系統(tǒng)故障演化過程不連續(xù)現(xiàn)象的原因及消除方法研究*

李莎莎,崔鐵軍

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 葫蘆島 125105;2.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 安全科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 葫蘆島 125105)

0 引言

在研究系統(tǒng)故障的過程中，往往面臨很多問題，一般情況下系統(tǒng)故障不是一蹴而就的，而是1種演化過程。在該演化過程中涉及眾多事件，這些事件的發(fā)生發(fā)展規(guī)律及其之間的關(guān)系都不相同；同時由于系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境的變化會導(dǎo)致事件故障特征的改變，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)故障特征改變，最終使系統(tǒng)故障過程出現(xiàn)多樣性，上述過程即為系統(tǒng)故障演化過程。實(shí)際上預(yù)測、預(yù)防和治理系統(tǒng)故障演化過程是從演化過程中的事件、關(guān)系和影響因素入手的，針對演化過程的特征有的放矢地制定預(yù)防措施，但這些工作的前提是實(shí)際系統(tǒng)故障演化過程與系統(tǒng)設(shè)計期間設(shè)想的演化過程相同，這樣才能根據(jù)演化特征、故障程度、演化方式來提前制定措施阻礙故障發(fā)生。但實(shí)際上，在設(shè)計期間由于對系統(tǒng)內(nèi)部不同元件的意外能量、物質(zhì)和信息交互情況不清，對系統(tǒng)運(yùn)行期間因素作用情況不了解等問題會導(dǎo)致預(yù)防措施不能阻礙故障演化，最終導(dǎo)致系統(tǒng)故障。那么導(dǎo)致上述現(xiàn)象的根本原因是在某個事件上預(yù)想的系統(tǒng)故障演化過程與實(shí)際的演化過程出現(xiàn)不同，即系統(tǒng)故障演化過程的不連續(xù)現(xiàn)象。當(dāng)演化出現(xiàn)不連續(xù)時，原有措施將不適應(yīng)之后的演化過程，這時必將發(fā)生故障。因此如何發(fā)現(xiàn)演化不連續(xù)原因，并提出消除演化不連續(xù)方法成為減少系統(tǒng)安全阻礙故障發(fā)生的關(guān)鍵。

關(guān)于系統(tǒng)故障演化及其預(yù)防措施的研究逐漸增加，主要包括機(jī)械系統(tǒng)、電器系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、巖體系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等的故障預(yù)測、預(yù)防和治理[1-15]。上述研究一般針對各自領(lǐng)域發(fā)揮作用，究其原因是提出的阻礙演化的方法缺乏通用性，沒有站在系統(tǒng)故障演化過程的系統(tǒng)層面上進(jìn)行分析，缺乏從演化結(jié)構(gòu)角度確定演化不連續(xù)原因的方法。

為保障系統(tǒng)功能可靠性，阻止系統(tǒng)故障演化過程的發(fā)生發(fā)展，必須確保設(shè)計的系統(tǒng)故障演化過程與實(shí)際發(fā)生的故障演化過程一致，從而發(fā)現(xiàn)演化不連續(xù)的原因進(jìn)而制定消除方法。作者在2018年首次提出空間故障網(wǎng)絡(luò)理論[16]，該理論主要用于描述和分析系統(tǒng)故障演化過程，通過對演化過程的結(jié)構(gòu)分析，給出3個層次的演化不連續(xù)原因，并針對這些原因提出消除不連續(xù)的方法，所提出的部分方法能夠在定性層面上消除演化的不連續(xù)，也能在一般情況下消除定量層面的不連續(xù)。

1 系統(tǒng)故障演化過程及其表示

任何系統(tǒng)的存在都是為了完成預(yù)定的功能，系統(tǒng)能保持其完成功能的能力稱為可靠性，而完成功能能力的下降和喪失稱為失效。系統(tǒng)的功能狀態(tài)從可靠狀態(tài)必將向著失效狀態(tài)發(fā)展，而該發(fā)展過程就是系統(tǒng)故障演化過程。在沒有人的作用的情況下，系統(tǒng)故障演化過程一般是單向的，由可靠到不可靠。人的作用就是為了保證系統(tǒng)功能而阻礙系統(tǒng)故障演化過程，甚至采取特定措施逆轉(zhuǎn)演化過程。針對人工系統(tǒng)而言，人存在意義是在規(guī)定條件下和規(guī)定時間內(nèi)必須完成預(yù)定功能，即保持系統(tǒng)可靠性，從而阻礙系統(tǒng)故障演化過程；與之對應(yīng)的自然系統(tǒng)則是按照自然規(guī)律形成的系統(tǒng)，該系統(tǒng)也是不斷演化的，其唯一目的是使系統(tǒng)熵增加。無論是自然系統(tǒng)還是人工系統(tǒng)，當(dāng)需要時人必定采取措施維持系統(tǒng)可靠狀態(tài)，一般通過維持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、影響因素和邏輯關(guān)系穩(wěn)定來實(shí)現(xiàn)。因此人的作用必定使系統(tǒng)熵減少，使系統(tǒng)變得有一定規(guī)則性；而自然的作用則是使系統(tǒng)熵不斷增加，使系統(tǒng)變得混亂失去功能，因此實(shí)際中將人、系統(tǒng)和自然組成大系統(tǒng)，其中人與自然是博弈關(guān)系，博弈的對象是系統(tǒng)，博弈的目的是系統(tǒng)功能。

上述博弈過程是人與自然之間對系統(tǒng)作用的過程，該過程體現(xiàn)于系統(tǒng)可靠性的變化或是失效性的變化，本文將該過程定義為系統(tǒng)故障演化過程，其是對系統(tǒng)功能狀態(tài)變化的描述概念?；谀壳把芯?，系統(tǒng)故障演化過程的基本描述要素包括事件、因素和邏輯關(guān)系。事件是系統(tǒng)故障演化過程各階段的定性描述；因素是影響事件特征變化的動力；邏輯關(guān)系代表事件之間的因果關(guān)系。作者為研究系統(tǒng)故障特征提出空間故障樹理論體系[16-19]，該體系的第3階段為空間故障網(wǎng)絡(luò)理論，適合于研究系統(tǒng)故障演化過程。對應(yīng)于系統(tǒng)故障演化過程中的事件、因素和邏輯關(guān)系，空間故障網(wǎng)絡(luò)中使用節(jié)點(diǎn)表示事件；事件發(fā)生概率分布表示因素的作用；因果邏輯關(guān)系表示事件間關(guān)系；有向線段表示演化過程各環(huán)節(jié)的演化方向，并蘊(yùn)含傳遞概率。其中事件包括邊緣事件(基本原因事件)、過程事件和最終事件(系統(tǒng)最終故障)。事件發(fā)生概率分布是多因素情況下各因素的特征函數(shù)疊加得到的；傳遞概率表示原因事件引起結(jié)果事件的概率。圖1為文獻(xiàn)[20]給出的空氣壓縮機(jī)的系統(tǒng)故障演化過程實(shí)例。

圖1 空氣壓縮機(jī)系統(tǒng)故障演化過程Fig.1 System fault evolution process of an air compressor

圖1中V代表事件；→代表傳遞由原因事件指向結(jié)果事件，蘊(yùn)含傳遞概率；結(jié)果事件右下角標(biāo)為原因事件以何種邏輯關(guān)系導(dǎo)致結(jié)果事件，“+”表示或關(guān)系?？臻g故障網(wǎng)絡(luò)能完整表示系統(tǒng)故障演化過程。

2 故障演化不連續(xù)現(xiàn)象及其原因分析

假設(shè)在系統(tǒng)故障演化過程中，對于單一故障鏈，某1個事件之前的原因事件發(fā)生概率和傳遞概率都是正確的，可得到該事件發(fā)生概率；同時通過其他手段測量也可得到該事件發(fā)生概率，而當(dāng)該事件的這2個發(fā)生概率不同時，即出現(xiàn)故障演化過程的不連續(xù)現(xiàn)象。造成這種不連續(xù)現(xiàn)象的原因很多，但其結(jié)果一般都會造成系統(tǒng)故障演化過程的錯誤。如果原因事件發(fā)生概率和傳遞概率都正確，那么得到的結(jié)果事件發(fā)生概率必將大于通過其他方式得到的該結(jié)果事件發(fā)生概率。正如美國科學(xué)院院士南希埃文森指出[21]，通過系統(tǒng)分析整理計算得到的系統(tǒng)故障發(fā)生概率遠(yuǎn)小于實(shí)際系統(tǒng)故障的發(fā)生概率，究其原因是由于系統(tǒng)之中各元件間意外的能量、物質(zhì)和信息傳遞造成系統(tǒng)故障，而這些意外傳遞在系統(tǒng)設(shè)計期間難以發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致設(shè)計時計算的故障概率小于實(shí)際故障概率。對于由多個故障鏈組成的系統(tǒng)故障演化過程中的演化不連續(xù)現(xiàn)象更為普遍，任何不連續(xù)現(xiàn)象都表明系統(tǒng)故障演化過程在空間故障網(wǎng)絡(luò)中可能存在錯誤，其來源于計算、結(jié)果或是因素影響。圖2為單一故障鏈的系統(tǒng)故障演化過程，對其進(jìn)行不連續(xù)原因的詳細(xì)分析。

圖2 單一故障鏈的系統(tǒng)故障演化過程Fig.2 System fault evolution process of single fault chain

其中：q表示事件的發(fā)生概率，tp表示傳遞概率，q′和tp′是q和tp的同級表示。由圖2中可知，如設(shè)V3之前的所有故障概率都正確，那么q3是正確的，同時如果tp3正確，則代表V4發(fā)生概率q4=q3×tp3是正確的。但如果通過其他手段得到的q4′≠q4，則出現(xiàn)了故障演化過程不連續(xù)現(xiàn)象，不連續(xù)事件為V4。

第1層原因，從q4=q3×tp3中可以得到最直接的故障演化不連續(xù)原因，即q3不正確、tp3不正確或q4不正確。q3不正確是由于V3作為結(jié)果事件時確定的發(fā)生概率錯誤，這與q2和tp2的正確性相關(guān)，具體分析過程與V4的不連續(xù)原因相同，這里不贅述；tp3不正確可能是由于傳遞條件判斷錯誤或者傳遞概率計算錯誤；q4不正確的原因是通過其他方法確定的V4發(fā)生概率錯誤。當(dāng)然有可能是q4>q3×tp3或q4q3×tp3。

第2層原因是由于因素的作用導(dǎo)致q4≠q3×tp3。因?yàn)橄到y(tǒng)由各種元件組成，元件由于自身的特性可能對不同因素的響應(yīng)不同，即使2個元件的影響因素相同，也會由于因素的不同值導(dǎo)致元件的故障概率不同。例如通過經(jīng)典故障樹分析得到甲、乙事件同時發(fā)生時導(dǎo)致丙事件發(fā)生，但甲事件發(fā)生需要零下溫度，乙事件發(fā)生需要零上溫度，這時丙事件根本不發(fā)生。因此進(jìn)行系統(tǒng)故障分析時，其故障概率數(shù)據(jù)必須反映各元件在各因素影響下，因素數(shù)值相同時的故障概率特征，即只有在各因素數(shù)值相同時，各元件故障概率結(jié)合形成系統(tǒng)故障概率才是有效的。當(dāng)各因素數(shù)值不同時，各元件故障概率的值可能對應(yīng)于不同的因素值，而實(shí)際過程中同一時刻因素只可能有1個值，這導(dǎo)致因素不同值時的各元件故障概率疊加沒有意義，因?yàn)槿狈Υ嬖跅l件。因此，作者在研究空間故障樹理論時提出以單一因素變化與元件可靠性變化關(guān)系構(gòu)建特征函數(shù)，再以該元件所有因素的特征函數(shù)疊加形成故障概率分布的方法，由元件因素作為坐標(biāo)軸構(gòu)建的空間坐標(biāo)系，元件的故障概率變化是坐標(biāo)系統(tǒng)中的曲面分布，這保證了在同一坐標(biāo)系中系統(tǒng)的所有元件可根據(jù)因素變化范圍進(jìn)行合理疊加，得到具有實(shí)際意義的系統(tǒng)故障概率分布。這是空間故障樹優(yōu)于經(jīng)典故障樹的最重要方面，因?yàn)榻?jīng)典故障樹并不考慮因素的作用，所得結(jié)果一般情況下難以準(zhǔn)確。

第3層原因是導(dǎo)致結(jié)果事件V4發(fā)生的原因事件不是V3或有其他事件與V3共同作用導(dǎo)致V4發(fā)生。第1種情況如圖3所示，當(dāng)tp3不存在，V3不是直接原因事件，則故障演化過程變?yōu)閂3→Vx→V4，當(dāng)然Vx可能是眾多事件演化的集合體。此時q4≠q3×tp3，而是q4=qx×tpx，qx=q3×tp3′，因此這時q4=q3×tp3′×tpx。第2種情況是V4的原因事件不唯一，且這些原因事件之間存在邏輯關(guān)系。如圖3中Vx是與V3同級的原因事件，這時tp3′不存在，導(dǎo)致q4的不準(zhǔn)確原因除了q3和tp3不正確外，還有qx、tpx和邏輯關(guān)系LS。qx和tpx的不精確原因與q3和tp3的不精確原因相同，這里不再贅述，但需要注意的是Vx代表眾多事件及其邏輯關(guān)系的綜合。邏輯關(guān)系LS代表原因事件以何種邏輯關(guān)系導(dǎo)致的結(jié)果事件，邏輯關(guān)系的不確定導(dǎo)致結(jié)果事件本身和發(fā)生概率的不確定。

圖3 存在復(fù)雜演化結(jié)構(gòu)的情況Fig.3 Situation with complex evolution structure

將上述3層原因總結(jié)，得到q4≠q3×tp3，即結(jié)果事件V4的發(fā)生概率與原因事件V3傳遞的發(fā)生概率不等的原因，也就是系統(tǒng)故障演化過程不連續(xù)的原因，具體如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)故障演化過程不連續(xù)原因Fig.4 Causes of discontinuity in system fault evolution process

圖4展示了通過推導(dǎo)得到的結(jié)果事件發(fā)生概率與其他方式(試驗(yàn)統(tǒng)計)得到的結(jié)果事件發(fā)生概率不相等的基本原因。更為一般地說，通過推導(dǎo)得到的結(jié)果事件可理解為設(shè)計階段得到的結(jié)果，而其他方式可看作是實(shí)際數(shù)據(jù)得到的結(jié)果事件發(fā)生情況。從這個角度看，二者得到的結(jié)果事件發(fā)生概率一般都不相等，實(shí)際結(jié)果往往大于推導(dǎo)結(jié)果，這主要是由于設(shè)計期間不可能確定實(shí)際運(yùn)行時所有的原因事件、作用因素和事件間邏輯關(guān)系，這導(dǎo)致系統(tǒng)故障演化過程的分析錯誤，從而導(dǎo)致結(jié)果事件發(fā)生概率錯誤。另外，通過實(shí)際數(shù)據(jù)確定的結(jié)果事件發(fā)生概率往往蘊(yùn)含更多的系統(tǒng)故障演化信息，但這些信息也受到隨機(jī)事件影響。因此，如果通過計算得到的系統(tǒng)故障概率與實(shí)際得到的系統(tǒng)故障概率不一致，可從圖4中給出的3層不連續(xù)原因進(jìn)行逐層分析漸進(jìn)深入，因?yàn)樵瓌t上2個概率結(jié)果應(yīng)該是相同的，不相同必定是由于圖4中的原因造成的。

3 演化過程不連續(xù)現(xiàn)象的消除方法

上述分析表明系統(tǒng)故障演化過程中的不連續(xù)現(xiàn)象一般是由圖4中分析的原因造成的。對于第1層次的原因，即q4、q3和tp3的不正確，主要是確定事件發(fā)生概率分布和傳遞概率分布，或是事件發(fā)生概率和傳遞概率。概率與概率分布的區(qū)別在于概率不考慮因素影響，是單一數(shù)值，精確性較差；概率分布是基于影響因素構(gòu)建的空間曲面，對因素變化敏感，更為精確。在不考慮因素情況下，事件概率和傳遞概率可使用試驗(yàn)法、結(jié)構(gòu)分析法和邏輯推理法獲得。

試驗(yàn)法最為簡單，通過多次嘗試研究原因事件發(fā)生概率、結(jié)果事件發(fā)生概率，從而確定原因事件導(dǎo)致結(jié)果事件的概率，即傳遞概率。原因事件通過元件故障數(shù)量的統(tǒng)計可得到發(fā)生概率，同樣結(jié)果事件也可以通過實(shí)際故障數(shù)量統(tǒng)計發(fā)生概率，這時確定的傳遞概率最為準(zhǔn)確，是消除不連續(xù)現(xiàn)象的最有效方法。同時由于需要對實(shí)際元件及其事件反復(fù)試驗(yàn)，所需成本也最高。

結(jié)構(gòu)分析法需要確定原因事件發(fā)生概率，即元件的故障概率，然后確定元件組成系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，進(jìn)而結(jié)合元件故障概率和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)確定系統(tǒng)故障概率。這樣獲得的系統(tǒng)故障概率一般不等于從實(shí)際中得到的系統(tǒng)故障概率，前者小于后者。其原因在于元件故障概率錯誤，即原因事件發(fā)生概率錯誤；元件之間聯(lián)系及其組成系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)錯誤。消除演化過程不連續(xù)，必須通過更為精確的方法獲得原因事件故障概率，比如試驗(yàn)法；或者重新理解系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，調(diào)整元件之間關(guān)系，可通過系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)分析方法實(shí)現(xiàn)[22]，這里不做贅述。

邏輯推理法主要是根據(jù)原因事件發(fā)生概率變化與結(jié)果事件發(fā)生概率變化來分析和推理原因事件與結(jié)果事件的邏輯關(guān)系。該方法使用最為廣泛，但也最為不精確，只能確定定性關(guān)系?？赏ㄟ^因素空間的因素分析法進(jìn)行確定邏輯關(guān)系，但一般這種情況伴隨著因素變化。因?yàn)橹挥幸蛩刈兓蚴录怕屎徒Y(jié)果事件概率才能發(fā)生變化，進(jìn)而同步傳遞概率變化，最終消除系統(tǒng)故障演化不連續(xù)現(xiàn)象。

基本上第1層的3個不連續(xù)原因使用上述試驗(yàn)法、結(jié)構(gòu)分析法和邏輯推理法都可解決。第2層原因主要是因素不對應(yīng)造成的事件發(fā)生概率分布和傳遞概率分布錯誤。首先構(gòu)建特征函數(shù)，對于事件而言是元件發(fā)生故障，因此通過確定各因素單獨(dú)變化時與元件故障概率變化的關(guān)系，形成該因素的特征函數(shù)。使用特征函數(shù)對不同因素變化下的元件故障概率進(jìn)行疊加形成元件故障概率分布，即原因事件發(fā)生概率分布，該分布在以因素為坐標(biāo)軸的因素空間中。同理得到結(jié)果事件發(fā)生概率分布，與原因事件發(fā)生概率分布對應(yīng)于每個因素的相應(yīng)點(diǎn)，從而可求得傳遞概率在該因素空間中的概率分布，進(jìn)而消除系統(tǒng)故障演化過程的不連續(xù)現(xiàn)象。當(dāng)然其困難在于特征函數(shù)的確定，在空間故障樹基礎(chǔ)理論中已給出幾種特征函數(shù)的構(gòu)建方法，比如擬合法、因素投影擬合法、模糊結(jié)構(gòu)元法、云模型法等。在第2層次中消除系統(tǒng)故障演化不連續(xù)的核心任務(wù)是建立因素空間，確定原因事件發(fā)生概率分布、結(jié)果事件發(fā)生概率分布和傳遞概率分布的對應(yīng)關(guān)系。

第3層次原因在于系統(tǒng)故障演化結(jié)構(gòu)不清，因此需從系統(tǒng)故障演化過程的結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行分析。對于原因事件和結(jié)果事件而言，最簡單的情況有2種，一是鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，二是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)的系統(tǒng)故障演化過程不連續(xù)一般是不連續(xù)位置的原因事件和結(jié)果事件之間存在1個或多個過程事件。這時可使用反推理論進(jìn)行分析，假設(shè)原因事件和結(jié)果事件中間存在1個過程事件(Vx)，由于q4=q3×tp3′×tpx。借助原因事件發(fā)生概率和結(jié)果事件發(fā)生概率確定tp3′×tpx，進(jìn)一步借助因素空間中曲面變化虛擬設(shè)定過程事件發(fā)生概率分布。分析概率分布隨不同因素變化規(guī)律，從而確定該事件的定性特征，進(jìn)而選擇出實(shí)際存在的具有相同特征的過程事件。再構(gòu)建該過程事件的發(fā)生概率分布qx，最終確定tp3′和tpx，消除演化中的不連續(xù)現(xiàn)象。

另一情況是原因事件不唯一，這是較復(fù)雜的情況，不但要解決上述所有問題，還要解決原因事件之間的邏輯關(guān)系問題。確定邏輯關(guān)系可使用作者在文獻(xiàn)[23]中提出的基于三值邏輯和因素空間耦合的空間故障網(wǎng)絡(luò)化簡方法。首先假設(shè)存在事件Vx，通過試驗(yàn)法等確定已有原因事件V3的q3和tp3，及結(jié)果事件V4的q4和tp4。根據(jù)該文獻(xiàn)中提出的結(jié)構(gòu)法和概率法得到的邏輯關(guān)系特征，來判斷Vx和V3導(dǎo)致V4的邏輯關(guān)系。結(jié)構(gòu)法使用結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)表示，概率法使用發(fā)生可能性的傳遞概率表示，它們都代表1種等效形式，前者強(qiáng)調(diào)邊緣事件以何種邏輯關(guān)系導(dǎo)致最終事件；后者強(qiáng)調(diào)邊緣事件以何種可能性導(dǎo)致最終事件。

4 實(shí)例分析

以圖1為例進(jìn)行分析，表1、表2和圖5為該方法的主要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和所得結(jié)果。表1是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括事件和狀態(tài)；表2是經(jīng)過計算的數(shù)據(jù)；圖5是形成的等效結(jié)構(gòu)，可判斷事件間邏輯關(guān)系，其中PE表示過程事件，“+”表示或關(guān)系，“·”表示與關(guān)系。

表1 狀態(tài)數(shù)量統(tǒng)計矩陣MTable 1 Statistical matrix M of state quantity

表2 決定度矩陣DTable 2 Determination matrix D

圖5 SFN的化簡圖Fig.5 Simplified SFN

使用結(jié)構(gòu)法分析實(shí)例說明各狀態(tài)的分析結(jié)果。該例中有5個原因事件(A，B，C，D，E)，共同作用于1個結(jié)果事件V，0狀態(tài)表示失效、1狀態(tài)表示成功、#狀態(tài)表示未知。表2中的0狀態(tài)，eA=eB=1，說明A和B事件可直接導(dǎo)致V發(fā)生，它們是傳遞關(guān)系；事件C、F和K的決定度之和約等于1，因此它們以或關(guān)系導(dǎo)致V發(fā)生。表2中的1狀態(tài)，A和B自身的決定度小于1，但總和大于1，它們之間是與關(guān)系導(dǎo)致V發(fā)生；C、F和K總和為1，是或關(guān)系導(dǎo)致V發(fā)生。表2中的#狀態(tài)，A和B自身的決定度小于1，但總和大于1，它們之間是與關(guān)系導(dǎo)致V發(fā)生；C、F和K總和為1，是或關(guān)系導(dǎo)致V發(fā)生。因此該系統(tǒng)故障演化過程對于0、1和#的3種狀態(tài)的結(jié)構(gòu)化簡圖如圖5(a)和5(b)所示。

同樣通過概率法得到與結(jié)構(gòu)法相似的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，即原因事件以何種邏輯關(guān)系導(dǎo)致結(jié)果事件。如圖5(c)代表概率法0狀態(tài)，C、F和K事件的概率為0.333 3，表明它們在系統(tǒng)中層次相同，3個事件概率之和為1說明它們是或關(guān)系；同時A和B事件的概率為1，說明兩者可直接導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生，是在系統(tǒng)中層次相同的傳遞關(guān)系。如圖5(d)代表概率法1狀態(tài)，C、F和K事件的概率為0.333 3，表明它們在系統(tǒng)中層次相同，事件概率之和為1說明它們是或關(guān)系；同時A和B事件的概率為0.6，說明兩者共同導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生，在系統(tǒng)中為同層次與關(guān)系。如圖5(e)代表概率法#狀態(tài)，C、F和K事件的概率為0.333 3，表明它們在系統(tǒng)中層次相同，事件概率之和為1說明它們是或關(guān)系；同時A和B事件的概率為0.666 7，說明兩者共同導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生，在系統(tǒng)中為同層次與關(guān)系。

本文主要對系統(tǒng)故障演化的不連續(xù)現(xiàn)象及產(chǎn)生原因進(jìn)行論述，針對相關(guān)原因提出不連續(xù)現(xiàn)象的消除方法。由于原因按照不同深度由淺入深劃分為3層，對應(yīng)的不連續(xù)消除方法也劃分為3層。這些原因是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)性原因，消除方法只給出一般方法、因素空間、空間故障樹及空間故障網(wǎng)絡(luò)中的已有方法，這些方法受到數(shù)據(jù)、因素等要素的制約，其結(jié)果目前仍難以精確。但隨著相關(guān)理論的發(fā)展，針對3層次的系統(tǒng)故障演化不連續(xù)原因必將有更多的方法出現(xiàn)，而這些結(jié)構(gòu)性原因?qū)τ谘莼^程而言一般保持不變。

5 結(jié)論

1)論述系統(tǒng)故障演化過程中的不連續(xù)現(xiàn)象。由于演化中結(jié)果事件發(fā)生概率分布應(yīng)等于原因事件發(fā)生概率分布和傳遞概率分布的乘積，但實(shí)際中由于各種原因?qū)е碌玫降慕Y(jié)果事件發(fā)生概率與上述乘積不同，即形成演化過程的不連續(xù)現(xiàn)象。

2)研究導(dǎo)致不連續(xù)現(xiàn)象的可能原因。針對演化過程結(jié)構(gòu)，第1層次原因是原因事件、結(jié)果事件或傳遞的概率錯誤；第2層是在確定原因事件、結(jié)果事件或傳遞的概率時，對應(yīng)的因素錯誤導(dǎo)致概率沒有實(shí)際意義；第3層是演化過程結(jié)構(gòu)不確定，分為存在非直接原因和原因事件不唯一2種情況，前者是過程事件確定錯誤，后者是邏輯關(guān)系確定錯誤。

3)研究消除不連續(xù)現(xiàn)象的方法。最基本的消除方法是試驗(yàn)法、結(jié)構(gòu)分析法和邏輯推理法，它們能處理第1層原因。第2層是由于因素造成的不連續(xù)，使用空間故障樹和因素空間相關(guān)理論配合基本方法可以消除。第3層是由于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不清造成的，前者通過過程事件假設(shè)調(diào)整原因及結(jié)果事件發(fā)生概率分布解決；后者通過更為復(fù)雜的三值邏輯和因素空間等方法解決。