CN117874437B - 一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法，包括：对生产线上的历史安全事故数据进行去噪处理，提取时间点，排除偶发性干扰因素对事故分析的干扰；根据频域分析得到的周期性规律，通过季节性自回归积分滑动平均模型，对历史安全事故记录进行季节性趋势分析；根据季节性趋势利用随机森林算法进行特征学习，从非线性和非平稳时间序列中识别和提取事故演变特征；识别和量化生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性的差异性，预测不同生产线环节在事故发生时的反应；预测不同生产线环节在事故发生时的反应，模拟应急响应策略，调整生产线应急响应策略。

Description

一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法。

背景技术

在当前的工业生产领域，安全事故的管理和预防一直是企业面临的重要挑战。特别是对于生产线上的对偶环节，即那些在生产过程中具有多重功能和关键作用的环节，其安全管理问题更是显得尤为复杂和紧迫。这些对偶环节往往对生产效率和产品质量具有决定性影响，同时也容易成为安全事故的高发区域。生产线上的安全事故往往由多种因素引起，包括设备故障、操作失误、环境变化等，这些因素的复杂性和不可预测性使得事故的预测变得困难。尤其是对于对偶环节，由于其功能的多样性和作用的关键性，事故的预测和防范更加棘手。虽然大量的历史安全事故数据为分析和预测事故提供了可能，但是传统的数据分析方法往往难以有效处理这些数据。尤其是在识别事故的潜在规律和趋势方面，传统方法存在诸多局限。在安全事故发生时，快速有效的应急响应对于减轻事故损失至关重要。然而，许多企业在应急响应方面的准备不足，缺乏有效的预案和策略，使得事故应对往往显得被动和无效。对于生产线上的对偶环节而言，需要特别的安全管理策略。但是许多企业在这方面还缺乏成熟和系统的方法，往往采取一些片面或短期的措施，无法从根本上减少安全事故的发生。对于生产线尤其是对偶环节的风险评估，不仅要考虑到单一环节的风险，还要考虑整个生产系统的相互作用和影响。这增加了风险评估的复杂性，对传统的评估方法提出了更高的要求。

发明内容

本发明提供了一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法，主要包括：

对生产线上的历史安全事故数据进行去噪处理，提取时间点，排除偶发性干扰因素对事故分析的干扰；

通过傅里叶变换和小波变换方法分析经过去噪处理的生产线上的历史安全事故数据，提取和识别频域特性，获取周期性规律；

根据频域分析得到的周期性规律，通过季节性自回归积分滑动平均模型，对历史安全事故记录进行季节性趋势分析；

根据季节性趋势利用随机森林算法进行特征学习，从非线性和非平稳时间序列中识别和提取事故演变特征；

根据事故演变特征识别结果，采用故障树分析方法，对生产线上的对偶环节和依赖关系进行分析，识别影响事故发生的内部机制和关键因素；

根据对偶环节和依赖关系识别结果，模拟生产线的运行行为，分析生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性；

识别和量化生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性的差异性，预测不同生产线环节在事故发生时的反应；

预测不同生产线环节在事故发生时的反应，模拟应急响应策略，调整生产线应急响应策略。

在一些实施例中，所述对生产线上的历史安全事故数据进行去噪处理，提取时间点，排除偶发性干扰因素对事故分析的干扰，包括：

使用小波变换对生产线上的历史安全事故数据进行处理，选择小波基函数，对生产线上的历史安全事故数据进行小波分解，根据预设的阈值去除噪声成分，重构生产线上的历史安全事故数据；初始化卡尔曼滤波器的参数，采用卡尔曼滤波对生产线上的历史安全事故，通过新的生产线上的历史安全事故数据更新状态估计；对去噪后的生产线上的历史安全事故数据进行特征提取，包括温度和压力物理参数，通过主成分分析，确定与事故发生关联的参数；对与事故发生关联的参数进行分析，识别与正常模式不一致的时间点；对识别出的时间点数据进行因果关系分析，根据格兰杰因果性检验，确定与事故出现并与事故有直接的关联的因素；根据与事故出现并与事故有直接的关联的因素，分析数据集，识别数据集中的异常点，排除偶发性干扰因素。

在一些实施例中，所述通过傅里叶变换和小波变换方法分析经过去噪处理的生产线上的历史安全事故数据，提取和识别频域特性，获取周期性规律，包括：

对去噪后的生产线上的历史安全事故数据应用快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，获得信号的频谱分布；根据信号的频谱分布，使用频谱峰值检测方法识别频率成分及幅值；根据识别的频谱成分的频率范围，调整傅里叶变换的参数，包括窗口大小和重叠区域；选择母小波函数，对傅里叶变换未能解析的信号部分进行小波变换，提取信号的时间局部特性，得到时间频率分布图；根据时间频率分布图，识别瞬态事件和非平稳信号特性，分析事故发生前后的信号异常变化；结合傅里叶变换和小波变换的结果，提取频域特性，包括主频率、能量分布和时间频率局部变化特征；对提取的频域特性进行模式匹配，与经过去噪处理的生产线上的历史安全事故数据的频域特性进行对比，判断当前事故数据是否与已知的事故特征模式相匹配；采用支持向量机算法，对模式匹配结果进行分析，判断事故数据中的周期性规律和模式。

在一些实施例中，所述根据频域分析得到的周期性规律，通过季节性自回归积分滑动平均模型，对历史安全事故记录进行季节性趋势分析，包括：

根据频域分析得到的周期性规律，设定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的季节周期参数S；采用单位根检验，对生产线上的历史安全事故数据进行平稳性检验，判断是否需要进行差分以及差分的次数，确定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的非季节性差分参数d和季节性差分参数D；利用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF对生产线上的历史安全事故数据进行分析，确定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的非季节性自回归参数p和季节性自回归参数P，以及非季节性滑动平均参数q和季节性滑动平均参数Q；采用最大似然估计法对季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的所有参数进行估计，得到季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型的初步形态；通过交叉验证和赤池信息准则AIC评判标准对季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型进行优化，选择参数组合；使用优化后的季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型对生产线上的历史安全事故数据进行拟合，分析季节性趋势，提取季节性成分；利用拟合得到的季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型对阈值时间范围内的安全事故发生趋势进行预测。

在一些实施例中，所述根据季节性趋势利用随机森林算法进行特征学习，从非线性和非平稳时间序列中识别和提取事故演变特征，包括：

使用STL季节性分解方法对生产线的历史安全事故数据趋势分量的提取、季节性分量的识别，以及残差分量的获取处理，将生产线上的历史安全事故数据中的季节性趋势和周期性规律显式分离；根据STL季节性分解方法的结果，计算滞后特征，分析阈值时间窗口内的数据点对当前观测值的影响；采用滑动窗口方法，提取移动平均特征，包括标准偏差和变异系数，获取时间序列的局部动态变化信息，包括确定窗口大小和步长，计算每个窗口内的统计量；对时间戳进行解析，提取时间特征，包括小时、工作日、周末和季节性指标，获取经过特征工程处理的数据集；将经过特征工程处理的数据集输入随机森林模型进行训练，随机森林模型通过内部决策树投票机制学习特征与事故演变的关联性；利用训练好的随机森林模型分析非线性和非平稳时间序列数据，识别模式和趋势，对特征重要性进行度量，对所有特征进行评分和排名，确定影响事故演变的驱动因素；筛选重要性排名高于排名阈值的特征，将特征与季节性趋势之间的关联进行分析，识别在不同季节下对事故演变具有影响的特征；计算特征间的相关性，分析特征交互作用对事故演变的影响，获取事故演变特征；采用交叉验证方法对随机森林模型进行测试，通过模型的准确率、召回率和F1得分指标评估模型性能，根据评估结果调整模型参数，优化模型性能。

在一些实施例中，所述根据事故演变特征识别结果，采用故障树分析方法，对生产线上的对偶环节和依赖关系进行分析，识别影响事故发生的内部机制和关键因素，包括：

获取生产线的实时运行状态，包括设备性能数据、故障记录和操作日志；整理和分类获取的数据，分成对应的事故顶事件、中间事件以及基本事件，确保数据的逻辑结构；构建故障树模型，将事故顶事件与中间事件和基本事件通过逻辑门连接，形成逻辑结构图；获取生产线的配置信息，标记生产线中存在的对偶环节，分析对偶环节之间的相互影响以及对顶事件的影响，在故障树模型中标注结构元素，确定故障树模型中的环节；分析生产线中的资源共享和控制命令依赖信息，获取依赖关系数据，确定事故传播的路径；对于故障树中标识的基本事件，进行概率分析，得到每个基本事件发生的概率；根据基本事件的概率，计算中间事件及顶事件发生的概率，确定路径和最小割集；若故障树模型显示某一基本事件的概率对顶事件影响度高于影响阈值，评估该基本事件概率变化对顶事件概率的影响；

还包括：根据生产线中对偶环节的运行数据评估，确定环节间交互作用系数并计算累积应力响应，监控整体应力状况。

所述根据生产线中对偶环节的运行数据评估，确定环节间交互作用系数并计算累积应力响应，监控整体应力状况，具体包括：

定义累积应力响应计算公式。其中S_cumulative表示系统级累积应力响应，A_i代表第i个对偶环节自身的应力响应，B_ij是第i和第j个环节间的交互作用系数，C_j是第j个环节的影响因子。获取生产线中对偶环节的运行数据进行，包括操作压力、温度和振动频率。对每个对偶环节进行单独的应力响应评估，并根据应力响应评估与其他环节的相互作用确定交互作用系数B_ij。应用公式计算系统级累积应力响应S_cumulative，量化对偶环节间交互作用下的整体应力水平。根据累积应力响应的计算结果，监控生产线的应力状况。

在一些实施例中，所述根据对偶环节和依赖关系识别结果，模拟生产线的运行行为，分析生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性，包括：

获取生产线的系统结构信息，包括对偶环节的位置和配置，获得系统结构数据；通过生产线的系统结构数据分析，建立对偶环节间连接关系的数据模型，确定连接关系模型；根据连接关系模型，输入每个环节的参数，包括容量、速率、延迟和故障率进行动态模拟，生成模拟数据；进行资源分配分析，识别资源制约点和优化点，确定资源分配结果；根据资源分配结果，调整模拟参数，确保模拟结果反映实际生产运作状态，获取调整后的模拟数据；通过调整后的模拟数据，设定模拟中的控制策略，包括调度算法和库存管理规则，确保模拟中的控制策略能在模拟环境中实现；输入依赖关系数据，模拟对偶环节间的物料流、信息流和能量交换场景，预测对偶环节间的敏感点和影响链路，获取模拟的依赖性数据；根据外部扰动因素，包括市场需求和供应链状况，调整模拟参数，模拟市场需求和供应链状况变化对生产线运行的影响，确定外部因素对模拟的影响；进行敏感性分析，确定对生产线稳定性影响度高于影响阈值的对偶环节和参数，确定敏感性分析结果；通过模拟不同参数变化的场景，判断对偶环节在面对变化时的适应能力，获得适应能力判断结果；执行脆弱性评估，模拟故障和扰动场景，包括设备故障和物料短缺，分析对生产线效率和恢复时间的影响；根据评估结果，确定生产线中的脆弱环节，确定脆弱环节的位置；

还包括：根据对偶环节性能变化与时间延迟数据，评估生产线中的交互敏感性分数。

所述根据对偶环节性能变化与时间延迟数据，评估生产线中的交互敏感性分数，具体包括：

进行对偶环节间敏感性的评估和优化，定义敏感性量化公式。其中，S(i，j)来表示两个对偶环节i和j之间的交互敏感性，其中S是敏感性分数。ΔP(i)和ΔP(j)分别表示环节i和j在特定扰动下的性能变化，ΔT(i，j)表示两环节之间的时间延迟变化，α和β是权重因子，表示调整性能变化和时间延迟对敏感性评分的影响。获取对偶环节在不同条件下的性能数据和时间延迟数据。根据生产线特性和业务需求，设定α和β值。通过获取的数据，在模拟环境中执行动态模拟，模拟不同的扰动场景。在模拟过程中应用S(i，j)公式，计算并记录不同对偶环节组合在扰动下的敏感性分数。对计算结果进行分析，识别敏感性分数高于分数阈值的对偶环节组合。

在一些实施例中，所述识别和量化生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性的差异性，预测不同生产线环节在事故发生时的反应，包括：

根据敏感性分析结果，对生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性进行量化，得到敏感性得分；对生产线上的对偶环节在事故发生时的脆弱性进行量化评估，包括故障率、恢复能力和故障影响范围，得到脆弱性得分；通过敏感性得分和脆弱性得分，对生产线上的对偶环节进行敏感性得分和脆弱性得分的排序；根据敏感性得分和脆弱性得分的排序，评估生产线上的对偶环节在面对事故时的风险水平，获取关键度，识别关键度高于关键阈值的环节；区分和量化对偶环节间的差异；构建仿真模型，模拟不同事故场景下的生产线响应，分析系统结构和运行状态对事故的反应，获取仿真结果数据；采用遗传算法，根据敏感性得分和脆弱性得分模拟不同事故场景下对偶环节的反应；输入量化的敏感性得分和脆弱性得分，并设置不同的事故场景参数，包括设备故障和供应链中断；获取和分析对偶环节在模拟事故中的反应数据，包括对偶环节间的差异反应。

在一些实施例中，所述预测不同生产线环节在事故发生时的反应，模拟应急响应策略，调整生产线应急响应策略，包括：

获取生产线的事故类型，包括机械故障、供应链中断和工业事故；获取与生产线相关的历史事故数据，包括故障记录、维护日志和事故报告；整合生产线的事故类型和与生产线相关的历史事故数据到应急事件数据库中；使用地理信息系统GIS技术，根据生产线的布局和工厂地理位置创建地理模型，在模型中表示生产线布局、机器位置和员工工作区域要素；定期更新和验证模型的准确性，反映生产线的更改和调整；汇总生产线的资源，包括机器、原料、人力和安全设备，记录每种资源的数量、状态和位置；根据预测的不同生产线环节在事故发生时的反应，针对影响生产线的不同类型事件，设计应急响应策略，包括紧急停机程序、疏散路线和故障修复流程；分析应急响应策略在模拟生产线环境下的效果，根据模拟结果调整应急响应策略。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明公开了一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法，致力于提高对生产线上对偶环节安全事故的预防和管理能力。通过深入分析历史安全事故数据，本发明能够有效识别生产线上对偶环节的安全风险，帮助企业理解这些关键环节在不同条件下的表现，以及对整个生产流程的影响。这一方法使企业能够更好地了解安全事故发生的内在原因和影响因素，从而在事故发生前采取预防措施，或在事故发生时迅速有效地作出应对。

此外，本发明还能够辅助企业在生产线的关键环节中识别并强化潜在的薄弱环节，确保这些环节能够在面临潜在威胁时保持稳定。这种对生产线上对偶环节的深入理解和应急准备不仅能够降低安全事故的发生概率，还能够在事故发生时限制其影响范围，最大程度地减少生产损失和员工伤害。

综上所述，本发明为生产线上的安全管理提供了一种全新的视角和方法，特别是对于生产线上的对偶环节，有效提高了安全事故的预防和响应能力，对于保障生产安全、保护员工福祉以及维护企业经济效益具有重要的实际意义。

附图说明

图1为本发明的一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法的流程图。

图2为本发明的一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法的示意图。

图3为本发明的一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法的又一示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

如图1-3，本实施例一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法具体可以包括：

S101、对生产线上的历史安全事故数据进行去噪处理，提取时间点，排除偶发性干扰因素对事故分析的干扰。

使用小波变换对生产线上的历史安全事故数据进行处理，选择小波基函数，对生产线上的历史安全事故数据进行小波分解，根据预设的阈值去除噪声成分，重构生产线上的历史安全事故数据。初始化卡尔曼滤波器的参数，采用卡尔曼滤波对生产线上的历史安全事故，通过新的生产线上的历史安全事故数据更新状态估计。对去噪后的生产线上的历史安全事故数据进行特征提取，包括温度和压力物理参数，通过主成分分析，确定与事故发生关联的参数。对与事故发生关联的参数进行分析，识别与正常模式不一致的时间点。对识别出的时间点数据进行因果关系分析，根据格兰杰因果性检验，确定与事故出现并与事故有直接的关联的因素。根据与事故出现并与事故有直接的关联的因素，分析数据集，识别数据集中的异常点，排除偶发性干扰因素。

例如，有一个记录了过去一年生产线安全事故的数据集，数据中包含了温度、压力和事故发生的时间戳等信息。选择小波基函数,选择Daubechies小波db1作为的基函数来进行小波分解。对每一个安全事故数据，进行4级小波分解，得到不同频率层次的细节和近似。设定阈值为2，低于此阈值的小波系数被认为是噪声并被置零。使用去噪后的小波系数重构安全事故数据，获得去噪后的信号。卡尔曼滤波器的初始状态估计为零，误差协方差矩阵为单位阵，测量噪声和过程噪声分别设定为1和0.1。使用去噪后的安全事故数据来更新卡尔曼滤波器的状态估计。提取温度和压力的数据，并计算统计特性，包括平均值、方差等。通过主成分PCA分析，发现温度和压力的第一主成分解释了数据变异性的90%。识别异常时间点，当温度和压力的值超过三倍标准差时，标记为异常。使用格兰杰因果性检验，发现压力的变化在事故发生前有显著增加，因此推定压力变化与事故发生直接相关。异在分析1000个安全事故数据点后，识别出其中的5%为异常点。通过进一步的分析，发现其中1%的异常点与设备维护作业有关，因此排除这些作为偶发性干扰因素。

S102、通过傅里叶变换和小波变换方法分析经过去噪处理的生产线上的历史安全事故数据，提取和识别频域特性，获取周期性规律。

对去噪后的生产线上的历史安全事故数据应用快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，获得信号的频谱分布。根据信号的频谱分布，使用频谱峰值检测方法识别频率成分及幅值。根据识别的频谱成分的频率范围，调整傅里叶变换的参数，包括窗口大小和重叠区域。选择母小波函数，对傅里叶变换未能解析的信号部分进行小波变换，提取信号的时间局部特性，得到时间频率分布图。根据时间频率分布图，识别瞬态事件和非平稳信号特性，分析事故发生前后的信号异常变化。结合傅里叶变换和小波变换的结果，提取频域特性，包括主频率、能量分布和时间频率局部变化特征。对提取的频域特性进行模式匹配，与经过去噪处理的生产线上的历史安全事故数据的频域特性进行对比，判断当前事故数据是否与已知的事故特征模式相匹配。采用支持向量机算法，对模式匹配结果进行分析，判断事故数据中的周期性规律和模式。

例如，在一个生产线上，收集了一组经过去噪处理的历史安全事故数据。这些数据代表了过去一年内生产线上发生的事故数量和时间。数据显示，事故发生的时间点为每周的某些特定天数和时间。首先，对数据应用快速傅里叶变换FFT，将时域信号转换为频域信号。一组事故数据显示在1440分钟的时间范围内有周期性的峰值，通过FFT发现一个峰值频率为1Hz，对应一个周期性事件，每10秒钟出现一次。通过频谱分布图，使用频谱峰值检测方法识别出信号中主要的频率成分及其幅值。可能会发现频谱图上有一个明显的峰值在1Hz，幅值为20dB。由于FFT可能无法解析所有信号的细节，特别是那些非平稳或瞬态信号，选择一个合适的母小波函数，Daubechies小波，来对FFT未能解析的信号部分进行小波变换。通过小波变换，可能会得到一个时间频率分布图，显示在事故发生前5分钟有一系列局部的能量集中，表明存在异常。在分析时间频率分布图后，识别出在事故发生的前几分钟内有明显的瞬态事件和非平稳信号特性。可能会观察到在12:00PM至12:05PM之间有一个能量集中区域，表明这段时间可能与事故有关。结合FFT和小波变换的结果，提取信号的频域特性，包括主频率、能量分布和时间频率局部变化特征。发现主频率仍然是1Hz，但是在12:00PM至12:05PM的时间内，能量分布集中在高频段。然后，将提取的频域特性进行模式匹配，与过去的事故数据进行对比。如果当前事故的频域特性与之前发生在周末的事故频域特性相似，可以推断当前事件可能与周末的操作有关。最后，使用支持向量机SVM算法分析模式匹配结果，判断事故数据中的周期性规律和模式。SVM分析可能表明，在周六的下午班次期间，有70%的概率发生事故，这个周期性规律可能与特定的操作流程或员工行为模式有关。

S103、根据频域分析得到的周期性规律，通过季节性自回归积分滑动平均模型，对历史安全事故记录进行季节性趋势分析。

根据频域分析得到的周期性规律，设定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的季节周期参数S。采用单位根检验，对生产线上的历史安全事故数据进行平稳性检验，判断是否需要进行差分以及差分的次数，确定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的非季节性差分参数d和季节性差分参数D。利用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF对生产线上的历史安全事故数据进行分析，确定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的非季节性自回归参数p和季节性自回归参数P，以及非季节性滑动平均参数q和季节性滑动平均参数Q。采用最大似然估计法对季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的所有参数进行估计，得到季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型的初步形态。通过交叉验证和赤池信息准则AIC评判标准对季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型进行优化，选择参数组合。使用优化后的季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型对生产线上的历史安全事故数据进行拟合，分析季节性趋势，提取季节性成分。利用拟合得到的季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型对阈值时间范围内的安全事故发生趋势进行预测。

例如，有一条生产线的历史安全事故数据，想通过SARIMA模型来分析这些数据的季节性趋势，并预测未来的安全事故发生趋势。通过对生产线的月度安全事故数据进行频域分析得到的周期性规律，观察到每年的5月和11月安全事故发生次数显著增加。这表明存在一年一度的周期性，因此可以设定季节周期参数S为12。对数据进行平稳性检验，ADF检验的p值为15，高于通常的显著性水平0.05，这表明数据是非平稳的。因此，进行一次差分，得到的新数据ADF检验的p值为0.01，低于0.05，可以认为数据已经变为平稳。这样，确定了非季节性差分参数d=1，由于数据存在明显的年度季节性，还可能需要设定季节性差分参数D=1。通过对平稳化后的数据绘制ACF和PACF图，观察到ACF在第1个滞后处以外的滞后处都不显著，而PACF在第1个和第2个滞后处显著。这表明非季节性自回归参数p可能为2，并且非季节性滑动平均参数q可能为1。同时，还观察到在季节性滞后的第12个滞后处ACF和PACF都显著，这可能表明季节性自回归参数P和季节性滑动平均参数Q都是1。利用最大似然估计法估计参数并得到SARIMA模型(2,1,1)x(1,1,1,12)的参数估计值。这些参数包括非季节性AR参数、非季节性MA参数、季节性AR参数和季节性MA参数。将数据分为训练集和测试集，使用训练集数据来估计模型参数，并在测试集上进行预测,计算出AIC值为320。通过改变参数，可能发现SARIMA(1,1,1)x(1,1,0,12)的AIC值为310，更小，表明这可能是一个更好的模型。使用SARIMA(1,1,1)x(1,1,0,12)模型拟合生产线的历史安全事故数据，并提取出季节性成分。通过这个模型，提取到每年5月和11月安全事故数增加的规律。使用优化后的SARIMA模型对未来12个月的安全事故发生趋势进行预测。预测在接下来的5月和11月，安全事故的数量将会比其他月份显著增加。

S104、根据季节性趋势利用随机森林算法进行特征学习，从非线性和非平稳时间序列中识别和提取事故演变特征。

使用STL季节性分解方法对生产线的历史安全事故数据趋势分量的提取、季节性分量的识别，以及残差分量的获取处理，将生产线上的历史安全事故数据中的季节性趋势和周期性规律显式分离。根据STL季节性分解方法的结果，计算滞后特征，分析阈值时间窗口内的数据点对当前观测值的影响。采用滑动窗口方法，提取移动平均特征，包括标准偏差和变异系数，获取时间序列的局部动态变化信息，包括确定窗口大小和步长，计算每个窗口内的统计量。对时间戳进行解析，提取时间特征，包括小时、工作日、周末和季节性指标，获取经过特征工程处理的数据集。将经过特征工程处理的数据集输入随机森林模型进行训练，随机森林模型通过内部决策树投票机制学习特征与事故演变的关联性。利用训练好的随机森林模型分析非线性和非平稳时间序列数据，识别模式和趋势，对特征重要性进行度量，对所有特征进行评分和排名，确定影响事故演变的驱动因素。筛选重要性排名高于排名阈值的特征，将特征与季节性趋势之间的关联进行分析，识别在不同季节下对事故演变具有影响的特征。计算特征间的相关性，分析特征交互作用对事故演变的影响，获取事故演变特征。采用交叉验证方法对随机森林模型进行测试，通过模型的准确率、召回率和F1得分指标评估模型性能，根据评估结果调整模型参数，优化模型性能。

例如，有一条生产线的历史安全事故数据集，该数据集包含过去三年内每周发生的安全事故数量。首先使用STL季节性分解方法对该时间序列进行处理，以提取数据的趋势分量、季节性分量和残差分量。在实际操作中，发现趋势分量逐渐上升，显示每年事故数量正在增加。季节性分量可能表明夏季和冬季事故率较高，这可能与高温和低温工作环境有关。残差分量显示了时间序列中无法由趋势和季节性解释的波动。进一步地，可以计算滞后特征。上一周的安全事故数量与本周的安全事故数量呈正相关，相关系数为0.65，这表明上周的事故数可能是本周事故预测的一个重要因素。在提取移动平均特征时，可能选择一个四周的滑动窗口，并计算该窗口内的标准偏差和变异系数。某一个四周的窗口标准偏差为2，变异系数为8，这表明该窗口期内的安全事故数存在较大波动。接着，对时间戳进行解析，提取时间特征。比如发现在周末发生的安全事故比例为25%，而在工作日是75%，这个信息可以用来更好地分析事故的时间分布。在随机森林模型训练阶段，可能会得到一个准确率为85%，召回率为80%和F1得分为82的模型。通过特征重要性评分，可能会发现“上周事故数”、“当前周的平均温度”和“季节性分量”是排名前三的驱动因素。进一步分析可能表明，夏季的时候“高温”这一特征与安全事故的发生高度相关，相关系数为0.75。在交叉验证过程中，可能发现模型在不同的数据子集上的表现有所不同，准确率在82%-88%之间变动，这提示需要对模型参数进行调整以提高模型的泛化能力。

S105、根据事故演变特征识别结果，采用故障树分析方法，对生产线上的对偶环节和依赖关系进行分析，识别影响事故发生的内部机制和关键因素。

获取生产线的实时运行状态，包括设备性能数据、故障记录和操作日志。整理和分类获取的数据，分成对应的事故顶事件、中间事件以及基本事件，确保数据的逻辑结构。构建故障树模型，将事故顶事件与中间事件和基本事件通过逻辑门连接，形成逻辑结构图。获取生产线的配置信息，标记生产线中存在的对偶环节，分析对偶环节之间的相互影响以及对顶事件的影响，在故障树模型中标注结构元素，确定故障树模型中的环节。分析生产线中的资源共享和控制命令依赖信息，获取依赖关系数据，确定事故传播的路径。对于故障树中标识的基本事件，进行概率分析，得到每个基本事件发生的概率。根据基本事件的概率，计算中间事件及顶事件发生的概率，确定路径和最小割集。若故障树模型显示某一基本事件的概率对顶事件影响度高于影响阈值，评估该基本事件概率变化对顶事件概率的影响。

例如，正在管理一条自动化的装配线，用于生产汽车零部件。该生产线包括机器人臂、传送带、检测站和打包设备。评估生产线的可靠性，并识别可能导致停机的关键风险点。监测到设备A在过去24小时内有两次停机，停机时长分别为10分钟和15分钟。操作日志表明，停机是由于传感器故障所致。将设备A的停机事件分类为基本事件，如“传感器故障”。中间事件可能是“自动检测系统失效”，而顶事件是“生产线完全停机”。通过故障树分析，构建了一张逻辑结构图，顶事件为“生产线完全停机”，与中间事件“自动检测系统失效”通过一个“或”逻辑门连接，进一步与基本事件“传感器故障”通过一个“与”逻辑门连接。发现生产线上的两个机器人臂是对偶环节，因为它们可以执行相同的操作。如果一个机器人臂故障，另一个可以接管其工作，从而减少了顶事件的发生概率。分析了检测站的资源共享情况,发现检测站与打包设备共享同一个控制系统。如果控制系统失败，这两个环节将同时受到影响。通过历史数据分析，传感器故障的概率为0.001,每1000个周期内有1次故障。如果自动检测系统除了传感器外没有其他故障模式，那么中间事件的概率与基本事件相同。然而，顶事件“生产线完全停机”的概率会根据故障树的逻辑门关系进行计算，可能会涉及多个基本事件和中间事件的组合概率。如果传感器故障的概率上升至0.002，使用故障树模型评估这种变化如何增加生产线完全停机的总体风险。如果这种增加超过了设定的风险阈值，需要考虑采取措施，如增加传感器的冗余度，或定期维护以降低基本事件的发生概率。

根据生产线中对偶环节的运行数据评估，确定环节间交互作用系数并计算累积应力响应，监控整体应力状况。

定义累积应力响应计算公式。其中S_cumulative表示系统级累积应力响应，A_i代表第i个对偶环节自身的应力响应，B_ij是第i和第j个环节间的交互作用系数，C_j是第j个环节的影响因子。获取生产线中对偶环节的运行数据进行，包括操作压力、温度和振动频率。对每个对偶环节进行单独的应力响应评估，并根据应力响应评估与其他环节的相互作用确定交互作用系数B_ij。应用公式计算系统级累积应力响应S_cumulative，量化对偶环节间交互作用下的整体应力水平。根据累积应力响应的计算结果，监控生产线的应力状况。

例如，有一个由三个对偶环节组成的简单系统，每个环节都有自己的应力响应和相互之间的交互作用系数。现在，将通过获取操作数据对该公式进行实际应用。从生产线的三个对偶环节获取了以下运行数据,环节1操作压力为100单位，温度为350K，振动频率为15Hz,环节2操作压力为120单位，温度为330K，振动频率为20Hz,环节3操作压力为90单位，温度为340K，振动频率为18Hz。通过这些数据，可以评估每个环节的单独应力响应A_i。应力响应计算如下,A₁=操作压力1+温度1/10+振动频率1^2,A₂=操作压力2+温度2/10+振动频率2^2,A₃=操作压力3+温度3/10+振动频率3^2。计算得，A₁=100+35+225=360，A₂=120+33+400=553，A₃=90+34+324=448。接下来，确定交互作用系数B_ij和影响因子C_j。这些系数是基于工程评估或历史数据分析得出的，B₁₂=1，B₁₃=0.5,B₂₃=0.8,C₂=5，C₃=2。现在，可以将这些值代入公式计算S_cumulative=2965.8。因此，系统级累积应力响应为2965.8单位。根据累积应力响应的计算结果S_cumulative=2965.8，可以监控生产线的应力状况，如果S_cumulative超过某个预定的阈值，那么可能需要进一步的调查或采取预防措施来降低系统级的应力水平。维护生产线的稳定性，减少停机时间，提高整体效率。

S106、根据对偶环节和依赖关系识别结果，模拟生产线的运行行为，分析生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性。

获取生产线的系统结构信息，包括对偶环节的位置和配置，获得系统结构数据。通过生产线的系统结构数据分析，建立对偶环节间连接关系的数据模型，确定连接关系模型。根据连接关系模型，输入每个环节的参数，包括容量、速率、延迟和故障率进行动态模拟，生成模拟数据。进行资源分配分析，识别资源制约点和优化点，确定资源分配结果。根据资源分配结果，调整模拟参数，确保模拟结果反映实际生产运作状态，获取调整后的模拟数据。通过调整后的模拟数据，设定模拟中的控制策略，包括调度算法和库存管理规则，确保模拟中的控制策略能在模拟环境中实现。输入依赖关系数据，模拟对偶环节间的物料流、信息流和能量交换场景，预测对偶环节间的敏感点和影响链路，获取模拟的依赖性数据。根据外部扰动因素，包括市场需求和供应链状况，调整模拟参数，模拟市场需求和供应链状况变化对生产线运行的影响，确定外部因素对模拟的影响。进行敏感性分析，确定对生产线稳定性影响度高于影响阈值的对偶环节和参数，确定敏感性分析结果。通过模拟不同参数变化的场景，判断对偶环节在面对变化时的适应能力，获得适应能力判断结果。执行脆弱性评估，模拟故障和扰动场景，包括设备故障和物料短缺，分析对生产线效率和恢复时间的影响。根据评估结果，确定生产线中的脆弱环节，确定脆弱环节的位置。

例如，要分析一条汽车组装生产线的系统结构。获取系统结构信息，确定对偶环节的位置和配置。发现该生产线包括以下对偶环节,发动机组装区A区、车身焊接区B区、油漆区C区和最终组装区D区。接下来，建立了这些环节间连接关系的数据模型。发现B区的输出直接影响C区的输入，而A区和B区则通过一个缓存区相连，以平衡生产速率。然后，输入每个环节的参数进行动态模拟。A区的容量为每小时30台发动机，速率为2分钟/台，延迟为1分钟，故障率为0.02；B区的容量为每小时25台车身，速率为5分钟/台，延迟为5分钟，故障率为0.25。可能发现B区是一个资源制约点，因为容量低于其他区域，导致上游区域A的产能未能充分利用。B区的故障率导致其实际产能下降到每小时20台车身。根据资源分配结果，调整模拟参数，增加B区的工作人员数量或改进设备以提高其容量和可靠性。调整后的模拟数据显示B区的产能提升到每小时24台车身。还设定了模拟中的控制策略，实施先进先出的调度算法和实时库存管理规则，并保证这些控制策略能在模拟环境中得到有效执行。模拟中也考虑了依赖关系数据，如果A区延迟增加，会直接影响B区的生产节奏，导致整个生产线效率下降。A区的延迟从1分钟增加到2分钟，可能导致B区的等待时间增加，从而降低整条生产线的效率。考虑外部扰动因素后，市场需求暴增，要求生产量从每小时25台增加到每小时30台，调整模拟参数以模拟这种变化对生产线运行的影响。结果表明，B区的产能无法满足增长的需求，导致整个生产线产量受限。敏感性分析可能显示，B区是对生产线稳定性影响度最高的对偶环节，因为任何小的变化都会对下游产生显著影响。最后，执行脆弱性评估，模拟了例如B区的焊接机器出现故障的情况，发现这会导致生产线停滞，恢复时间为2小时，对生产效率产生重大影响。这表明B区是生产线中的一个脆弱环节。

根据对偶环节性能变化与时间延迟数据，评估生产线中的交互敏感性分数。

进行对偶环节间敏感性的评估和优化，定义敏感性量化公式。其中，S(i，j)来表示两个对偶环节i和j之间的交互敏感性，其中S是敏感性分数。ΔP(i)和ΔP(j)分别表示环节i和j在特定扰动下的性能变化，ΔT(i，j)表示两环节之间的时间延迟变化，α和β是权重因子，表示调整性能变化和时间延迟对敏感性评分的影响。获取对偶环节在不同条件下的性能数据和时间延迟数据。根据生产线特性和业务需求，设定α和β值。通过获取的数据，在模拟环境中执行动态模拟，模拟不同的扰动场景。在模拟过程中应用S(i，j)公式，计算并记录不同对偶环节组合在扰动下的敏感性分数。对计算结果进行分析，识别敏感性分数高于分数阈值的对偶环节组合。

例如，有两个工厂生产线上的对偶环节，环节A和环节B。评估当市场需求变化时，这两个环节相互之间的敏感性。定义了交互敏感性量化公式。通过历史数据和专家经验设定权重因子α为0.6，β为0.4。环节A和环节B在正常情况下分别可以完成每小时100个和120个单位的工作量。当市场需求突增时，环节A的性能提升到每小时150个单位，。同时，环节B的性能提升到每小时130个单位，/>。需求变化导致两个环节之间的协同作业时间延迟增加了5分钟，把时间转换为小时，ΔT(A,B)=5/60=0.083小时。将这些数据代入公式中，S(A,B)=3.0332。所以，这个敏感性分数表明，在市场需求增加的扰动下，环节A和环节B之间的敏感性是明显的。如果设定敏感性分数阈值为2，那么S(A,B)=3.0332超过了这个阈值。这表示需要关注这两个环节之间的协调和优化，可能需要改善之间的流程，减少对市场需求变化的敏感性。可能的改进措施包括增加缓冲存储、提高环节B的性能或改进两个环节间的信息流。

S107、识别和量化生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性的差异性，预测不同生产线环节在事故发生时的反应。

根据敏感性分析结果，对生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性进行量化，得到敏感性得分。对生产线上的对偶环节在事故发生时的脆弱性进行量化评估，包括故障率、恢复能力和故障影响范围，得到脆弱性得分。通过敏感性得分和脆弱性得分，对生产线上的对偶环节进行敏感性得分和脆弱性得分的排序。根据敏感性得分和脆弱性得分的排序，评估生产线上的对偶环节在面对事故时的风险水平，获取关键度，识别关键度高于关键阈值的环节。区分和量化对偶环节间的差异。构建仿真模型，模拟不同事故场景下的生产线响应，分析系统结构和运行状态对事故的反应，获取仿真结果数据。采用遗传算法，根据敏感性得分和脆弱性得分模拟不同事故场景下对偶环节的反应。输入量化的敏感性得分和脆弱性得分，并设置不同的事故场景参数，包括设备故障和供应链中断。获取和分析对偶环节在模拟事故中的反应数据，包括对偶环节间的差异反应。

例如，生产线上有三个对偶环节A、B和C，这些环节在生产过程中承担不同的作用。为了量化每个环节在事故发生时的敏感性，对这三个环节进行了敏感性分析。经过评估，敏感性得分如下,环节A的敏感性得分85分,环节B的敏感性得分60分,环节C的敏感性得分40分。接下来，对三个环节进行脆弱性评估，考虑以下三个因素，故障率、恢复能力和故障影响范围。评估结果如下，环节A的脆弱性得分，基于故障率20%，恢复能力弱，影响范围广90分，环节B的脆弱性得分，基于故障率10%，恢复能力中等，影响范围中等，50分。环节C的脆弱性得分，基于故障率5%，恢复能力强，影响范围小，30分。根据敏感性得分和脆弱性得分，可以对环节进行排序，并识别出敏感性和脆弱性最高的环节为环节A，其次是环节B，最后是环节C。评估生产线上的对偶环节在面对事故时的风险水平，获取关键度，识别关键度高于关键阈值的环节。如果设定关键阈值为70分，那么环节A将被标记为关键环节。为了进一步分析和模拟不同事故场景下的生产线响应，构建了一个仿真模型。在模型中，设定了两个不同的事故场景参数，设备故障和供应链中断。设备故障场景下的仿真结果显示，环节A发生故障时，生产线的整体效率下降了30%；环节B发生故障时，下降了15%；环节C发生故障时，下降了5%。供应链中断的仿真结果显示，环节A的供应链中断会导致整体效率下降40%，环节B为20%，环节C为10%。最后，使用遗传算法对不同事故场景下的环节反应进行模拟。通过输入敏感性和脆弱性得分，并设置不同的事故场景参数，能够获得以下反应数据。在设备故障情景下，环节A的反应得分80分，环节B的反应得分50分，环节C的反应得分25分。在供应链中断情景下，环节A的反应得分85分，环节B的反应得分55分，环节C的反应得分30分。

S108、预测不同生产线环节在事故发生时的反应，模拟应急响应策略，调整生产线应急响应策略。

获取生产线的事故类型，包括机械故障、供应链中断和工业事故。获取与生产线相关的历史事故数据，包括故障记录、维护日志和事故报告。整合生产线的事故类型和与生产线相关的历史事故数据到应急事件数据库中。使用地理信息系统GIS技术，根据生产线的布局和工厂地理位置创建地理模型，在模型中表示生产线布局、机器位置和员工工作区域要素。定期更新和验证模型的准确性，反映生产线的更改和调整。汇总生产线的资源，包括机器、原料、人力和安全设备，记录每种资源的数量、状态和位置。根据预测的不同生产线环节在事故发生时的反应，针对影响生产线的不同类型事件，设计应急响应策略，包括紧急停机程序、疏散路线和故障修复流程。分析应急响应策略在模拟生产线环境下的效果，根据模拟结果调整应急响应策略。

例如，在一个汽车组装生产线中，历史数据显示在过去的五年内共发生了以下事故类型,机械故障共计150次，平均每月发生5次。供应链中断,共计30次，其中10次是由于供应商延迟交货引起的。工业事故，共计20次，包括5次员工受伤和2次火灾。这些历史事故数据被整合到应急事件数据库中。在创建地理模型时，GIS技术被用来定位30台主要机械设备、5个原料仓库和安全出口的具体位置。GIS模型显示，最近增加的新机器设备位于生产线的北侧，且靠近紧急出口，这可能需要重新设计疏散路线。资源汇总可能包括，机器30台，其中2台处于维护状态。原料，5种，每种原料的平均库存为1000公斤。人力，200名员工，分布在3个班次。安全设备，50个灭火器，10套防毒面具。应急响应策略设定了紧急停机程序，当生产线上的主控传感器检测到异常振动超过阈值时，自动触发紧急停机。同时，疏散路线图表明，员工应在不超过3分钟内从任何位置到达最近的安全出口。通过模拟练习，发现原本设计的疏散路线在实际演练中平均疏散时间为4分钟，超过了预设的3分钟目标。因此，应急响应策略随之调整，增加指示标识和优化疏散路线，以确保员工能够在3分钟内安全疏散。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (2)

1.一种基于时间序列分析的事故趋势识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对生产线上的历史安全事故数据进行去噪处理，提取时间点，排除偶发性干扰因素对事故分析的干扰；

通过傅里叶变换和小波变换方法分析经过去噪处理的生产线上的历史安全事故数据，提取和识别频域特性，获取周期性规律；

根据频域分析得到的周期性规律，通过季节性自回归积分滑动平均模型，对历史安全事故记录进行季节性趋势分析；

根据季节性趋势利用随机森林算法进行特征学习，从非线性和非平稳时间序列中识别和提取事故演变特征；

根据事故演变特征识别结果，采用故障树分析方法，对生产线上的对偶环节和依赖关系进行分析，识别影响事故发生的内部机制和关键因素；

根据对偶环节和依赖关系识别结果，模拟生产线的运行行为，分析生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性；

识别和量化生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性的差异性，预测不同生产线环节在事故发生时的反应；

预测不同生产线环节在事故发生时的反应，模拟应急响应策略，调整生产线应急响应策略；

其中，所述对生产线上的历史安全事故数据进行去噪处理，提取时间点，排除偶发性干扰因素对事故分析的干扰，包括:

使用小波变换对生产线上的历史安全事故数据进行处理，选择小波基函数，对生产线上的历史安全事故数据进行小波分解，根据预设的阈值去除噪声成分，重构生产线上的历史安全事故数据；

初始化卡尔曼滤波器的参数，采用卡尔曼滤波对生产线上的历史安全事故，通过新的生产线上的历史安全事故数据更新状态估计；

对去噪后的生产线上的历史安全事故数据进行特征提取，包括温度和压力物理参数，通过主成分分析，确定与事故发生关联的参数；

对与事故发生关联的参数进行分析，识别与正常模式不一致的时间点；

对识别出的时间点数据进行因果关系分析，根据格兰杰因果性检验，确定与事故出现并与事故有直接的关联的因素；

根据与事故出现并与事故有直接的关联的因素，分析数据集，识别数据集中的异常点，排除偶发性干扰因素；

其中，所述通过傅里叶变换和小波变换方法分析经过去噪处理的生产线上的历史安全事故数据，提取和识别频域特性，获取周期性规律，包括:

对去噪后的生产线上的历史安全事故数据应用快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，获得信号的频谱分布；

根据信号的频谱分布，使用频谱峰值检测方法识别频率成分及幅值；

根据识别的频谱成分的频率范围，调整傅里叶变换的参数，包括窗口大小和重叠区域；

选择母小波函数，对傅里叶变换未能解析的信号部分进行小波变换，提取信号的时间局部特性，得到时间频率分布图；

根据时间频率分布图，识别瞬态事件和非平稳信号特性，分析事故发生前后的信号异常变化；

结合傅里叶变换和小波变换的结果，提取频域特性，包括主频率、能量分布和时间频率局部变化特征；

对提取的频域特性进行模式匹配，与经过去噪处理的生产线上的历史安全事故数据的频域特性进行对比，判断当前事故数据是否与已知的事故特征模式相匹配；

采用支持向量机算法，对模式匹配结果进行分析，判断事故数据中的周期性规律和模式；

其中，所述根据频域分析得到的周期性规律，通过季节性自回归积分滑动平均模型，对历史安全事故记录进行季节性趋势分析，包括:

根据频域分析得到的周期性规律，设定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的季节周期参数S；

采用单位根检验，对生产线上的历史安全事故数据进行平稳性检验，判断是否需要进行差分以及差分的次数，确定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的非季节性差分参数d和季节性差分参数D；

利用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF对生产线上的历史安全事故数据进行分析，确定季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的非季节性自回归参数p和季节性自回归参数P，以及非季节性滑动平均参数q和季节性滑动平均参数Q；

采用最大似然估计法对季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型中的所有参数进行估计，得到季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型的初步形态；

通过交叉验证和赤池信息准则AIC评判标准对季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型进行优化，选择参数组合；

使用优化后的季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型对生产线上的历史安全事故数据进行拟合，分析季节性趋势，提取季节性成分；

利用拟合得到的季节性自回归积分滑动平均SARIMA模型对阈值时间范围内的安全事故发生趋势进行预测；

其中，所述根据季节性趋势利用随机森林算法进行特征学习，从非线性和非平稳时间序列中识别和提取事故演变特征，包括:

使用STL季节性分解方法对生产线的历史安全事故数据趋势分量的提取和季节性分量的识别，以及残差分量的获取处理，将生产线上的历史安全事故数据中的季节性趋势和周期性规律显式分离；

根据STL季节性分解方法的结果，计算滞后特征，分析阈值时间窗口内的数据点对当前观测值的影响；

采用滑动窗口方法，提取移动平均特征，包括标准偏差和变异系数，获取时间序列的局部动态变化信息，包括确定窗口大小和步长，计算每个窗口内的统计量；

对时间戳进行解析，提取时间特征，包括小时、工作日、周末和季节性指标，获取经过特征工程处理的数据集；

将经过特征工程处理的数据集输入随机森林模型进行训练，随机森林模型通过内部决策树投票机制学习特征与事故演变的关联性；

利用训练好的随机森林模型分析非线性和非平稳时间序列数据，识别模式和趋势，对特征重要性进行度量，对所有特征进行评分和排名，确定影响事故演变的驱动因素；

筛选重要性排名高于排名阈值的特征，将特征与季节性趋势之间的关联进行分析，识别在不同季节下对事故演变具有影响的特征；

计算特征间的相关性，分析特征交互作用对事故演变的影响，获取事故演变特征；

采用交叉验证方法对随机森林模型进行测试，通过模型的准确率、召回率和F1得分指标评估模型性能，根据评估结果调整模型参数，优化模型性能；

其中，所述根据事故演变特征识别结果，采用故障树分析方法，对生产线上的对偶环节和依赖关系进行分析，识别影响事故发生的内部机制和关键因素，包括:

获取生产线的实时运行状态，包括设备性能数据、故障记录和操作日志；

整理和分类获取的数据，分成对应的事故顶事件和中间事件以及基本事件，确保数据的逻辑结构；

构建故障树模型，将事故顶事件与中间事件和基本事件通过逻辑门连接，形成逻辑结构图；

获取生产线的配置信息，标记生产线中存在的对偶环节，分析对偶环节之间的相互影响以及对顶事件的影响，在故障树模型中标注结构元素，确定故障树模型中的环节；

分析生产线中的资源共享和控制命令依赖信息，获取依赖关系数据，确定事故传播的路径；

对于故障树中标识的基本事件，进行概率分析，得到每个基本事件发生的概率；

根据基本事件的概率，计算中间事件及顶事件发生的概率，确定路径和最小割集；

若故障树模型显示某一基本事件的概率对顶事件影响度高于影响阈值，评估该基本事件概率变化对顶事件概率的影响；

还包括：根据生产线中对偶环节的运行数据评估，确定环节间交互作用系数并计算累积应力响应，监控整体应力状况，具体包括：定义累积应力响应计算公式；其中S_cumulative表示系统级累积应力响应，A_i代表第i个对偶环节自身的应力响应，B_ij是第i和第j个环节间的交互作用系数，C_j是第j个环节的影响因子；获取生产线中对偶环节的运行数据进行，包括操作压力、温度和振动频率；对每个对偶环节进行单独的应力响应评估，并根据应力响应评估与其他环节的相互作用确定交互作用系数B_ij；应用公式计算系统级累积应力响应S_cumulative，量化对偶环节间交互作用下的整体应力水平；根据累积应力响应的计算结果，监控生产线的应力状况；

其中，所述根据对偶环节和依赖关系识别结果，模拟生产线的运行行为，分析生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性，包括:

获取生产线的系统结构信息，包括对偶环节的位置和配置，获得系统结构数据；

通过生产线的系统结构数据分析，建立对偶环节间连接关系的数据模型，确定连接关系模型；

根据连接关系模型，输入每个环节的参数，包括容量、速率、延迟和故障率进行动态模拟，生成模拟数据；

进行资源分配分析，识别资源制约点和优化点，确定资源分配结果；

根据资源分配结果，调整模拟参数，确保模拟结果反映实际生产运作状态，获取调整后的模拟数据；

通过调整后的模拟数据，设定模拟中的控制策略，包括调度算法和库存管理规则，确保模拟中的控制策略能在模拟环境中实现；

输入依赖关系数据，模拟对偶环节间的物料流、信息流和能量交换场景，预测对偶环节间的敏感点和影响链路，获取模拟的依赖性数据；

根据外部扰动因素，包括市场需求和供应链状况，调整模拟参数，模拟市场需求和供应链状况变化对生产线运行的影响，确定外部因素对模拟的影响；

进行敏感性分析，确定对生产线稳定性影响度高于影响阈值的对偶环节和参数，确定敏感性分析结果；

通过模拟不同参数变化的场景，判断对偶环节在面对变化时的适应能力，获得适应能力判断结果；

执行脆弱性评估，模拟故障和扰动场景，包括设备故障和物料短缺，分析对生产线效率和恢复时间的影响；

根据评估结果，确定生产线中的脆弱环节，确定脆弱环节的位置；

还包括：根据对偶环节性能变化与时间延迟数据，评估生产线中的交互敏感性分数，具体包括：进行对偶环节间敏感性的评估和优化，定义敏感性量化公式；其中，S(i，j)来表示两个对偶环节i和j之间的交互敏感性，其中S是敏感性分数；ΔP(i)和ΔP(j)分别表示环节i和j在特定扰动下的性能变化，ΔT(i，j)表示两环节之间的时间延迟变化，α和β是权重因子，表示调整性能变化和时间延迟对敏感性评分的影响；获取对偶环节在不同条件下的性能数据和时间延迟数据；根据生产线特性和业务需求，设定α和β值；通过获取的数据，在模拟环境中执行动态模拟，模拟不同的扰动场景；在模拟过程中应用S(i，j)公式，计算并记录不同对偶环节组合在扰动下的敏感性分数；对计算结果进行分析，识别敏感性分数高于分数阈值的对偶环节组合；

其中，所述识别和量化生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性和脆弱性的差异性，预测不同生产线环节在事故发生时的反应，包括:

根据敏感性分析结果，对生产线上的对偶环节在事故发生时的敏感性进行量化，得到敏感性得分；

对生产线上的对偶环节在事故发生时的脆弱性进行量化评估，包括故障率、恢复能力和故障影响范围，得到脆弱性得分；

通过敏感性得分和脆弱性得分，对生产线上的对偶环节进行敏感性得分和脆弱性得分的排序；

根据敏感性得分和脆弱性得分的排序，评估生产线上的对偶环节在面对事故时的风险水平，获取关键度，识别关键度高于关键阈值的环节；

区分和量化对偶环节间的差异；

构建仿真模型，模拟不同事故场景下的生产线响应，分析系统结构和运行状态对事故的反应，获取仿真结果数据；

采用遗传算法，根据敏感性得分和脆弱性得分模拟不同事故场景下对偶环节的反应；

输入量化的敏感性得分和脆弱性得分，并设置不同的事故场景参数，包括设备故障和供应链中断；

获取和分析对偶环节在模拟事故中的反应数据，包括对偶环节间的差异反应。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预测不同生产线环节在事故发生时的反应，模拟应急响应策略，调整生产线应急响应策略，包括:

获取生产线的事故类型，包括机械故障、供应链中断和工业事故；

获取与生产线相关的历史事故数据，包括故障记录、维护日志和事故报告；

整合生产线的事故类型和与生产线相关的历史事故数据到应急事件数据库中；

使用地理信息系统GIS技术，根据生产线的布局和工厂地理位置创建地理模型，在模型中表示生产线布局、机器位置和员工工作区域要素；

定期更新和验证模型的准确性，反映生产线的更改和调整；

汇总生产线的资源，包括机器、原料、人力和安全设备，记录每种资源的数量、状态和位置；

根据预测的不同生产线环节在事故发生时的反应，针对影响生产线的不同类型事件，设计应急响应策略，包括紧急停机程序、疏散路线和故障修复流程；

分析应急响应策略在模拟生产线环境下的效果，根据模拟结果调整应急响应策略。