安全系统工程Safety System Engineering Date1第第五五章章系统安全系统安全预则与决策预则与决策Date2主要内容1.系统安全预测 2.系统安全决策Date35.1 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。（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Date42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。 （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。 （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。 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。 Date55.1.2 回归预测分析法 1.一元线线性回归归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Date6【例5-1】表5-1是某矿务局19932002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。 年度时间顺 序 x死亡人数yx2xyy21993130130900 1994224448576 1995318954324 199644161616 19975122560144 199868364864 199972249154484 20008106480100 200191381117169 20021051005025合计Date7【解】将表中数据代入方程组组（5-2）中，便可求出 a和b的值值，即故回归直线的方程为Date8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： 式中， 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。 Date9将表5-1中的有关数据代入 ，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 。Date102.一元非线性回归方法在回归分析法中，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 基本公式：令：则：Date11【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Date12【解】对两边取自然对数得： 令 则：用一元线性回归方程计算公式得：因 ，所以 Date13故指数回归方程为 求相关系数：，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 。 Date145.1.3 灰色预测法客观世界是物质的世界，也是信息的世界。但在工程技术、社会、经 济、农业、环境、生态、军事等领域，经常会出现信息不完全的情况 ，如系统因素或参数不完全明确，因素关系不完全清楚，系统结构不 完全知道，系统的作用原理不完全明了等。信息完全明确的系统为白色系统。一个商店可看作是一个系统，在 人员、资金、损耗、销售等信息完全明确的情况下，可算出该店的盈 利、库存，可判断商店的销售态势、资金的周转速度等，这样的系统 是白色系统。信息完全不明确的系统是黑色系统。如遥远的某个星球，也可看作 是一个系统，虽然知道其存在，但体积多大，质量多少，距离地球多 远，这些信息完全不知道，这是一个黑色系统。信息部分明确、部分不明确的系统为灰色系统。譬如粮食生产系统 ，肥料、种子、农药、气候、土壤、劳力、水利、耕作、政策等都是 影响粮食产量的因素，但难以确定全部因素，更难找到肥料、农药等 诸因素与粮食产量的映射关系。显然，粮食生产系统是一个灰色系统 。 安全系统具有典型的灰色特征。 Date151.灰色预测建模方法设原始离散数据序列 按式（5-7）对其进行一次累加生成处理，得到序列 以序列 为基础建立灰色的生成模型。 k=1,2,N (5-7) 式（5-8）称为一阶灰色微分方程，记为GM（1，1），式中和为待辨识 参数。 (5-8)(5-10) 一阶一个变量其中：称为发展 灰数；称为内生 控制灰数。Date16Date17Date18灰色预测检验一般有残差检验、关联度检二、模型检验（1）残差检验按预测模型计算并将累减生成然后计算原始序列与的绝对误差序列及相对误差序列 。验和后验差检验。Date19（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=0.5时，关联度大于0.6便满意了。Date20（3）后验差检验a.计算原始序列标准差:Date21b. 计算绝对误差序列的标准差：c. 计算方差比：Date22d. 计算小误差概率：令 :，则：P0.950.800.700.70C0.350.500.650.65好合格勉强合格不合格Date235.1.4 马尔柯夫链预测法 5.2 系统安全决策n 5.2.1 安全决策概述 n1安全决策作用和目的 n（1）突出安全决策在安全科学和安全管理中的地位； n（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； n（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。 n2决策的分类n 确定型决策和非确定型决策。Date24n3安全决策与决策要素 n(1）决策过程开 始了解待解决的决策问题明确目标、标明准则、辨识原理构造模型并估计参数方案集X属性集 f1(x)fn(x)决定价值判断决策环境和自然状态实施或重新评价提出问题明确目标构造模型分析、评价实施图5-1 典型的决策过程Date25n3安全决策与决策要素 n（2）决策要素 n 决策的要素有：决策单元和决策者、准则体系、决 策结构和环境、决策规则等 决策准则准则1准则m1准则2子准则1子准则2子准则m2方案n方案2方案1总准则层准则层子准则层方案层图5-2 准则体系的层次结构Date26n 4安全决策过程 n（1）确定目标n从大安全观出发，安全决策所涉及的主要问题就是 保证人们的生产安全、生活安全和生存安全。应进 一步界定、分解和量化。 n生产安全是一个总目标，它可以分解为预防事故发 生，消除职业病和改善劳动条件。 n（2）确定决策方案n拟出几个可供选择的方案。 n将达不到目标基本要求的方案舍弃掉，然后对各个 方案进行排序。排在第一位的方案也称为备选决策 提案。备选决策提案做进一步的慎重研究。Date27n 4安全决策过程 n（3）潜在问题或后果分析 n“假如采用这个方案，将要产生什么样的结果？假如 采用这个方案，可能导致哪些不良后果和错误？” 。 n 人身安全方面 人的精神和思想方面 人的 行为方面 n （4）实施与反馈n实施过程中制定实施规划、落实实施机构、人员职 责，并及时检查与反馈实施情况，使决策方案在实 施过程中趋于完善并达到预期效果。Date28n5.2.2 确定性多属性决策方法 n5.2.3 评分决策法 n5.2.4 决策树法 n5.2.5 技术经济评价法 n5.2.6 稀少事件的风险决策 n5.2.7 模糊决策Date295.2.4 决策树法决策树分析方法又称概率分析决策方法。决策树法是一种演绎性方法，即 是一种有序的概率图解法。 1.决策树形 表示决策点，从它引出的分支叫方案分支，分支数即为提出的方案数。 表示方案节点（也称自然状态点）。从它引出的分支称为概率分 支，每条分支上面应注明自然状态（客观条件）及其概率值，分 支数即为可能出现的自然状态数。表示结果节点（也称末梢），它旁边的数值是每一方案在相应状 态下的收益值。Date305.2.4 决策树法图5-3 决策树示意图2.决策步骤首先根据决策问题绘制决策树；计算概率分支的概率值和相应的结果节 点的收益值；计算各概率点的收益期望值；确定最优方案。3.决策树分析法的优点（1）决策树能显示出决策过程，不但能通观决策过程的全局，而且能 在此基础上系统地对决策过程进行合理分析，集思广益，便于做出正确决 策；（2）决策树显示能把风险决策的各个环节联系成一个统一的整体，有 利于决策过程中的思考，能看出未来发展的几个步骤，易于比较各种方案 的优劣；（3）决策树法既可进行定性分析，也可进行定量分析。 Date31【例5-6】某厂因生产需要，考虑是否自行研制 一个新的安全装置。首先，这个研制项目是否需 要评审，如果评审，则需要评审费5000元，不评 审，则可省去评审费用。如果决定评审，评审通 过概率为0.8，不通过的概率为0.2。每种研制形 式都有失败可能，如果研制成功（无论哪一种形 式），能有6万无收益；若采用“本厂独立完成” 形式，则研制费为2.5万元，成功概率为0.7，失 败概率为0.3；若采用“外厂协作”形式（包括先 评审），则支付研制费用为4万元，成功概率为 0.99，失败概率为0.01。针对上述问题，需要进 行决策。Date32【解】首先画出决策树，如图5-4所示。7 （-5）图图5-4 决策树树示意图图（0）16评审不评审23450.8通过0.2通过独立完成协作完成成功0.7失败0.3成功0.99失败0.01（30）（-30）（-15）（15）根据上述数据计算各结点的收益（收益效益-费用）独立研制成功的收益： 6052530 （千元） 独立研制失败的收益： 052530（千元） 协作研制成功的收益： 60540=15（千元） 协作研制失败的收益： 054045千元 Date33按照期望