大型工程是复杂的集成巨系统。由于其工程内部结构和外部接口工作界面比较复杂,且工程建设过程中不确定性因素比较多,往往会导致安全风险重大灾害事故频发,给企业带来巨大的经济财产损失、甚至严重危害了国家公共安全。当前国内、外的研究学者们主要针对认识安全问题、安全风险因素识别及安全风险评估进行研究,同时采用教育法、程序法、工程法来缓解安全风险。为了提高安全风险的控制水平,推动安全风险管理的系统化,需要给出科学的、定量的、自动化的、以及智能化的安全风险预警与控制平台。结合大型工程的典型特点,本文主要从以下几个方面进行了研究,目的是进一步提高大型工程安全风险管理水平。动态性是大型工程的典型特点之一。对动态安全风险预警指标给出定量安全风险预警是当前实际工程中必须要解决难点问题。本文借鉴质量控制图中上、下控制线的研究思路建立三分法最优分割模型。利用最优分割法模型,首先采用动态规划方法对动态监测的预警指标数据分类,然后采用数值迭代法求解安全风险的定量预警阀值,最终基于计算出的绿灯预警阀值和黄灯预警阀值给出安全风险预警控制图。结果表明三分法最优分割模型在工程实践中不需要对监测数据进行数理统计分布的假设,可以对异常监测数据进行有效的科学报警。为了有效避免大型工程施工人员流动频繁的问题,本文从施工计划人员均衡问题入手,建立人员均衡熵模型。在模型中,考虑了大型工程工期长和不确定性的因素,对现有模型进行归一化修正同时加入缓冲时间,然后通过粒子群算法优化整体施工计划。并在此模型输出的基础上,借鉴模型预测滚动优化的思想,对部分人员配置波动大的施工时段采用极大值梯度下降法再次对人员均衡进行优化。通过实例验证,证明该模型能够使得整体施工人员均衡配置达到最优,同时也验证了模型给出的施工计划具有一定的鲁棒性。交叉作业是大型工程的另一个典型特点,为了最大程度地避免交叉作业带来的安全风险问题,本文采用相对熵模型对其进行量化。按照设备数量的组合排列方法,计算交叉作业的事故概率,然后参照热力学相对熵模型对交叉作业进行量化,最后通过粒子群算法对模型进行优化求解。通过实例验证,可以发现量化后的相对熵模型体现了交叉作业是相对无交叉作业的相对风险,建立的最优控制模型很好的实现了降低交叉作业安全风险的目标。当前大型工程项目会设定一个定量的安全风险管理目标,如“无死亡、重伤事故,轻伤小于0.6‰”。为了达到这一定量目标,本文在现有的定性理论研究基础上,以北京地铁燕房线施工工程为例,给出实现这一目标的系统分析方法并验证本文提出的所有模型。在现有燕房线的施工安全风险中识别动态安全风险预警指标,针对动态预警指标的监测值验证本文提出的基于最优分割模型的三分法定量预警模型。验证熵安全风险量化模型,建立大型工程施工计划控制模型,通过最优控制算法给出最优施工计划。总的来说,为了提高安全风险管理水平,利用控制理论中的成熟方法解决大型工程安全风险预警和控制模型,对安全风险定量预警和定量控制进行了积极地探索和研究。