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微机继电保护测试仪评估方法研讨
一，概述

 

       微机继电保护测试仪评估方法研讨，广泛应用于石化装置的**保护。逻辑解算器和执行机构等组成，可减少不期望事件发生的可能性和/或后果。一般情况下，这些系统可以在不期望事件发生时将受保护的过程带入**状态，其**性和可用性受到如系统布置，自诊断，共因失效，测试周期和维修率等参数的影响[1]。国际标准如IEC61508/61511和ISA-S84.01定义了**联锁系统的可靠性指标，即**完整性等级（SafetyIntegrityLevel，SIL），SIL不仅是**联锁系统**性能的衡量标准，而且也是整体**生命周期的主线，所以，**联锁系统的评估主要针对的是系统的SIL评估[2]。而联锁系统SIL的确定必须依据平均失效概率。因此，PFDavg的计算将是关键。
　　然而，微机继电保护测试仪评估方法研讨标准并没有对定性定量分析指定其评估方法，只是给出计算系统SIL的例子和指导，演示怎样进行系统SIL的计算。因此，我们可以使用不同的定量评估技术。目前很多基于这方面的技术已经公开发表，如故障树模型分析（FaultTreeAnalysis，FTA），马尔可夫模型分析（MarkovAnalysis，MA），可靠性框图法（ReliabilityBlockDiagram，RBD），简化公式法（SimplifiedEquations，SE），改进的马尔可夫分析（EnhancedMarkovAnalysis，EMA）和混合方法（HybridAnalysis，HA）等。但不同的分析技术使用不同的假设，有着各自的优缺点和适用范围，支配着系统行为的不同方面，可能导致不同的计算结果[3，6]。本文接下去将对几种常用的定量分析技术进行分析比较。
　　二，常用定量分析技术及其优缺点。
　　（一）可靠性框图。
　　微机继电保护测试仪评估方法研讨可靠性框图RBD是系统可靠性特性的图形化表述，一种通过图示表明成功操作条件的系统行为模型；系统表示为许多功能框图，各个框图的失效机制假定相互独立；连接线从可靠性的观点来表示可靠性框图的相关性，这些连接不一定代表物理连接，代表的是系统成功条件下框图的逻辑连接；它基于部件失效数据来评估系统成功或失效的总的概率；分析结果是一个给定时间条件下的系统失效或成功的概率，它代表了**完整性的度量[7]。
　　1.可靠性框图RBD的优点。
　　（1）分析相对简单；（2）图形化表示简化了系统相关行为可靠性的理解；（3）有工具可以利用。
　　2.可靠性框图RBD的缺点（1）框图只能有一个失效模式，他们要么失效要么不失效；（2）没有考虑部件的测试和修理；（3）共因失效只能通过引入另外的框图来解决；（4）不能对系统的降级状态进行建模；（5）不能模拟失效事件的时间或序列；（6）为评估系统级的**失效（误跳车）和危险失效需要建立不同的失效模型；（7）通常用来计算可靠度。
　　（二）故障树分析。
　　微机继电保护测试仪评估方法研讨故障树分析应用简单的数学公式或布尔代数解决较为复杂的回路，是一种用于识别和分析引起或导致指定不期望事件发生的条件和因素的方法，这个不期望事件称为"顶事件"；故障树本身是系统行为的一种有组织的图形化表示，一种意在发现基本事件或基本事件组合如何导致不期望顶事件发生的自上而下的分析方法；这个分析主要是定性分析，然而通过使用布尔代数也可获得定量的结果；通常计算结果是顶事件发生的概率，它是基本事件概率的函数；它是一种广泛使用和接受的分析方法。如果故障树是定量评估的，则其结果是一个量化**完整性的概率[8]。
　　1.故障树分析的优点。
　　（1）通过把系统分解成许多独立的部分，每部分生成自身的失效树，可以处理复杂的系统；（2）不仅可以处理硬件和软件故障，也可以处理诸如人为因素等影响失效的条件和因素；（3）有可用的工具来进行评估，量化甚至自动生成故障树；（4）非专业人士也可以理解故障树模型；（5）可用于包含冗余的系统分析。
　　2.故障树分析的缺点（1）通常其目标是一个指定的顶事件，因此对不同的顶事件如**系统失效（误跳车）和危险系统失效需要建立不同的模型；（2）通常其计算结果是顶事件在某一时间（经常是稳态）的概率；（3）不能使用传统的故障树来分析相继事件，其发展如动态故障树可以执行系统行为的顺序相关性分析；（4）不能充分地描述修理模型；（5）不能模拟事件之间的相互作用。
　　（三）马尔可夫分析。
　　马尔可夫模型使用一系列相互排斥的状态和状态之间的转移情况来描述一个系统，应用矩阵的方法并可以考虑基于时间和共因失效的回路分析。某一时刻，系统可能只有一种状态，随后可能会从一个状态转移到另一个状态。马尔可夫过程的一个重要属性是从一个状态到另一状态的转移独立于系统进入原先状态的方式（无记忆性），要求系统具有稳定的失效率。马尔可夫模型经常通过许多圆（代表状态）和圆之间的弧（代表状态的转移）来描述，弧用失效率和修理率来标示。马尔可夫模型的数学表达是一系列代表系统所处状态概率的耦合微分方程，许多情况下这些方程可以得到分析解，马尔可夫模型的自动生成方法正在发展中。分析结果是一个量化**完整性的概率，它通过把所有系统危险失效状态的概率相加获得。
　　1.马尔可夫分析的优点。
　　（1）非常详细；（2）一个模型可以描述一个复杂的系统；（3）能模拟不同的修理情况；（4）能模拟相继事件。
　　2.马尔可夫分析的缺点（1）分析比较复杂，假定常数失效率；（2）模型很难构建和得到验证；（3）模型可能非常大；（4）通常一个系统的改变必须重新创建一个完整的新模型；（5）稳定失效率象征着如磨损和疲劳等因素需要不同的模拟方式（半马尔可夫过程）……
　　（四）改进的马尔可夫分析。
　　改进的马尔可夫分析是一种结合马尔可夫分析，不确定性分析以及敏感性分析的分析方法，它是一种不被标准推荐但可用的分析方法。
　　1.改进的马尔可夫分析的优点。
　　（1）考虑系统失效，共因失效，诊断效应，冗余性和维修性等因素；（2）涉及大多数**评价因数，覆盖了敏感性分析；（3）给出了需求失效概率值的一个范围，能处理不确定性分析；（4）能处理多状态模型和不同时间尺度模型。
　　2.改进的马尔可夫分析的缺点（1）所用不确定性和统计敏感性技术的成熟性；（2）需要研究SIL相关的统计敏感性的背景和使用条件；（3）以马尔可夫自动建模为基础；（4）某些模型参数独立性的假设。
　　三，结论与展望。
　　不同分析方法的分析过程从不同的措施开始，以不同的措施结束，并在开始与结束之间采用不同的路径。相对来说，可靠性框图相对简单，易于理解，但其不能考虑系统的降级状态，维修和测试等情况；在建立大复杂系统的情况下，故障树分析比较简单直观，结果也比较准确；马尔可夫模型分析方法不仅能够为简单模型提供解决方案，而且能够为复杂现实的模型建模，建模方法更加灵活，不受设备之间依赖关系的影响，不仅能够展示整个系统的多种失效模式的动态变化过程，计算不同失效模式下的失效率，而且可以针对不同失效状态的修复情况建模，同时计算精度更高。改进的马尔可夫分析技术涉及大部分的**评价因素，不仅以更完整的方式来描述系统，还可以很好地处理不确定输入数据的影响，甚至可以覆盖不确定性分析和敏感性。

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