本文關(guān)鍵詞： 列控中心 風(fēng)險(xiǎn)分析 HAZOP分析 XYZ/E 模糊綜合評(píng)判　出處：《西南交通大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著高速鐵路的蓬勃發(fā)展,原來基于技術(shù)規(guī)章制度來保障行車安全的管理方法,越來越?jīng)]辦法滿足日益增長(zhǎng)的安全管理需求。鐵道部辦公廳于2012年在全路推行安全風(fēng)險(xiǎn)管理,列控中心作為列控系統(tǒng)地面信號(hào)控制的關(guān)鍵系統(tǒng),對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析顯得尤為重要。 風(fēng)險(xiǎn)分析包括危害識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)兩個(gè)過程。本文首先通過對(duì)列控中心的組成結(jié)構(gòu)、功能需求、工作狀態(tài)進(jìn)行分析,對(duì)應(yīng)建立了列控中心的參考模型、功能分層模型和狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型,然后依照HAZOP方法,對(duì)這三種類型模型依次進(jìn)行分析節(jié)點(diǎn)、要素、設(shè)計(jì)意圖、引導(dǎo)詞和發(fā)生原因的分析,得出其危害日志表,并對(duì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型中的非正常狀態(tài)進(jìn)行半馬爾可夫過程分析。 通過對(duì)順序圖基本語法和基于XYZ/E的順序圖語義進(jìn)行定義,對(duì)描述語言進(jìn)行邏輯求反運(yùn)算,可以識(shí)別出程序執(zhí)行過程中的危害。以軌道電路編碼為例,將其識(shí)別出的危害與HAZOP方法得出的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,表明該方法識(shí)別結(jié)果更為全面。 為對(duì)識(shí)別出的危害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì),本文借鑒歐洲鐵路行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中的頻率等級(jí)劃分方法,并結(jié)合我國相關(guān)法規(guī)對(duì)事故嚴(yán)重等級(jí)的劃分原則,建立了6×5風(fēng)險(xiǎn)矩陣。進(jìn)一步運(yùn)用模糊綜合評(píng)判方法,構(gòu)建了我國鐵路信號(hào)系統(tǒng)后果嚴(yán)重度評(píng)價(jià)的因素集和評(píng)判集,對(duì)評(píng)判中用到的權(quán)重先采用模糊聚類分析先得出專家集中權(quán)重,再結(jié)合專家打分計(jì)算出因素權(quán)重,并以站內(nèi)軌道電路編碼錯(cuò)誤的危害進(jìn)行實(shí)例分析。最后,結(jié)合專家打分法得出的頻率等級(jí),依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)矩陣,得出危害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。 基于以上的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)方法,在VC++6.0平臺(tái)上完成了列控中心風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)系統(tǒng)的初步研發(fā),以期用于數(shù)量較大的危害事件的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)計(jì)算。
[Abstract]:With the rapid development of high-speed railway, the management method based on technical rules and regulations to ensure the safety of traffic is becoming more and more difficult to meet the increasing demand for safety management. In 2012, the General Office of the Ministry of Railways implemented safety risk management throughout the railway line. As the key system of ground signal control of train control system, it is very important to analyze the risk of train control center. Risk analysis includes two processes: hazard identification and risk estimation. Firstly, by analyzing the structure, function requirement and working state of the train control center, the reference model of the train control center is established. Function stratification model and state transition model, then according to the HAZOP method, analyze the node, elements, design intention, guiding words and cause of occurrence of the three types of models in turn, and obtain the hazard log table. The abnormal state in the state transition model is analyzed by semi-Markov process. By defining the basic syntax of sequence diagram and the semantics of sequence diagram based on XYZ/E, the logic inverse operation of description language can be used to identify the harm in the process of program execution. Compared with the results obtained by HAZOP method, the result of the method is more comprehensive. In order to estimate the risk of the identified hazards, this paper draws lessons from the frequency classification method in European railway industry standards, and combines with the principles of classification of accident severity grades in the relevant laws and regulations of our country. The risk matrix of 6 脳 5 is established, and the factor set and evaluation set of consequence severity of railway signal system in China are constructed by using fuzzy comprehensive evaluation method. The weight used in the evaluation is first obtained by fuzzy clustering analysis, then the factor weight is calculated by combining with the expert scoring, and the harm of the coding error of the track circuit in the station is analyzed by an example. According to the risk matrix, the hazard risk grade is obtained by combining the frequency grade obtained by the expert scoring method. Based on the above risk estimation methods, the risk estimation system of train control center is developed on the platform of VC 6.0, which is expected to be used to estimate the risk of a large number of hazard events.
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：U298;U283.2

【參考文獻(xiàn)】

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6 趙媛U，

本文編號(hào)：1506084