KR100479227B1 - Method for composing fault tree by digraph - Google Patents
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Abstract
다이그래프(Digraph)를 이용한 결함수(Fault Tree) 자동합성방법에 대해 개시한다. 본 발명의 다이그래프를 이용한 결함수 자동합성방법은, 주어진 공정도에 대하여 노드 및 결함을 포함시켜 다이그래프를 작성하고, 노드와 결함에 대한 정보를 나누어 저장함과 아울러 노드에서 정상사상을 선택한 후, 노드가 루프에 있는지 여부와, 루프에 있다면 PFFL(Positive Feed Forward Loop), NFFL(Negative Feed Forward Loop), PFBL(Positive Feed Backward Loop), NFBL(Negative Feed Backward Loop) 중에서 어느 하나의 루프에 존재하는지 여부를 확인 및 분류하여 선택된 정상사상(Top event)이 존재하는 상황에 따라 각각 서로 다른 결함수 생성규칙을 적용하여 상기 작성된 다이그래프에 해당하는 결함수를 생성하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 사용자의 수작업, 경험 미숙이나 논리적 오류에 크게 의존하지 않으므로 객관적인 결함의 원인을 빠른 시간내에 도출해 낼 수 있다. 또한, 사용자는 자신의 목적, 사용자가 정상사상(top event)을 변경하면 사용자가 원하는 결함수를 작성할 수 있다. Disclosed is a method for automatically synthesizing a fault tree using a digraph. In the method for automatically synthesizing defects using a diagram of the present invention, a node is included in a given process diagram and a defect is generated, a node is divided into information about the defects, and the node is selected and normal nodes are selected. Is in a loop and, if so, whether it is in any one of a positive feed forward loop (PFFL), a negative feed forward loop (NFFL), a positive feed backward loop (PFBL), or a negative feed backward loop (NFBL) According to the present invention, the defect number corresponding to the generated graph is generated by applying different defect number generation rules according to a situation in which the selected top event exists. According to the present invention, it does not rely heavily on the user's manual, inexperienced or logical error, so that the cause of the objective defect can be derived quickly. In addition, the user can create the desired number of defects if the user changes his or her top event.
Description
본 발명은 다이그래프를 이용한 결함수 자동합성방법에 관한 것으로, 특히 작성된 다이그래프를 데이터베이스화된 결함수 생성규칙 구조에 대응시켜 결함수를 합성하는 다이그래프를 이용한 결함수 자동합성방법에 관한 것이다. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for automatically synthesizing a defect number using a die graph, and more particularly, to a method for automatically synthesizing a defect number by using a graph for synthesizing a defect number by mapping the created die graph to a database structured defect number generation rule.
화학공장은 다양한 소비자의 욕구를 만족시키기 위해 다품종을 소량으로 생산하거나, 기본적인 물질들은 경쟁력을 높이기 위하여 대량으로 생산하는 것이 국제적인 추세이다. 이 두 경우를 모두 만족시킬 수 있도록 효율을 높이고 안전성과 환경을 고려하기 위하여 자동화가 가속화되는 실정이다. 기존에 모든 운전을 사람이 할 때보다 컴퓨터 기술의 도움으로 자동화 된 이후 대부분의 생산 시스템이 복잡해지고, 사고 발생시 이를 대처하는 방법도 복잡 다단해지고 있다. 이러한 시스템의 안전성를 평가하기 위해서는 Checklist, HAZOP 등 기존의 정성적 위험성 분석방법보다는 결함수분석(Fault Tree Analysis ; 이하, FTA라 함)과 같은 정교하고 체계적인 방법으로 정확히 시스템의 안전도를 측정하고 이를 바탕으로 사고원인 분석과 투자우선순위 등을 결정하는 것이 필요하다. 그런데, 분석자의 경험에 의존하여 수작업으로 행하던 기존의 FTA 결과는 분석자의 논리적 오류나 주관에 의해 안전분석 결과에 있어서 객관성을 유지할 수 없었다. 따라서 비전문가도 쉽게 수행할 수 있고, 그 결과에 있어 객관성을 유지할 수 있도록 FTA의 자동화가 필요하게 되었다. The international trend is that chemical plants produce small quantities of multiple varieties in order to meet the needs of various consumers, or produce large quantities of basic materials in order to increase competitiveness. In order to satisfy both cases, automation is accelerated to increase efficiency and to consider safety and environment. Since the automation of all the driving in the past with the help of computer technology rather than humans, most of the production system is complicated, and how to cope with an accident is also complicated. In order to evaluate the safety of such a system, the safety of the system is accurately measured and based on a sophisticated and systematic method such as Fault Tree Analysis (FTA) rather than conventional qualitative risk analysis methods such as Checklist and HAZOP. It is necessary to analyze the causes of accidents and determine investment priorities. However, the existing FTA results, which were performed manually based on the analyst's experience, could not maintain objectivity in the safety analysis results due to the logical error or subjectivity of the analyst. Therefore, it is necessary to automate the FTA so that it can be easily performed by non-experts and maintain objectivity in the result.
이 FTA와 같은 정량적 위험성 평가(Quantitaive Risk Analysis) 방법은 화학산업계에서 전체적인 안전성 관리를 위한 방법으로 점차 널리 사용되어 가고 있다. 각종 코드, 규약들이나 체크리스트와 같은 숙련된 엔지니어들의 경험에 기반한 정성적 방법들이 중요한 안전성 기술로 많이 이용되고 안전성의 향상에 많은 기여를 하고 있기는 하지만, 아직도 전 세계적으로 인명과 재산에 커다란 손실을 가져오는 많은 사고들이 일어나고 있다. 정량적 위험성 평가기법은 위험성을 평가하고 분석하는 다른 여러 가지의 정성적인 평가기법들에 보완하여 잠재해 있는 사고들을 밝혀내고 그 예방조치를 제시해 주는데 효과적으로 사용될 수 있다. Quantitative Risk Analysis, such as the FTA, is increasingly used as a method for overall safety management in the chemical industry. Although qualitative methods based on the experience of experienced engineers, such as codes, conventions or checklists, are widely used as important safety technologies and contribute to the improvement of safety, they still have a significant loss of lives and property worldwide. Many accidents are bringing about. Quantitative risk assessment techniques can be used effectively to identify potential incidents and provide preventive measures in addition to many other qualitative assessment techniques that assess and analyze risk.
정량적 위험성 평가방법은 위험성을 정량화하고 그 위험성을 감소시킬 수 있는 전략을 제시해 준다. 또한 전체공정의 안전성에 영향을 주는 각 개별적 위험요소를 찾을 수 있게 해주고 각 위험요소를 개선함으로써 전체의 위험률을 감소시킬 수 있는 정도를 제시해 주며 그 과정에서 비용-효과 분석을 할 수 있게 해준다. Quantitative risk assessment methods quantify risks and suggest strategies for reducing them. It also allows us to find each individual risk that affects the safety of the overall process, suggests the extent to which the overall risk can be reduced by improving each risk, and enables cost-effective analysis in the process.
기존에도 자동화된 FTA에 대한 연구가 많이 진행되어 왔는데, 여러 학자들에 의해 효율적인 도구들이 개발되어 결함수(Fault Tree ; FT) 구성에 사용되어 왔다. 1973년에 Fussel에 의해 전달함수[Fussel, J. B., Rep ANCR 1098, Nat. Reactot Testing Station (1973)], 1977년에 Salem 등에 의해 Decision table[Salem., S. L., Apostolakis. G. E. and Okrent, D., Comput. Chem. Eng., Vol. 4 (1977)], 1977년에 Lapp과 Powers 연구진에 의해 다이그래프[Lapp, S. A and Powers, G. J., IEEE Trans. Rel., Vol. 29, (1977), Powrer G. J. and Lapp S. J., "A Short Course On Risk and Reliability Assessment by Fault Tree Analysis", CMU (1989)], 1978년 Camarda 등에 의해 Reliability graph[Camarda, P., Corsi, F. and Trentadue, A., IEEE Trans. Rel., Vol. 27, (1978)], 1986년 Kelly와 Lee 연구진에 의해 Mini fault tree[Kelly, B. E. and Lees, F. P., Rel., Eng., Vol. 16, (1986)] 등이 FTA 자동화를 위해 제시된 도구들이다. Many researches on automated FTAs have been conducted. Efficient tools have been developed by various scholars and used to construct fault trees (FTs). Transfer function by Fussel in 1973 [Fussel, J. B., Rep ANCR 1098, Nat. Reactot Testing Station (1973)], Decision table [Salem., S. L., Apostolakis. G. E. and Okrent, D., Comput. Chem. Eng., Vol. 4 (1977)], in 1977 by Lapp and Powers researchers [Lapp, S. A and Powers, G. J., IEEE Trans. Rel., Vol. 29, (1977), Powrer GJ and Lapp SJ, "A Short Course On Risk and Reliability Assessment by Fault Tree Analysis", CMU (1989), 1978 by Camarda et al. Reliability graph [Camarda, P., Corsi, F. and Trentadue, A., IEEE Trans. Rel., Vol. 27, (1978)], 1986 by Kelly and Lee, Mini fault tree [Kelly, B. E. and Lees, F. P., Rel., Eng., Vol. 16, (1986)] are suggested tools for FTA automation.
그러나, 위의 도구들을 복잡한 화학공정에 효율적으로 이용할 수 있는 방안이 제시되지 못했고, FTA 자체의 복잡한 방법론 때문에 주로 결함수(FT)의 해석부분에 있어서의 자동화만이 진전을 이루어 상용화되어 있는 실정이다. 이러한 상용 프로그램들은 FTA의 가장 중요한 단계인 결함수(FT) 구성 부분은 그대로 수작업으로 진행하면서, 편집(Editor)과 계산(Calculation) 기능만을 가지고 있는 것들이다. 기존에 사용자가 수작업으로 작성하던 결함수(FT)를 컴퓨터를 사용한다는 것과 확률의 계산과 최소 컷셋(minimal cut set)의 산출을 자동으로 한다는 것 외에는 수작업으로 진행하는 FTA의 가장 큰 문제점이었던 결함수(FT) 구성의 논리에 있어서의 문제점들은 극복하지 못하고 있다는 한계가 있었다. However, the method to use the above tools efficiently for complex chemical processes has not been suggested, and due to the complex methodology of the FTA itself, only automation in the analysis of defect number (FT) has progressed and commercialized. . These commercial programs have only the editor and calculation functions, while the FT component, which is the most important step of the FTA, is hand-crafted. The number of defects that were the biggest problem of manual FTAs, except that the computer uses the number of defects (FT) that were created manually by the user and automatically calculates the probability and calculates the minimum cut set. There were limitations that the problems in the logic of the (FT) configuration could not be overcome.
따라서, 본 발명의 목적은 다이그래프를 이용하여 복잡한 화학공정을 표현하고, 이 정보를 바탕으로 다이그래프-결함수 자동전환 알고리즘을 개발하여 결함수 작성을 자동화하여, 위험성 평가를 체계적이고 과학적으로 수행할 수 있는 다이그래프를 이용한 결함수 자동합성방법을 제공하는데 있다. Accordingly, an object of the present invention is to express a complex chemical process using a diagram, and to develop a graph-defect function automatic conversion algorithm based on this information to automate the generation of defects, to perform a risk assessment systematically and scientifically The present invention provides a method for automatically synthesizing a defect number using a die graph.
상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다이그래프를 이용한 결함수 자동합성방법은, 공정도(PFD & P&ID)가 주어지는 제1 단계; 주어진 공정도(PFD & P&ID)에 대하여 공정의 운전조건인 온도, 압력, 유량 등의 공정변수를 나타내는 노드와 장치의 결함, 조업자의 실수를 나타내는 결함을 포함시켜 다이그래프를 작성하는 제2 단계; 시작노드 이름, 끝노드, 게인(Gain)을 포함하는 노드 데이터, 시작결함 이름, 끝결함 이름, 게인(Gain), 결함 이름, 타입을 포함하는 결함 데이터, 및 노드/결함 이름, 설명을 포함하는 노드/결함설명 데이터를 각각 구분하여 상기 노드와 결함에 대한 정보를 나누어 저장하는 제3 단계; 상기 노드에서 공정변수의 이탈정도인 제어가능한 변화와 제어불가능한 변화를 수치로 한정한 정상사상을 선택하는 제4 단계; 상기 다이그래프 상에서의 노드가 루프에 있는지 여부와, 상기 루프에 있다면 PFFL, NFFL, PFBL, NFBL 중에서 어느 하나의 루프에 존재하는지 여부를 확인 및 분류하는 제5 단계; 및 상기 선택된 정상사상이 존재하는 상황에 따라 각각 서로 다른 결함수 생성규칙을 적용하여 상기 작성된 다이그래프에 해당하는 결함수를 생성하는 제6 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. In order to achieve the above object of the present invention, a method for automatically synthesizing a defect number using a diagram of the present invention includes: a first step in which a process diagram (PFD & P & ID) is given; A second step of creating a diagram including a node representing a process variable such as temperature, pressure, flow rate, etc., which are operating conditions of the process, a defect of an apparatus, and a defect indicating an operator error for a given process diagram (PFD & P &ID); Node data including start node name, end node, gain, start fault name, end defect name, gain, fault name, fault data including type, and node / defect name, description A third step of dividing the node / defect description data and storing information about the node and the defect; A fourth step of selecting a normal image in which the controllable change and the uncontrollable change of the process variable at the node are numerically limited; A fifth step of identifying and classifying whether a node on the diagram is in a loop and, if it is in the loop, whether the node is in any one of PFFL, NFFL, PFBL, and NFBL; And a sixth step of generating a number of defects corresponding to the drawn graph by applying different defect number generation rules according to a situation in which the selected normal image exists.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 설명한다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described a preferred embodiment of the present invention.
먼저, 다이그래프의 구성요소 및 표현방법에 대해 살펴보자. First, let's look at the components of the graph and how to express them.
도 1은 다이그래프의 일례를 나타낸 도면이다. 도 1을 참조하면, 다이그래프는 방향을 가지고 있는 간선(Edge)들을 연결하고 있는 노드(S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7)들의 집합이다. 결함수(FT)합성에 쓰이는 다이그래프의 노드들은 여러 형태의 결함들과 공정변수들을 나타낸다. 여기서 말하는 변수는 공정에 있어서의 작동변수를 말하며 제어시스템에서 신호도 그 대상이 될 수 있다. 화학공정에서 이런 노드들은 온도, 압력, 유량 등등이 있다. 한 변수에서의 변화(deviation)가 다른 변수에서의 변화를 유발하면 유향 간선(Directed edge)은 첫 번째 변수를 나타내는 노드로부터 두 번째 변수를 나타내는 노드로 그려지게 된다. 유향 간선 위에 표시되는 게인(Gain)은 첫 번째 변수와 관계 있는 변수의 변화의 크기에 의존한다. 만약 첫 번째 변수의 변화에 비해 두 번째 변수의 변화가 적당하면, "1"이 간선(edge)에 부여되고, 두 번째 변수의 변화가 첫 번째에 비해 매우 크다면 "10"이 부여된다. 만약에 두 번째 변수의 변화가 첫 번째에 비해 매우 작다면 노드들간에 간선은 부여하지 않는다. 관계되는 변화의 방향을 나타내는 것은 게인(Gain)의 부호로 나타낸다. 만약에 변화의 방향이 같다면, 그 수치는 양(Positive)이고, 그 반대라면 음(Negative)으로 표시된다[Narsingh, D., "Graph theory with applications to engineering and computer science", Prentice-Hall (19614)]. 1 is a diagram illustrating an example of a die graph. Referring to FIG. 1, a diagram is a set of nodes S1, S2, S3, S4, S5, S6, and S7 connecting edges having directions. The nodes of the graph used for the defect count (FT) synthesis represent various types of defects and process variables. The variable here refers to the operating variable in the process and the signal in the control system can be the target. In chemical processes, these nodes include temperature, pressure, flow rate, and so on. If a variation in one variable causes a change in another variable, the directed edge is drawn from the node representing the first variable to the node representing the second variable. The gain displayed on the frankincense edge depends on the magnitude of the change in the variable relative to the first variable. If the change of the second variable is appropriate compared to the change of the first variable, "1" is given to the edge, and if the change of the second variable is very large compared to the first, "10" is given. If the change in the second variable is very small compared to the first, no edges are assigned between the nodes. Indicative of the direction of change involved is indicated by the sign of Gain. If the direction of change is the same, the figure is positive and vice versa [Narsingh, D., "Graph theory with applications to engineering and computer science", Prentice-Hall ( 19614).
도 1에서 원안에 표시된 S1∼S7은 공정에서의 운전조건을 나타낸다. 이를 노드라 한다. 원과 원 사이를 잇는 화살표 위에 있는 수치는 공정변수사이의 관계를 나타내는 게인(Gain)을 나타낸다[Powrer G. J. and Lapp S. J., "A Short Course On Risk and Reliability Assessment by Fault Tree Analysis", CMU (1989)]. S1 to S7 indicated in the circle in Fig. 1 represent the operating conditions in the process. This is called a node. The numbers on the arrows between the circles represent gains that indicate the relationship between process variables [Powrer GJ and Lapp SJ, "A Short Course On Risk and Reliability Assessment by Fault Tree Analysis", CMU (1989). ].
위의 식으로부터 게인(Gain)을 0, (±1), (±10) 으로 결정한다. 게인(Gain)의 결정은 사용자가 가지고 있는 공정정보를 기준으로 한다. From the above equation, the gain is determined as 0, (± 1), (± 10). Gain determination is based on the user's process information.
도 2a 내지 도 2d는 다이그래프에 쓰이는 루프(Loop)의 종류를 나타낸 도면이다. 도 2a 내지 도 2d를 참조하면, 다이그래프를 이용한 결함수분석(FTA) 시스템을 도구화하는데 두 가지 형태의 루프가 중요한데, FFLs(Feedforward Loops)과 FBLs(Feedback Loops)가 그것들이다. FFL은 다이그래프에 있어서 한 노드에서 다른 노드로 둘 이상의 경로가 존재하는 루프이고, FBL은 한 노드에서 시작하여 그 노드에서 끝나는 경로를 가지는 루프를 말한다. 루프를 구성하는 게인(Gain)의 곱이 음이냐 양이냐에 따라 각각 PFFLs, NFFLs, PFBLs, NFBLs 로 나눈다. 2A to 2D are diagrams showing types of loops used in a diagram. 2A to 2D, two types of loops are important for instrumenting a defect count analysis (FTA) system using a graph, which are fedforward loops (FFLs) and feedback loops (FBLs). An FFL is a loop in which two or more paths exist from one node to another node in a diagram, and an FBL is a loop having paths starting at one node and ending at that node. Divide the PFFLs, NFFLs, PFBLs, and NFBLs, respectively, according to whether the gain of the loop is negative or positive.
이런 루프는 그들의 함수들에 의해서 구별되는데, 하나는 제어루프(control loop)이고, 다른 하나는 공정루프(process loop)이다. 전자는 제어시스템에서 변수를 나타내는 노드들을 검색하는 과정에서 정의될 수 있는 루프이고, 후자는 시스템의 변수들간의 복잡한 관계에 의해 유발되는 루프이다. 제어루프인 경우 FFLs은 앞먹임제어(Feedforward control) 공정의 표현에서 나오게 되고, FBLs은 되먹임제어(Feedback control) 공정으로부터 나오게 된다. 다이그래프를 이용하는 방법의 효율성을 보장하기 위해서는 이러한 제어루프와 공정루프로 들어가는 모든 외란(disturbance)들이 명확히 평가되어야만 한다[Seborg, D. E., Edgar, T. F, and Mellichamp, D. E., "Process dynamics and control", John Wiley & Sons (1995)].These loops are distinguished by their functions: one is the control loop and the other is the process loop. The former is a loop that can be defined in the process of searching for nodes representing variables in the control system, and the latter is a loop caused by complex relationships between variables in the system. In the case of a control loop, the FFLs come from the representation of the feedforward control process and the FBLs come from the feedback control process. In order to ensure the efficiency of the method using the diagram, all disturbances entering these control loops and process loops must be clearly assessed [Seborg, DE, Edgar, T. F, and Mellichamp, DE, "Process dynamics and control. John Wiley & Sons (1995).
만약 간단한 장치만 존재한다면 FFLs와 FBLs의 구별은 쉬워진다. 그러나 실제로는 각 장치들간의 복잡한 상호작용으로 인하여 많은 수의 루프(Loop)이 유발되게 된다. 복잡한 공정일수록 이러한 작업은 많은 시간을 요하게 되고 잘못 계산될 확률이 높아지게 된다. 이러한 이유로 인하여 다이그래프에 주어진 모든 루프를 확인하고 구별하는 일은 다이그래프를 이용하는 안전 분석에 필수적인 단계가 되는 것이다[Weiss, M. A., "Data structures and algorithm analysis in C", Addison Wesley (1997)]. If there is only a simple device, it is easy to distinguish between FFLs and FBLs. In practice, however, the complex interactions between the devices result in a large number of loops. The more complex the process, the more time-consuming this task becomes and the more likely it is to be miscalculated. For this reason, identifying and distinguishing all loops given in the diagram is an essential step in the safety analysis using the diagram (Weiss, M. A., "Data structures and algorithm analysis in C", Addison Wesley (1997)).
도 3은 결함수 자동합성방법의 개념적인 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 먼저, 주어진 공정도(PFD & P&ID)(S10)에 대하여 사용자가 다이그래프를 작성한다(S20). 다이그래프에는 공정의 운전조건인 공정변수를 나타내는 노드(Node)와 장치의 결함, 조업자의 실수 등을 나타내는 결함(Failure)을 표현한다. 공정의 공정변수는 온도, 압력, 유량을 기초로 하되 사용자가 분석하고자 하는 공정 이외의 변수가 필요할 때에는 임의로 추가한다. 3 is a conceptual flowchart of a defect number automatic synthesis method. As shown in Fig. 3, first, a user creates a diagram for a given process diagram (PFD & P & ID) S10 (S20). In the graph, a node representing a process variable, which is an operation condition of a process, and a defect representing a device defect, an operator error, and the like are represented. Process variables for the process are based on temperature, pressure, and flow rate, but are added arbitrarily when variables other than the process you want to analyze are needed.
다음으로, 다이그래프 데이터를 전환 및 저장한다(S30). 주어진 공정에 대하여 사용자가 구성한 다이그래프의 정보를 이후의 적합한 형태의 정보로 변환하여 저장한다. 이 때, 필요한 정보는, 노드 데이터(Node data)(시작노드 이름(Start node name), 끝노드(End node), 게인(Gain)), 결함 데이터(Failure data)(시작결함 이름(Start failure name), 끝결함 이름(End failure name), 게인(Gain), 결함 이름(Failure name), 타입(Type)), 노드/결함설명 데이터(Node/Failure description data)(노드/결함 이름(Node/Failure name), 설명(Description)) 등이다. 다이그래프의 정보를 위와 같이 노드에 대한 정보와 결함에 대한 정보로 나누어 입력하는 이유는 다이그래프의 루프를 확인하고 구분하는 단계에 있어서 분석되는 경로는 정상적인 상황 가정(Failure가 발생하지 않았다는 가정)하에 수행되기 때문에 노드로 이루어진 정보에만 의존하게 되기 때문이다. 루프에 대한 분류결과(PFFLs, NFFLs, PFBLs, NFBLs)가 나온 이후 결함수(FT) 자동합성 단계에서는 노드에 대한 정보 뿐 아니라 결함에 대한 정보도 필요로 한다. 따라서 노드와 결함에 대한 정보를 나누어 입력함으로써 시스템의 효율을 향상시킬 수 있다. Next, the graph data is converted and stored (S30). The information of the user configured graph for a given process is then converted into information of a suitable form and stored. In this case, the necessary information may include node data (Start node name, End node, Gain), and fault data (Start failure name). ), End failure name, Gain, Failure name, Type, Node / Failure description data (Node / Failure name), description, and the like. The reason for entering the information of the graph in the information about the node and the information about the defect as above is that the path analyzed in the step of identifying and distinguishing the loop of the graph is under normal circumstances (assuming that failure does not occur). Because it is done, it depends only on the information that consists of nodes. After the classification results for the loops (PFFLs, NFFLs, PFBLs, NFBLs), the FT autosynthesis step requires information about defects as well as information about nodes. Therefore, it is possible to improve the efficiency of the system by dividing the information about the node and the fault.
이후, 공정에서 분석하고자 하는 사고(정상사상)를 다이그래프의 정보에서 사용자가 선택한다(S40). 이 정상사상은 공정변수를 나타내는 노드와 공정변수의 이탈로 구성된다. 예를 들어 배출흐름에서의 온도가 급상승하여 화재발생의 위험이 있는 경우를 분석하고자 할 때, 정상사상을으로 선택하여야 한다. 공정변수의 이탈은 다이그래프의 노드간의 관계를 나타내는 게인(Gain)과 마찬가지로 (0), (±1), (±10) 으로 한정한다.After that, the user selects an accident (normal thought) to be analyzed in the process from the information of the graph (S40). This normal idea consists of the node representing the process variable and the departure of the process variable. For example, if you want to analyze a case where there is a risk of fire due to a sudden rise in temperature in the exhaust stream, Must be selected. The deviation of process variables is limited to (0), (± 1), and (± 10), just like gains representing the relationship between nodes in the diagram.
위의 식으로부터 이탈 혹은 변화의 정도를 사용자가 가지고 있는 공정의 정보로부터 판단한 기준에 따라 정하게 된다. 즉 공정변수의 변화가 무시할 만한 변화량이라면 (0)으로, 공정변수의 변화가 적당한 크기의 변화량이라면 (±1)으로 하고, 변화량이 상당히 크다고 판단될 경우에는 (±10)으로 한다. 여기서 공정변수의 변화가 (±1)인 경우를 제어 가능한(controllable) 변화라 하고, (±10)의 경우 제어 불가능한(uncontrollable) 변화라 한다. The degree of deviation or change from the above equation is determined according to the criteria determined by the user of the process information. In other words, if the change in the process variable is a negligible change, it is (0). If the change in the process variable is a change of moderate magnitude, it is (± 1). In this case, the change of the process variable (± 1) is called a controllable change, and in case of (± 10), it is called an uncontrollable change.
이어서 루프 확인 및 분류작업이 이루어진다(S50). 화학공정을 구성하고 있는 요소들의 복잡한 상호작용으로 인하여 공정을 표현한 다이그래프에 루프가 존재하게 된다. 다이그래프를 결함수(FT)로 자동전환하기 위해서는 분석하고 있는 공정변수, 즉 다이그래프 상에서의 노드가 루프에 있는지, 또 루프에 있다면 어떤 형태의 루프(PFFLs, NFFLs, PFBLs, NFBLs)에 존재하는지가 판명되어야 한다. Subsequently, a loop check and classification operation is performed (S50). The complex interactions of the elements that make up a chemical process lead to loops in the process diagram. In order to automatically convert the graph to the number of defects (FT), the process variable under analysis, ie, whether the node on the graph is in a loop, and if so, in which type of loop (PFFLs, NFFLs, PFBLs, NFBLs) Should be identified.
본 실시예에서 제시하는 결함수(FT) 자동합성방법은 사용자가 선택한 정상사상과 관련이 있는 루프만을 분류하였다는데 특징이 있다. 기존에는 다이그래프상에 존재하는 모든 루프를 확인하고 분류하였는데, 이를 개선하여 현재 분석하고 있는 노드에 대한 루프만을 판별함으로써 시스템의 효율을 향상시킬 수 있다. The FT automatic synthesis method presented in this embodiment is characterized by classifying only loops related to the normal thought selected by the user. In the past, all loops on the diagram were identified and classified. By improving this, only the loops for the node currently being analyzed can be identified to improve the efficiency of the system.
마지막으로, 결함수를 생성하는데, 상기한 단계에서 사용자가 선택한 정상사상(Top event)가 놓여 있는 상황에 따라 각각 다른 결함수(FT) 생성규칙을 적용함으로써 다이그래프로부터 결함수(FT)가 자동생성되게 한다(S60). Finally, the number of defects is generated. The number of defects (FT) is automatically generated from the graph by applying different defect number (FT) generation rules according to the situation where the user selects the top event. To be generated (S60).
도 4는 본 발명의 다이그래프-결함수 전환 알고리즘의 로직(logic)이다. 도 4를 참조하면, 본 실시예의 알고리즘은 재귀적 방법(Recursive method)을 기초로 구성하다. 다이그래프 상에서 사용자가 처음에 선택한 정상사상이 놓여 있는 상황을 판단하고, 그에 따라 개발한 결함수(FT) 생성규칙을 각각 적용하여 결함수(FT)를 구성한다. 이후 정상사상과 관계가 있는 다이그래프의 다음 노드를 알고리즘상에서 새로운 정상사상으로 인식하여 다시 그 노드가 놓여 있는 상황에 따라 결함수(FT)를 구성하게끔 반복적인 기법을 사용한다. 고려하고 있는 노드가 기본사상일 경우에 결함수(FT) 구성을 종료하게 된다. 4 is the logic of the diagram-defect function conversion algorithm of the present invention. Referring to FIG. 4, the algorithm of the present embodiment is constructed based on a recursive method. Determining the situation in which the user's first selected normal image is placed on the graph, and forming the defect number FT by applying the defect number generation rule developed accordingly. After that, the next node of the graph that is related to the normal idea is recognized as a new normal idea in the algorithm, and iterative technique is used to construct the defect number (FT) according to the situation where the node is placed again. If the node under consideration is a basic idea, the FT configuration is terminated.
상기한 기본원리를 바탕으로 도시한 도 4의 과정에 대해 구체적으로 설명한다. 먼저, 상기한 도 3의 과정에서 구성된 다이그래프 연결에 의한 다이그래프를 구성하고(S20), 이 다이그래프를 구성하는 기본사상들에서 정상사상을 선택한다(S40). 이후, 모든 루프를 확인 및 분류한 후(S50), 정상사상이 X0가 되도록 가변 결합시킨다(S601). 이 때, 상기 X0가 비기본사상에 있는가를 판별한다(S602). 이는 고려하고 있는 노드가 입력이 없는 기본사상인지 여부를 결정하는 단계이다. 더 이상 입력이 없는 기본사상의 경우 영향을 주는 변수가 없기 때문에 더 이상 고려할 필요가 없게 된다. 만약 입력되는 노드가 계속 존재한다면 기본사상이 아니므로 결함수(FT) 구성은 계속 진행되게 된다. 이 판별결과, X0가 비기본사상에 있을 경우에는, 다음으로 X0가 NFBL에 존재하는가를 판별한다(S603). 이는 고려하고 있는 노드가 NFBL에 존재하는지를 결정하는 단계이다. NFBL은 제어가능한 외란이 루프상의 노드에 입력되는 경우 루프 자체의 조절기능(regulatory action)에 의해 고려하고 있는 노드가 영향을 받지 않는다. 그러나 제어 불가능한 외란이 입력되는 경우 루프자체의 조절기능의 범위를 벗어나므로 고려하고 있는 노드에 외란의 영향이 미치게 된다. 이런 개념을 바탕으로 고려하고 있는 노드가 NFBL에 있는 경우 적용되는 결함수(FT) 생성규칙을 개발한다. 상기 X0의 NFBL 판별결과, NFBL이 아닐 경우에는, 다음으로 X0가 NFFL의 종말노드에 존재하는가를 판별한다(S604). 이는 고려하고 있는 노드가 NFFL의 종말노드(terminal node) 인지 결정하는 단계이다. NFFL의 경우 NFBL과 달리 시작노드와 종말노드가 서로 다른 루프로서 시작노드의 경우 루프상의 노드로부터는 영향을 받지 못하고 외부 입력에 의해서만 영향을 받지만, 종말노드의 경우 외부입력 뿐 아니라 루프상의 노드로부터도 영향을 받게 된다. 따라서 고려하는 노드가 NFFL에 존재하게 되더라도 종말노드가 아닌 경우 루프에 존재하지 않는 경우와 같다고 할 수 있기 때문에 루프(Loop)에 있지 않은 경우의 결함수(FT) 생성규칙을 따르게 된다. NFFL의 종말노드인 경우 루프를 구성하는 노드로부터의 영향과 외부입력에 의한 영향을 고려한 결함수(FT) 생성규칙을 개발한다. 상기 X0의 NFFL 종말노드 존재여부 판별결과, X0가 NFFL의 종말노드에 존재하지 않을 경우에는 제1 구조(Structure Ⅰ)로 판정하고(S605), 그렇지 않을 경우에는 제2 구조(Structure Ⅱ)로 판정한다(S606). The process of FIG. 4 shown on the basis of the basic principles described above will be described in detail. First, a diagram is formed by connecting the graphs configured in the process of FIG. 3 (S20), and a normal image is selected from the basic images constituting the graph (S40). Thereafter, after checking and classifying all loops (S50), variable coupling is performed such that normal thought is X0 (S601). At this time, it is determined whether X0 is in non-primary thought (S602). This is a step to determine whether the node under consideration is a basic idea with no input. In the case of a basic idea with no more inputs, there is no need to consider any more variables because there are no variables that affect it. If the input node continues to exist, it is not a basic idea, so the FT configuration continues. As a result of this determination, when X0 is in non-primary thought, it is next judged whether X0 exists in NFBL (S603). This is a step to determine if the node under consideration exists in NFBL. NFBL is not affected by the node under consideration by the regulatory action of the loop itself when controllable disturbance is input to the node on the loop. However, when an uncontrollable disturbance is input, it is out of the range of the control function of the loop itself, so the disturbance influences the node under consideration. Based on this concept, we develop a rule for generating the number of defects (FT) that applies when the node under consideration is in NFBL. As a result of determining the NFBL of X0, if it is not NFBL, it is next determined whether X0 exists in the terminal node of NFFL (S604). This step determines whether the node under consideration is the terminal node of the NFFL. In the case of NFFL, unlike NFBL, start node and end node are different loops. In case of start node, it is not influenced by nodes on the loop but only by external input. In the case of end node, not only external input but also nodes in loop Will be affected. Therefore, even if the node under consideration exists in the NFFL, it is the same as the case in which the non-end node does not exist in the loop. Therefore, the FT generation rule when the node is not in the loop is followed. In the case of the NFFL terminal node, we develop a rule for generating the number of defects (FT) considering the effects from the nodes constituting the loop and the effects of external inputs. As a result of determining whether the NFFL terminal node is present in X0, if X0 is not present in the terminal node of NFFL, it is determined as the first structure (Structure I) (S605), otherwise it is determined as the second structure (Structure II). (S606).
한편, 상기 단계 S603의 판별결과, X0가 NFBL에 존재할 경우에는, 다음으로 X0가 NFFL의 종말노드에 존재하는가를 판별한다(S607). 상기 X0의 NFFL 종말노드 존재여부 판별결과, X0가 NFFL의 종말노드에 존재하지 않을 경우에는, 다음으로 X0가 0인가를 판별한다(S608). X0가 0이 아닐 경우에는 다음으로 X0가 (±10)인가 판별한다(S609). X0가 (±10)이 아닐 경우에는 제3A 구조(Structure ⅢA)로 판정한다(S610). 한편, 상기 단계 S609에서 X0가 (±10)일 경우에는 제3B 구조(Structure ⅢB)로 판정하고(S611), 상기 단계 S608에서 X0가 0일 경우에는 제3C 구조(Structure ⅢC)로 판정한다(S612). On the other hand, when X0 exists in NFBL as a result of the determination in step S603, it is next determined whether X0 exists in the end node of NFFL (S607). As a result of determining whether the NFFL terminal node exists in X0, when X0 does not exist in the terminal node of NFFL, it is determined whether X0 is 0 (S608). When X0 is not 0, it is next determined whether X0 is (± 10) (S609). If X0 is not (± 10), it is determined as a third structure (Structure IIIA) (S610). On the other hand, when X0 is (± 10) in the step S609, it is determined as the third B structure (Structure IIIB) (S611), and when X0 is 0 in the step S608, it is determined as the third C structure (Structure IIIC) ( S612).
한편, X0가 NFFL 및 NFBL의 종말노드에 존재하는가의 여부를 고려해야 한다. 이는 고려하고 있는 노드가 NFFL의 종말노드인 동시에 NFBL에 존재하는지를 결정하는 단계이다. 이런 경우 NFBL과 NFFL의 특성을 동시에 고려하여야 하므로 새로운 결함수(FT) 생성규칙이 필요하게 된다. 따라서 두 가지 루프 의 특성을 동시에 고려하여 결함수(FT)가 생성되게끔 하는 생성규칙을 개발한다. 상기 단계 S607에서 X0가 NFFL의 종말노드에 존재할 경우에는, 다음으로 X0가 0인가를 판별한다(S613). X0가 0이 아닐 경우에는 다음으로 X0가 (±10)인가 판별한다(S614). X0가 (±10)이 아닐 경우에는 제4A 구조(Structure ⅣA)로 판정한다(S615). 한편, 상기 단계 S614에서 X0가 (±10)일 경우에는 제4B 구조(Structure ⅣB)로 판정하고(S616), 상기 단계 S613에서 X0가 0일 경우에는 제4C 구조(Structure ⅣC)로 판정한다(S617). On the other hand, it should be considered whether X0 exists at the end nodes of NFFL and NFBL. This is a step of determining whether the node under consideration is present in the NFBL at the same time as the end node of the NFFL. In this case, since the characteristics of NFBL and NFFL must be considered at the same time, a new defect number (FT) generation rule is required. Therefore, we consider the characteristics of the two loops at the same time and develop a generation rule to generate the number of defects (FT). If X0 exists in the end node of NFFL in step S607, it is then determined whether X0 is 0 (S613). When X0 is not 0, it is next determined whether X0 is (± 10) (S614). If X0 is not (± 10), it is determined as the fourth A structure (Structure IVA) (S615). On the other hand, when X0 is (± 10) in step S614, it is determined as structure 4B (S616), and when X0 is 0 in step S613, it is determined as structure 4C (Structure IVC) ( S617).
여기에, 상기 단계 S602에서 X0가 비기본사상에 있지 않을 경우, 및 상기 단계 S605에서 제1 구조로 판정된 이후에는, 불일치하거나 반복되는 사상은 제거한다(S618). 결함수(FT) 구성 중에 고려하고 있는 정상사상과 다른 상황의 원인이 결함수(FT)에 생성될 수 있는 위험성을 배제하는 역할을 한다. 예를 들어 현재 고려하고 있는 정상사상이 (+10)인 경우 결함수(FT)를 구성하다 보면 (-10)이 결함수(FT)에 구성될 수 있다. 이런 경우 분석하고자 하는 정상사상에 위배되는 사상이므로 생략할 필요가 있다. 또한 같은 경우 Top event 아래 계층(level)에 같은 사상이 반복될 경우 무한루프(Infinite loop)에 빠질 우려가 있기 때문에 정상사상이 아래 계층에 나올 경우 생략하게 한다. 이후 정상사상을 변화시키게 되는데(S619), 이 때 정상사상이 변화되었는가를 판별한다(S620). 변화된 정상사상이 있을 경우에는 상기한 단계 S608로 진행하고, 변화된 정상사상이 없을 경우에는 반복여부를 결정하게 되는데(S621), 반복할 경우에는 상기 단계 S601로 진행하고, 반복하지 않을 경우에는 종료하게 된다(S622).Here, in the case where X0 is not a non-primary thought in step S602, and after it is determined as the first structure in step S605, the mismatched or repeated event is removed (S618). During the composition of the defect number (FT), the cause of the situation that is different from the normal thought under consideration serves to exclude the risk that the defect number may be generated. For example, the normal thought you are considering In case of (+10), (-10) may be configured in the defect number FT. In this case, it is a violation of the normal thought to be analyzed and needs to be omitted. In the same case, if the same thought is repeated in the lower level of the top event, it may fall into an infinite loop, so it is omitted when the normal thought appears in the lower layer. After that, the normal thought is changed (S619). At this time, it is determined whether the normal thought has been changed (S620). If there is a changed normal thought, the process proceeds to step S608, and if there is no changed normal thought, it is determined whether to repeat the process (S621). If the process is repeated, the process proceeds to the step S601. (S622).
도 5a 내지 도 5c는 결함(Failure)의 종류를 분류별로 나타낸 도면이다. 도 5a 내지 도 5c를 참조하면, 공정에 있어서의 결함은 장치나 기기의 결함과 조업자의 실수 등을 나타내는 인간 오류(Human error)로 크게 나눌 수 있다. 이를 분류하는 방법은 다양하다. 본 연구에서는 공정에서 발생할 수 있는 결함을 다이그래프에 표현되는 형태에 따라 세 가지로 분류한다. 이는 다이그래프-결함수(Digraph-FT) 자동전환알고리즘을 구현하기 위해서는 결함의 특성에 따른 분류보다는 다이그래프에 표현되는 형태에 따른 분류가 더 효과적이기 때문이다. 5A to 5C are diagrams illustrating types of failures by classification. Referring to Figs. 5A to 5C, defects in the process can be broadly divided into human errors indicating defects in devices and devices, mistakes of operators, and the like. There are many ways to classify this. In this study, three kinds of defects that can occur in the process are classified according to the type represented in the diagram. This is because in order to implement the Digraph-FT automatic conversion algorithm, the classification according to the type represented in the graph is more effective than the classification according to the characteristics of the defect.
가. A타입 결함(Type A failure) end. Type A failure
결함(Failure)의 전파가 외부의 외란에 의해 이미 정해진 다음, 그 외란이 노드에 기존의 결함과 함께 추가로 전파되어 지는 구성요소의 결함이다. A타입 결함은 공정을 구성하고 있는 요소의 부분적인 결함으로 인하여 공정변수가 정상적인 공정변수 뿐 아니라 결함에 의해서도 동시에 영향을 받는 결함을 말한다. 그림 6에서 공정변수 C는 결함 f에 의해 영향을 받는 동시에 B에 의해서도 영향을 받게 된다. Failure propagation is already defined by external disturbances, and then the disturbances are component failures that propagate further along with existing defects to nodes. Type A defects are those in which process variables are affected by defects as well as normal process variables due to partial defects in the elements that make up the process. In Figure 6, process variable C is affected by defect f, as well as by B.
나. B타입 결함(Type B failure) I. Type B failure
외부인자(장치)의 결함에 의해 공정변수간의 관계를 0으로 만드는 결함이다. B타입 결함은 공정을 구성하고 있는 요소의 결함으로 인해 공정변수간의 관계가 사라지는 결함을 말한다. 예를 들어 센서 스턱(Sensor stuck)이 발생했을 경우 센서에서의 입력 출력 변수의 관계는 (0)으로 된다. 이런 B타입 결함이 루프에 존재하게 된다면 루프 자체가 원래 가지고 있는 기능을 발휘하지 못하게 된다. It is a defect that makes the relationship between process variables zero by a defect of an external factor (device). Type B defects are those in which the relationship between process variables disappears due to defects in the elements that make up the process. For example, when a sensor stuck occurs, the relationship between the input and output variables in the sensor becomes (0). If this type B defect is present in the loop, the loop itself will not function as originally intended.
다. C타입 결함(Type C failure) All. Type C failure
외부인자의 결함에 의해 공정변수간의 관계를 역(Reverse)으로 만드는 구성요소의 결함이다. C타입 결함은 공정변수간의 관계를 역으로 만드는 구성요소의 결함을 말한다. 예를 들어 설계단계에서 A/O Valve로 설계된 위치에 실수에 의해 A/C Valve가 설치되는 경우 정상적인 상황에서의 공정변수간의 관계는 역으로 변하게 된다. 이러한 경우는 공정에 있어 치명적인 피해를 입힐 수 있는 결함이므로 설치단계에서 철저히 검증되어야 할 결함이다. It is a defect of a component that reverses the relationship between process variables due to an external factor defect. C type defects refer to component defects that reverse the relationship between process variables. For example, if the A / C Valve is installed by mistake at the location designed as the A / O Valve in the design stage, the relationship between the process variables in the normal situation is reversed. This is a defect that can be fatally damaged in the process and should be thoroughly verified at the installation stage.
이처럼 결함의 분류를 간략화함으로써 결함수(FT) 자동합성의 효율을 증대시킬 수 있다. By simplifying the classification of defects as described above, the efficiency of the automatic synthesis of the number of defects (FT) can be increased.
도 6은 결함수 생성규칙의 제1 구조(Structure Ⅰ)의 구조도이고, 도 7은 결함수 생성규칙의 제2 구조(Structure Ⅱ)의 구조도이다. 도 8은 결함수 생성규칙의 제3 구조(Structure 3)의 구조도이며, 도 9는 결함수 생성규칙의 제4 구조(Structure 4)의 구조도이다. 6 is a structural diagram of a first structure (Structure I) of the defect number generation rule, and FIG. 7 is a structural diagram of a second structure (Structure II) of the defect number generation rule. 8 is a structural diagram of a third structure (Structure 3) of the defect number generation rule, and FIG. 9 is a structural diagram of a fourth structure (Structure 4) of the defect number generation rule.
결함수(FT) 생성규칙은 분석하고자 하는 노드의 상황에 따라 다음과 같이 구성한다. FT generation rule is composed as follows according to the situation of node to analyze.
제1 구조(Structure Ⅰ)는, 노드가 PFFL, PFBL에 있는 경우, 노드가 NFFL에 있으면서 종말노드가 아닌 경우, 및 노드가 루프에 있지 않은 경우이다. The first structure I is the case where the node is in PFFL, PFBL, the node is in the NFFL and not the end node, and the node is not in the loop.
제2 구조(Structure Ⅱ)는, 노드가 NFFL의 종말노드인 경우이다. The second structure (Structure II) is a case where the node is an end node of the NFFL.
제3 구조(Structure Ⅲ)는, 노드가 NFBL에 있는 경우이다. The third structure III is a case where the node is in the NFBL.
제4 구조(Structure Ⅳ)는 노드가 NFFL의 종말노드이면서, NFBL에 있는 경우이다. The fourth structure (Structure IV) is a case where the node is in the NFBL while being the terminal node of the NFFL.
도 6a 내지 도 6c를 참조하면, 제1 구조(Structure Ⅰ)는 고려하는 노드에 영향을 주는 입력노드들의 변화를 OR 게이트로 연결하여 나열하는 것이다. 제1 구조(Structure Ⅰ)를 적용한 예는 도 6b와 같다. 도 6c에서 S4(+1)를 정상사상(Top Event)으로 선정하여 개발한 알고리즘에 따라 구성한 결함수(FT)는 다음과 같다. S4와 관계 있는 루프(Loop)은 PFFL이기 때문에 제1 구조(Structure Ⅰ)을 적용하면 된다. 위의 결과로부터 S4(+1)은 S1과 S3으로부터 영향을 받는다는 것을 알 수 있다. 6A to 6C, the first structure I lists changes of input nodes affecting a node under consideration by connecting to an OR gate. An example of applying the first structure I is illustrated in FIG. 6B. In FIG. 6C, the number of defects FT configured according to the algorithm developed by selecting S4 (+1) as the top event is as follows. Since the loop related to S4 is PFFL, the first structure I may be applied. From the above results, it can be seen that S4 (+1) is affected by S1 and S3.
도 7a 내지 도 7c를 참조하면, 제2 구조(Structure Ⅱ)는 고려하고 있는 노드가 NFFL의 종말노드일 경우 시작노드와 시작노드가 아닌 노드로부터의 영향을 고려한 생성규칙이다. NFFL의 시작노드는 중간노드(Intermediate node)에 의해 정상사상을 나타내는 노드와 관계를 갖기 때문에 B타입 결함(Type B failure)가 존재할 경우에만 정상사상(Top Event)에 영향을 미치게 된다. 이를 이용한 예는 도 7b와 같다. 도 7c에서 S1(+1)을 정상사상(Top Event)으로 선정하였을 경우 S1은 NFFL에 있으므로 제2 구조(Structure Ⅱ)를 적용하게 된다. 이 예제의 경우 F1(0)이 발생하였을 경우 S3가 (-1)만큼 변화하게 되면 S1(+1)이 발생하게 된다. 이 예제의 결함수(FT) 결과는 도 7c와 같다. 7A to 7C, the second structure (Structure II) is a generation rule in consideration of influences from a start node and a non-start node when the node under consideration is an end node of the NFFL. Since the start node of the NFFL has a relationship with a node representing a normal event by an intermediate node, the top node is affected only when a type B failure exists. An example using this is shown in FIG. 7B. In FIG. 7C, when S1 (+1) is selected as a top event, S1 is in the NFFL, and thus the second structure (Structure II) is applied. In this example, when F1 (0) occurs, if S3 changes by (-1), S1 (+1) occurs. The defect number (FT) result of this example is shown in FIG. 7C.
도 8a 내지 도 8c는 제3A 구조, 제3B 구조, 제3C 구조이고, 도 8d 및 도 8e는 예제 및 결과이다. 도 8a 내지 도 8e를 참조하면, 제3 구조(StructureⅢ)는 고려하는 노드가 NFBL에 있을 경우에 루프(Loop) 자체의 조절 기능을 고려한 결함수(FT) 생성규칙이다. 제3 구조(Structure Ⅲ)는 크게 세 부분으로 나뉜다. 8A to 8C are structures 3A, 3B, and 3C, and FIGS. 8D and 8E are examples and results. Referring to FIGS. 8A to 8E, the third structure III is a defect number (FT) generation rule considering the adjustment function of the loop itself when the node to be considered is in the NFBL. The third structure (Structure III) is largely divided into three parts.
첫째, NFBL이 제대로 작동하지 않을 때를 고려해주는 부분이다. NFBL안의 B타입 결함(Type B Failure)가 발생했을 경우 한 노드의 변화가 이후 노드에 영향을 미치지 못하므로 NFBL의 조절기능을 수행할 수 없게 된다. 이러한 경우에는 루프 외부로부터 제어 가능한 외란이 입력된다해도 제대로 조절할 수 없게 된다. First, consider when NFBL doesn't work properly. If a type B failure occurs in NFBL, the change of one node does not affect the subsequent nodes, so the control of NFBL cannot be performed. In this case, even if controllable disturbance is input from the outside of the loop, it cannot be properly adjusted.
둘째, NFBL이 제대로 작동할 때, 즉 B타입 결함(Type B Failure)가 발생하지 않았을 때를 고려해 주는 부분이다. 이런 경우에는 제어 불가능한 루프 외부의 외란만이 노드에 영향을 미칠 수 있게 된다. Second, it takes into account when NFBL is working properly, that is, when a Type B Failure has not occurred. In this case, only disturbances outside the uncontrollable loop can affect the node.
셋째, NFBL안의 노드로부터의 영향을 고려해 주는 부분이다. NFBL상의 노드는 외부입력뿐만 아니라 루프에 있는 노드로부터도 영향을 받는다. 이때 C타입 결함(Type C Failure)의 존재와 루프 자체의 노드로부터의 영향이 동시에 발생하면 정상사상에 영향을 미치지 못하므로 Exclusive OR(이하, EOR이라 함) 게이트를 써서 처리해 준다. EOR 게이트는 두 가지 이상의 사상을 연결하였을 경우 모든 사상 중 하나만 발생하였을 경우만 참이 되는 논리기호이다. 도 8d에서 S1(+1)을 정상사상으로 선정하였을 경우 S1은 NFBL상에 존재하게 됨을 알 수 있다. S1은 외부입력 S5로부터 영향을 받는 동시에 NFBL에 있는 다른 노드인 S4로부터도 영향을 받게 된다. 제3 구조(Structure Ⅲ)를 적용하여 구성한 결함수(FT) 결과는 도 8e와 같다. 결함수(FT) 결과를 보면 S1(+1)은 외부입력인 S5의 변화가 클 경우에 영향을 받고, NFBL상의 B타입 결함(Type B Failure)인 F(0)가 발생하였을 경우 S5의 제어 가능한 변화 (±1)에 의해서도 영향을 받게 된다. 또한 NFBL상의 노드인 S4로부터도 영향을 받게 됨을 알 수 있다. Third, it is the part that considers the influence from the node in NFBL. Nodes on NFBL are affected by nodes in the loop as well as external inputs. At this time, if the existence of type C failure and the influence from the node of the loop itself occur at the same time, it does not affect the normal idea, so it is processed by using an exclusive OR (hereinafter referred to as EOR) gate. The EOR gate is a logic symbol that is true if only one of all events occurs when two or more events are connected. In FIG. 8D, when S1 (+1) is selected as a normal thought, S1 may be present on the NFBL. S1 is affected by external input S5 and also by another node S4 in NFBL. The result of the number of defects FT formed by applying the third structure III is shown in FIG. 8E. In the result of the number of defects (FT), S1 (+1) is affected when the change of external input S5 is large, and control of S5 when F (0) which is a type B failure on NFBL occurs. It is also affected by possible changes (± 1). It can also be seen that it is also affected by S4, a node on NFBL.
도 9a 내지 도 9c는 제4A 구조, 제4B 구조, 제4C 구조이고, 도 9d 및 도 9e는 예제 및 결과이다. 도 9a 내지 도 9e를 참조하면, 제4 구조(Structure Ⅳ)는 고려하고 있는 노드가 NFFL의 종말노드인 동시에 NFBL에 존재하는 경우에 적용되는 결함수(FT) 생성규칙이다. 이 경우 NFBL의 특성과 NFFL의 특성을 동시에 고려한 새로운 규칙이 필요하다. 따라서 제2 구조(Structure Ⅱ)와 제3 구조(Structure Ⅲ)를 조합하여 새로운 결함수(FT) 생성규칙을 구성한다. 이를 도 9d의 예제에 적용하여 보면, 도 9d에서 S1(+1)을 정상사상으로 선정하였을 경우 제4 구조(Structure Ⅳ)가 적용되어야 할 경우에 해당한다. 즉, S1은 NFFL의 종말노드인 동시에 NFBL상에 존재하게 된다. 이를 생성규칙에 따라 적용한 결과는 도 9e와 같다. 도 9e의 결과를 보면 S1(+1)은 {S3 → S2 → S1. S3 → S4 → S1} 의 경로를 따르는 NFFL의 영향과 {S1 → S5 → S6 → S7 → S1}의 경로를 따르는 NFBL의 영향을 동시에 고려한 결함수(FT)를 얻을 수 있음을 알 수 있다. 9A to 9C are structure 4A, 4B, 4C, and FIGS. 9D and 9E are examples and results. 9A to 9E, Structure IV is a rule for generating a defect number (FT) applied when the node under consideration exists in the NFBL at the same time as the NFFL terminal node. In this case, a new rule is needed that considers the characteristics of NFBL and NFFL. Therefore, a new defect number (FT) generation rule is constructed by combining the second structure (Structure II) and the third structure (Structure III). Applying this to the example of FIG. 9D, when S1 (+1) is selected as the normal image in FIG. 9D, the fourth structure (Structure IV) should be applied. That is, S1 is an end node of NFFL and exists on NFBL. The result of applying this according to the generation rule is shown in FIG. 9E. 9E shows that S1 (+1) is {S3 → S2 → S1. It can be seen that the number of defects (FT) can be obtained considering the effect of NFFL along the path of S3 → S4 → S1} and the effect of NFBL along the path of {S1 → S5 → S6 → S7 → S1}.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 다이그래프를 이용한 결함수 자동합성방법은 다음과 같은 장점이 있다. As described above, the method for automatically synthesizing the defect number using the die graph according to the present invention has the following advantages.
1. 사용자가 결함수를 손으로 작성하지 않고 빠른 시간내에 자동 합성할 수 있다. 1. The user can automatically synthesize the number of defects in a short time without writing by hand.
2. 사용자의 경험 미숙이나 논리적 오류에 크게 의존하지 않은 객관적인 결함수 작성이 가능하다. 2. It is possible to write objective defects that do not rely heavily on user's inexperience or logical errors.
3. 사용자는 자신의 목적, 사용자가 정상사상(top event)을 변경하면 사용자가 원하는 결함수를 작성할 수 있다. 최소 컷셋(minimal cut set) 산출시 컷셋(cut set)을 구성하는 기본 사상의 종류별 카운팅(counting)과 중요도 순위별 검색을 가능케 함으로써 다양한 결함수(FT)의 분석은 물론, 확률 데이터가 부족할 때도 다른 방법으로 결함수(FT) 결과를 알 수 있다. 3. The user can create the desired number of defects if the user changes his or her top event. When calculating the minimum cut set, it is possible to analyze the number of defects (FT) as well as to analyze the number of defects (FT) as well as to count by the type of counting and priority ranking of the basic ideas that make up the cut set. By the method, the number of defects (FT) can be known.
본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의하여 많은 변형이 가능함은 명백할 것이다. The present invention is not limited to the above-described embodiments, and it will be apparent that many modifications are possible by those skilled in the art within the technical spirit of the present invention.
도 1은 다이그래프의 일례를 나타낸 도면, 1 is a view showing an example of a diagram;
도 2a 내지 도 2d는 다이그래프에 쓰이는 루프(Loop)의 종류를 나타낸 도면, 2a to 2d is a view showing the type of loop (loop) used in the diagram;
도 3은 결함수 자동합성방법의 개념적인 흐름도, 3 is a conceptual flowchart of a defect number automatic synthesis method;
도 4는 본 발명의 다이그래프-결함수 전환 알고리즘의 로직(Logic), Figure 4 is the logic of the graph-defect function conversion algorithm of the present invention,
도 5a 내지 도 5c는 결함(Failure)의 종류를 분류별로 나타낸 도면, 5A to 5C are diagrams illustrating types of failures by classification,
도 6 내지 도 9는 결함수 생성규칙 구조들의 구조도이다. 6 to 9 are structural diagrams of the defect number generation rule structures.
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4870575A (en) * | 1987-10-01 | 1989-09-26 | Itt Corporation | System integrated fault-tree analysis methods (SIFTAN) |
JPH05143570A (en) * | 1991-11-19 | 1993-06-11 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Fault tree preparing method |
JP2000194561A (en) * | 1998-12-25 | 2000-07-14 | Toshiba Corp | Device and method for fault tree generation and recording medium where software for fault tree generation is recorded |
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