安全等級特征量及其計算方法

【摘要】指出了目前用模糊評價法確定系統(tǒng)的安全等級所存在的問題和不足之處。分別運用模糊隨機變量理論和模糊集理論而提出了安全等級模糊隨機特征量和安全等級模糊特征量的概念及其計算方法。安全等級特征量及安全等級變量，均為安全等級取值論域上的模糊子集，而并非是一個確定的點。還給出了安全等級的絕對可能性和相對可能性的計算方法。實例表明，筆者所提出的安全等級特征量及可能性的計算方法是科學(xué)的、合理的。

【關(guān)鍵詞】安全等級評價模糊隨機特征量模糊特征量可能性

Characteristic Quantity of Safety Grade and Its Calculation Method

AbstractUsing the method of fuzzy evaluation, existing problems and shortcomings are pointed out as the time of system safety grade being defined. By using fuzzy random variable theory and fuzzy set theory, the concept and its calculation method of fuzzy random characteristic quantity of safety grade are put forward. Both characteristic quantity of safety grade and its variable are the value obtained from the fuzzy sub-set of safety grade on domain, and are not a definite point. Calculation method of absolute and relative possibility is also given. System safety in future can be evaluated and forecasted in a definite condition by the calculation method of fuzzy random characteristic quantity of safety grade. Examples demonstrate that calculation method of characteristic quantity of safety grade and the possibility pointed out in this paper are scientific and rational.

Key words：Safety gradeEvaluationFuzzy random characteristic quantity
Fuzzy characteristic quantityPossibility

1系統(tǒng)安全等級的模糊性
在評價系統(tǒng)的安全水平或等級時，人們常用“極其安全”、“十分安全”、“十分危險”和“極其危險”等不確定性的語言表達方式。這是因為安全和危險是相對的，兩者具有亦此亦彼的過渡性質(zhì)，即具有模糊性。因此，要準(zhǔn)確、客觀地描述系統(tǒng)的安全等級卻十分困難，只能盡可能地使評價結(jié)果符合客觀實際。其原因是影響系統(tǒng)安全性的因素眾多而復(fù)雜，且具有模糊性。例如，機械設(shè)備可靠性及安全管理水平的“高”與“低”，環(huán)境條件的“優(yōu)”與“劣”，人、機配合的“好”與“差”，等等。在進行評價時，所獲得的原始數(shù)據(jù)也具有模糊性。當(dāng)然，也不能排除在某些系統(tǒng)中，影響其安全的因素具有確定性，其安全等級也具有確定性的情況。根據(jù)模糊集理論，確定性可以看作是模糊性或隨機性的一個特例。所以，不管系統(tǒng)的復(fù)雜性如何，其安全性均可采用模糊集理論進行評價。系統(tǒng)安全評價的非模糊集方法往往也包含有模糊性。例如，采用概率評價法時最終所得結(jié)果是系統(tǒng)處于安全或危險狀態(tài)的概率，盡管概率值是確定的，但它所代表的含義則具有模糊性。等級系數(shù)法和DOW化學(xué)公司的火災(zāi)爆炸指數(shù)法的評價結(jié)果也具有同樣的性質(zhì)�？梢�，系統(tǒng)安全狀態(tài)的模糊性已成為人們的共識�？梢哉f，模糊集方法是評價系統(tǒng)安全性的最好的方法之一。采用模糊集方法進行安全評價時，所得結(jié)果是對應(yīng)于各安全等級的隸屬度，然后按照最大隸屬原則或評分法確定系統(tǒng)的安全等級。目前，此法也存在如下問題：①最大隸屬原則會丟失許多信息［1］，存在著使評價結(jié)果失真的可能性。②計算評分值時，與安全等級論域U相對應(yīng)的分?jǐn)?shù)的選取不盡合理；③一個確定的總分值是相空間中的一個點，而不是一個模糊集合，既不符合模糊集理論，同時也很難反映系統(tǒng)實際的安全狀況，亦即其評價結(jié)果可能高于或低于實際的安全等級。筆者對這些問題，作了初步研究和探討。

2安全等級特征量
系統(tǒng)安全評價可分為對系統(tǒng)未來狀況和對系統(tǒng)現(xiàn)狀的安全評價。對于系統(tǒng)未來狀況的安全評價可以稱作預(yù)評價，它分現(xiàn)實系統(tǒng)的預(yù)評價和待建系統(tǒng)的預(yù)評價。本文討論前一種情況。對于現(xiàn)實系統(tǒng)未來的安全性，由于無法控制條件，一些偶然因素使系統(tǒng)運行的結(jié)果不可能準(zhǔn)確地預(yù)先掌握，故具有隨機性。安全本身就是一個模糊概念。所以，對系統(tǒng)未來的安全評價可以運用模糊隨機變量理論。模糊隨機變量的概念于1978年由H.Kwakernaak首次提出的，隨后，國內(nèi)外不少學(xué)者對模糊隨機變量進行了研究［4～6］。由于系統(tǒng)的現(xiàn)狀是已經(jīng)發(fā)生的事件，所以具有確定性。但由于人們所掌握的信息是模糊的，且安全本身具有模糊性，所以，對系統(tǒng)現(xiàn)狀的評價要使用模糊集理論。

2.1安全等級模糊隨機特征量與安全等級模糊特征量
系統(tǒng)安全等級或安全狀態(tài)不宜分得過少,但也不宜過多。不失一般性，將系統(tǒng)安全等級分成c級，則其論域為U，并定義ui，i＝1,2,…,c，隨著i的增大，系統(tǒng)安全性增加，危險性降低。令ωi

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