工业生产过程的安全性直接影响到人的生命财产及企业的利益。长期以来,对生产过程,特别是对具有危险品参与的生产过程的安全性问题已经引起了人们的强烈关注。对生产过程从设计到运行建立一套有效的风险分析和保护机制,实现高质量的风险分析对提高系统的可靠性无疑是非常必要的。 作为一种强有力的并且是系统化的工具,故障树分析已经被应用于满足过程定性定量风险分析的需求,并且获得了广泛的赞誉。但是,工业系统的故障树分析应用仍然受到一定的限制。一个明显的障碍就是故障树的生成,特别是复杂系统的故障树生成是十分困难的。 故障树生成主要有人工生成和计算机辅助生成两种途径。人工生成法要求相关人员能完全理解工业过程的构成和操作,并具有相当的操作经验,尽管如此,故障树生成过程中还很容易受到对工业过程主观认识及片面经验的影响,使人工生成的故障树带有很大主观因素,在一定程度上影响了故障树的应用及应用结果分析的可信度。另外,大型复杂系统故障树的人工生成几乎是不可能的。计算机辅助自动生成故障树方法的开发无疑对于工业过程的设计和安全性分析是非常有益的,目前,各国学者提出了多种计算机辅助故障树生成方法,但是,对于复杂、大型的系统来说,现有的算法仍不完善。 本文结合故障树生成的基本思想方法及对现有故障树生成方法的分析提出了一种新的故障树生成的方法。该方法的中心思想就是追踪每一个设备和控制回路内部状态及外特性的因果逻辑,并直接生成它们的小故障树和特定故障树模型,利用系统分解合成方法,依据对象系统的结构关系及信号传送的逻辑关系将小故障树及特定故障模型有机地结合进而生成故障树。通过本方法生成的系统故障树具有原理依据清楚,逻辑结构简洁,便于应用及复现性好等特点。 同时,本文中给出了所开发的一套由用户接口、数据库,以及算法组成的故障树自动生成的系统结构。说明了各主要部分的基本构成,功能及相关关系。 最后,本文结合高温硝酸冷却系统故障树生成的应用例子验证了这种方法的有效性和可行性。本文开发的这套系统为故障树生成节省大量重复劳动,使生成的故障树具有更强的理论依据,方便了故障树分析和应用,具有较好的应用前景。