一种面向故障树的结构相似度匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种面向故障树的结构相似度匹配方法，求出案例故障树的扩展割集，求出标准故障树的扩展割集，将案例故障树的扩展割集与标准故障树的扩展割集相匹配，判断此案例故障树属于哪类标准故障树；将未匹配标准树扩展割集部分的集合作为结构缺失事件推荐给分析人员，补充案例树结构的完整性。本发明专利技术方法可以识别判断具体事故的案例故障树类型，将事故案例故障树中的结构与标准故障树中的结构做相似度匹配，更准确快速地进行事故分析，为安全苛求领域事故分析、预测和预警提供有力的支持，有利于提高企业对重大事故的预警预防能力，减少财产损失，预防事故造成的危害。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及事故分析
，具体是一种面向故障树的结构相似度匹配方法。
技术介绍
随着高速铁路、化工生产、航空航天等安全苛求领域集成度、自动化、规模化等程度日益提高，事故后果的影响面、危害度也日益严重。准确、全面的分析已发生的事故，从已发生的事故中吸取经验是指导安全生产、事故预防与预警的重要途径。因此，要求事故分析人员在每一个事故环节中都慎之又慎分析，尽可能全面、准确的分析事故。然由于事故分析人员自身经验的限制、事故调查的局限性，虽有大量事故案例的专家经验，但无法能够借助有效工具进行学习和借鉴，对事故环节的分析不可避免地会产生一系列的缺陷或者遗漏。因为每次事故发生都需要频繁、重复的分析，如果能够利用已有的专家经验为新的事故快速分析，找到事故的成因，可以提高事故分析的效率和准确性。故障树是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图，它用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系。逻辑门的输入事件是输出事件的\因\，逻辑门的输出事件是输入事件的\果\。现有基于故障树技术的事故分析与预测技术多是基于故障树本身结构的分析方法，用于分析引发事故的层层因果关系的分析。自上而下、一层层的寻找顶事件的直接原因和间接原因事件，直到基本原因事件，并用逻辑图把这些事件之间的逻辑关系表达出来。故障树不仅可以分析由单一构件所引起的系统故障，而且也可以分析多个构件不同模式故障而产生的系统故障情况。通过查阅文献，现有的基于故障树的专利技术主要分为或是研究故障树的结构表示方法、存储方法；或是研究基于故障树本身的定性、定量分析方法；或是研究基于故障树分析方法在不同领域的生成、分析和预算等方面的应用，在故障树的结构匹配方面还未发现相关专利。比较相近的一个专利是“安全苛求系统的扩展UML类图模型的故障树生成方法”，该专利提出一种通过UML类图中的关联关系、组合关系等模型生成故障树的一种方法，然此方法仅实现了建模工具和故障树之间的数据交互和结构映射，主要用于系统结构的可靠性模型的建模，但并没有讨论故障树本身结构的匹配关系。现有的事故分析技术只是基于故障树、HAZOP、FME(C)A和事件树等安全分析方法进行复杂事故模型的成因分析、事故演化分析、后果预测等，这些技术可以提供框架指导专家进行事故分析、也可以针对专家分析结果进行深入分析，但这些技术在重用专家经验、提供事故类型自动判别及事故分析完整性判断等方面都无法提供技术支撑，尚未发现研究如何提供分析技术自动利用专家经验积累支持和补充新事故的案例分析。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种面向故障树的结构相似度匹配方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种面向故障树的结构相似度匹配方法，包括以下步骤：步骤1：求出案例故障树的扩展割集；步骤2：求出标准故障树的扩展割集；步骤3：将案例故障树的扩展割集与标准故障树的扩展割集相匹配，判断此案例故障树属于哪类标准故障树；步骤4：结构匹配时，若案例故障树的扩展割集仅匹配标准树扩展割集中的部分，则说明此案例树不完整，需要补充其完整性；步骤5：将未匹配标准树扩展割集部分的集合作为结构缺失事件推荐给分析人员，补充案例树结构的完整性。作为本专利技术进一步的方案：所述步骤1，求出案例故障树的扩展割集，包括以下步骤：步骤11：输入故障树，将故障树的子树转化成二维数组，每一行代表一个子树，每一列依次表示该子树的根节点的文本、孩子节点个数、逻辑门符号、孩子节点的文本；步骤12：读入故障树的根节点，并根据其逻辑门进行处理；若是与门，则根节点加入集合、将根节点替换为与门所有的下层节点，并加入集合；若是或门，则根节点加入集合、将根节点依次替换为或门的下层节点，并依次加入集合；步骤13：读入故障树的下一个节点，并根据逻辑门进行处理；若是与门，则寻找集合中存在的与节点文本相同的树节点，并用与门的所有下层节点替换为集合中的树节点，替换后的结果加入结果集；若是或门，则寻找集合中存在的与节点文本相同的树节点，并用或门的下层节点依次替换为集合中的树节点，替换后的结果加入结果集；步骤14：重复步骤13，直到所有的节点都读完，即能求出故障树故障发生的所有析取范式。作为本专利技术再进一步的方案：所述步骤3，将案例故障树的扩展割集与标准故障树的扩展割集相匹配，包括以下步骤：步骤31：将标准故障树和案例故障树中的每一项割集转化成二维数组，每一行代表一个扩展割集项，每一列依次表示扩展割集的文本、割集项所在子树层数。步骤32：从案例故障树的第一项扩展割集开始，依次匹配标准故障树的扩展割集，找出相似度值大于阈值变量(根据树结构、结点数和案例树数目动态得出)，在标准故障树中标记出其匹配的节点。步骤33：读入案例故障树的下一项扩展割集，依次匹配标准故障树各项割集，筛选出相似度大于阈值变量的割集，并根据其二维数组中扩展割集项的位置和割集项所在子树层次位置，在相应的标准故障树中做出标记。步骤34：重复第三步，直到所有扩展割集全部读完，即能标记出案例故障树在标准故障树中的结构映射。步骤35：按照树的深度匹配结构程度，判断出案例故障树的深度完整性。步骤36：通过案例故障树扩展割集在标准故障树中缺少的割集项及节点匹配所占的权重，判断出案例故障树的宽度完整性。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术方法可以识别判断具体事故的案例故障树类型，将事故案例故障树中的结构与标准故障树中的结构做相似度匹配，可以补充案例故障树的完整性，更准确快速地进行事故分析，为安全苛求领域事故分析、预测和预警提供有力的支持，有利于提高企业对重大事故的预警预防能力，对将来安全苛求领域有很大的指导作用，可以减少财产损失，预防事故造成的危害。附图说明图1为本专利技术中案例故障树的扩展割集流程图。图2为本专利技术中案例故障树与标准故障树的匹配流程图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术设计的思路是基于已经形成的描述同类型事故成因的多类标准故障树，研究具体案例故障树在标准故障树的结构影射关系，设计案例故障树与标准故障树的结构相似度匹配算法，通过结构相似度匹配算法可以快速识别案例树的类别，匹配、预测属于哪一类标准树的哪个分支结构，分析案例树的完整性，进一步补充、推荐缺失的案例树结构分支。一种面向故障树的结构相似度匹配方法，包括以下几个步骤：步骤1：求出案例故障树的扩展割集；(扩展割集算法见算法1)步骤2：求出标准故障树的扩展割集；步骤3：将案例故障树的扩展割集与标准故障树的扩展割集相匹配(匹配算法见算法2)，判断此案例故障树属于哪一类标准故障树；步骤4：结构匹配时，若案例故障树的扩展割集仅匹配标准树扩展割集中的部分，则说明此案例树不完整，需要补充其完整性；步骤5：将未匹配标准树扩展割集部分的集合作为结构缺失事件推荐给分析人员，补充案例树结构的完整性。如图1所示，求出案例故障树的扩展割集，包括以下步骤：步骤11：输入故障树，将故障树的子树转化成二维数组，每一行代表一个子树，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向故障树的结构相似度匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：求出案例故障树的扩展割集；步骤2：求出标准故障树的扩展割集；步骤3：将案例故障树的扩展割集与标准故障树的扩展割集相匹配，判断此案例故障树属于哪类标准故障树；步骤4：结构匹配时，若案例故障树的扩展割集仅匹配标准树扩展割集中的部分，则说明此案例树不完整，需要补充其完整性；步骤5：将未匹配标准树扩展割集部分的集合作为结构缺失事件推荐给分析人员，补充案例树结构的完整性。

【技术特征摘要】
1.一种面向故障树的结构相似度匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：求出案例故障树的扩展割集；步骤2：求出标准故障树的扩展割集；步骤3：将案例故障树的扩展割集与标准故障树的扩展割集相匹配，判断此案例故障树属于哪类标准故障树；步骤4：结构匹配时，若案例故障树的扩展割集仅匹配标准树扩展割集中的部分，则说明此案例树不完整，需要补充其完整性；步骤5：将未匹配标准树扩展割集部分的集合作为结构缺失事件推荐给分析人员，补充案例树结构的完整性。2.根据权利要求1所述的面向故障树的结构相似度匹配方法，其特征在于，所述步骤1，求出案例故障树的扩展割集，包括以下步骤：步骤11：输入故障树，将故障树的子树转化成二维数组，每一行代表一个子树，每一列依次表示该子树的根节点的文本、孩子节点个数、逻辑门符号、孩子节点的文本；步骤12：读入故障树的根节点，并根据其逻辑门进行处理；若是与门，则根节点加入集合、将根节点替换为与门所有的下层节点，并加入集合；若是或门，则根节点加入集合、将根节点依次替换为或门的下层节点，并依次加入集合；步骤13：读入故障树的下一个节点，并根据逻辑门进行处理；若是与门，则寻找集合中存在的与节点文本相同的树节点，并用与门的所有下层节点替换为集合中的树节点，替换后的结果加入结果集；若是或门，则寻找集...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜军威，岳鑫，李浩杰，陈卓，葛艳，马超，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37