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基于改進灰靶理論的任務風險分析與評價

2022-02-21 01:45:28鄭玉航夏朝輝
科學技術創新 2022年2期
關鍵詞:故障影響評價

鄭玉航 熊 鵬 孫 鵬 夏朝輝

(火箭軍工程大學,陜西 西安 710025)

1 概述

由于任務過程的風險本身具備不確定性,在進行任務過程風險分析評價過程中,往往會遇到風險賦值定性不明確的情況,直接導致風險中存在灰性和模糊性共存的現象,因此需要考慮灰信息和模糊信息的影響。

灰靶理論是鄧聚龍教授1999 年提出的一種灰模式識別理論,主要思想是在一組模式序列中找出最靠近目標的數據構建標準模式,即靶心,在同一量綱的歐式空間內,標準模式和各模式構成灰靶[1]。灰靶理論和灰色關聯度分析相比最大的區別是灰靶理論需要構造一個標準模式,通過計算標準模式和其他指標模式的靶心關聯度,匹配劃分的等級進行模式識別或狀態評估[2]。本文將對風險影響因素中的灰信息和模糊信息進行融合,構建改進灰靶模型進行任務風險評價。

2 任務風險分析

風險分析主要是指進行風險識別、風險發生的可能性及后果的嚴重性分析、風險排序的過程[3,4]。

2.1 風險識別

常用的風險識別方法主要有德爾菲法、頭腦風暴法、情景分析法、假設條件法、專家調查法、故障樹法等[5]。在運用這些方法進行風險識別過程中存在人員主觀因素較大、結果保守、計算復雜等缺點。

運用層次分析法進行任務風險識別,可以根據武器系統使用過程的具體作業順序逐項進行風險識別,系統全面的分析系統結構,根據實際作業過程鑒別系統的每一個風險源,并將風險來源定位到具體的作業模塊或者裝備組成單元。

2.2 風險發生的可能性及后果的嚴重性分析

風險發生的可能性及后果的嚴重性分析的方法主要包含風險評價指數法、故障樹分析、建模仿真、故障模式影響及危害性分析(FMECA)等方法[6]。

本文所采用的是FMECA 方法,首先確定所有可能發生的故障,然后根據對每一個故障影響效果進行分析,確定故障的影響,確定故障發生的嚴酷度和發生概率,從而確定故障的危害性。

2.3 任務風險分析方法

根據任務特性以及對風險分析方法的對比,本文設計了針對任務過程風險識別和分析的方法,如圖1 所示。

圖1 風險分析方法

2.3.1 任務剖面的層次分析

通過對任務過程的分析研究,建立任務的層次化剖面,對任務中逐項作業活動進行風險識別,有風險的再進一步確定風險所在位置,最終完成風險識別。

2.3.2 FMECA 分析

對可能產生風險的所有作業活動進行FMECA 分析,確立其風險分類方式,構建的風險項目接受準則如表1 所示。

表1 風險綜合評級

其中,綜合等級Ⅰ、ⅠⅠ、ⅠⅠⅠ級可接受,綜合等級ⅠV、V 不可接受。

2.3.3 風險影響因素指標權重確定

將風險因素對風險的影響進行比較,按表2 所列的比例標度作兩兩比較獲得比較判斷矩陣A。

表2 風險相對重要程度關系

判斷矩陣A 的最大特征值為λmax與特征向量為W的關系為AW=λmaxW,式中W分量即為n個因素的權重。

3 基于灰靶理論的任務風險分析

3.1 改進灰靶概念

本文提出一個將灰信息和模糊信息有效結合的方法,即構建一個混合靶心,其定義如下。

定義1

其中ri(? ) 和riΔ(? ) 是三區間灰數,rj和rjΔ為三角模糊數;

在上述定義中,混合靶心是最優風險評價向量,離靶心越近說明風險越大。如果同時考慮正負靶心,有如下定義。

定義2 設

利用優劣原則,構造綜合靶心距為

3.2 改進正負靶心風險評價模型

建立改進正負靶心評價模型,首先根據嚴酷度水平對應的三角模糊函數,將風險評價者給出的嚴酷度評價轉換為與之對應的三角模糊數,定性矩陣W2=(sij)n×(m-p)轉化為定量決策矩陣U2=(uij)n×(m-p)。

其次要對各矩陣進行規范化處理,以消除不同屬性在量綱上的差異性,增加可比性。

然后確定正負靶心,計算各風險的正負靶心距和綜合靶心距。

綜合靶心距Di越小,對應的風險越大。

4 實例分析

4.1 任務剖面層次分析

通過對某任務風險逐步逐層進行識別,找到具有風險較大的任務,任務剖面分析如圖2 所示。

圖2 任務剖面層次分析所識別的風險

4.2 FMECA 分析

考慮風險對人員、裝備、任務的影響,考慮產品可靠性對風險的影響。對人員影響主要考慮是否會對操作人員產生危害以及危害程度,裝備影響是考慮對裝備的危害程度,對任務過程的影響是考慮是否可修復和修復過程對整個任務過程的影響;產品可靠性和人員可靠性是一個與風險成反比的影響數據。如表3 所示。

表3 FMECA 分析

4.3 層次分析計算各風險影響因素權重

4.3.1 首先構造判斷矩陣:

4.3.2 計算A 的最大特征值和對應的特征向量分別為:

4.3.3 進行一致性檢驗

一致性指標:

經查表可知,當n=5 時,RⅠ=1.12;則一致性比例CR=0.0596,即CR<0.10,判斷矩陣是可以接受的。

因此,各風險的危害性權重

4.4 基于改進灰靶理論的風險評級

4.4.1 根據風險綜合等級與三角模糊數之間的對應關系,用三角模糊數表示風險決策矩陣中的定性指標,得到定量的混合風險決策矩陣。

4.4.2 利用三區間灰數效益型規范化方法和三角模糊數效益型規范化方法,對風險決策矩陣U 進行規范化處理得到混合風險決策矩陣R。

4.4.3 根據定義3,分別確定混合風險決策矩陣的正負靶心:

正靶心:

負靶心:

4.4.4 根據定義4 分別計算正負靶心距及綜合靶心距,如表4 所示。

表4 風險正負靶心距及綜合靶心距風險

由表5 發現風險的排序結果為:A1<A2<A3<A4<A5,即從風險的總體危害程度和發生概率上來評價,風險Al 在某任務風險中最大。

結束語

本文首先對任務中風險進行識別,通過FMECA 對風險水平進行定性描述,利用層次分析法對各風險影響因素進行賦權。其次在考慮任務過程中各定性風險因素和與產品可靠性有關的定量風險因素的基礎上,利用三角模糊數和三區間灰數分別對風險影響因素中的定量因素和定性因素進行描述,并在此基礎上構建了改進灰靶模型,將模糊信息和灰信息進行融合,構建正負靶心,通過計算正負靶心距得到綜合靶心距,比較綜合靶心距的大小,對風險進行排序。最后通過對某任務過程進行實例,驗證了本文研究方法的正確性和可行性,分析評價結果直觀清晰,有利于后續風險管理中對風險進行控制。

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