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基于改进FRAM-STPA的民机系统安全性分析

贾宝惠 张勃 高源

贾宝惠,张勃,高源. 基于改进FRAM-STPA的民机系统安全性分析[J]. 北京航空航天大学学报,2025,51(12):4013-4022 doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0670
引用本文: 贾宝惠,张勃,高源. 基于改进FRAM-STPA的民机系统安全性分析[J]. 北京航空航天大学学报,2025,51(12):4013-4022 doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0670
JIA B H,ZHANG B,GAO Y. Safety analysis for civil aircraft system based on improved FRAM-STPA[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2025,51(12):4013-4022 (in Chinese) doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0670
Citation: JIA B H,ZHANG B,GAO Y. Safety analysis for civil aircraft system based on improved FRAM-STPA[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2025,51(12):4013-4022 (in Chinese) doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0670

基于改进FRAM-STPA的民机系统安全性分析

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2023.0670
基金项目: 

国家自然科学基金委员会-中国民用航空局联合研究基金(U2033209);中央高校基本科研业务费专项资金(KJZ53420240023);中国民航大学研究生科研创新项目资助课题(2022YJS108)

详细信息
    通讯作者:

    E-mail:jiabaohui@sina.com

  • 中图分类号: V37;V268.6

Safety analysis for civil aircraft system based on improved FRAM-STPA

Funds: 

Joint Research Foundation of the National Natural Science Foundation of China and the Civil Aviation Administration of China (U2033209); The Fundamental Research Funds for the Central Universities (KJZ53420240023); Graduate Research Innovation Project Funded by Civil Aviation University of China (2022YJS108)

More Information
  • 摘要:

    随着民机系统综合化程度的不断提高,各系统主体之间交互关系复杂、涌现性突出。传统的安全性分析方法以线性逻辑为主,未能完全满足系统风险高效识别的要求。为此,提出一种基于改进FRAM-STPA的民机系统安全性分析方法。构建融合模型,实现民机系统图形化功能建模与耦合分析;根据建模得到的功能单元潜在变化表型和系统潜在危险控制动作,生成系统全局功能影响关系,并通过量化功能模块的可变性风险识别系统安全运行关键功能模块。以民机刹车系统为例展开分析,并使用Word2Vec挖掘维修文本信息,验证分析结果的准确性,为民机安全性分析提供理论和方法参考。

     

  • 图 1  FRAM和STPA关键概念间对应关系

    Figure 1.  Correspondence of key concepts between FRAM and STPA

    图 2  刹车系统分层控制结构

    Figure 2.  Brake system hierarchical control structure

    图 3  刹车系统功能共振网络

    Figure 3.  Functional resonance network of brake system

    图 4  刹车系统FRAM-STPA模型

    Figure 4.  FRAM-STPA model of brake system

    图 5  刹车系统功能单元可变性评估

    Figure 5.  FVE of brake system

    图 6  刹车系统功能的风险影响度分析

    Figure 6.  Risk impact analysis of brake system functions

    表  1  潜在UCA类型与功能单元潜在变化表型对应关系

    Table  1.   Correspondence between potential UCA types and potential phenotype changes of functional units

    潜在UCA类型 标记 功能单元潜在
    变化表型
    未提供控制行为U1可靠性
    提供控制行为后导致危险U2
    提供可能安全的控制行为但提供节点过早U3时序性
    提供可能安全的控制行为但提供节点过晚U4
    提供可能安全的控制行为但提供节点顺序错误U5
    控制行为持续太久U6持续性
    控制行为停止过早U7
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    表  2  功能特性评估指标

    Table  2.   Assessment indicators for functional characteristics

    功能单元潜在变化表型 性能变化表征 量化得分 输入 资源 前提 控制 时间
    可靠性 可靠 1 阻尼 阻尼 阻尼 阻尼 阻尼
    可接受 3 阻尼 阻尼 阻尼 阻尼 阻尼
    不可靠 5 放大 放大 放大 放大 放大
    时序性 适中 1 无影响/放大 阻尼/无影响 放大 放大 放大
    可接受 2 阻尼 阻尼 阻尼 阻尼 阻尼
    较早/较晚 4 放大 放大 放大 放大 放大
    时序错误 5 放大 放大 放大 放大 放大
    持续性 稳定 1 阻尼/无影响 阻尼/无影响 放大 放大 放大
    可接受 3 阻尼 阻尼 阻尼 阻尼 阻尼
    不稳定 5 放大 放大 放大 阻尼 阻尼
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    表  3  不安全控制行为

    Table  3.   Unsafe control action

    UCA类型 不安全控制行为 对应的功能单元
    潜在变化表型
    未提供控制行为 自动刹车设置后,未自动执行着陆时的制动指令 可靠性
    提供控制行为后导致危险 自动制动在着陆阶段提供了过多的制动指令;自动制动在着陆阶段提供了
    不足的制动指令
    可靠性
    提供可能安全的控制行为但提供节点过早 自动制动在飞机接地前执行制动指令 时序性
    提供可能安全的控制行为但提供节点过晚 自动制动在飞机接地后延迟TBD(单位:s)秒才提供制动指令 时序性
    提供可能安全的控制行为但提供节点顺序错误 自动制动在飞机接地前执行制动指令,在接地后延迟TBD(单位:s)才停止制动 时序性
    控制行为持续太久 自动制动在飞机着陆后持续提供制动指令的时间过长 持续性
    控制行为停止过早 自动制动在飞机达到TBD滑行速度前停止提供制动指令 持续性
     注:TBD表示待定或尚未确定。
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    表  4  刹车系统各功能单元的FRAM六角特征分析

    Table  4.   FRAM hexagonal feature analysis for brake system functional units

    功能 描述 输入 输出 前提 资源 控制 时间
    F1 PCM 飞行员的踏板或
    手柄输入
    BAC接收的指令 飞行员需要进行
    刹车操作
    飞行员的操作能力 飞行员踏下踏板或
    操作手柄
    实时控制
    F2 BAC PCM发出的指令 刹车施加力度 PCM发出指令 BAC、HS BSCU控制 实时控制
    F3 BCM BAC的输出 BAC控制指令 BAC的输出 BSCU BSCU控制 实时控制
    F4 HS BAC的输出 提供液压动力 BAC的输出 液压泵、液压油箱、
    液压阀
    液压阀门控制 实时控制
    F5 E/ES BAC和BCM的
    输出
    电能供应 BAC和BCM的
    输出
    电源供应、电气线缆
    和连接器
    电气线缆和连接器 实时控制
    F6 WIS BCM和HS的
    状态信息
    飞行员的警告和
    指示信息
    BCM和HS的
    状态信息
    显示屏、指示灯 BSCU控制 实时控制
     注:BSCU为刹车系统转弯控制组件。
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    表  5  功能模块关联组件

    Table  5.   Associated components of functional modules

    功能 描述 关联组件
    F1 PCM 机组
    F2 BAC 静刹车盘、动刹车盘、机轮、其他控制
    (转向、反推、气动刹车等)
    F3 BCM 自动刹车控制器、液压控制器、其他控制
    (转向、反推、气动刹车等)
    F4 HS 液压控制器、刹车系统相关液压模块、液压油
    F5 E/ES 自动刹车控制器
    F6 WIS 机组
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    表  6  刹车系统在可靠性、时序性和持续性上的表型

    Table  6.   Phenotypes of brake system in reliability, temporality, and continuity

    功能 可靠性 时序性 持续性
    F1 可接受 可接受 稳定
    F2 可接受 可接受 稳定
    F3 可接受 可接受 稳定
    F4 可接受 适中 稳定
    F5 可接受 适中 稳定
    F6 可接受 可接受 可接受
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    表  7  安全性分析方法综合对比

    Table  7.   Comprehensive comparison of security analysis methods

    分析方法 定性
    分析
    定量
    分析
    多因素交互
    过程分析
    潜在风险
    路径分析
    预防性
    分析
    FRAM
    STPA
    FRAM-STPA
    改进FRAM-STPA
    FMEA
    FTA
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    表  8  维修记录

    Table  8.   Maintenance records

    序号 故障描述 纠正措施
    1 3号主轮扎伤超标 参考手册,更换3号主轮
    2 航后检查发现左外侧主轮磨损超标 参考手册,更换主轮,检查正常
    3 内轮刹车储压器不能保持 参考技术解决方案,更换内轮刹车储压器,并完成充气勤务后,测试正常
    $ \vdots $ $ \vdots $ $ \vdots $
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    表  9  刹车系统风险组件及相似度

    Table  9.   Risk components and similarities of brake system

    刹车系统风险组件对应相似度
    刹车盘0.812
    刹车片0.784
    刹车阀0.769
    刹车控制器0.758
    刹车液压单元0.701
    刹车蓝环0.639
    刹车电路0.602
    刹车传感器0.591
    刹车警告灯0.578
    刹车系统故障0.549
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  • [1] 陈磊, 焦健, 赵廷弟. 基于模型的复杂系统安全分析综述[J]. 系统工程与电子技术, 2017, 39(6): 1287-1291. doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2017.06.16

    CHEN L, JIAO J, ZHAO T D. Review for model-based safety analysis of complex safety-critical system[J]. Systems Engineering and Electronics, 2017, 39(6): 1287-1291(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2017.06.16
    [2] KHAKZAD N, KHAN F, AMYOTTE P. Safety analysis in process facilities: comparison of fault tree and Bayesian network approaches[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2011, 96(8): 925-932.
    [3] EKRAMIPOOYA A, BOROUSHAKI M, RASHTCHIAN D. Application of natural language processing and machine learning in prediction of deviations in the HAZOP study worksheet: a comparison of classifiers[J]. Process Safety and Environmental Protection, 2023, 176: 65-73. doi: 10.1016/j.psep.2023.06.004
    [4] OUYANG L H, CHE Y S, YAN L, et al. Multiple perspectives on analyzing risk factors in FMEA[J]. Computers in Industry, 2022, 141: 103712. doi: 10.1016/j.compind.2022.103712
    [5] HOLLNAGEL E. FRAM: the functional resonance analysis method: modelling complex socio-technical systems[M]. Aldershot: Town Publishing Ltd. , 2012.
    [6] HOLLNAGEL E, WEARS R L, BRAITHWAITE J. From Safety-Ⅰ to Safety-Ⅱ: a white paper[R]. Sydney: Australian Institute of Health Innovation, 2015.
    [7] VEIBÄCK C, OLOFSSON J, LAUKNES T R, et al. Learning target dynamics while tracking using Gaussian processes[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2020, 56(4): 2591-2602. doi: 10.1109/TAES.2019.2948699
    [8] TIAN W L, CAPONECCHIA C. Using the functional resonance analysis method (FRAM) in aviation safety: a systematic review[J]. Journal of Advanced Transportation, 2020, 2020: 8898903.
    [9] STUDIC M, MAJUMDAR A, SCHUSTER W, et al. A systemic modelling of ground handling services using the functional resonance analysis method[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2017, 74: 245-260. doi: 10.1016/j.trc.2016.11.004
    [10] CLAY-WILLIAMS R, HOUNSGAARD J, HOLLNAGEL E. Where the rubber meets the road: using FRAM to align work-as-imagined with work-as-done when implementing clinical guidelines[J]. Implementation Science, 2015, 10(1): 125. doi: 10.1186/s13012-015-0317-y
    [11] SALEHI V, VEITCH B, SMITH D. Modeling complex socio-technical systems using the FRAM: a literature review[J]. Human Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries, 2021, 31(1): 118-142.
    [12] ROSA L V, HADDAD A N, DE CARVALHO P V R. Assessing risk in sustainable construction using the functional resonance analysis method (FRAM)[J]. Cognition, Technology & Work, 2015, 17(4): 559-573.
    [13] PATRIARCA R, DI GRAVIO G, COSTANTINO F. A Monte Carlo evolution of the functional resonance analysis method (FRAM) to assess performance variability in complex systems[J]. Safety Science, 2017, 91: 49-60. doi: 10.1016/j.ssci.2016.07.016
    [14] 李耀华, 巩子瑜. 基于改进FRAM的民机系统安全性分析[J]. 航空学报, 2020, 41(12): 324083.

    LI Y H, GONG Z Y. Safety analysis of civil aircraft system based on improved FRAM[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2020, 41(12): 324083(in Chinese).
    [15] LEVESON N. A new accident model for engineering safer systems[J]. Safety Science, 2004, 42(4): 237-270. doi: 10.1016/S0925-7535(03)00047-X
    [16] CHEN L, JIAO J, ZHAO T D. A novel hazard analysis and risk assessment approach for road vehicle functional safety through integrating STPA with FMEA[J]. Applied Sciences, 2020, 10(21): 7400. doi: 10.3390/app10217400
    [17] 李耀华, 高源. 基于STPA-ANP模型的民机系统安全性分析[J]. 系统工程与电子技术, 2022, 44(9): 2986-2994.

    LI Y H, GAO Y. Safety analysis of civil aircraft systems based on the STPA-ANP model[J]. Systems Engineering and Electronics, 2022, 44(9): 2986-2994(in Chinese).
    [18] ASARE P, LACH J, STANKOVIC J A. FSTPA-Ⅰ: a formal approach to hazard identification via system theoretic process analysis[C]//Proceedings of the ACM/IEEE International Conference on Cyber-Physical Systems. Piscataway: IEEE Press, 2013: 150-159.
    [19] DAKWAT A L, VILLANI E. System safety assessment based on STPA and model checking[J]. Safety Science, 2018, 109: 130-143. doi: 10.1016/j.ssci.2018.05.009
    [20] THAPALIYA A, KWON G. Realization of combined systemic safety analysis of adverse train control system using model checking[C]//Proceedings of the International Conference on Frontier Computing. Berlin: Springer, 2018: 419-430.
    [21] NAEINI A M, NADEAU S. Proposed integrated FRAM/STPA risk analysis of data gloves in assembly 4.0 system[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2023, 81: 102523. doi: 10.1016/j.rcim.2022.102523
    [22] HOLLNAGEL E, HOUNSGAARD J, COLLIGAN L. FRAM-the functional resonance analysis method: a handbook for the practical use of the method[M]. Boca Raton: CRC Press, 2014.
    [23] ATASOY V E, CETEK C. Enhanced cruise range prediction for narrow-body turbofan commercial aircraft based on QAR data[J]. The Aeronautical Journal, 2021, 125(1286): 672-701. doi: 10.1017/aer.2020.121
    [24] BENSACI C, ZENNIR Y, POMORSKI D, et al. Collision hazard modeling and analysis in a multi-mobile robots system transportation task with STPA and SPN[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2023, 234: 109138.
    [25] AHN S I, KURT R E, TURAN O. The hybrid method combined STPA and SLIM to assess the reliability of the human interaction system to the emergency shutdown system of LNG ship-to-ship bunkering[J]. Ocean Engineering, 2022, 265: 112643. doi: 10.1016/j.oceaneng.2022.112643
    [26] ARIF-UZ-ZAMAN K, CHOLETTE M E, MA L, et al. Extracting failure time data from industrial maintenance records using text mining[J]. Advanced Engineering Informatics, 2017, 33: 388-396. doi: 10.1016/j.aei.2016.11.004
    [27] XU Z Z, CHEN B, ZHOU S H, et al. A text-driven aircraft fault diagnosis model based on a Word2Vec and priori-knowledge convolutional neural network[J]. Aerospace, 2021, 8(4): 112. doi: 10.3390/aerospace8040112
    [28] ZHOU S H, WEI C F, LI P, et al. A text-driven aircraft fault diagnosis model based on Word2Vec and stacking ensemble learning[J]. Aerospace, 2021, 8(12): 357. doi: 10.3390/aerospace8120357
    [29] 贾宝惠, 姜番, 王玉鑫, 等. 基于民机维修文本数据的故障诊断方法[J]. 航空学报, 2023, 44(5): 326598.

    JIA B H, JIANG F, WANG Y X, et al. Fault diagnosis method based on civil aircraft maintenance text data[J]. Acta Aeronautica et Astronantica Sinica, 2023, 44(5): 326598(in Chinese).
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-10-17
  • 录用日期:  2024-01-09
  • 网络出版日期:  2024-04-02
  • 整期出版日期:  2025-12-31

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