第五章系统安全预则与决策

安全系统工程第五章系统安全预测与决策主要内容1.系统安全预测2.系统安全决策过去现在未来5.1系统安全预测5.1.1安全预测概述5.1系统安全预测5.1.1安全预测概述已知情况难以了解的中间过程结果输入输出预测技术和方法预测过程方框图5.1系统安全预测1.安全预测分类（1）按预测对象的范围分宏观预测：是指对整个行业、一个省区、一个局（企业）的安全状况的预测。微观预测：是指对一个厂（矿）的生产系统或对其子系统的安全状况的预测。5.1.1安全预测概述5.1系统安全预测1.安全预测分类（2）按时间长短分长（远）期预测：是指对五年以上的安全状况的预测。它为安全管理方面的重大决策提供科学依据。中期预测：是指对一年以上五年以下的安全生产发展前景进行的预测。它是制定五年计划和任务的依据。短期预测：是指对一年以内的安全状态的预测。它是年度计划、季度计划以及规定短期发展任务的依据。5.1.1安全预测概述5.1系统安全预测2．安全预测的基本原理系统安全预测同其他预测方法一样，遵循如下的基本原理：（1）系统原则。系统安全预测是系统工程，因此，应当从系统的观点出发，以全局的观点、更大的范围、更长的时间、更大的空间、更高的层次来考虑系统安全预测问题，并把系统中影响安全的因素用集合性、相关性和阶层性协调起来。5.1.1安全预测概述5.1系统安全预测2．安全预测的基本原理（2）类推和概率推断原则。如果已经知道两个不同事件之间的相互制约关系或共同的有联系的规律，则可利用先导事件的发展规律来预测迟发事件的发展趋势，这就是所谓的类推预测。根据小概率事件推断准则，若某系统评价结果其发生事故的概率为小概率事件，则推断该系统是安全的；反之，若其概率很大，则认为系统是不安全的。5.1.1安全预测概述5.1系统安全预测2．安全预测的基本原理（3）惯性原理。对于同一个事物，可以根据事物的发展都带有一定的延续性，即所谓惯性，来推断系统未来发展趋势。所以惯性原理也可以称为趋势外推原理。应该注意的是，应用此原理进行安全预测是有条件的，它是以系统的稳定性为前提，也就是说，只有在系统稳定时，事物之间的内在联系及其基本特征才有可能延续下去。但是绝对稳定的系统是不存在的，这就要根据系统某些因素的偏离程度对预测结果进行修正。5.1.1安全预测概述3、预测的程序确定预测目标和任务输入信息预测处理输出结果1、确定预测目的2、制定预测计划3、确定预测时间4、收集预测资料5、检验现有资料6、选择预测方法7、建立预测模型8、进行推测或计算9、预测结果的鉴定10、修正预测结果阶段步骤5.1系统安全预测预测方法从大的方面可分为经验推断预测法、时间序列预测法及计量模型预测法。本节就其中的主要常见预测方法作一介绍。5.1.1安全预测概述预测方法分类经验推断预测法时间序列预测法计量模型预测法头脑风暴法、特尔斐法、主观概率法等滑动平均法、指数滑动平均法、周期变动分析法回归分析法、马尔柯夫链预测法、灰色预测5.1系统安全预测1.一元线性回归法5.1.2回归预测分析法比较典型的回归法是一元线性回归法，它是根据自变量（x）与因变量（y）的相互关系，用自变量的变动来推测因变量变动的方向和程度，其基本方程式为bxay2iiiiiixbxayxxbany22222iiiiiiiiiiiiixnxyxnyxbxnxyxyxxa【例5-1】表5-1是某矿务局1993～2002年顶板事故死亡人数的统计数据，试用一元线性回归方法建立其预测方程。55x146y3852x657yx28022y年度时间顺序x死亡人数yx2xyy2199313013090019942244485761995318954324199644161616199751225601441998683648641999722491544842000810648010020019138111716920021051005025合计【解】将表中数据代入方程组（5-2）中，便可求出a和b的值，即3.243851055146385657552222iiiiiiixnxyxyxxa77.138510556571014655222iiiiiixnxyxnyxb故回归直线的方程为xy77.13.24在回归分析中，为了了解回归直线对实际数据变化趋势的符合程度的大小，还应求出相关系数。其计算公式如下：yyxxxyLLL式中，iiiixyyxnyxL1221iixxxnxL221iiyyynyL注意：相关系数时，说明回归直线与实际数据的变化趋势完全相符；时，说明x与y之间完全没有线性关系。10将表5-1中的有关数据代入62.04.6705.82146，说明回归直线与实际数据的变化趋势相符合。所以，可根据所建立的回归直线预测方程对以后的死亡人数趋势进行预测。6.062.05.1系统安全预测2.一元非线性回归方法5.1.2回归预测分析法在回归分析法中，除了一元线性回归法外，还有一元非线性回归分析法、多元线性回归分析法、多元非线性回归分析法等。例如：指数函数回归分析bxeay基本公式：yyln'aaln'令：bxay''则：【例5-2】某矿2004年的工伤人数的统计数据见表5-2，用指数函数进行回归分析。月份时间序号xi工伤人数yi11152.70812.7087.33322122.48544.9706.1753371.94695.8383.7874461.792167.1683.2115541.386256.9301.9316651.609369.6542.5897761.7924912.5443.2118871.9466415.5683.789941.3868112.4747.000101041.38610013.861.921111120.6961217.6230.480121210.00014400合计iiyyln'2ix'iiyx2'iy78ix120.19'iy6502ix337.99'iiyx336.362'iy【解】对两边取自然对数得：bxaylnln令yyln'aaln'则：bxay''用一元线性回归方程计算公式得：73.26501278129.19650337.9978222'2''＝iiiiiiixnxyxyxxa175.06501278337.99650129.1978222''＝iiiiiixnxyxnyxb因aaln'，所以33.1573.2'＝eeaa故指数回归方程为xey175.033.15求相关系数：00.251'''＝yxnxyLxy143122xnxLxx84.5122'''ynyLyy87.0'''＝yyxxxyLLL，说明用指效曲线进行回归分析，在一定程度上反映了该矿工伤人数的趋势。所以，可根据建立的回归方程对以后工伤人数发展趋势进行预测。87.05.1系统安全预测5.1.3灰色预测法白色系统——信息完全明确的系统黑色系统——信息完全不明确的系统灰色系统——信息部分明确、部分不明确的系统安全系统——典型的灰色系统各种因素和系统安全主行为的关系是灰的因素与因素之间的关系是灰的系统中人—机—环境三个子系统的关系是灰的系统与系统所处环境之间的关系是灰的灰色系统理论预测的主要优点：通过一系列数据生成方法（直接累加法、移动平均法、加权累加法、遗传因子累加法、自适应累加法等），将根本没规律的、杂乱无章的或规律性不强的一组原始数据序列变得具有明显的规律性，解决了数学界一直认为不能解决的微积分方程建模问题。灰色系统预测是从灰色系统的建模、关联度和残差辨识的思想出发，所获得的关于预测的新概念、观点和方法。1.灰色预测建模方法设原始离散数据序列002010,,,Nxxxx按式（5-7）对其进行一次累加生成处理，得到序列112111,,,Nxxxx以序列112111,,,Nxxxx为基础建立灰色的生成模型。Njjkxx101k=1,2,…,N(5-7)式（5-8）称为一阶灰色微分方程，记为GM（1，1），式中α和μ为待辨识参数。uaxdtdx11(5-8)一阶一个变量其中：α称为发展灰数；μ称为内生控制灰数。构造矩阵B与向量YnYnnBxxxxxxxxxn00011111132,11112132212121ˆYBBBTT1ˆaeaXkXak11ˆ01nk...,2,1,0设为待估参数向量，利用最小二乘法可得：求解微分方程，即可得预测模型：，则微分方程可表示为ˆBYaˆuaaˆaBYˆYBBBaTT1)(ˆaueauxxakk1111灰色预测检验一般有残差检验、关联度检验和后验差检验。2、模型检验（1）残差检验按预测模型计算,ˆ1iX并将iX1ˆ累减生成,ˆ0iX然后计算原始序列iX0与iX0ˆ的绝对误差序列及相对误差序列。iXiXi000ˆ%10000iXiini,...,2,1ni,...,2,1iX0ˆiX0（2）关联度检验根据前面所述关联度的计算方法算出与原始序列的关联系数，然后计算出关联度，根据经验，当ρ=0.5时，关联度大于0.6便满意了。（3）后验差检验a.计算原始序列标准差:12001nXiXSb.计算绝对误差序列的标准差：12002niSc.计算方差比：12SSCd.计算小误差概率：1006745.0SiPP00iei令:106745.0SS，则：0SePPiP0.950.800.70≤0.70C0.350.500.65≥0.65好合格勉强合格不合格5.1系统安全预测5.1.4马尔柯夫链预测法定义：如果事物的发展过程及状态只与事物当时的状态有关，而与以前状态无关时，则此事物的发展变化称为马尔科夫链。如果系统的安全状况具有马尔科夫性质，且一种状态转变为另一种状态的规律又是可知的，那么可以利用马尔科夫链的概念进行计算和分析，来预测未来特定时刻的系统安全状态。马尔科夫链是表征一个系统在变化过程中的特征状态，可用一组随时间进程而变化的变量来描述。5.2系统安全决策5.2.1安全决策概述1．安全决策作用和目的（1）突出安全决策在安全科学和安全管理中的地位；（2）用“令人满意”的准则代替传统决策理论的“最优化”准则，提出了目标冲突、创新程序、时机、来源和群体处理方式等一系列有关决策程序的问题；（3）强调在决策中要采用定量方法和计算技术，并重视心理因素、人际关系等社会因素在决策中的作用。5.2系统安全决策5.2.1安全决策概述2．决策的分类确定型决策非确定型决策。5.2系统安全决策5.2.1安全决策概述2．决策的分类确定型决策非确定型决策。在一种已知的完全确定的自然状态下，选择满足目标要求的最优方案。确定型决策问题，一般应具备4个条件：1）存在决策者想达到的一个明确目标。2）只存在一种确定的自然状态。3）存在决策者可选择的2个以上