基于模糊故障樹和貝葉斯的阻力傘危險性分析

谷雨軒 肖凱銳 倪彬

（空軍勤務學院 江蘇徐州 221000）

阻力傘是用來縮短飛機著陸或被迫中止起飛時滑跑距離的減速裝置。救生裝備是“飛行員最后一道生命安全防線”。目前，國內外研究成果也將定量分析的方法逐步運用到阻力傘可靠性分析、危險性分析等研究中。有研究［1-2］通過分析阻力傘系統的組成、工作原理、常見故障模式及故障原因，提出了改進建議，為機務人員在日常維護、周期定檢、出現故障等時機快速排除阻力傘系統故障提供參考。故障樹模型是工程中常用的危險性分析模型，有研究［3］針對阻力傘機構發生故障的問題，對阻力傘機構開展了功能危險性分析和故障樹分析研究，得到阻力傘意外打開、阻力傘意外拋傘和阻力傘不能打開等6個主要故障模式。

1 阻力傘主要事故故障樹的建立

1.1 阻力傘常見故障分析

通過對事故資料進行統計分析，可能發生的故障模式包括意外拋傘、意外打開、不能打開或放傘時間超過規定和支撐機構散架掉落［2］。阻力傘意外拋傘和意外打開引起的事故最為嚴重，意外打開會導致飛機失控，其中，意外拋傘曾導致飛機沖出跑道，飛機解體，造成Ⅰ級事故，應重點關注。阻力傘不能打開或放傘時間超過規定發生次數較多，一般造成Ⅲ級事故，但在特殊情況下，如飛機起落架機輪制動失靈，超速著陸或在潮濕、結冰等不利條件下著陸時，如果阻力傘不能打開，飛機不能有效減速，會引起災難性事故的發生［3］。

1.2 建立阻力傘主要事故故障樹

通過阻力傘典型事故分析，將阻力傘故障發生模式按照阻力傘的意外開傘、意外拋傘、延遲開傘、傘未打開、減速功能失效［4］5 種故障狀態進行劃分記為X1～X5，深入分析造成各個故障狀態下發生故障的主要影響因素，建立故障樹［5］如圖1所示。

圖1 阻力傘主要事故故障樹

2 故障樹定量分析

2.1 底事件模糊概率的確定

由于一些阻力傘故障因素在實際中缺乏數據累計和統計分析，而且事件本身無法用準確的概率來表達［6］，因此，本文采用模糊語言轉化為模糊數的專家評判法計算此事件的概率。

通常描述時間概率的評估語言可以分為很小、小、較小、中等、較大、大、很大7個層次，用語言表示為VS、S、FS、M、FL、L、VL，每個評估語言對應不同的模糊區間及其隸屬函數如圖2 所示，阻力傘事故影響事件的失效概率數量級為10-3。

圖2 評估語言對應不同的模糊區間及其隸屬函數

對于某一事件的概率，可以根據10位專家作出的語言描述來得到該事件的模糊概率值，轉化計算過程如下：

通過加權平均計算得出其模糊概率值為：

PX21=（0.1726，0.2933，0.4140）

用相同的方法，可以根據專家評估語言得出所有事件的模糊概率。

2.2 頂事件模糊概率的確定

如果一個中間事件包含多個底事件，在已知底事件模糊概率的條件下，中間事件發生的概率根據門算子進行計算，若與門包含n個底事件，引入與門算子和或門算子［7］。由底事件模糊概率可知中間事件的模糊概率如表1所示。

表1 中間事件的模糊概率

同理，可以求得頂事件阻力傘阻力傘故障X0模糊概率為：

PT=（0.628，0.812，0.917）×10-3

3 基于貝葉斯網絡的阻力傘危險性分析

根據阻力傘主要事故故障樹，得到轉換后的貝葉斯網絡如圖3所示。

圖3 阻力傘事故貝葉斯網絡

根據已知的模糊概率，即根節點的先驗概率，得到根節點的后驗概率和概率重要度分別如表2所示。

表2 根節點的后驗概率和概率重要度

由根節點的后驗概率可知，誤按拋傘按鈕X21、傘衣破裂X52、引導傘故障X31、控制失效X11、軸徑斷裂X22，但是根據概率重要度，其中傘衣破裂X52 對阻力傘工作影響較小，綜合考慮后驗概率和概率重要度，在進行排除故障時，應優先選擇危險性較高的軸徑斷裂X22、誤按拋傘按鈕X21、引導傘故障X31，對阻力傘結構功能優化應考慮通過結構設計優化減少人為誤按X21 和控制失效X11 發生的概率，以此來增加阻力傘的使用安全性。

4 結語

本文在阻力傘事故分析的基礎上，通過模糊理論，確定底事件、中間事件和頂事件的模糊概率；利用貝葉斯網絡，反向推理能力定量分析，提出軸徑斷裂、人為操作失誤、引導傘故障事故危險性較高；通過結構設計，優化人員操作和控制系統具有的可行性，對于提升阻力傘使用安全性有一定的參考意義。