроля безопасности выполнения опасных работ и ответственных операций. Техническим результатом является эффективное управление безопасностью сложной технической системы в современных условиях, повышение достоверности оценки, контраля и прогнозирования показателей безопасности эксплуатации сложной технической системы. 2 ил.
Description
При решении задачи оценки безопасности эксплуатации сложной технической системы возникает необходимость проведения исследований аварийных ситуаций с целью выявления и анализа предпосылок к аварийным ситуациям (АС), причинно-следственных связей перехода в АС в процессе эксплуатации, оценки основных характеристик аварий и их развития во времени.
В настоящее время при исследовании вопросов безопасности эксплуатации техники используются различные методы. Анализ основных результатов выполненных ранее работ показал, что проводились исследования безопасности эксплуатации технической системы, затрагивающие вопросы возможных АС в процессе эксплуатации. В этих работах оценивались вероятности перехода технической системы в АС в зависимости от параметров процесса эксплуатации и интенсивности внешних воздействий. Изучены условия и возможные последствия аварий технической системы с учетом специфики ее конструкции. Рассмотрению же влияния деятельности личного состава на безопасность эксплуатации технической системы посвящено сравнительно мало исследований. Кроме этого, используемое в настоящее время в процессе эксплуатации методическое обеспечение комплекса работ по предупреждению происшествий не полностью учитывает воздействие опасных факторов различной физической природы в процессе эксплуатации технической системы, недостаточно оценивает объем и достоверность необходимой исходной информации для предупреждения происшествий, недостаточно учитывает уровень профессиональной подготовки обслуживающего личного состава и т.д.
Для эффективного управления безопасностью эксплуатации сложной технической системы в современных условиях, повышения достоверности оценки, контроля и прогнозирования показателей безопасности и решения практических задач по оценке безопасности эксплуатации сложной технической системы разработан Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы, в основу которого была положена модель возникновения аварийной ситуации (см. чертеж фиг. 1).
Данная модель (см. чертеж фиг. 1) построена на основе комплексного учета возможных предпосылок к аварийным ситуациям и авариям сложной технической системы на этапе эксплуатации, включая:
- ошибки личного состава с учетом напряженности (загруженности) проведения работ и его квалификации;
- отказы техники с учетом характеристик надежности техники и их изменения в результате ее старения;
- нерегламентированные внешние воздействия искусственного и природного происхождения;
- ошибки системы контроля безопасности выполнения опасных работ и ответственных операций.
Эти предпосылки использованы при формировании комплексного показателя безопасности эксплуатации Рбез - вероятность не возникновения в течение года эксплуатации предпосылок к аварийным ситуациям сложной технической системы, вызванных ошибочными действиями личного состава, отказами техники, внешними нерегламентированными воздействиями и ошибками системы контроля:
где QП - вероятность возникновения хотя бы одной предпосылки к аварийной ситуации при эксплуатации сложной технической системы в течение года:
где QСК - вероятность ошибки системы контроля безопасности;
QЛС, QТ, QНВ - вероятности возникновения предпосылки к аварийной ситуации сложной технической системы по причинам ошибочных действий личного, отказов техники и нерегламентированных внешних воздействий.
Под критическим уровнем Рбез.кр понимается нижняя граница области допустимых значений комплексного показателя Рбез.
Критический уровень безопасности эксплуатации сложной технической системы определяется с использованием зависимостей:
где QАСкр - критическое значение вероятности возникновения аварийной ситуации;
QA - вероятность аварии хотя бы одной единицы техники;
QА/Пкр - критическое значение условной вероятности перехода от предпосылки к аварии единицы техники.
Выход значений Рбез за эту область означает невыполнение требований по обеспечению безопасности сложной технической системы.
При проведении расчета Рбез и Рбез.кр необходимы следующие исходные данные:
- Vр - объемы работ по снятию и вводу в эксплуатацию техники;
- Кз - коэффициенты загрузки подразделений обслуживания и органов контроля безопасности эксплуатации;
-qА - вероятность аварии на одном образце;
- М, n - среднее количество и количество имевших место аварийных ситуаций сложной технической системы за последние годы.
Вероятность безошибочной работы личного состава подразделений эксплуатирующих сложную техническую систему определяется по параболической зависимости вида [5]:
где Кз - коэффициент загрузки личного состава (для нормативной загрузки Кз=1); А, В, С, Р - эмпирические коэффициенты, характеризующие соответственно усталость, адаптивность (приспосабливаемость), устойчивость работоспособности и влияние рабочей среды. Значения эмпирических коэффициентов А, В, С рассчитываются с учетом действий, выполняемых личным составом подразделений, по следующим зависимостям:
где Ai, Bj, Ck - коэффициенты, значения которых приведены в [5, с.108]);
m - количество действий, выполняемых личным составом подразделений.
Значения коэффициента β принимаются равными поправочному коэффициенту для учета влияния факторов рабочей среды [5, с. 107].
Таким образом, вероятность возникновения предпосылок к аварийным ситуациям сложной технической системы по причине ошибочных действий личного состава определятся по зависимости:
Вероятность возникновения предпосылок к аварийным ситуациям сложной технической системы по причине ошибочных действий личного состава всех эксплуатирующих подразделений определяется по зависимости:
где i - индекс подразделений обслуживания техники;
n - количество эксплуатирующих подразделений.
Вероятность возникновения предпосылок к аварийным ситуациям сложной технической системы по причине отказов техники оценивается с использованием зависимости:
где λ - интенсивность возникновения отказов техники;
t - срок эксплуатации техники;
γ - относительная скорость износа техники (по отношению к нормальным условиям).
Вероятность возникновения хотя бы одного внешнего нерегламентированного воздействия сложную техническую систему в течение года эксплуатации определяется по зависимости:
где Pi - вероятность нахождения сложной технической системы на i-м этапе эксплуатации;
PHBi - вероятность проявления внешних нерегламентированных воздействий на сложную техническую систему на i-м этапе эксплуатации;
N - количество этапов (состояний) эксплуатации сложной технической системы.
Вероятности нахождения сложной технической системы на этапах эксплуатации определяются с использованием зависимостей приведенных в модели процесса эксплуатации сложной технической системы и алгоритмах оценки его временных и вероятностных характеристик.
Вероятность проявления внешних нерегламентированных воздействий на сложную техническую систему на i-м этапе эксплуатации определяется по формуле:
где λij - интенсивность внешних нерегламентированных воздействия j-го вида на сложную техническую систему на i-м этапе эксплуатации;
Вероятность ошибки системы контроля обеспечения безопасности эксплуатации сложной технической системы зависит от:
- числа уровней системы контроля;
- количества контролируемых работ на каждом уровне;
- вероятности обнаружения предпосылок к аварийным ситуациям с ЯО по причинам ошибочных действий личного состава, отказов техники и внешних нерегламентированных воздействий;
и может быть выражена зависимостью:
где R - число уровней системы контроля;
kr - коэффициент, численно равный отношению количества Nr операций контроля, выполненных на r-ом уровне, к общему числу N контролируемых опасных работ, проводимых на технике;
РСКir - вероятность обнаружения предпосылок к аварийным ситуациям по причинам ошибочных действий личного состава, отказов техники и внешних нерегламентированных воздействий на r-ом уровне на i-ом этапе эксплуатации.
Для оценки безопасности эксплуатации сложной технической системы разработан алгоритм (см. чертеж фиг. 2).
На первом этапе алгоритма на основе анализа процесса эксплуатации и системы обеспечения безопасности сложной технической системы формируются исходные данные для частных моделей оценок вероятностей возникновения предпосылок к АС и полумарковской модели системы эксплуатации.
При помощи указанных моделей получаем оценки вероятностей возникновения предпосылок к АС по причинам отказов техники, ошибочных действий личного состава, внешних нерегламентированных воздействий и ошибок системы контроля безопасности эксплуатации и вероятности нахождения техники на i-том этапе эксплуатации.
Далее на основе полученных оценок определяются комплексный показатель безопасности эксплуатации сложной технической системы за год и его нижняя интервальная оценка.
Затем рассчитывается критический уровень безопасности эксплуатации ЯО и производится его сравнение с нижней интервальной оценкой комплексного показателя безопасности эксплуатации сложной технической системы.
В случае 
требование к безопасности эксплуатации сложной технической системы считается выполненным.
В случае 
не обеспечивается требуемый уровень безопасности, что требует принятия дополнительных мер по повышению уровня безопасности эксплуатации сложной технической системы.
На основе разработанного Способа может быть проведена оценка фактического состояния на данный момент и выполнен прогноз уровня безопасности эксплуатации сложной технической системы. Системный учет характеристик надежности техники и их изменения в результате ее старения, напряженности (загруженности) работы, квалификации личного состава, учет нерегламентированных внешних воздействий, состояния системы контроля безопасности выполнения опасных и ответственных операций позволяет провести более углубленную оценку состояния системы обеспечения безопасности эксплуатации и выявить ее критичные элементы для недопущения выхода комплексного показателя за границы критического значения.
Источники информации
1. Волков Л.И. Управление эксплуатацией летательных комплексов. - М: Высшая школа, 1987. - 400 с.
2. Волков Л.И. Безопасность ракетных и ракетно-космических комплексов. - М.: Изд-во СИП РИА, 2002. - 136 с.
3. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Наука, 1979. - 495 с.
4. Шибанов Г.П. Количественная оценка деятельности человека в системах человек-техника. - М.: Машиностроение, 1983. - 263 с.
5. Справочник по инженерной психологии / Под ред. Б.Ф. Ломова. - М.: Машиностроение, 1982. - 368 с.
Claims (1)
- Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы, заключающийся в том, что на основе результатов эксплуатации технической системы рассчитываются частные показатели безопасности, полученные с использованием модели системы эксплуатации и частных моделей оценки вероятностей возникновения предпосылок к аварийным ситуациям, которые позволяют рассчитать комплексный показатель безопасности и критический уровень безопасности эксплуатации, после сравнения которых определяется уровень безопасности, отличающийся тем, что включает частные модели оценки вероятностей возникновения предпосылок к аварийным ситуациям и учитывает более широкий спектр факторов, влияющих на безопасность эксплуатации сложной технической системы, а именно ошибки личного состава с учетом напряженности, загруженности проведения работ и его квалификации; отказы техники с учетом характеристик надежности техники и их изменения в результате ее старения; нерегламентированные внешние воздействия искусственного и природного происхождения; ошибки системы контроля безопасности выполнения опасных работ и ответственных операций, что позволяет получить более достоверные и точные оценки уровня безопасности сложной технической системы.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016152577A RU2689090C2 (ru) | 2016-12-29 | 2016-12-29 | Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016152577A RU2689090C2 (ru) | 2016-12-29 | 2016-12-29 | Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2016152577A RU2016152577A (ru) | 2018-07-02 |
| RU2016152577A3 RU2016152577A3 (ru) | 2018-10-31 |
| RU2689090C2 true RU2689090C2 (ru) | 2019-05-23 |
Family
ID=62813937
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016152577A RU2689090C2 (ru) | 2016-12-29 | 2016-12-29 | Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2689090C2 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2723575C1 (ru) * | 2019-07-01 | 2020-06-16 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "4 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации | Способ оценки вероятностей аварий изделий ракетно-космической техники с использованием стохастических сетевых моделей возникновения и развития аварийных ситуаций |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2038991C1 (ru) * | 1993-12-09 | 1995-07-09 | Александр Сергеевич Шенгардт | Способ оценки и поддержания надежности самолетов и их силовых установок при эксплуатации авиационной техники по состоянию |
| RU2335025C1 (ru) * | 2007-07-02 | 2008-09-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Диаконт" | Способ управления опасным технологическим процессом с нестационарными объектами |
| RU2578756C1 (ru) * | 2015-05-26 | 2016-03-27 | Федеральное Государственное унитарное предприятие Государственный научно-исследовательский институт гражданской авиации (ФГУП ГосНИИ ГА) | Система количественной оценки уровня безопасности полетов воздушных судов авиакомпании по данным их эксплуатации |
-
2016
- 2016-12-29 RU RU2016152577A patent/RU2689090C2/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2038991C1 (ru) * | 1993-12-09 | 1995-07-09 | Александр Сергеевич Шенгардт | Способ оценки и поддержания надежности самолетов и их силовых установок при эксплуатации авиационной техники по состоянию |
| RU2335025C1 (ru) * | 2007-07-02 | 2008-09-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Диаконт" | Способ управления опасным технологическим процессом с нестационарными объектами |
| RU2578756C1 (ru) * | 2015-05-26 | 2016-03-27 | Федеральное Государственное унитарное предприятие Государственный научно-исследовательский институт гражданской авиации (ФГУП ГосНИИ ГА) | Система количественной оценки уровня безопасности полетов воздушных судов авиакомпании по данным их эксплуатации |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2723575C1 (ru) * | 2019-07-01 | 2020-06-16 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "4 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации | Способ оценки вероятностей аварий изделий ракетно-космической техники с использованием стохастических сетевых моделей возникновения и развития аварийных ситуаций |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2016152577A3 (ru) | 2018-10-31 |
| RU2016152577A (ru) | 2018-07-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Frangopol et al. | Life-cycle of structural systems: recent achievements and future directions | |
| CN109472110B (zh) | 一种基于lstm网络和arima模型的航空发动机剩余使用寿命预测方法 | |
| Kamariotis et al. | A framework for quantifying the value of vibration-based structural health monitoring | |
| Straub et al. | Reliability analysis of deteriorating structural systems | |
| CN104966141B (zh) | 更新用于生成工业资产健康状况简档的模型的方法和*** | |
| CN111045894B (zh) | 数据库异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Neves et al. | An approach to decision‐making analysis for implementation of structural health monitoring in bridges | |
| US11816590B2 (en) | Monitored machine performance as a maintenance predictor | |
| CN110008096B (zh) | 数据监测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| WO2022147853A1 (zh) | 一种基于混合预测模型的复杂装备电源组故障预测方法 | |
| CN116558574B (zh) | 基于大数据的气站安全监测方法和装置 | |
| CN111814964A (zh) | 基于空气质量状况预报的空气污染处理方法及存储介质 | |
| US20190026632A1 (en) | Information processing device, information processing method, and recording medium | |
| RU2689090C2 (ru) | Способ оценки уровня безопасности сложной технической системы | |
| Vinod et al. | New approach for risk based inspection of H2S based process plants | |
| RU2632124C1 (ru) | Способ прогнозной оценки эффективности многоэтапных процессов | |
| CN110413482B (zh) | 检测方法和装置 | |
| Obeng et al. | An operational risk management approach for small fishing vessel | |
| RU2667119C2 (ru) | Способ проверки остаточной дефектности изделий | |
| Cano et al. | Bayesian reliability, availability, and maintainability analysis for hardware systems described through continuous time Markov chains | |
| Makhutov et al. | A comparative assessment of specification-based and risk-management-based approaches to the security assessment of complex technical systems | |
| Yadav et al. | Dynamic PRA with component aging and degradation modeled utilizing plant risk monitoring data | |
| Poladova et al. | A novel replacement policy for a linear deteriorating system using stochastic process with dependent components | |
| Tatarintsev et al. | Risk assessment and reliability of railway rolling stock elements | |
| Malere | Application of linear programming to optimize the cost-benefit of an ivhm system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20191230 |