【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于采矿业安全，具体涉及一种无人矿卡系统的失效风险管控方法及相关装置。
技术介绍
1、随着自动化和智能化技术的快速发展，无人矿卡系统在矿山作业中的应用越来越广泛。系统通过集成先进的传感器、通信技术和控制系统，实现了对矿卡的远程控制和自主导航，极大地提高了矿山作业的效率和安全性。但由于无人矿卡系统涉及装备复杂多元，矿山道路环境恶劣，同时矿方也缺乏相应管理经验，诸多因素导致无人矿卡系统存在失效的风险。因此，如何对于无人矿卡系统的失效模式以及关键致因进行全面识别与管控，是无人矿卡应用部署所急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术存在的不足，提出一种无人矿卡系统的失效风险管控方法及相关装置，本专利技术以5g矿山无人矿用卡车系统作为分析对象，对于无人矿卡系统的失效模式以及关键致因进行全面识别与管控，提升无人矿卡系统的安全性。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，包括如下过程：
4、构建无人矿卡系统失效风险因素清单；
5、结合所述无人矿卡系统失效致因清单，构建无人驾驶卡车控制系统失效致因识别的系统性失效致因分类系统(即systematic failure cause classification system，sfccs)；
6、将所述系统性失效致因分类系统作为模糊贝叶斯网络的节点，基于生成式交互环境构建可视化贝叶斯网络；
7、
8、根据所述风险评价结果进行系统失效对策分析，基于领结理论获得无人矿卡系统失效风险管控措施。
9、优选的，构建无人矿卡系统失效风险因素清单的过程包括：
10、确定无人矿卡系统的组织建构和工作流程，根据组织建构和工作流程构建无人矿用卡车系统控制反馈结构；
11、根据所述无人矿用卡车系统控制反馈结构，确定系统级事故和系统级危险；
12、从造成系统级事故和系统级危险的控制过程和反馈过程，识别出不安全控制行为，根据不安全控制行为获取导致不安全控制行为的致因因素；
13、对所述致因因素进行分类，得到无人矿卡系统失效风险因素清单。
14、优选的，按照管理、人、物和环境这四个类别，对致因因素进行分类，其中：
15、对于管理，致因因素包括监控监管、安全隐患、安全氛围、企业管理、现场管理、应急管理、制度建设、人员聘用、安全培训和线路设计；
16、对于人，致因因素包括理论水平、身心状态、实践经验、技术水平、交流水平、操作差错和操作违规；
17、对于物，致因因素包括硬件设备质量、软件系统算法、网络延迟故障和数据传输错误；
18、对于环境，致因因素包括恶劣天气、极端温度、崎岖山地和恶劣恶劣，其中，恶劣环境包括尘土环境或腐蚀性环境。
19、优选的，结合所述无人矿卡系统失效致因清单，构建无人驾驶卡车控制系统失效致因识别的系统性失效致因分类系统的过程包括：
20、结合所述无人矿卡系统失效致因清单，将无人矿卡系统失效事故细分为若干层次因素，每个层次因素中均包含有致因因素，并对致因因素间的关系进行层级划分，最终形成系统性失效致因分类系统。
21、优选的，所述层次因素包括组织影响、不安全监督、不安全行为的前提条件、人员不安全行为、技术系统因素、环境因素和外部因素七个因素；组织影响分包括资源管理不当、不良组织过程和不良安全氛围三个子类；不安全监督包括错误监管和违规监管两个子类；不安全行为的前提条件包括不合格的个人条件、不合格的人员实践和环境因素三个子类；不安全行为包括错误行为和违规行为两个子类；技术系统因素包括系统功能失效和系统硬件失效两个子类；环境因素包括自然环境和运行环境两个子类；外部因素包括外部干扰和外部攻击两个子类；
22、对致因因素间的关系进行层级划分，结果如下：
23、资源管理不当包括安全培训针对性不足、安全经费投入不足、应急资源不足和安全设备投入不足四个因素；组织过程包括安全管理体系不完善、安全防护不合格和员工绩效考核不合理三个因素；组织氛围包括安全管理落实不到位和安全氛围不佳两个因素；错误监管包括政府监管不力、监管计划不当和未能及时纠正不安全行为三个因素；违规监管包括日常违规和个别违规两个因素；不合格的个人条件包括心理或生理状态差、专业技术不合格和安全意识薄弱三个因素；不合格的人员实践包括参加培训不足、应急处理能力不足和个人准备不足三个因素；环境因素包括物理环境、技术环境、组织环境和人物环境四个因素；错误行为包括决策错误、技能错误和感知错误三个因素；违规行为包括习惯性违规、偶然性违规和冒险作业三个因素；自然环境包括极端天气、极端温度、灰尘颗粒物、日晒和雨淋五个因素；运行环境包括崎岖道路和区域障碍两个因素；外部干扰包括电磁干扰和无线信号干扰两个因素；外部攻击主要为数据被篡改或截获一个因素。
24、优选的，将所述系统性失效致因分类系统作为模糊贝叶斯网络的节点，基于生成式交互环境构建可视化贝叶斯网络的过程包括：
25、将系统性失效致因分类系统的每个致因因素作为模糊贝叶斯网络的节点，并构建拓扑结构，拓扑结构的节点的状态均用发生和未发生表示；
26、基于专家知识获取各节点的事件发生概率，用很低、低、偏低、中等、偏高、高和很高这七个等级描述事件发生概率；
27、选用三角模糊数作为分析事故发生事件的隶属函数，根据等级与事件发生概率的对应关系将专家的自然语言转化为定量的概率数值，构建得到模糊贝叶斯网络模型；
28、在生成式交互环境软件中创建模糊贝叶斯网络模型的节点；然后绘制有向弧，将各节点进行连接；然后设置根节点的先验概率和子节点的条件概率，再对各节点的概率进行更新，得到所述可视化贝叶斯网络。
29、优选的，根据所述风险评价结果进行系统失效对策分析，基于领结理论获得无人矿卡系统失效风险管控措施的过程包括：
30、结合风险评价结果，建立无人矿卡系统失效领结理论模型：将无人矿卡系统失效作为顶部事件，置于蝴蝶结中心；然后在蝴蝶结左侧列出导致事故发生的原因，右侧列出事故后果；将蝴蝶结左侧的事故致因作为事件危险源，连接蝴蝶结左侧与顶部事件，在危险源与事件的连接路径上安置障碍，为危险源被触发而诱发事故发生设置预防措施；在蝴蝶结右侧，以事故发生为起点，与各引发后果之间划线，在后果所产生的影响进一步扩大的路径上设置控制措施；
31、通过无人矿卡系统失效领结理论模型，针对每项失效原因主体，从工作人员、运营管理、系统设备和环境条件四个维度提出事前预防对策和事后减轻对策。
32、本专利技术还提供了一种无人矿卡系统的失效风险管控系统，用于实现本专利技术上述无人矿卡系统的失效风险管控方法，系统包括：
33、清单构建单元：用于构建无人矿卡系统失效风险因素清单本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，包括如下过程：
2.根据权利要求1所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，构建无人矿卡系统失效风险因素清单的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，按照管理、人、物和环境这四个类别，对致因因素进行分类，其中：
4.根据权利要求1所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，结合所述无人矿卡系统失效致因清单，构建无人驾驶卡车控制系统失效致因识别的系统性失效致因分类系统的过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，将所述系统性失效致因分类系统作为模糊贝叶斯网络的节点，基于生成式交互环境构建可视化贝叶斯网络的过程包括：
7.根据权利要求1所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，根据所述风险评价结果进行系统失效对策分析，基于领结理论获得无人矿卡系统失效风险管控措施的过程包括：
8.一种无人矿卡系统的失效风险管控系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的无人矿卡系统的失效风险管控方法。
...【技术特征摘要】
1.一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，包括如下过程：
2.根据权利要求1所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，构建无人矿卡系统失效风险因素清单的过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，按照管理、人、物和环境这四个类别，对致因因素进行分类，其中：
4.根据权利要求1所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于，结合所述无人矿卡系统失效致因清单，构建无人驾驶卡车控制系统失效致因识别的系统性失效致因分类系统的过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种无人矿卡系统的失效风险管控方法，其特征在于：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭梨，黄智奇，何润丰，姚相杰，顾清华，江松，阮顺领，刘迪，章赛，孟珂瑶，李照康，司红森，姚贝，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：
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