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认为是精确值[3 ] ,但是对类似鸟击飞机等低概率重大灾难性机场环境安全事件而言,由于缺乏统计数据
或受各种因素的影响,无法确定底事件的精确概率。本文运用专家判断和模糊集理论相结合的方法,分
析和计算引起鸟击飞机的各底事件和顶事件发生的概率,以及各底事件的重要度,并进一步判别安全隐
患的优先次序。
1 故障树的建立与定性分析
111 故障树建立
根据故障树顶事件确定的原则,将“鸟击飞机”作为故障树的顶事件,其最直接原因是飞机飞行活动
状态、鸟类活动等共同作用的结果,而以这两个事件作为次顶事件,采用类似方法继续深入,层层分析下
去,直至分解到各类底事件为止,如图1 所示。经过分析,共有59 个基本事件。各事件如表1 所列。
X 收稿日期:2009 - 09 - 06
基金项目:国家自然科学基金资助项目(30770315)
作者简介:朱云斌(1966 —) ,男,博士生。
国 防 科 技 大 学 学 报
第31 卷第6 期 JOURNAL OF NATIONAL UNIVERSITYOF DEFENSE TECHNOLOGY Vol. 31 No. 6 2009
图1 鸟击飞机故障树
Fig. 1 FTA for bird strike aircraft
表1 各事件对应的代码符号
Tab. 1 Symbol for events
代码事件名称代码事件名称代码事件名称
T 鸟击飞机X10 重量1～118kg 的个鸟撞飞机X35
植被或土壤中孵化的昆虫
对鸟的吸引
A1 飞机活动状态X11 重量013～1kg 的群鸟撞飞机X36 产种子的植被对鸟的吸引
A2 鸟类活动X12 重量013～1kg 的个鸟撞飞机X37 建筑物平顶对鸟的吸引
A3 鸟的类型X13 重量50～300g 的群鸟撞飞机X38
机库和塔台等建筑物对鸟
的吸引
A4 吸引鸟类的因子X14 重量50～300g 的个鸟撞飞机X39
农作物特别是谷物对鸟的
吸引
A5 机场内吸引鸟类的因子X15 重量小于50g 的群鸟撞飞机X40 水产业设施对鸟的吸引
A6 机场外吸引鸟类的因子X16 重量小于50g 的个鸟撞飞机X41 家畜饲养场对鸟的吸引
A7
机场内农业或植被吸引鸟类
的因子
X17
农作物(特别是谷物) 对鸟的
吸引
X42
谷物存放地或加工厂对鸟
的吸引
A8
机场内废物与污物吸引鸟类
的因子
X18
犁地、割草和收割(啮齿动物、
昆虫、蠕虫) 对鸟的吸引
X43
饭店(特别是室外就餐区)
对鸟的吸引
A9 机场内水源吸引鸟类的因子X19
风景美化(果实和栖息地) 对
鸟的吸引
X44
野餐区域和公园对鸟的吸
引
A10 机场内其他吸引鸟类的因子X20
树枝、灌木和小块林地对鸟的
吸引
X45 游艇码头对鸟的吸引
A11
机场外农业活动吸引鸟类的
因子
X21 树木等筑巢地对鸟的吸引X46 高尔夫球场对鸟的吸引
A12
机场外商业和娱乐用地吸引
鸟类的因子
X22
鸟类和哺乳动物的饲料对鸟
的吸引
X47 工厂厂房对鸟的吸引
A13 机场外废物吸引鸟类的因子X23 食品废物存放地对鸟的吸引X48 垃圾船对鸟的吸引
A14 机场外水源吸引鸟类的因子X24 垃圾堆对鸟的吸引X49 垃圾堆对鸟的吸引
朱云斌,等:模糊故障树分析方法在机场环境安全中的应用127
(续表)
代码事件名称代码事件名称代码事件名称
A15
机场外其他区域吸引鸟类的
因子
X25 干草对鸟的吸引X50 垃圾转运站对鸟的吸引
X1 跑道滑跑阶段(高度0m) 撞鸟X26
污泥地、泻湖和排水口对鸟的
吸引
X51 鱼加工厂对鸟的吸引
X2
起飞和着陆阶段( 高度0 ～
120m) 撞鸟
X27
杂草、建筑物和废旧物场对鸟
的吸引
X52
污水塘和排水口对鸟的吸
引
X3
初始爬升和着陆前进近(高度
120～500m) 撞鸟
X28 动物尸体对鸟的吸引X53 鱼塘对鸟的吸引
X4
中期爬升和航线下降( 高度
500～1000m) 撞鸟
X29 水生植物对鸟的吸引X54 河道溪流对鸟的吸引
X5
后期爬升和航线下降( 高度
1000～3000m) 撞鸟
X30
运河、沟渠、小溪和排水沟对
鸟的吸引
X55 湖面和江面对鸟的吸引
X6
巡航和固定空域飞行(高度大
于3000m) 撞鸟
X31
道面和地面低洼积水区对鸟
的吸引
X56
野生动物庇护所和自然保
护区对鸟的吸引
X7 重量大于118kg 的群鸟撞飞机X32 水池和除冰液对鸟的吸引X57 农庄对鸟的吸引
X8 重量大于118kg 的个鸟撞飞机X33 喷泉对鸟的吸引X58 森林对鸟的吸引
X9 重量1～118kg 的群鸟撞飞机X34 跑道上的蚯蚓对鸟的吸引X59
湿地、沼泽地和污泥滩对鸟
的索引
112 故障树定性分析
定性分析是求出故障树的所有最小割集,最小割集是指导致顶事件发生的最起码的基本事件的组
合,根据基本事件的组合个数,最小割集分为一阶最小割集、二阶最小割集以及更高阶的最小割集。本
文采用Fussel 算法(下行法) 求解最小割集,将故障树转化为等效的布尔代数方程,即
T = ( X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 ) ·( X7 + X8 + X9 + X10 + X11 + X12 + X13 + X14 + X15 + X16 )
·( X17 + X18 + ⋯+ X59 ) (1)
由于式(1) 展开后共2580 项且均为三阶,可见故障树由2580 个三阶最小割集组成。一般情况下,
割集数越小,它发生的可能性越大。因此,为提高系统安全性,应首先考虑发生概率较大或危险性较大
的一阶最小割集。本故障树较为特殊,需考虑所有割集。
2 故障树底事件概率的确定
211 模糊数、隶属度函数及λ截集
专家判断法是确定事件发生概率的常用方法之一[4 ] 。模糊集理论[5 ] 能将现实生活中的模糊现象定
量地表示出来,为描述和处理具有模糊性的现象提供了一种有效的数学手段。专家判断过程中采用“很
小、小、较小、中等、较大、大、很大”等自然语言描述事件发生概率。本文用三角形或梯形模糊数代替这
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