模糊故障树分析方法在HACCP中的应用【范本模板】
模糊综合评判法的应用案例精选全文完整版

可编辑修改精选全文完整版第三节 模糊综合评判法的应用案例二、在物流中心选址中的应用物流中心作为商品周转、分拣、保管、在库管理和流通加工的据点,其促进商品能够按照顾客的要求完成附加价值,克服在其运动过程中所发生的时间和空间障碍。
在物流系统中,物流中心的选址是物流系统优化中一个具有战略意义的问题,非常重要。
基于物流中心位置的重要作用,目前已建立了一系列选址模型与算法。
这些模型及算法相当复杂。
其主要困难在于:(1) 即使简单的问题也需要大量的约束条件和变量。
(2) 约束条件和变量多使问题的难度呈指数增长。
模糊综合评价方法是一种适合于物流中心选址的建模方法。
它是一种定性与定量相结合的方法,有良好的理论基础。
特别是多层次模糊综合评判方法,其通过研究各因素之间的关系,可以得到合理的物流中心位置。
1.模型⑴ 单级评判模型① 将因素集U 按属性的类型划分为k 个子集,或者说影响U 的k 个指标,记为12(,,,)k U U U U =且应满足:1, ki ij i U U U U φ===② 权重A 的确定方法很多,在实际运用中常用的方法有:Delphi 法、专家调查法和层次分析法。
③ 通过专家打分或实测数据,对数据进行适当的处理,求得归一化指标关于等级的隶属度,从而得到单因素评判矩阵。
④单级综合评判B A R⑵多层次综合评判模型一般来说,在考虑的因素较多时会带来两个问题:一方面,权重分配很难确定;另一方面,即使确定了权重分配,由于要满足归一性,每一因素分得的权重必然很小。
无论采用哪种算子,经过模糊运算后都会“淹没”许多信息,有时甚至得不出任何结果。
所以,需采用分层的办法来解决问题。
2.应用运用现代物流学原理,在物流规划过程中,物流中心选址要考虑许多因素。
根据因素特点划分层次模块,各因素又可由下一级因素构成,因素集分为三级,三级模糊评判的数学模型见表3-7.表3-7 物流中心选址的三级模型因素集U 分为三层: 第一层为 {}12345,,,,U u u u u u =第二层为 {}{}{}111121314441424344551525354,,,;,,,;,,,u u u u u u u u u u u u u u u === 第三层为 {}{}5151151251352521522,,;,u u u u u u u ==假设某区域有8个候选地址,决断集{},,,,,,,V A B C D E F G H =代表8个不同的候选地址,数据进行处理后得到诸因素的模糊综合评判如表3-8所示。
随机模糊故障树分析方法及应用

文献【21提出了一种基于梯形模糊数算术运算的故障树分 析方法.阐述了将各种模糊数转换成梯形模糊数的途径,这种 模糊故障树分析法不仅能解决传统故障树分析无法解决的基 本事件难以精确赋值时的故障分析,并可采用多种模糊数对基 本事件进行评价,而且不排斥传统的故障树分析方法。
文献【3-41利用模糊数学中的扩展原理和d一截集区间运 算,然后利用卷积方法对模糊算子进行改进,并对基于故障树 各底事件发生概率为梯形模糊数情形的故障树分析方法做了 研究。研究结果表明,该方法在减小模糊计算中的“扩散性”问 题上具有显著效果,在可靠性工程中具有一定的应用前景。应 用修正的模糊算子进行模糊故障树分析时,可以较好地克服模 糊故障树分析中的“扩散性”大等缺点,同时,计算结果具有很 好的可解释性。
图6呼叫中心运营效能仿真结果
的效能较差,甚至出现了好几个低于40%的点。而很多时候其 绩效表现为100%(说明此时坐席人员是有剩余的)。对照一下 呼叫中心的电话到达量,发现7:30-9:00正是整个呼叫中心的 运行高峰期。
文献【5】着重应用模糊算法和非模糊化方法,提出了两种适 用范围广、工程性强的故障树模糊分析方法。(1)I型故障树模 糊分法,这种分析方法就是根据不同的置信水平,就可获得不 同的顶事件发生概率的置信区问。这种故障树模糊分析方法对 模糊子集的约束较弱,只要求是正规凸模糊集就可以,因而可 供选择的隶属函数较多,适用范围广。尽管如此,建议尽量使用 三角形或梯形模糊数,这是因为在假设不充分的情况下,它们 适合于对硬件故障和人为差错的数据中的不精确性、模糊性和
of top event.Finally,examples show that the algorithm in solving the problem of double fum,uncertainty than any fault tree al-
安全评价方法 故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)

安全评价方法——故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)•故障树分析(FTA)技术是美国贝尔电话实验室于1962年开发的,它采用逻辑的方法,形象地进行危险的分析工作,特点是直观、明了,思路清晰,逻辑性强,可以做定性分析,也可以做定量分析。
体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性,它是安全系统工程的主要分析方法之一。
一般来讲,安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。
1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告,即“拉姆森报告”,大量、有效地应用了FTA,从而迅速推动了它的发展。
1 数学基础1.1基本概念(1)集:从最普遍的意义上说,集就是具有某种共同可识别特点的项(事件)的集合。
这些共同特点使之能够区别于他类事物。
(2)并集把集合A的元素和集合B的元素合并在一起,这些元素的全体构成的集合叫做A与B的并集,记为A∪B或A+B。
若A与B有公共元素,则公共元素在并集中只出现一次。
例若A={a、b、c、d};B={c、d、e、f};A∪B= {a、b、c、d、e、f}。
(3)交集两个集合A与B的交集是两个集合的公共元素所构成的集合,记为A∩B或A·B。
根据定义,交是可以交换的,即A∩B=B∩A例若A={a、b、c、d};B={c、d、e};则A∩B={c、d}。
(4)补集在整个集合(Ω)中集合A的补集为一个不属于A集的所有元素的集。
补集又称余,记为A′或A。
1.2 布尔代数规则布尔代数用于集的运算,与普通代数运算法则不同。
它可用于故障树分析,布尔代数可以帮助我们将事件表达为另一些基本事件的组合。
将系统失效表达为基本元件失效的组合。
演算这些方程即可求出导致系统失效的元件失效组合(即最小割集),进而根据元件失效概率,计算出系统失效的概率。
布尔代数规则如下(X、Y代表两个集合):(1)交换律X·Y=Y·XX+Y=Y+X(2)结合律X·(Y·Z)=(X·Y)·ZX+(Y+Z)=(X+Y)+Z(3)分配律X·(Y+Z)=X·Y+X·ZX+(Y·Z)=(X+Y)·(X+Z)(4)吸收律X·(X+Y)=XX+(X·Y)=X(5)互补律X+X′=Ω=1X·X′=Ф(Ф表示空集)(6)幂等律X·X=XX+X=X(7)狄.摩根定律(X·Y)′=X′+Y′(X+Y)′=X′·Y′(8)对合律(X′)′= X(9)重叠律X+X′Y= X+Y=Y+Y′X2 故障树的编制故障树是由各种事件符号和逻辑门组成的,事件之间的逻辑关系用逻辑门表示。
(完整版)故障树分析法

什么是故障树分析法故障树分析(FTA)技术是美国贝尔电报公司的电话实验室于1962年开发的,它采用逻辑的方法,形象地进行危险的分析工作,特点是直观、明了,思路清晰,逻辑性强,可以做定性分析,也可以做定量分析。
体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性,它是安全系统工程的主要分析方法之一。
一般来讲,安全系统工程的发展也是以故障树分析为主要标志的。
1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告,即“拉姆森报告”,大量、有效地应用了FTA,从而迅速推动了它的发展。
什么是故障树图(FTD)故障树图 ( 或者负分析树)是一种逻辑因果关系图,它根据元部件状态(基本事件)来显示系统的状态(顶事件)。
就像可靠性框图(RBDs),故障树图也是一种图形化设计方法,并且作为可靠性框图的一种可替代的方法。
一个故障树图是从上到下逐级建树并且根据事件而联系,它用图形化"模型"路径的方法,使一个系统能导致一个可预知的,不可预知的故障事件(失效),路径的交叉处的事件和状态,用标准的逻辑符号(与,或等等)表示。
在故障树图中最基础的构造单元为门和事件,这些事件与在可靠性框图中有相同的意义并且门是条件。
故障树和可靠性框图(RBD)FTD和RBD最基本的区别在于RBD工作在"成功的空间",从而系统看上去是成功的集合,然而,故障树图工作在"故障空间"并且系统看起来是故障的集合。
传统上,故障树已经习惯使用固定概率(也就是,组成树的每一个事件都有一个发生的固定概率)然而可靠性框图对于成功(可靠度公式)来说可以包括以时间而变化的分布,并且其他特点。
故障树分析中常用符号故障树分析中常用符号见下表:故障树分析法的数学基础1.数学基础(1)基本概念集:从最普遍的意义上说,集就是具有某种共同可识别特点的项(事件)的集合。
这些共同特点使之能够区别于他类事物。
并集:把集合A的元素和集合B的元素合并在一起,这些元素的全体构成的集合叫做A与B的并集,记为A∪B或A+B。
故障树分析法在汽车故障诊断中的应用

故障树分析法在汽车故障诊断中的应用化工生产常处于易燃、易爆、有毒的生产环境中,经常会引发各类事故。
拟建的亚洲首家甲醇羰基化合成醋酐生产即属此类。
应用FTA对其进行分析,目的在于找出事故发生的基本原因事件,以便对甲醇羰基化生产醋酐采取安全措施和加强安全监控。
1故障树分析方法概述1.1故障树分析法简介故障树定性分析就是将致命性故障或灾难性危险等产生的原因由树干到树枝逐级细化,进而分析致命性故障或灾难性危险与其产生原因之间的因果关系,进而找出所有可能的风险因素。
故障树定量分析是由下至上依据底层事件发生的概率以及逻辑门关系,算出系统总事故的概率,并且还能将底层事件风险依据概率大小排序,并针对性确定风险控制措施和方案。
其一般流程为:选择顶事件+构造故障树+定性识别出导致顶事件发生的所有底层事件+定量分析计算顶事件发生概率及底事件的重要度+提出各种风险控制措施和方案。
在轨道车辆工程中,可运用故障树分析车辆已暴露的故障,进而获得影响车辆正常工作的关键要素,并进行针对性质量控制,也可以在车辆研制的初始阶段对其进行建树分析,进而确定设计中的薄弱环节,提出改进措施。
1.2故障树的建立在故障树分析中,位于故障树顶端的是故障树分析的目标和关心的结果事件,定义为“顶事件”,将所分析系统的各种故障和失效、不正常情况等定义为“故障事件”,用“成功事件”定义所分析系统各种正常状态和完好情况。
将位于顶事件与底事件之间的中问结果事件定义为中间事件。
常用的符号包括事件符号、逻辑门符号和转移符号等。
在建立故障树前,首先要对系统进行全面深入的了解。
系统的设计、制造、安装调整、使用运行、维修保养等方面的技术文件和数据资料等都要被分析和研究。
除了要考虑系统本身的因素外,还要考虑人为因素及环境因素的影响。
对系统及单元的功能和失效以及人为因素及环境因素,应给予明确的定义。
在故障树分析中,将由单元本身引起的事件称为“一次事件”,将由人的因素或环境条件引起的事件称为“二次事件”。
模糊综合评价在油库安全中的应用

模糊综合评价在油库安全中的应用通常对于油库的安全最常用的三种评估方法是:模糊综合评价,事故树评估法和火灾和爆炸风险指数评估法。
在这三种方法中模糊综合评价是最实用的方法,管理人员在进行油库安全评估时应综合考虑各种因素,采用模糊综合评价来确定影响安全的关键因素和次要因素。
在确定了这些因素之后,管理油库安全的人员应在综合评估方法中使用模糊综合评估模型,可以全面评估油库的安全性能。
标签:模糊综合评价;油库安全;应用众所周知,油库的存在是为了保存石油。
油库的大小各不相同,规模的完整性也不同。
一些油库属于国家所有;也有一些私人油库,不管油库的所有人是谁,都应该注意油库的安全。
在储油过程中,如果管理人员不预防和控制油库安全,将会给油库的安全带来一定的安全隐患,这些隐藏的安全问题一旦爆发,不仅会损害油库所有者的利益,而且还会损害油库周围的经济财产和社会公民的生活。
因此,要确保油库的安全,管理人员应做好全面的安全评估。
1模糊综合评价法的层次改进步骤进行分析1.1改进建矩阵内容在评估安全性能时,油库管理人员应使用专家评估方法作为参考,即上述“模糊综合评价”。
采用模糊综合评价对油库安全风险因素进行综合评估和分类,然后列出分类后的安全风险因素的重要性。
完成上述两个工作步骤后,管理人员计算和获取矩阵内容结果。
我们可以假设最严重的影响因素是一个字母,然后我们按字母顺序对其进行调整。
其次,我们考虑导致油库不安全问题的因素的来源。
我们将发现影响油库安全的因素是人为因素或外力因素。
所谓的人为因素通常与个人状况密切相关,表现为个人安全意识障碍。
引起外力因素范围更广,不仅与油库周围的环境因素有关,而且在很大程度上也与油库安全管理方面有关,管理人员需要设计科学合理的油库管理规定,以限制内部人员的活动。
另外,管理人员还必须做好油库周围的消防安全工作,并准备随时随地应对潜在的安全隐患。
在对油库进行环境排污的情况下,管理人员应注意营造安全的工作环境,以免油库周围出现灰尘等,发生火灾事故。
经典故障树分析方法案例

定量分析
发展基于概率的故障树分析方法,对 故障概率和影响程度进行定量评估。
人工智能与机器学习
利用人工智能和机器学习技术辅助建 立和优化故障树模型,提高分析的智 能化水平。
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经典故障树分析方法 案例
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REPORTING
• 故障树分析简介 • 经典故障树分析案例选择 • 故障树分析案例实施过程 • 故障树分析案例结果与讨论 • 故障树分析案例总结与展望
目录
PART 01
故障树分析简介
REPORTING
WENKU DESIGN
经典故障树分析案例选择
REPORTING
WENKU DESIGN
案例一:核反应堆故障分析
核反应堆故障树分析的目标是识别和评估可能导致核 反应堆故障的各种因素,以及这些因素之间的故障、人为操作 失误等潜在原因进行逻辑推理和概率分析,确定导致
核反应堆故障的最小割集和最小径集。
能够全面、系统地分析导致故障的各种因素。
图形化表示
直观地展示故障之间的逻辑关系。
故障树分析的优点与局限性
故障树分析的优点与局限性
对数据要求高
需要大量历史数据支持定量 分析。
主观性
分析过程中涉及人为判断, 可能影响分析结果的客观性 。
复杂性
对于大型系统,故障树可能 非常庞大和复杂,分析难度 大。
PART 02
REPORTING
WENKU DESIGN
结果呈现
故障树图绘制
根据故障数据和逻辑关系,绘制 出故障树图,明确故障的层次和 因果关系。
概率重要度计算
风险管理模板

风险管理文档产品名称:产品编号:风险管理计划编制人:编制日期:1、范围:产品描述:本风险管理计划主要是对产品在其整个生命周期内(包括设计开发、产品实现、最终停用和处置阶段)进行风险管理活动的策划。
2、职责与权限的分配2.1总经理为风险管理提供适当的资源,对风险管理工作负领导责任。
保证给风险管理、实施和评定工作分配的人员是经过培训合格的,保证风险管理工作执行者具有相适应的知识和经验。
2.2技术部负责产品设计和开发过程中的风险管理活动,形成风险分析、风险评价、风险控制、综合剩余风险分析评价的有关记录,并编制风险管理报告。
2.3质量部、、销售部、生产部等相关部门负责从产品实现的角度分析所有已知的和可预见的危害以及生产和生产后信息的收集并及时反馈给技术部进行风险评价,必要时进行新一轮风险管理活动。
2.4技术部和评审组成员定期对风险管理活动的结果进行评审,并对其正确性和有效性负责。
2.5办公室负责对所有风险管理文档的整理工作。
3、风险分析3.1参加风险分析的部门包括生产部、质量部、技术部、、销售部等,技术部主要分析设计开发阶段已知和可预见的危害事件序列,生产部主要分析产品生产阶段的已知和可预见的危害事件序列,和销售部主要分析产品生产后已知和可预见的危害事件序列,技术部负责收集各部门分析的结果并按照16号令的要求和YY/T0316:2008附录E.1的资料对所有已知和可预见的危害事件序列进行分类,组织各部门进行风险评价和风险控制措施的分析与实施并编制成相应的表格。
3.2风险分析内容包括:1)可能的危害及危害事件序列2)危害发生及其引起损害的概率3)损害的严重度3.3在产品设计开发初始阶段由于对产品设计细节了解较少,采用PHA(初步危害分析)技术对产品进行危害、危害处境及可能导致的损害进行分析。
3.4在设计开发成熟阶段采用失效模式和效应分析(FMEA)及失效模式、效应和危害分析(FMECA)对产品进行危害、危害处境及可能导致的损害进行分析。
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模糊故障树分析方法在HACCP中的应用研究王开义1,2,赵春江2※,张方田2(1.北京工业大学计算机学院,北京100022;2.国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097)摘要:HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point)称为“危害分析与关键控制点",HACCP是一个复杂的系统工程,对于农产品加工企业或食品企业而言,制定一个产品的HACCP计划有很大的难度,特别是对于关键控制点的正确选取更需要领域专家的帮助。
本文介绍了故障树分析方法在HACCP体系第一原则和第二原则上的应用,并引入模糊数学理论中的模糊算法和非模糊化方法与故障树分析方法相结合,分别适用于HACCP计划的制定和HACCP计划的变更,并可根据该方法开发出制定HACCP计划的软件工具,使得HACCP计划的制定趋于简单化和自动化。
关键词:危害分析与关键控制点(HACCP);故障树分析方法;模糊算法;非模糊化方法0 引言:HACCP称为“危害分析与关键控制点”。
其强调的是在生产过程中通过预防使可能发生的食品安全危害降低到最低限度,而不是靠事后检验产品的安全性。
采用HACCP原理预防农产食品的不安全危害,已成为农产品生产加工企业全过程质量安全控制技术发展的新趋势[1].目前的农产品生产加工企业绝大多数是中小型企业,而这些农产品加工企业在实施HACCP过程中无一例外地面临着技术、人才、资金等方面的困难[2],因为HACCP管理体系涉及到食品工艺学、微生物学、化学和物理学、质量控制和危险性评估等多方面的专业知识[3]。
国内外很多研究人员一直致力于研究简单化、自动化、智能化的HACCP实施方法与工具[4][5][6]。
这些研究成果多数针对某一个特定的产品(如:鱼罐头等),通过对多个企业实施HACCP的大量实践数据进行危害分析,挖掘危害分析及关键控制点的规律,进而为新实施该产品HACCP体系的企业提供技术支持.但是,目前应用效果还不能满足实际需求,现实中人们还是采用传统的方法,借鉴专家的经验并结合企业的实际情况来实施HACCP.本研究结合近些年来开发农业企业HACCP管理软件的工程实践,探索利用故障树理论、模糊数学理论来降低HACCP实施难度的方法。
分别针对初次实施HACCP和基于原有HACCP基础上的变更这两种实际需求,介绍了两种方法:(1)初次实施HACCP的企业没有原始数据积累和相关工作经验,采用模糊故障树分析方法实施HACCP;(2)而HACCP的变更可以充分利用原有HACCP系统运行中积累的大量数据,采用非模糊化(也称去模糊化)故障树分析方法。
1 模糊故障树分析方法1.1 故障树分析方法故障树分析(Fault Treee Analysis 简称:FTA)是在复杂系统设计过程中通过对可能造成系统失效的各种因素(包括硬件、软件、环境、人为因素)进行分析,画出逻辑框图(失效树),从而确定系统失效原因的各种可能组合方式或其发生概率,以计算系统失效概率,并采取相应的纠正措施,来提高系统可靠性的一种设计分析方法。
故障树分析把系统最不希望发生的故障状态作为逻辑分析的目标,在故障树中称为顶事件,继而找出导致这一故障状态发生的所有可能直接原因,在故障树中称为中间事件。
再跟踪找出导致这些中间故障事件发生的所有可能直接原因。
一直追寻到引起中间事件发生的全部部件状态,在故障树中称为底事件。
用相应的代表符号及逻辑符号把顶事件、中间事件、底事件连接成树形逻辑图,则称此树型逻辑图为故障树.故障树分析方法在机械、航天、核能等领域被广泛应用。
1。
2 模糊故障树分析方法传统的故障树分析是以布尔代数为基础的,把事件发生的概率处理成一精确值。
事实上,由于环境的模糊性以及数据的不精确,都会影响事件发生的概率,因此难以用一精确值来表示事件发生的概率.而且概率值的获取需要大量的统计数据,但是在一些故障发生频率很低的场合,特别是一个从未实施过HACCP的企业,要想获得大量的统计数据是不可能的,这就为确定事件发生的概率值带来了极大的困难。
传统的故障树分析,在事件发生的概率值不精确时,是无能为力的。
将模糊集合理论引入到故障树分析中,以模糊数(模糊数是由实正规凸隶属函数所描述的[7])表示事件发生的概率,故障树则成为模糊故障树,可以较好地解决这一问题。
80年代中期开始,国外开始进行模糊故障树分析方法的研究,建立了模糊故障树分析的基本概念和方法[8]。
本项研究从实际应用与软件开发的角度出发,详细地研究了HACCP 体系中的故障树模糊分析问题,提出了两种适用范围广、工程性强的故障树分析方法,即模糊故障树分析方法和非模糊化故障树分析方法.1.2。
1故障树分析的模糊算子[9]我们在实数域上定义一个正规的凸模糊集作为模糊数,记为I ~.现设I ~和J ~分别为R 实论域X 和Y 实轴上的两个模糊数,符号*表示模糊数的二元运算,即*={}÷⨯-+,,,,两个模糊数的二元运算记做I ~*J ~,定义在R 域上,根据扩张原理,知其隶属函数为[4]: ))()(()(''~~y x z j i zy x J I μμμ∧∨==* (1) 由于两个模糊数二元运算的结果仍然是模糊数,故由该公式可得出另一个模糊数。
模糊故障树分析的常用方法是以公式(1)为基础,推导出相应的模糊算子(与门模糊算子、或门模糊算子等),然后用传统故障树定量分析的方法得到顶事件发生的模糊数。
当给定阈值λ时,就可获得顶事件发生的一可信区间。
与门模糊算子可记为:)(,,1~~P P P P AND AND AND n i i p A ND βα==∏= (2) 式中,∏~为模糊乘法运算。
为计算方便糊数i p ~可记为 i p ~=(i m -i α,i m ,i m +i β)其中, i m 为模糊属i p ~的均值,为实数。
i α、i β为均值i m 的左、右扩展。
P αAND ,P AND ,P βAND 可表示为:P αAND =∏=-ni i i m 1)(α (3)P AND =∏=n i i m 1(4)P βAND =)(1∏=+ni i i m β (5)同理或门模糊算子记为:=P OR α∏=---ni i i m 1))(1(1α (6)∏=--=n i OR i m P 1)1(1 (7)-=1P OR β∏=+-ni ii m 1))(1(β (8) 1.2.2 一个HACCP 故障树的模糊分析方法举例本文以某全脂巴氏杀菌乳产品生产企业实施HACCP 过程中一个故障子树为例,来验证模糊故障树分析方法在HACCP 中的应用,该子树为全脂巴氏杀菌乳生产过程中CIP 系统的故障子树,如图1所示。
CIP(Cleaning in Place )是利用大流量泵,泵以冷热水及酸碱进行强烈循环,或由特殊的喷淋冲刷装置使洗液高速均匀地喷淋或冲刷被清洗物表面,使之达到物理、化学和微生物学的清洗。
CIP 系统的故障子树的底事件名称、事件发生概率的均值m i 及计算的i α及i β值列于表1中。
表1 CIP 系统的故障树的底事件发生概率Table1. The bottom event probability of fault tree of CIP system代号基本事件 均值m i i α及i β 1碱液浓度:1。
5%~2。
0% 0.02 1.112×10—3 2碱液温度:70℃~80℃ 0。
08 4.448×10-3 3碱液时间: >15h 0.02 1.112×10—3 4酸液浓度:0.5%~1。
0% 0。
01 5。
56×10-4 5酸液温度:60℃~70℃ 0。
001 5.56×10-5 6酸液时间: >15h 0。
0042 2.335×10—4 7热水温度: >85℃ 0.001 5.56×10-5 8热水时间: >5h 0。
02 1.112×10-3 9温水温度: >40℃~50℃ 0。
01 5。
56×10—4 10温水时间: >3~5h 0.01 5.56×10—4图1 巴氏杀菌乳危害分析故障子树Fig 。
1 Hazard analysis fault subtree of Pasteurism milk假定各基本事件相互独立,由图1知顶事件可表示为:T1=A+B+C ,式中A=事1+D+事件4,D=事件2×事件3,B=事件5+事件6+事件7,C=事件8+事件9+事件10。
当各事件的概率值用模糊数表示时,有;~4~D ~1~A p p p p ⊕⊕=;~7~6~5~B p p p p ⊕⊕=;~10~9~8~C p p p p ⊕⊕=;~3~2~D p p p ⊗=~C ~B ~A ~T1p p p p ⊕⊕=。
根据本文介绍的与门模糊算子计算方法,可求得~D p =(0。
001427,0.0016,0.001783);根据本文介绍的或门模糊算子计算方法,可求得~A p =(0.970458,0.968648,0.966826),~B p =(0。
005847,0。
006190,0。
006534),~C p =(0.037334,0.039502,0.041667)。
故顶事件发生的模糊概率为:~T1p =(0.07123,0。
07537,0。
07951)。
当各事件的概率值用精确值表示时可认为取i α=i β=0,得顶事件发生的概率为P T1=0.07537.按本文介绍的故障树模糊算子计算方法,所得顶事件发生的概率为一模糊数。
取不同的置信水平λ,可得不同的置信区间,若取λ=1,则顶事件发生的概率为0.07537.由此看出,传统的故障树分析可视为模糊故障树分析的特例。
而模糊故障树分析方法可解决传统故障树分析无法解决的基本事件难以精确赋值问题,因此模糊故障树分析具有更广的适用范围。
在可靠性工程上,有时需估计系统发生故障的概率,而并非一定要用精确值表示故障发生的概率,这时用模糊故障树对系统进行分析就显得极为重要.模糊故障树分析方法中的与门和或门逻辑运算如果采用C、Java等语言实现起来有些难度,建议采用Matlab作为编程工具,Matlab尤其擅长工程计算和数值分析,然后将Matlab开发的功能组件作为数据引擎被C、Java等语言所调用,实现起来比较方便。
2 去模糊化故障树分析方法[10]HACCP计划不是静态的,而是动态的。
其动态性主要体现在HACCP中的关键控制点是可以改变的.关键控制点的改变是随企业的位置、产品配方、加工过程、仪器设备、原料供应、卫生控制和其他支持性计划发生变化而改变。