Имитационные моделирования происшествий с помощью деревьев

Прогнозируемые вероятности возникновения предпосылок, приводящих к авариям в системе или нарушению технологического процесса, основаны на статистиках и характеризуют среднее ожидаемое значение. На практике характер предпосылок предполагает изменения их вероятностей в течение некоторого времени. При этом используются законы распределения случайных величин для описания динамики изменения вероятности. Выбор закона распределения случайной величины в каждом конкретном случае основан на данных из теории вероятности математической статистики. Наиболее часто используются законы распределения: равномерное распределение, нормальное распределение (Гаусса), показательное (экспоненциальное), биномиальное (Бернулли), Пуассона, Симс. Для оценки изменения вероятностных показателей происшествий в динамике строят имитационную модель, в которой применяют генераторы случайных чисел с заданными законами распределения для имитации динамики изменения вероятностей их предпосылок, возникновения нештатных ситуаций в элементах системы для сбоя операций технологического процесса, а также для моделирования возможных последствий. Для проведения эксперимента с имитационной моделью устанавливают параметры генераторов и задают модельное время с учетом их вероятностей. Модельное время показывает количество итераций для расчета параметров модели и характеризует некоторую абстрактную величину. Например, модельное время может соответствовать реальному времени жизни системы (секунды, минуты, сутки, недели, годы), а также некоторые параметры системы, носящие дискретный характер (количество деталей на конвейере, количество совместно работающих приборов и оборудований). Значение модельного времени косвенно зависит от вероятностей их предпосылок или вероятности возникновения происшествий. Чем меньше значение вероятности возникновения события, тем больше должно быть значение модельного времени. Оценку появления методов в имитационной модели проводят по схеме моделирования полной группы событий: