[发明专利]基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法

说明书

本发明公开了一种基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法，包括：建立列控车载设备结构模型并识别危害；基于模糊理论方法对识别出的危害进行分析评估，对于指定的若干风险等级的危害进行原因分析和后果分析；基于LOPA保护层方法，对危害进行半定量分析，并进行风险决策；针对风险决策的危害原因，设计相应的控制措施，输出安全需求并进行实现和测试；根据测试结果验证控制措施的有效性，如果仍留存残余风险，判断是否可将残余风险降低到可接受状态。上述方案，通过模糊运算方法和半定量方式有效提升高速铁路列车运行控制系统车载设备的风险分析效率，将识别出的危害通过模糊理论合理的确定风险等级，并通过LOPA保护层方法确定控制措施。

技术领域

本发明涉及高速铁路列车运行控制系统车载设备的风险分析领域，尤其涉及一种基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法。

背景技术

高速铁路列车运行控制系统是铁路信号极为重要的组成部分，是高安全等级系统，其中的列控车载设备作用是测量列车的速度和距离，防止列车超速，控制列车正常运行，其安全性不可小觑。在设计开发过程中，由于风险分析不充分从而引起的设计缺陷，将会对行车安全造成不可承受的灾难性后果。因此适宜完备的风险分析方法，将提升高速铁路列车运行控制系统车载设备在设计开发中的安全性，降低系统性危害。

模糊理论方法是一种边界划分方法，通过建立模糊集合和隶属度矩阵，以及寻找和构造合适的模糊算子，将边界模糊的事件清晰化，并利用各种运算手段进行处理分析，达到解决问题的目的。

由于列控车载设备识别出的危害存在等级的不清晰性，利用模糊理论则可以较好实现对危害等级划分的目的。传统方法中，确定危害的风险等级是使用“风险发生频率”和“后果严重程度”构造的风险矩阵，这种方法缺少计算过程，存在一定主观性和经验主义。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法，通过模糊运算方法和半定量方式有效提升高速铁路列车运行控制系统车载设备的风险分析效率，将识别出的危害通过模糊理论合理的确定风险等级，并基于原因和后果分析，通过LOPA保护层方法找出危害对应的风险决策，制定合理的控制措施，输出车载设备安全需求。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法，包括：

建立列控车载设备结构模型并识别危害；

基于模糊理论方法对识别出的危害进行分析评估，获得不同风险等级下的危害集合；

对于指定的若干风险等级的危害集合中的危害进行原因分析和后果分析；

基于LOPA保护层方法，结合原因分析和后果分析结果对危害进行半定量分析，并进行风险决策；

针对风险决策输出的危害原因，设计相应的控制措施，输出安全需求并进行实现和测试；

根据测试结果验证控制措施的有效性，如果仍留存残余风险，判断是否能够将残余风险降低到可接受状态。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，1)将模糊理论应用于列控车载设备的风险分析，使用数据运算方式代替风险矩阵进行风险等级的判定，可避免人为确定风险等级的主观性；2)将LOPA保护层方法应用于列控车载设备的风险分析，可以为进一步制定风险控制措施提供依据，提升系统设计过程中的可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于模糊理论和LOPA保护层的列控车载设备风险分析方法的流程图；