【摘要】：全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)以其先進(jìn)的技術(shù)優(yōu)勢,成為全球軌道交通系統(tǒng)發(fā)展的趨勢,而其作為安全苛求系統(tǒng),安全分析是其中不可或缺的重要環(huán)節(jié)。軌道交通系統(tǒng)的安全分析工作需要不斷迭代進(jìn)行,隨著系統(tǒng)復(fù)雜性和集成度的增加,安全分析的工作量也顯著增加,使得安全分析往往滯后于設(shè)計(jì),不能及時(shí)為系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供建議。此外,傳統(tǒng)安全分析主要依靠分析人員手工完成,不僅效率較低,還增加了犯錯(cuò)的概率。以自動(dòng)化的方式完成安全分析,可滿足復(fù)雜系統(tǒng)對安全分析的需求,大大提高安全分析的效率,減輕人工工作量,減少人為失誤,確保安全分析的正確性與全面性,并與系統(tǒng)開發(fā)過程保持同步,實(shí)現(xiàn)“安全驅(qū)動(dòng)”的設(shè)計(jì)。論文結(jié)合全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)的技術(shù)特點(diǎn),以系統(tǒng)理論過程分析(System-Theoretic Process Analysis,STPA)方法為基礎(chǔ)提出了一種面向全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)的自動(dòng)化安全分析方法,并對北京燕房線的運(yùn)營場景進(jìn)行了實(shí)例分析。論文的主要的創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對STPA方法中分層控制結(jié)構(gòu)圖往往包含較多層級,無法有效追溯事故致因且未考慮多個(gè)控制過程的時(shí)序問題,定義了基本控制結(jié)構(gòu)模型,可按時(shí)序?qū)Χ鄠�(gè)控制過程分別建模,通過輸入輸出變量建立追溯關(guān)系,可將時(shí)序相關(guān)的事故致因場景辨識出來,擴(kuò)展了事故致因類型。(2)針對基本控制結(jié)構(gòu)模型中只包含控制結(jié)構(gòu)信息,缺少致因信息問題,從控制行為、輸入變量、同步時(shí)序及外部干擾四個(gè)方面對其進(jìn)行擴(kuò)展,將更多的系統(tǒng)致因信息囊括在控制模型中,作為不安全控制行為和致因場景生成的基礎(chǔ)。此外,從控制機(jī)理、施加時(shí)間及與前置條件關(guān)系三方面對全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)中的控制行為進(jìn)行了屬性劃分,分析建立了控制行為屬性與不安全控制行為的關(guān)聯(lián)矩陣,可完成不安全控制行為的自動(dòng)辨識。(3)事故致因場景作為STPA方法重要的分析產(chǎn)出物,可從控制機(jī)理角度清晰具體地描述事故發(fā)生的過程邏輯,只有提高致因場景分析的質(zhì)量,才能采取更有效的控制措施。但STPA方法對于致因場景缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)描述,為此,本論文定義四段式致因場景描述方式,包含了運(yùn)營背景、控制缺陷、不安全控制行為以及最終導(dǎo)致的系統(tǒng)級事故。此外,本論文分別制定了第一時(shí)序、非第一時(shí)序、同步時(shí)序及外部干擾致因場景搜索規(guī)則,確保能夠從控制模型中提取系統(tǒng)變量信息,完成致因場景的自動(dòng)辨識,并實(shí)現(xiàn)了致因場景的動(dòng)態(tài)化�；谡撐奶岢龅淖詣�(dòng)化安全分析方法,設(shè)計(jì)開發(fā)了 Auto-STPA自動(dòng)化安全分析平臺,應(yīng)用于北京燕房線的進(jìn)站停車場景及遠(yuǎn)程緊急制動(dòng)場景,成功完成了相關(guān)致因場景的自動(dòng)辨識與動(dòng)態(tài)顯示,并添加了對應(yīng)的安全需求。最后,論文對方法的正確性、全面性及高效性進(jìn)行了充分驗(yàn)證。
【圖文】：

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全自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)架構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U284.48

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2631674