因果网络

因果网络（共7篇）

因果网络 篇1

摘要：电力系统发生故障后的警报信息具有时序特性,如何适当利用这种时序特性以快速而准确地诊断故障是一个值得研究的重要问题。现有的具备实际应用潜力的故障诊断方法大多没有利用警报信息的时序特性。因果网络可以描述设备故障与保护和断路器动作之间的逻辑关系,且具有推理速度快、维护方便等优点。在此背景下,针对电力系统故障诊断问题的特征,首先对因果网络进行了扩展,引入了警报信息时序特性约束的概念,构建了一种新的时序因果网络;之后,提出了基于时序因果网络的故障诊断方法。所述方法在保留了因果网络原有特点的前提下,在一定程度上克服了其容错性较差和难以合理解释故障演变过程的不足。最后,用实际电力系统发生的故障案例对所提出的方法进行了说明。

关键词：故障诊断,时序信息,因果网络,时序因果网络,电力系统

0 引言

电力系统故障诊断的准确性和快速性对于事故后快速恢复供电以及维持系统安全稳定运行具有重要意义。迄今为止,国内外已提出多种电力系统故障诊断方法,如专家系统[1,2]、解析模型[3,4,5,6]、Petri网[7]、人工神经元网络[8]、因果网络[9,10,11,12]等。专家系统应用于电力系统故障诊断已有接近30年的历史,但仍存在知识库维护困难、推理时间长等缺陷。基于解析模型方法的难点在于如何构造故障诊断的数学模型,尤其是如何适当描述故障的演变过程。基于Petri网的方法在处理复杂电力系统的故障诊断时,会出现关联矩阵维数过大的问题。基于人工神经元网络的方法,则存在学习算法收敛速度过慢,网络结构发生变化时需要重新训练的问题,而且对诊断结果的解释能力差。

电力系统发生故障时,故障设备和警报信息在逻辑上存在因果关系,这与因果网络(cause-effect net,CEN)的知识表示方式有很好的对应关系。文献[9-10]针对配电变电站,提出了一种基于因果网络的识别故障馈线的方法。该方法描述了设备故障与保护和断路器动作之间的逻辑关系,利用保护和断路器状态信息进行故障诊断。这种方法可以较好地解释故障演变过程,并具有推理速度快、数据库维护方便等优点,具有良好的在线应用前景。文献[11]对文献[9]的方法进行了改进,提出一种基于因果网络的输电系统故障诊断方法;该方法首先利用因果网络生成关联矩阵R,然后通过关联矩阵与故障真值状态向量T、故障节点向量F之间的逻辑运算推断出故障元件。

在实际电力系统中,数据采集与监控(SCADA)系统采集的保护和断路器状态信息可能出现误报和漏报等不确定性情况,此时文献[9-11]中的向量T将出现错误,从而影响最终故障诊断结果。基于全球定位系统(GPS)对时的事件顺序记录(SOE)信息,能够以毫秒级的分辨率识别事件发生时间和设备状态变化的先后顺序,这为利用警报的时序信息提供了客观条件。文献[13-14]分析了警报信息的时序特性,建立了能够处理警报时序信息的故障诊断模型。在复杂故障的情况下,所述方法能够得到更为明确的诊断结果。文献[15]研究了事件发生时间的不确定性问题,并构造了基于时序约束网络的故障诊断模型,可在相当程度上避免文献[13-14]中的方法要求对时间进行精确定义的缺点。但是,该方法在利用正向推理得到期望警报信息的过程中,需不断搜索规则库并与实际收到的警报序列信息进行匹配运算,这对于复杂故障场景计算量较大。

在上述背景下,针对输电系统提出了一种能够利用警报时序信息的时序因果网络(temporal cause-effect net,TCEN)故障诊断方法。所提出的方法能够较好地处理警报误报或漏报、保护或断路器误动或拒动等不确定情况,具备较好的容错性,且能够较好地解释故障演变过程。

1 警报信息时序特性

前已述及,电力系统发生故障时的警报信息(事件)具有时序特性。首先,设备故障使得电气量发生变化,之后是保护装置动作,最后是断路器跳闸。电力系统发生复杂故障时,警报信息的时序特性是分析故障原因、故障演变过程及评价保护和断路器动作行为的重要依据。迄今为止,在利用警报信息时序特性的故障诊断方面已取得了一些初步成果[13,14,15]。

1.1 警报事件时间点约束

在实际系统中,保护和断路器动作在触发、整定或动作环节都可能存在一定的延时误差。因此相对于故障发生时刻,各警报事件的出现时刻应该在一定区间之内。为表述方便,定义TBEG(mi)为警报事件mi的发生时刻,TCONS(mi)为mi发生时刻的时间点约束,tDIST(mi,mj)表示mi和mj这2个关联事件先后出现的时间区间约束。

1.2 保护事件的时间点约束

保护动作事件的时间点约束可以由保护动作时间整定值估算。假设某保护P的时间整定值为tP,故障发生于t0时刻,则考虑实际运行的时间误差τP之后(τP为整定时间的一定比例),可以估算该保护事件的时间点约束为:

例如:线路L的后备保护Pb动作整定值为1000ms,假设故障发生于0时刻,如果考虑±5%的时间误差(τP=50 ms),则可确定TCONS(Pb)=[950,1050]ms。

设备故障事件mi与保护动作事件mj的时间区间约束为:

1.3 断路器事件的时间点约束

断路器动作事件的时间点约束可由断路器分闸时间估算。假设某断路器C的分闸时间为tC,触发断路器的保护动作时刻为t1,则考虑实际运行的时间误差τC后,可估算该断路器事件的时间点约束为:

保护动作事件mi引发断路器动作事件mj的时间区间约束为:

1.4 时序特性一致性约束

警报事件的时序特性必须满足一致性约束[13,16],如下式所示:

式(1)表示:若事件mi发生于TBEG(mi),则事件mj的发生时刻TBEG(mj)须满足时间点约束,即TBEG(mj)∈(TBEG(mi)+tDIST(mi,mj))。若实际收到的警报事件mj的发生时刻TBEG(mj)不满足式(1),则称mj不满足时序特性一致性约束,属于错误警报信息。

2 CEN的基本原理

2.1 CEN的定义

CEN是一种可用于描述故障设备与保护、断路器等警报动作信息之间逻辑关系的图形化建模工具,由各类事件节点和带有方向的弧组成。这里采用的节点包括4类,即故障设备节点、保护节点、断路器节点及虚拟节点(VN)[11];各类节点在CEN中用Ck表示,下标k为节点序号。在CEN中,各个节点由带有方向的弧连接,表示各个事件节点之间的因果关系。文献[11]中给出了3种节点关联关系,见附录A图A1。弧的起点A表示原因,弧的终点B表示A引发的结果。

1)故障设备节点A引发相应的保护节点B动作之间的关联。

2)保护节点A动作引发相应断路器节点B动作之间的关联。

3)断路器节点拒动引发相应的后备保护节点动作之间的关联,其中虚拟节点A′表示断路器节点A动作不成功(拒动)引发的节点。

第3类关联关系中出现了虚拟节点,该类节点的作用是为了防止CEN中出现环网。环网的形成会影响后续的基于矩阵运算的推理过程[11]。

2.2 CEN的矩阵表达

在故障发生后,对所有存在故障可能的设备按附录A图A1所示的3种关联关系构造CEN。如此建立的CEN可以用被称为关联矩阵的二进制矩阵R来描述。R是一个对角线元素均为1的n阶方阵,n为CEN中的节点总数。R中的各元素ri,j定义如下:

式中:ri,j=1表示节点Ci与Cj之间存在关联关系,Cj⇒Ci表示节点Cj的发生引发节点Ci的发生;ri,j=0表示节点Ci与Cj之间不存在关联关系。

3 基于TCEN的故障诊断

3.1 TCEN的基本概念

电力系统警报事件之间的关联关系可分为事件逻辑关联和时序逻辑关联2类。这里构造的TCEN将警报信息时序特性约束引入CEN之中,从而形成一种新的可计及时序特性的因果网络。利用事件之间不同形式的关联关系的互补性,可以增加冗余信息,增强诊断模型的容错性。

考虑时序特性之后,TCEN中的各类事件节点和弧就具备了时间属性。同时,这里新增了主保护拒动与后备保护动作之间的关联关系,以此进一步判断主保护是否发生拒动。图1给出了TCEN中各类事件节点的关联关系,虚拟节点的发生时刻为相应主保护拒动或断路器拒动发生时刻。在TCEN中,关联关系不同的弧具有不同的时间区间属性,在实际应用中可利用当地以往的统计数据确定。

CEN的建立过程如下:首先在离线状态下,根据专家或运行人员的经验,建立各元件保护动作的逻辑规则,CEN以逻辑规则的形式存放在数据库中。在故障诊断系统初始化时,首先根据故障前后的拓扑确定停电区域,然后在规则库中读取停电区域中相关元件的保护配置规则自动构建CEN。保护配置变化后,就需要更新规则库。然而,电网在不同运行方式下部分保护和断路器的动作逻辑可能发生变化,例如失灵保护所保护的母线相连线路及断路器的触发保护与电网的运行方式有关,这可以通过对运行状态进行识别、相关性分析和动态拓扑分析等途径来解决。

3.2 基于TCEN的电力系统故障诊断

为便于叙述,本节以一个简化的输电系统为例来阐述基于TCEN的故障诊断模型。图2为一个简化的输电系统[11]。图中:R1m和R2m分别为与1号断路器和2号断路器相关的主保护;R1b和R2b分别为与1号断路器和2号断路器相关的后备保护。假设线路L发生故障后,左右两侧主保护R1m和R2m分别在TBEG(C2)和TBEG(C6)时刻动作,1号断路器于TBEG(C3)时刻跳闸,2号断路器于TBEG(C7)时刻跳闸。图3为与图2输电系统相对应的TCEN。

在图3中,VN(Ci,Cj)=Ci∩Cj-,表示节点Ci发生且Cj不发生。例如:VN(C1,C2)表示L发生故障,且1号断路器主保护拒动。

下面对故障诊断过程中所涉及的各个矩阵和向量进行说明。

1)关联矩阵R:在TCEN中,R的各个元素与CEN中R的定义一致。R是一个对角线元素均为1的n阶方阵,n为事件节点总个数。

在图3已建立的TCEN基础上,根据式(2)的定义可得到R。R除各对角元素为1外,以下元素的布尔状态值亦为1:r2,1,r3,2,r3,5,r5,4,r6,1,r7,6,r7,9,r9,8。

2)故障真值状态向量T:T反映实际上传的所有警报信息状态值。若某事件节点Ci发生,即接收到节点所对应的警报信息,则该节点的状态为1;若未接收到相应的警报信息,则该节点状态置为0。T的生成是整个故障推理过程中最为关键的环节,考虑到实际系统运行中警报信息可能出现漏报或误报等不确定性情况,必须对接收的错误警报序列进行过滤。T为n维列向量,其各个元素ti的定义如下:

式中:ci s.t.表征Ci是否满足时序一致性约束,若满足则取1,否则为0。

如果接收的警报信息均是正确的,则图3所示系统的T为:

3)故障节点向量F:F反映TCEN中各故障设备的节点分布。F为n维列向量,其各个元素fi的定义如下:

图3所示系统的故障设备节点只有C1,因此除f1=1外,其他元素均为0。

这里将虚拟节点(包括主保护拒动和断路器拒动节点)对应的Ci加入F中,可以进一步判定主保护与断路器的拒动情况。

在以上3个矩阵或向量生成之后,便可通过矩阵运算实现故障推理,具体步骤如下。

步骤1:将关联矩阵R的转置矩阵与故障真值状态向量T进行二进制乘法运算[9,11],得到转换矩阵T*。该过程可用式(5)表示,其中“二进制乘法”用⊗表示:

R反映各个事件节点之间的因果关系,R转置之后,原有节点间的因果关系互换,即TCEN中各关联关系的弧全部发生转向。例如:ri,j=1表示节点Ci与Cj之间存在关联关系,且Cj的发生会引发节点Ci的发生。转置后ri,j行列互换,弧的方向变成由Ci指向Cj。因此,转换矩阵T*的计算过程在逻辑上实现的是从警报信号向故障设备反向推理的过程。

步骤2:生成转换矩阵T*之后,将T*与故障节点向量F进行逻辑“与”运算,得到最终的故障判断矩阵Tend,即

由于故障只可能发生在故障设备节点,因此,即可判定矩阵Tend中非零元素对应的设备发生了故障。

步骤3:故障演变过程分析。

在用Tend估计出故障设备之后,结合接收到的警报时序信息,借助TCEN中各节点和前后节点间各弧的时间属性,通过正向推理和反向推理,并利用式(1),可以导出故障演变过程,并估算出设备故障时刻以及漏报信息的发生区间。这里引入“允许漏报程度”的概念。例如:当允许漏报程度为1时,表示实际系统可以接受1个警报信息被漏报的情况。这样,在正反向推理时,故障演变过程中允许经过1个布尔值为0的节点实现关联,且该布尔值为0的节点为漏报信息节点。

3.3 系统架构

基于TCEN的故障诊断,需对警报事件进行时序特性一致性约束判断,其详细架构如图4所示。

4 算例分析

以图5所示广州地区220kV电力系统的实际故障案例[15]为例,来说明本文所述模型及方法的可行性与有效性。

根据文献[17]给出的实际电力系统中保护和断路器动作时延数据,结合广州电力系统的实际情况,这里对TCEN中各类弧的时间区间约束属性给定如下:①Δta=tDIST(故障发生,主保护动作)∈[10,40]ms;②Δtb=tDIST(保护动作,断路器动作)∈[40,60]ms;③Δtcsl=tDIST(断路器拒动,失灵保护动作)∈[210,240]ms;④Δtd=tDIST(主保护拒动,后备保护动作)∈[940,1030]ms。

附录B表B1列出了图5所示故障发生后收到的警报序列。

4.1 基于CEN的实际故障案例诊断

1)生成关联矩阵R,其各元素取值见附录C。

2)生成故障真值状态向量T。根据附录B表B1列出的警报序列,确定T中以下元素的布尔状态值为1:t2,t3,t4,t5,t7,t8,t9,t10,t18,t25,t26,t30。

3)生成故障节点向量F。对应故障案例中故障设备节点,F中以下元素的布尔状态值为1:f1,f12,f14,f22。

4)计算转换矩阵T*。将R和T代入式(5)求得T*,结果见表1。

5)计算故障判断矩阵Tend。将T*和F代入式(6)计算Tend,最终判断故障设备为L2943和L2295。结果见附录B表B2。

4.2 基于TCEN的实际故障案例诊断

在收到警报信息序列和完成故障区域自动识别之后,需要检查警报序列是否满足时序特性一致性约束,然后构造最终的TCEN。图6为所构造的本故障案例的TCEN,其中各个节点的含义列于附录B表B3,节点上方的数字表示该节点相应警报发生的时刻。

考虑到实际电力系统发生故障时,错误警报信息占警报信息总数的比例一般较小,因此,在检查时序特性一致性约束时可以采用以下方法:假设某一警报信息A正确,利用式(1)和CEN检查与其关联的警报信息B是否正确。若警报信息B正确,在余下的警报信息中找到与B关联的警报信息C,同样利用式(1)和CEN检查C是否正确;若警报信息B错误,则假设警报信息C正确,然后对C采用与A同样的方法判断余下的警报信息。重复此过程,并记录各种假设情形下的错误警报信息个数。最后,选择错误警报个数较少的假设情形作为结果。这里,以假设最先接收到的主保护相关警报信息为正确信息来启动这一检查过程。

基于TCEN的故障诊断的具体步骤如下。

步骤1:警报序列时序特性一致性约束检查。

假设在收到的警报序列中,表示主保护动作的警报1和警报2是正确信息,警报4(即断路器C12动作)和警报5(即碧山站L2295纵联差动保护动作)为错误警报,则错误警报信息有2个。现在分析收到的所有警报序列:(1)警报4是由警报1相关的保护动作引发的,属于图1(b)类关联关系;参照附录B表B2,可求得Δtb=tDIST(C4,C5)=90 ms[40,60]ms,即不满足时序特性一致性约束,由式(3)可知C5不满足时序一致性约束时c5s.t.=0。(2)与警报5相关的事件引发警报9(即断路器C7动作),属于图1(a)类关联关系,可求得Δta=tDIST(C25,C26)=217 ms[10,40]ms,因此警报5不满足时序特性一致性约束,此时c25s.t.=0。

其他假设情形可参照上述分析方法。因篇幅限制,这里不再赘述。

步骤2:生成关联矩阵R,且R中各元素的布尔值与4.1节中给出的关联矩阵各元素相同。

步骤3:生成故障真值状态向量T。由于警报4和警报5为错误警报,因此,根据式(3)可确定T中以下元素的布尔状态值为1:t2,t3,t4,t7,t8,t9,t10,t18,t26。

步骤4:生成故障节点向量F。F中以下元素的布尔状态值为1:f1,f12,f14,f22,f6,f19,f27,f31,f32,f33。

步骤5:计算转换矩阵T*。将R和T代入式(5)计算T*,结果列于表1。

步骤6:计算故障判断矩阵Tend。将T*和F代入式(6)计算Tend,最终诊断出来的故障设备为L2943。结果见表1。

步骤7:故障演变过程分析。

以接收到的第1个警报的时标为基准点(定义此时刻为0时刻),通过分析TCEN和T*可知,实际故障演变过程为:在-12~-40 ms期间,线路L2943故障;0ms时碧山站L2943纵联差动保护动作,并向C12发出跳闸信号,但是C12拒动;2ms时炼化站L2943纵联差动保护动作,引发50ms时C14跳闸;279 ms时C12失灵保护动作,导致C16,C6和C7分别在328 ms,330 ms和337ms跳闸;在50ms和90ms时出现错误警报。

诊断结果与实际发生事件相符。

4.3 方法对比分析

将文献[10]的方法与本文方法进行对比分析,结论如下。

1)文献[10]的方法对存在错误警报的故障诊断场景的适应能力较差,尤其是当主保护信息出现误报时会直接影响诊断结果。例如:当警报5作为错误警报出现时,就会误诊断为线路L2295故障。

2)文献[10]的方法对故障演变过程的解释能力较差,无法直接判断主保护与断路器的拒动情况。例如:当诊断案例中出现断路器C12状态误报为1时,用文献[10]的方法诊断时在逻辑上就存在矛盾:警报显示断路器C12已经跳闸,这与C12失灵保护动作跳开B4母线上的断路器相矛盾。采用本文方法则可以正确判断出C12实际拒动。

将文献[15]的方法与本文方法进行对比分析,结论如下。

1)文献[15]的方法不具备过滤保护/断路器误报等错误警报信息的功能,直接将采集的保护/断路器相关警报作为源数据进行诊断。本文通过时序特性约束,能够过滤警报序列中的误报等错误信息,得到更为可靠的诊断源数据,从而提高模型的准确性。

2)文献[15]中目标函数的参数需根据实际系统中警报的错误率高低设定,一旦设定参数,就无法根据实际系统中警报的错误率高低及时调整,因而适应性有待改善。若在文献[15]原有的警报序列中加上“90ms碧山C12断路器跳闸”这一误报信息,即使调整参数,依然无法得到正确的诊断结果(正确的诊断结果在目标函数寻优过程中被淘汰),算例测试对比分析见附录B表B4。

通过引入警报信息时序特性约束,本文方法对错误警报信息有较强的适应能力,并能够解释故障演变过程。

5 结语

通过引入警报信息时序特性,本文构建了一种基于时序因果网络的电力系统故障诊断方法。这种方法对存在错误警报信息的故障场景有较好的容错能力,不仅能够诊断出故障设备,而且可以推理出故障发生时刻所在的时间区间,并解释整个故障的演变过程。采用实际电力系统发生的故障场景验证了所构建的方法。此外,所述方法速度快、数据库维护方便,具有较好的工程应用前景。

因果网络 篇2

关键词：因果网络,连接树,故障诊断,逆转弧,惰性传播

0 引言

故障诊断是指由设备故障征兆获得最终故障原因的推理过程。现有故障诊断方法概括起来可分为基于信号处理、基于解析模型和基于知识三种[1]。前两种方法由于诊断对象的复杂性, 被极大的限制了适用范围。基于知识的故障诊断方法主要可以分为:专家系统[2]、基于案例的故障诊断[3]、故障树分析[4]、神经网络[5]以及基于模型诊断[6]、概率因果网络推理等。其中概率因果网络因其对复杂系统级联故障的良好描述, 坚实的概率论理论基础, 可以很好的表述系统间的因果关系和关联程度, 提供清晰的系统脉路。本文先阐述了由贝叶斯网络构造信息传递图的方法, 然后介绍了LAZY-ARVE算法在信息传递中的应用, 最后以飞机航电系统为例, 对以上方法进行具体说明。

1 连接树及信息传递图的构造

1985年美国马里兰大学的Reggia提出了简约覆盖集理论[7]用以实现基于知识的智能化诊断。此后, Peng在Reggia的简约覆盖集理论基础上加入概率理论形成了基于简约覆盖集理论的概率因果诊断模型[8,9]。即, 因果网络实质上是通过简约覆盖理论来缩小诊断推理范围并确定征兆与网络节点间的对应关系。由于贝叶斯网络与因果网络结构上的相似性, 其推理诊断算法亦相互应用。

连接树算法[10]的基本思想是将贝叶斯网络结构图转换为一个连接树, 通过消息传递来进行计算, 消息依次传遍连接树中所有节点, 并最终使连接树满足全局一致性。该方法将指数级的联合概率分布分解成了局部条件概率分布表示的因式形式, 并通过连接树节点间的消息传播来进行概率计算, 从而减少了联合概率分布的计算量, 这对复杂度高、数据量大的航电系统故障诊断有极大的优势。首先对连接树和信息传递图构造流程进行阐述。

1.1 对贝叶斯网络进行Moral化

以图1所示的贝叶斯网络结构图为例, 先去掉有向边的方向, 然后将有相同子节点的父节点用无向边相连, 形成Moral图, 如图2所示, 其中新添加的无向边用粗线表示。

1.2 将Moral图转换为三角化图

三角化是指, 若Moral图中的环具有四个或四个以上节点时, 用无向边 (弦) 将其中不相连的节点连接起来。对图1所示的贝叶斯网络结构图, 长度大于3的环{D1, D2, D3, D4}, 已在Moral化过程中添加了无向边, 从而使图中任意长度大于3的环带有了弦, 因而该Moral图亦为三角化图。

1.3 确定三角化过程中产生的团

得到三角化图后, 选择一个轮换次序σ={D1, D6, D7, D5, D2, D3, D4}, 三角化过程如图3所示。三角化过程产生的团为{D1D2D3}、{D4D6}、{D4D7}、{D3D5}、{D2D3D4}。

1.4 构造连接树

将1.3中得到的团 (C) 进行连接, 为保证连接树属性, 两相邻团集的交集 (S) 非空, 并用其作为上述两个团之间的分割节点, 如图4。

2 基于LAZY-ARVE算法的因果网络精确推理

下面解决信息在节点中的传递问题, 得到边际概率进行诊断推理。消息传递有两种算法, Shenoy-Shafer算法[11]和Hugin算法[12]。二者各有优点, Hugin算法可避免一些冗余计算, 速度更快;Shenoy-Shafer算法能有效解决更多推理问题。Madsen和Jensen等在1999年提出了基于惰性评价的连接树推理算法 (Lazy Propagation Algotithm) [13]183, 该方法极大地简化了计算。C.J.Butz和S.Hua[13]184在2006年提出贝叶斯概率推理算法LAZY-ARVE, 该方法是对Madsen提出的LAZY逆转弧 (LAZY-AR) [14,15]的一种改进。

首先将因果网络转换为其连接树形式, 并通过节点故障率及相应条件概率等信息进行初始化。在加入已知信息, 如征兆等后, 由于连接树中节点间消息的传播, 使相关概率发生了变化, 最终传遍整个连接树达到全局一致性。

2.1 逆转弧方法 (AR)

AR方法的基本思想是对一个变量进行逆转弧运算从而使其成为寡元, 由于寡元对概率更新的结果没有影响, 因而在计算中可以删除它。使用该方法对节点中的非寡元节点进行逆转弧运算, 并对所求节点受其他节点的影响进行全面分析, 从而进行概率更新, 最终通过全局消息传播得到全局一致性。

简化逆转弧方法, 即仅使用该方法对连接树中相邻团结点间传播消息的方式进行识别, 并根据因果网络的独立性假设, 即无直达关系的节点间不存在消息传播, 来确定传播的消息内容。从而得到信息传递图中消息的传播方式为, 上下团结点之间通过割集所含的节点进行消息传播, 传播的内容则为概率更新后的割集相应节点概率。图5为图1所示的因果网络图使用简化逆转弧方法后得到的信息传递图。

2.2 基于LAZY-ARVE算法的因果网络精确推理

基于LAZY-ARVE算法的因果网络推理指的是, 在用AR方法得到连接树团结点间传播的信息类型后, 采用VE (变量消除) 算法进行概率运算。

变量消除是指, 从函数F (V1, V2, …, Vn) 通过以下公式:

消去变量V1, 得到函数G (V2, …, Vn) 的过程。显然, 从F (V1, V2, …, Vn) 中直接消去变量得到G (V2, …, Vn) 的计算复杂度, 随着变量个数n成指数增长。若将函数F (V1, V2, …, Vn) 分解为一组函数f={f1, f2, …, fm}的连乘即。其中, 每个fi中的变量都是变量集 (V1, V2, …, Vn) 的子集, 则从f中消去V1为以下过程:

(1) 从f中删去涉及V1的所有函数, 设其为{f1, f2, …, fk};

(2) 将新函数代回f中。

显然, 将函数先分解再消元, 计算复杂度仅依赖于包含V1的因子{f1, f2, …, fk}中的变量个数, 远小于直接分解的计算复杂度。

VE算法流程如下:

输入:F表示CN中的条件概率列表, X表示查询变量列表, Y表示观测到的变量列表, Y0表示Y的观测值, σ表示不在集合X∪Y的轮换序列。

输出:P=P (X|Y=Y0) ,

把F中的观测到的变量设定为它的观测值,

当σ不为空集,

令h表示F中所有因子的乘积;

对图5所示的系统, 以团{D1D2D3}为例, 该团仅从团{D2D3D4}中获得单位势信息, 而单位势对团本身无影响, 则有:

当征兆D5出现时, D3的后验概率P (D3|e) =P (D3|D5=1) 为:

同理, 可对其他节点在不同情况下进行相同的诊断推理。

3 实例分析

图6是飞机通信系统出现故障, 接入ACARS控制组件的FMGC信号错误 (M) 的贝叶斯网络结构图。其中的{D1, D2, D3, D4, D5}分别为{空中交通服务组件接收机, 飞机通信寻址系统控制组件, 无线电管理面板, 飞机通信寻址报告系统, 飞行管理组件}。各部件的故障率为:D1=0.000 013 3;D2=0.000 022 5;D3=0.000 089 9;D4=0.000 047 4;D5=0.000 133 4。各部件间的条件概率值如下表1 (其余值均可由已知信息计算得到) 。

其Moral图和三角化图如图7所示。

建立其连接树和信息传递图, 如图8、图9。

计算当征兆M出现时节点D1的后验概率:

同理, 其它节点的后验概率为P (D2|M) =0.114 34, P (D3|M) =0.20765, P (D4|M) =0.156 26, P (D5|M) =0.850 78。

根据上述后验概率, 可判断出征兆M (接入ACARS控制组件的FMGC信号错误) 出现的情况下, 各节点的故障可能性大小次序为{D5>D3>D4>D2>D1}, 从可给出修复次序:{飞行管理组件, 无线电管理面板, 飞机通信寻址报告系统, 飞机通信寻址系统控制组件, 空中交通服务组件接收机}, 对维修进行指导。

4 结束语

因果网络 篇3

早期的因果观念, 是在观察客观现象和实践中逐步形成的。恩格斯说:“我们不仅看到, 某一个运动后面跟着另一个运动而且我们也看到, 只要我们造成某一特定运动在自然中发生时所必需的特定条件我们就能引起某一特定的运动。……因此由于人们的活动, 就建立了因果观念的基础。而这个观念是:一个运动是另一个运动的原因。”[2]因果范畴不仅是总结实践经验的产物, 也是为了指导实践而产生的。在很长的时期内, 由于生产力的低下, 人们对因果关系的认识很肤浅、很狭窄。简单的因果关系, 人们通过观察和经验能够掌握, 但是复杂的因果关系, 就不易认识了。例如疾病的原因、个人遭遇好坏的原因等, 仅凭直观和简单的经验, 很难认识, 于是产生了矛盾。一方面人们在实践中产生了任何事物均有因果联系的观念;另一方面许多事物的因果关系没有被认识到。

2 资本主义发展的早期因果观的新变化

从文艺复兴到产业革命, 是资本主义蓬勃发展的时期。随着科学的发展, 探索真实的因果联系的科学方法也在不断地总结出来, 如观察、实验、分析、综合等。这些方法都是以观察、实践为基础, 力求区分形式上的因果关系和实质的因果关系, 从而排除形式上的偶然性, 揭示真实的因果联系并且这些方法克服了朴素唯物主义因果观的直观性。由于受科学发展水平的限制, 唯物主义的因果观具有形而上学性, 即恩格斯所说, 当时科学主要处于搜集材料、分门别类的阶段, 因此与之相适应的是把因果关系从事物的普遍联系中抽出来进行研究;因就是因, 果就是果。这种因果观被称为机械唯物主义因果观。另外, 在社会历史的领域, 谈到因果关系时, 会陷入循环论或唯心论。他们认为地理环境的改变决定了人的改变, 而环境的改变又会依赖于人, 最后不得不承认有一部分的人是不同于普通人的, 而这一部分人会决定社会的发展走向, 从而陷入了唯心论。

所以在资本主义的初期, 尽管对自然界的许多具体领域的因果关系探索得很深很细, 然而不能用唯物主义历史观来观察社会的因果关系、观察社会的发展和考察人的发展和命运。因此, 这一时期的因果观在自然领域是唯物的, 但是在社会领域中却是唯心的。

3 马克思主义的因果观

恩格斯说:“原因和结果这两个观念, 只有在应用于个别场合时才有本来的意义, 可是只要我们把这两种个别场院合放在它和世界整体的总联系中来考察, 这两个观念就汇合在一起, 融化在普遍相互使用的观念中, 在这种相互作用中, 原因和结果经常交换位置;在此时此地是结果, 在彼时彼地就成了原因, 反之亦然。”[3]这就是说把某个环节孤立地抽出来考察它的因果关系是抽象的、非现实的。要反映真正现实的因果关系就要把它放到普遍联系中去, 这样, 我们就看到因果关系是相互转化和制约的, 是一种相互作用。所以, 我们在想问题、办事情, 不能只看到眼前的利益, 还应该看到长远的利益。不仅在不同的关系中因果关系会有转化, 而且在同一种关系中, 因果关系也是可以转化的。马克思把唯物辨证法的因果观应用于历史领域, 使唯物主义决定论成为历史的决定论。但是, 在社会历史领域里的因果关系所表现的形式和内容都有它的特殊性。第一, 在自然领域, 确定因果关系时, 可以通过实验。但是在社会领域中要确定因果关系, 既不能用实验也不能用仪器观察, 往往只能凭抽象思维。虽然如此, 但二者的本质是共同的。同时社会领域中的因果关系也具备特殊性。自然界的因果关系在生产中、在实验中, 可以反复出现, 但是社会历史的发展是不会重复的, 如果用自然界的因果性表现形式来衡量社会, 就会导致机械的决定论出现。第二, 在自然界, 原因引起结果, 结果反作用于原因, 都是自发的。“我们所看到的现代自然科学中一系列的运动形式, 机械运动、聚集状态的转变、有机的生命, 这一切都是互相转化、互相制约的, 在这里是原因, 在那里就是结果, 运动尽管有各种不断变换的形式, 但总和始终是不变的。”[4]但是在社会领域, 客观的因果关系一旦被人们所认识, 事物发展的趋势、将来的结果, 就成为人们实践的目的和动力甚至会转化为人们的一种理想。第三, 在社会领域中, 无论是人们的生产实践、科学实验和社会斗争等。从因到果的过程, 都是人所参与的。人的主观努力是从因到果实现的一个必要条件。“人的思维的最本质和最切近的基础, 正是人所引起的自然界的变化, 而不单独是自然界本身;人的智力是按照人如何学会改变自然界而发展的。因此, 自然主义的历史观是片面的, 它认为只是自然界作用于人, 只是自然条件到处在决定人的历史发展它忘记了人也反作用于自然界, 改变自然界, 为自己创造新的生存条件。日耳曼民族移入的德意志‘自然界’, 现在只剩下很少很少了。地球的表面、气候、植物界、动物界以及人类本身都不断地变化, 而且这一切都是由于人的活动, 可是德意志自然界在这个时期中没有人的干预而发生的变化实在是微科其微的。”[5]

4 马克思因果观的实践意义

第一、无产阶级政党要制定正确的路线和政策, 须要对事物的发展前途有科学的预见, 科学的预见是以对客观事物因果联系的正确认识为基础的。如果对所处理的具体事物的因果联系的认识有错误, 或者根本不去研究事物的因果联系, 就会在工作中陷入盲目状态。对事物的因果联系认识得愈深刻, 对因果联系的环节把握的愈多, 就预见得愈准确、愈长远。中国共产党在中国革命的各个历史关头, 总是以惊人的准确性预见到革命发展的前途, 这也是因为我们党对各个历史时期的因果联系把握的确切的缘故。第二、无产阶级政党和人民群众在进行工作中, 都必须争取有利得前途, 避免不利, 这也是以对因果联系的正确认识为基础。因为有利的前途和不利的前途都是由一定的原因引起的, 如果我们知道了其中的原因, 就可以在客观条件允许的限度之内发挥主观能动性, 用创造某种原因或消除某种原因的办法, 来争取好的结果, 避免坏的结果。因此, 我们在对认识及思维进程中的结果和原因这一范畴以及事物普遍具有的原因和结果关系有了解之后, 就可以用它来指导我们的实践, 并且在实践中科学地处理好对象的原因和结果关系。

参考文献

[1]列宁.哲学笔记, 列宁全集[M].人民出版社, 38.

[2]恩格斯.自然辨证法[M].人民出版社.

因果网络 篇4

在上个世纪80年代已有大量的国际对外投资, 大多数发达国家对国内资金对外直接投资具有鼓励政策, 对全球平均水平来说, 国际对外投资是否能够促进投资国的GDP增长, 下面对WGDP和WOFDI进行Granger因果关系检验。Granger因果关系检验假设有关WGDP和WOFDI的每一变量的预测信息全部包含在自身时间序列之中。

其中白噪音u2t和u2t假定为独立同分布。

式1原假设:WOFDI不是WGDP的Granger原因,

即H0:β1=…=βq=0

式2原假设:WGDP不是WOFDI的Granger原因,

即H0:δ1=…=δq=0

因此会出现四种情况。

第一, WOFDI是引起WGDP变化的原因, 即存在由WOFDI到WGDP的单向因果关系。若拒绝式1原假设H0:β1=…=βq=0, 同时不能拒绝式2原假设H0:δ1=…=δq=0, 则称WOFDI是引起WGDP变化的原因。

第二, WGDP是引起WOFDI变化的原因, 即存在由WGDP到WOFDI的单向因果关系。若拒绝式2原假设H0:δ1=…=δq=0, 同时不能拒绝式1原假设H0:β1=…=βq=0, 则称WGDP是引起WOFDI变化的原因。

第三, WOFDI和WGDP互为因果关系, 即存在由WOFDI到WGDP的单向因果关系, 同时也存在由WGDP到WOFDI的单向因果关系。若同时拒绝式1原假设H0:β1=…=βq=0, 式2原假设H0:δ1=…=δq=0, 则称WOFDI和WGDP间存在双向因果关系。

数据来源:根据联合国贸发会议UNCTAD数据测算结果注:滞后项表达形式, 以WGDP为例, WGDP一阶滞后项为WGDP (-1) , 以此类推

第四, WOFDI和WGDP是独立的, 或WOFDI与WGDP间不存在因果关系。若同时不能拒绝式1原假设H0:β1=…=βq=0, 式2原假设H0:δ1=…=δq=0, 则称WOFDI和WGDP间不存在因果关系。

在5%的显著性水平下, WOFDI除了WOFDI (-1) , WOFDI (-2) 接受“WGDP不是引起WOFDI变化的原因”的原假设之外, 从滞后第三期开始WOFDI都显著影响WGDP, 是引起WGDP变化的原因;而WGDP (-1) 至WGDP (-5) 都显著是引起WOFDI变化的原因, 但从滞后第六期开始, WGDP (-6) 至WGDP (-10) 都不能显著影响WOFDI。

在5%的显著性水平下, 在滞后1-2期, WGDP是WOFDI的Granger原因, 存在由WGDP到WOFDI的单向因果关系;在滞后3-5期, WGDP与WOFDI互为因果关系双向;在滞后6-10期, WOFDI是WGDP的Granger原因, 存在由WOFDI到WGDP的单向因果关系。因而在统计上证明对于全球来说, 在开始1-2年GDP显著影响OFDI, 在随后GDP与OFDI相互影响、相互促进, 5年后OFDI显著促进GDP, 而GDP不再影响OFDI。

伴随20世纪80年代以来国际投资热潮, 国际贸易组织努力消除壁垒。统计数据证明, 在刚开始的时候, GDP相当于OFDI的助推器, 国内资本是对外直接投资的基础, 随后其对OFDI的影响越来越弱, 而OFDI对GDP的影响则越来越强。拥有较强的生产能力、宏厚的国力是进行对外投资的基石, 而对外投资则能长期提高国家生产能力与综合国力。我国现在已经拥有雄厚的资产, 完全有能力进行对外直接投资, 同时3万亿美元外汇也是我国进行对外直接投资的强劲后盾。实证研究证明, 对外直接投资对于我国来说具有必要性。

参考文献

[1]齐晓华.对外直接投资理论及其在国内的研究[J].经济经纬, 2004 (1) .

[2]郭佳祥.中国对外直接投资与对外贸易关系的协整分析[D].沈阳:辽宁大学, 2012.

企业安全因果关系浅析 篇5

安全生产不仅涉及职工的安全、健康和生命, 而且直接影响到企业的经济效益和形象。然而, 安全口号天天喊, 安全工作天天抓, 安全事故仍然累禁不止, 触目惊心。笔者认为, 只有揭示出安全因果关系, 才能从根本上杜绝事故原因, 这是搞好企业安全生产的重要前提。根据唯物辩证法:“一切事物都是由一定原因引起的, 没有无缘无故产生的东西”的观点, 纵观企业多年事故案例, 寻找产生事故“现象”原因, 发现四个带共性的问题:

一、职工综合素质不适应。

一是职工学习技能的积极性不高。以某国有企业为例, 全厂1800多人, 30岁以下的职工占9%, 30-45岁以下的占46%。45岁以上的占20%, 高中文化占职工总数的25%, 初中以下的占23%, 这样的年龄结构和文化层次, 势必因人员趋于老化态势, 致使鲜攻于业现象严重, 从而形成一方面超定员, 另一方面工作拿得起, 放得下的又凸显不足, 在技术层面上为安全留下隐患。二是职工新知识落伍。初、中级工占工人总数的13%, 高技能人才则更少, 一些高级工在DCS一类现代新型系统面前也自叹落伍, 这样的技能状况, 相对时下科技进步日新月异, 新技术、新材料、新工艺大量应用的迅猛发展来说, 显然不能适应形势发展的需要, 新知识滞后为安全留下空白。三是职工责任心和安全价值观脱节。对工作缺乏严、细、实的作风, 不讲规范, 不求工艺、图省事、省力、省时, 忽视事故给企业, 给个人所带来的危害成本, 安全意识松懈增添安全风险。

二、安全管理不到位。

尽管各级领导和职能部门作了大量工作, 但安全管理工作仍然制约着安全的整体水平。首先, 管理方式导致个别管理者“管”而不“理”, 抓安全不够落实, 使安全工作层层打折扣。因此, 出现布置多、措施少;形式多、过程少;口头多、督促少;处罚多、奖励少的“四多四少”现象, 整个安全工作表面热热闹闹, 实际沉不下去。其次, 管理手段陈旧导致部分管理滞后。安全生产是生产过程中人与人、人与物之间形成的生产组织、指挥、协调、执行、操作等要素的优化组合和良性运转, 安全才能有效实现。而有的定岗定员已不切合实际, 工作量、工作时间和等量劳动报酬形成较大的反差, 尤其是集体企业安全和劳动保护等问题没引起足够重视, 呈现一种勉强组合和非良性运转的态势。

三、制度贯彻不力。

纵观所有事故案例制度执行情况, 几乎都不同程度地存在着有效教育乏力、实践执行乏力、过程监督乏力, 具体深度、广度和力度“三度”不力的现象, 致使一些制度落实不到位, 责任不明晰, 违规违章现象屡禁不止, 或抓一下好一阵子, 工作始终停留在“抓”——“好”——“松”的“怪圈”中。还有的制度明显不切合实际, 在执行中常常采取“技术处理”, 使制度的约束性、协调性和严肃性大打折扣。制度是人制定的, 也是人执行的。制度乏力, 方寸必乱, 后果可想而知。

四、非正常原因影响。

纵观市场经济条件下各行业安全生产, 无论是国有企业, 还是个别外资、合资和私营企业等, 均不同程度存在不顾工人的健康、安全和工程质量问题;施工单位或个人的资质问题;伪劣产品影响等问题, 而造成的重大灾害性事故。究其原因, 无一不是受利益最大化的驱使和监管不力所至。这一现象已成为目前新的不安全因素。

无数血的教训一再证明:职工综合素质不适应、安全管理不到位、制度贯彻不力和非正常原因影响这些“因质现象”必然会引发事故“果质现象”的因果关系。那么, 我们进一步深究这些引发事故的“因质现象”, 其实, 相对事故的“果”来说, 它是“因”, 而相对企业的标准和规范来说, 它也是“果”, 也受其“因”的影响, 只要有的放矢地抓好这个“因”, 就会产生系列良性的“果”来。据此, 笔者认为实践中应强化以下“因”:

一、提高对安全工作的认识。从劳动安全卫生 (即常说的劳动保护) 包括安全技术、工业卫生和安全管理三方面内容的作用和关系分析, 安全技术和工业卫生主要都是为保障员工的健康权和生命权, 二者的社会属性都是执行问题, 但如何更好地执行, 更好地保障, 这就是安全管理的问题。可见, 安全技术和工业卫生的作用是安全管理的目的, 反之, 安全管理又是更好地执行安全技术和工业卫生的手段。因此, 这三者共同构成安全工作的整个体系。抓安全工作, 必须全面理解劳动安全卫生工作的内容, 切忌就安全讲安全, 特别要提高对安全管理工作的认识, 进一步强化安全管理、科学管理, 管理到位, 从三方面同时着手, 同步发展, 才能切实保证安全生产, 保障职工的生命安全和健康。

二、进一步发挥监督、监察机制。利用法律赋予的职代会和平等协商、集体合同机制, 协调、审议和督促劳动安全卫生方面的问题上议程、上规划、上安排、上资金, 名正言顺地开展劳动安全卫生工作, 为职工创造安全、文明的生产环境。积极支持工会建立健全劳动保护监督检查的三级网络和长效机制, 发挥职代会专门小组、劳动保护监督检查的优势, 与行政的安全体系结合, 坚持以防为主、群防群治、群专结合、依法监督, 认真开展危害点分析和群众性的自检自查活动, 建立劳动安全卫生责任追究制度, 并通过向行政报告、事故隐患通知书、厂长联络员等形式, 强化劳动保护监督检查力度, 确保事故隐患发现早、整改及时。

三、营造浓厚的企业安全文化氛围。推广安全工作扎实企业的作法, 在行政开展安全知识普及和教育、安全月、春秋季安全大检查等活动;党委在职工中征集企业精神、开展党员身边无事故、文明班组建设等活动;工会发挥优势开展劳动保护监督检查、组织“安康杯”竞赛等活动。党、政、工从各自的渠道, 围绕安全生产齐抓共管, 因势利导, 集中有特色的亮点, 从分散的变为有序的, 单一的变为系列的, 阶段的变为持久的, 倡导的变为自觉的, 将其升华、提炼为企业安全文化, 并大张旗鼓地唱响安全文化这支主旋律, 对职工进行潜移默化的安全知识教育和安全价值观教育, 从一般的技术措施层面和更高的思想文化层面夯实安全生产基础。

四、加强劳动安全卫生专业知识培训。学习并牢固掌握劳动安全卫生工作涉及的法律、政策、技术等专业知识是搞好劳动安全卫生工作的前提。在企业里, 应加强行政安全员和工会劳动保护监督检查队伍的业务培训, 建立一支有理论、有水平、具有调查研究、综合分析和解决问题能力的队伍, 充分发挥行政安全网和工会劳动保护监督检查网在安全工作中的作用。对各级行政“一把手”, 特别是集体企业的“一把手”, 也有必要进行劳动安全卫生常识教育, 使其了解和自觉执行有关的法律法规, 主动关心、重视职工的安全和健康。

五、严格规章制度。

应建立健全各项规章制度, 理顺相互的关系和作用, 本着全面、精简、高效的原则, 既要规范到方方面面, 又不能复杂化;既要有行为的准则, 又要有行为的过失责任。在事故考核中, 对因设备和人为责任造成的事故应区别对待, 以保护一线职工的生产工作积极性。应进一步健全、完善、推行传统的安全值日监察师制度、危险点分析制度和班组安全员、劳动保护检查员督促等制度, 明确责、权、利, 特别是确保生产过程中的安全监督检查和管理。要与时俱进, 在保持制度相对稳定的前提下, 定期修订制度, 保证制度的有效性和协调性。

刑法因果关系的界定 篇6

要想深入地研究刑法因果关系的理论, 首先需要明晰其概念。哲学上的因果关系是事物之前的引起与被引起的关系。刑法上的因果关系不同于哲学, 学术界有不同的认识。有人认为, 刑法因果关系是指实行行为与对论罪量刑有价值的危害结果之间引起与被引起的合乎规律的关系。有的认为刑法因果关系, 是刑法规定的危害行为与危害结果之间存在的特定联系。

之所以会有上述相异的见解, 是因为学者们研究的角度不同。有的学者是从认定的角度研究因果关系的范围, 有的学者则是从结局上探讨因果关系的研究对象。笔者认为, 关于刑法因果关系的不同界定都有其道理, 不能简单地评价其优劣。其实, 对于刑法因果关系的概念无须做太过精确而复杂的定义, 只要在基本事实层面就刑法因果关系的概念达成共识, 然后把研究的重点放在如何更好地构建新的体系, 这才是当务之急。

二、刑法因果关系的研究对象

( 一) 学说介绍

第一种观点“行为说”认为, 因果关系是行为人实施的行为与危害结果之间的因果关系。第二种观点“违法行为说”认为, 因果关系是行为人的违法行为与危害结果之间的关系。第三种观点“危害行为说”认为, 因果关系是危害行为与危害结果之间的关系。第四种观点“犯罪行为说”认为, 刑法因果关系是研究犯罪行为和犯罪结果之间的因果关系。

( 二) 分析比较

第一种观点认为刑法因果关系的原因是人的行为, 但是“人的行为”的外延太过广泛, 既包括基本的生命行为, 也包括违法或者犯罪行为。外延太广, 难以认定, 显然这一观点显然存在很大的缺陷。第二种观点认为刑法因果关系的原因是违法行为, 限定了人的行为的范围。但这一观点也有不足, 且不论我国违法行为和犯罪行为的区分带来的困扰和麻烦, 单是违法行为就有非常广泛的外延。所以, 如果不对违法行为的界限加以限制, 就有可能混淆其研究对象。第四种观点认为刑法因果关系的原因是犯罪行为, 但是犯罪行为的内涵过窄, 容易导致一些危害社会而不构成犯罪的行为逃脱法律的制裁, 因而这种观点是不合适的。通过以上的论述, 我们可以清楚地看到, 三种观点的优劣之处。相较之下, 作者认同第三种学说。作者认为, 能够作为刑法因果关系原因的行为必然是在法律上有意义的行为, 危害行为避免了违法行为和犯罪行为划分的僵硬, 从实际上界定了原因。只要是危害社会的行为, 必然侵犯了刑法所保护的法益, 就需要刑法来评价, 这些客观危害行为与刑法因果关系具有一致性。“危害行为”的内涵既不像“人的行为”、“违法行为”的内涵那么广泛, 又不像“犯罪行为”的内涵过窄, 因此, 危害行为说是比较恰当的。

三、刑法因果关系的特点

( 一) 刑法因果关系具有客观性

因果关系是两种客观现象之间的联系, 是实在的存在。关于因果关系的客观性, 有些学者存在不同的观点, 有人认为刑法因果关系必须包含行为人的主观认识因素。这种观点有失偏颇, 持这种观点的学者实际上是把因果关系的客观性与原因行为的主客观一致性混为一谈。因果关系的客观性意味着, 在因果关系的判定过程中, 需要排除行为人的主观认识, 这样才能做到客观准确。例如, 甲女因为乙男的猥亵而羞愤自杀, 不管乙男主观上是否认识到自己的猥亵行为导致了甲女的死亡结果, 都不能否定因果关系的存在。

( 二) 刑法因果关系具有相对性

衡量事物之间的关系需要一个标准, 而这个标准不是一成不变的, 而是相对的。在纷繁多杂的社会生活中, 事物之间普遍联系, 相互影响。在具体的刑事案件中, 案件事实和情节粗综复杂, 彼此交织, 要想找到对破案有用的线索需要细心筛选。因此, 我们在认定刑法上的因果关系时, 必须承认其具有相对性, 着重考察和研究与犯罪事实和刑事责任相关的因果关系环节。

( 三) 刑法因果关系具有时间顺序性

原因和结果在时间上存在着先后顺序, 原因在前, 结果在后。任何现象之间的因果关系都不可能违背这样一种顺序, 刑法上的因果关系也是如此。刑法上的危害行为应当发生在危害结果之前, 发生在其之后的, 不能认定它们之间的因果关系。所以, 在具体的案件中, 要查明引起危害结果的原因, 应当在危害结果发生之前存在的危害行为中查找。当然, 因果关系不仅是时间顺序之间的关系, 还需要综合考察其他方面的因素。例如, 甲欲伤害乙, 潜入乙的房间, 向躺在床上的乙开了一枪, 打死了乙。后来, 经过法医鉴定, 乙在中枪之前已经死亡, 甲实际上射杀的只是一具尸体。在这个案件中, 甲的危害行为发生在乙死亡结果发生之后, 所以不能认定具有因果关系, 因而就不能追究甲的故意杀人责任。

综上所述, 因果关系在认定犯罪中占据重要地位, 界定因果关系是研究因果关系的重中之重。

参考文献

[1]陆凌.刑法因果关系认定模式研究[D].吉林大学, 2011.

对齿轮失效的因果分析 篇7

齿轮是机械的变速传动部件,在机器中广泛使用。齿轮的失效是造成机器故障的重要因素之一,其运行状况直接影响整个机器或机组的工作。在实际维修中,用因果图分析法能有效地找到故障的原因,并采取合理的措施,对降低维修费用和防止突发性事故意义重大。

1 齿轮的异常及失效分析

就任何机械设备而言,从设计开始,经过制造、装配、使用、维护直到更新改造、报废的全过程中,各阶段都可能产生失效状态。

1.1 设计上的缺陷

在机械产品生产的全过程中,设计占用的时间(设计周期)占产品生产总周期的25%～37%。设计品质对产品的品质有决定性作用。统计资料表明,产品的品质事故约50%是设计原因所为。齿轮设计中产生的故障隐患有:采用的材料与使用条件不符;使用条件设想错误;强度设计上的错误以及结构上的缺陷。

1.2 制造上的缺陷

包括使用材料的缺陷和加工方法、工艺、技能上的缺陷。齿轮制造时造成的主要异常有:偏心、齿距偏差和齿形误差等。所谓偏心是指齿轮的几何中心和旋转中心不重合;齿距偏差指齿轮的实际齿距与公称齿距之差;而齿形误差指渐开线齿廓有误差。

1.3 装配误差

在装配过程中,由于箱体、轴等零件的加工误差、装配不当等因素,会使齿轮传动精度恶化。如两齿轮装配中心距过大时,会造成齿顶部接触,使传动精度下降或产生冲击;装配中心距过小时,会造成齿根部接触,在运行中出现干涉现象。

1.4 维修、保养和使用中的人为差错

在使用过程中,若出现超过机械的额定负荷,操作技术不熟练,以及非安全作业等因素,都会使失效的可能性提高,增加了设备事故的可能性。

1.5 齿轮的失效及特点

齿轮由于设计不妥、制造误差、维护不当和使用条件不良等因素,会产生各种失效,失效形式又往往由诸因素综合造成,相互交错在一起,且随着齿轮材料、热处理、运转状况等因素的不同而不同,显得较为复杂。其失效形式主要有:1) 磨损失效,主要包括磨料磨损、腐蚀磨损、粘着磨损和由此引起的擦伤及胶合;2)表面接触疲劳失效,包括初期点蚀、破坏性点蚀和最终剥落;3)齿面塑性变形,包括压痕、凹沟、凸角、呈波纹形折皱等;4)轮齿断裂等。

2 因果分析法

2.1 因果分析法的概念

把系统中产生故障的原因及造成的结果所构成错综复杂的因果关系,采用简明文字和线条以全面表示的方法称为因果分析法。用于表述故障发生的原因与结果关系的图称为因果分析图。因果分析图之形状像鱼刺,故也叫鱼刺图。

2.2 因果分析图的绘制方法

因果(鱼刺)图由原因和结果两部分组成。—般可从人的不安全行为(安全管理、设计者、操作者等)及物质条件构成的不安全状态(设备缺陷、环境不良等)两大因素中从大到小,从粗到细,由表及里,一层一层地深入分析。

在绘制图形时,一般可按下列步骤进行:1)确定要分析的故障结果,写在图的右端,画出主干,箭头指向右端;2)经过分析,确定造成故障的因素分类项目,如操作使用、维护、设计制造、环境等,并画成中枝;3)将中枝项目层层展开,画成细枝,一直到不能再分为止;4)因果(鱼刺)图中的主要原因要标上符号,作为重点控制对象。

其步骤可归纳为:针对结果,分析原因,由表及里,先主后次,层层深入。

3 因果分析实例

下面以典型的轮齿断裂作因果分析,寻找故障原因并采取相应的措施。

a) 以轮齿断裂失效形式作为分析结果,画出主线。

b) 按由表及里的思路,分析外因和内因。外因主要由操作、维护两方面组成;内因则由安装、设计、制造等项目组成;还应考虑使用环境因素。共确定6条中枝,从左往右,上下错开分画在主线两侧。

c) 对6条中枝线作进一步分析,画出各细枝原因,最后绘制出因果图(图1)。

d) 进行逻辑分析。为了避免盲目查找故障,需进行逻辑分析,减少怀疑对象。根据零件的工作情况,按纵向顺序确定主要因素,再按横向查找次要原因,逐步逼近,找出故障发生部位,检测分析故障的原因。逻辑分析流程如图2所示。

e) 通过该逻辑分析程序,可以找出导致轮齿断裂的全部原因。尤其是将可能牵涉到的人为差错引起的故障原因也包括在内,在设备管理、现场事故分析中有很大的意义。

4 结束语

因果图分析法类似于故障树分析法,但又有区别。它不是按失效原因的概率大小或重要度来开展分析,而是根据生产实际,结合设备的维护管理与故障诊断,对所有可能的原因,由表及里,全面系统地分析各因素,找出故障直接的主要原因,是一种事后分析故障原因的有效方法。

参考文献

[1]张翠凤.机电设备维修技术[M].北京:机械工业出版社,2006.

[2]陈殿生.数控车床的因果图分析[J].机床与液压,2006(10).