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群决策下SPAR-H方法不确定性信息建模与处理

管雪凡 王丹瑜 苏晓燕 徐志辉 钱虹

管雪凡, 王丹瑜, 苏晓燕, 徐志辉, 钱虹. 群决策下SPAR-H方法不确定性信息建模与处理[J]. 核动力工程, 2023, 44(4): 148-153. doi: 10.13832/j.jnpe.2023.04.0148
引用本文: 管雪凡, 王丹瑜, 苏晓燕, 徐志辉, 钱虹. 群决策下SPAR-H方法不确定性信息建模与处理[J]. 核动力工程, 2023, 44(4): 148-153. doi: 10.13832/j.jnpe.2023.04.0148
Guan Xuefan, Wang Danyu, Su Xiaoyan, Xu Zhihui, Qian Hong. Uncertain Information Modeling and Processing in SPAR-H Method under Group Decision Making[J]. Nuclear Power Engineering, 2023, 44(4): 148-153. doi: 10.13832/j.jnpe.2023.04.0148
Citation: Guan Xuefan, Wang Danyu, Su Xiaoyan, Xu Zhihui, Qian Hong. Uncertain Information Modeling and Processing in SPAR-H Method under Group Decision Making[J]. Nuclear Power Engineering, 2023, 44(4): 148-153. doi: 10.13832/j.jnpe.2023.04.0148

群决策下SPAR-H方法不确定性信息建模与处理

doi: 10.13832/j.jnpe.2023.04.0148
基金项目: 上海市青年科技启明星计划(21QA1403400)
详细信息
    作者简介:

    管雪凡(1996—),女,硕士研究生,现主要从事信息融合及不确定信息建模与风险分析方面的研究工作,E-mail: xfguan@mail.shiep.edu.cn

    通讯作者:

    苏晓燕,E-mail: suxiaoyan@shiep.edu.cn

  • 中图分类号: TL364

Uncertain Information Modeling and Processing in SPAR-H Method under Group Decision Making

  • 摘要: 考虑到标准化核电厂风险分析-人因可靠性分析(SPAR-H)方法中存在不确定性信息且无法处理多位专家参与评估的情况,本研究提出了一种群决策环境下基于层次分析法(AHP)和Dempster-Shafer(简称D-S)证据理论的SPAR-H不确定性信息建模与处理方法。首先,通过AHP计算每位专家的权重;其次,基于D-S证据理论表达专家意见中不确定信息并生成基本信度指派(BBA);然后,结合专家权重获得加权融合BBA,通过Dempster组合规则融合评估意见并生成8种行为形成因子(PSF)取值;最后,依据SPAR-H方法生成最终人因失效概率(PHEP)。本研究以停堆和低功率工况下数字化核电厂为例说明了该方法的有效性。

     

  • 图  1  群决策下SPAR-H方法中不确定性信息建模与处理方法流程图

    BBA—基本信度指派

    Figure  1.  Flow Chart of Uncertain Information Modeling and Processing in SPAR-H Method under Group Decision Making

    表  1  停堆和低功率工况下PSF水平的取值

    Table  1.   Values of PSF Levels under Shutdown and Low Power Conditions

    PSF诊断阶段动作执行阶段
    PSF水平FPSFPSF水平FPSF
    压力很高5很高5
    22
    一般1一般1
    可用时间时间不足时间不足
    时间基本充足(≈2/3倍标称时间)10时间基本充足(≈2/3倍标称时间)10
    标称时间1标称时间1
    有多余时间(≤2倍标称时间)0.1有多余时间(≤2倍标称时间)0.1
    很多时间(>2倍标称时间)0.1~0.01很多时间(>2倍标称时间)0.1~0.01
    人机接口缺失/误导50缺失/误导50
    1010
    一般1一般1
    0.50.5
    任务复杂度高度复杂5高度复杂5
    中等复杂2中等复杂2
    正常1正常1
    很容易诊断0.1很容易诊断0.1
    培训/经验水平1010
    一般1一般1
    0.50.5
    规程5050
    有,但不完整20有,但不完整20
    有,但较差5有,但较差5
    一般1一般1
    症状导向规程(SOP)0.5SOP0.5
    工作适应性不适宜不适宜
    不太适宜5不太适宜5
    正常1正常1
    工作过程22
    一般1一般1
    0.50.5
      FPSF无取值时,PHEP=1.0
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    表  2  诊断阶段下PSF的评估意见

    Table  2.   Experts’ Evaluations of PSF for Diagnosis

    PSF专家1
    α=1)
    专家2
    α=0.8)
    专家3
    α=0.8)
    压力很高
    可用时间标称时间有多余时间标称时间∶有多余时间=3∶1
    人机接口一般一般,差一般∶差=1∶1
    任务复
    杂度
    正常正常,中
    等复杂
    正常∶中等
    复杂=3∶1
    培训/经验水平一般
    规程有但比较差∶一般=4∶1一般有但比较差
    工作适
    应性
    正常不太适宜正常
    工作过程一般一般,好
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    表  3  动作执行阶段下PSF的评估意见

    Table  3.   Experts’ Evaluations of PSF for Action Execution

    PSF专家1
    α=1)
    专家2
    α=0.8)
    专家3
    α=0.8)
    压力很高很高很高
    可用
    时间
    标称时间∶有多余时间=3∶1有多余
    时间
    标称时间
    人机接口一般,差一般一般∶差=1∶1
    任务复
    杂度
    正常正常,中
    等复杂
    正常
    培训/经
    验水平
    一般一般
    规程一般一般有但比较差
    工作适
    应性
    不太适宜不太适宜正常
    工作过程一般,好一般
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    表  4  诊断阶段下任务复杂度的BBA

    Table  4.   BBA of the Task Complexity for Diagnosis

    BBAm
    (正常)
    m
    (中等复杂)
    m
    (正常,中等复杂)
    m(Θ)
    专家1(w1=0.3)1000
    专家2(w2=0.3)000.80.2
    专家3(w3=0.4)0.60.200.2
    加权融合0.540.080.240.14
    自融合0.7680.0740.1370.021
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    表  5  诊断与动作执行阶段的SPSF

    Table  5.   SPSF for Diagnosis and Action Execution

    PSFSPSF
    诊断阶段动作执行阶段
    压力2.9074.452
    可用时间0.7280.735
    人机接口3.2643.676
    任务复杂度1.1461.064
    培训/经验水平0.5910.865
    规程3.9204.269
    工作适应性1.7312.721
    工作过程0.7240.858
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-08-25
  • 修回日期:  2022-11-15
  • 刊出日期:  2023-08-15

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