Vague集在涂層機安全性能評價中的應用

舒服華

武漢理工大學 職業技術學院(中國)

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Vague集在涂層機安全性能評價中的應用

舒服華

武漢理工大學 職業技術學院(中國)

介紹了一種利用Vague集理論評價紡織品涂層機安全性能的方法。提出了涂層機的安全性能評價指標體系，針對實例，組織專家根據評價體系對評價對象進行評分，允許專家采用單值或區間值評分的形式，在Vague環境下通過對評價對象進行對比排出優劣順序。采用一種改進的1～9標度法確定評價指標的權重，將躊躇度引入相似度測量之中，用相對接近度衡量目標的優劣，提高了評價的準確性。

Vague集； 涂層機； 安全； 評價； 權重； 相似度

涂層機是印染行業的常用設備，用于對紡織品進行涂層加工，使織物表面形成一層或多層薄膜，以達到改善織物外觀、風格，滿足織物一些特定功能的目的，如使織物具有防水、耐水壓、通氣透濕、阻燃防污及遮光反射等特殊功能。目前使用的涂層劑多為丙烯酸醋，它內含80%(質量分數)以上的甲苯溶劑及10%(質量分數)左右的醋酸乙脂稀釋劑。甲苯、醋酸乙脂均屬甲類易燃易爆化學危險物品，遇到明火或電火花會發生爆炸。此外，涂層機電氣設備多，線路復雜，運動部件也較多，且速度高，有些部件還需根據工藝要求頻繁移動換位，加之涂層過程還需加熱、涂層劑有毒等因素，發生電氣爆炸、觸電、腐蝕、機械傷及燙灼傷等事故的可能性增大。因此，客觀評價涂層機的安全性能，采取有效的預防措施，杜絕和減少涂層工藝中安全事故的發生非常必要。

評價涂層機的安全性能涉及很多方面，包含很多模糊和不確定性的問題，傳統方法很難得到準確的結果。Vague集拓展了模糊集對事物表達的范圍，彌補了模糊集的一些不足，相比傳統的模糊集有更強的表達不確定性的能力，是一種新的不確定智能信息處理方法，廣泛運用于方案評價與決策中。本文利用Vague集理論綜合評價涂層機的安全性能，以有效提高決策的科學性。

1　Vague集基本知識

Vague集是解決多目標決策的一種非常有效的方法，它能同時給出支持和反對的證據，能夠更為全面地表達模糊信息。

設X是一個論域空間，X={x1，x2， …，xn}，對于?xi∈X， X中的一個Vague集A用一個真隸屬函數tA(xi)和一個假隸屬函數fA(xi)表示。tA(xi)是從支持x的證據所導出的肯定隸屬度下界；fA(xi)則是從反對x的證據所導出的否定隸屬度下界。參數tA(xi)和fA(xi)將區間[0， 1]中的一個實數與X中的每一個元素聯系起來[1]。即tA：X→[0， 1]，fA：X→[0， 1]，其中，tA(x)+fA(x)≤1。

定義1：

元素x在Vague集A的隸屬度被區間[0， 1]的一個子區間[tA(xi)， 1-fA(xi)]所界定，稱該區間為xi在A中的Vague值，記為VA(xi)。

定義2：

?x∈X

hA(x)=1-tA(x)-fA(x)

稱hA(x)為元素x相對Vague集A的Vague度，或躊躇度。hA(x)刻畫了元素x相對Vague集A的不確定程度，其值越大，說明x相對A的未知信息越多。

例如：設VA(xi)=[tA(x)， 1-fA(x)]=[0.6， 1-0.3]，則可解釋為x屬于A的程度為0.6，x不屬于A的程度為0.3，不確定程度為0.1。從投票角度可理解為贊成票6票，反對票3票，棄權票1票。

設：A為一個Vague集，當X為連續時，有

∫X[tA(x)， 1-fA(x)]/xdx， x∈X

當X為離散時，有

Vague集將x的隸屬度限制在區間[0， 1]中的一個子區間[tA(x)， 1-fA(x)]內。模糊集可以看作Vague集的特例：即當tA(x)=1-fA(x)時，則子區間左右值相等，Vague集退化為模糊集?？梢奦ague集比模糊集有更強的表達力。

2　Vague集評價模型

2.1評價指標體系

涂層工藝最主要的安全隱患是空氣中釋放的甲苯及醋酸乙脂濃度，當它們與空氣混合達到爆炸極限范圍時，遇到明火或電火花就會立即發生爆炸[2]。一般涂層機內和車間都設有通風系統，如果通風效果良好，完全可避免甲苯、醋酸乙脂濃度超標。涂層底布多為化纖織物，織物通過多道送布金屬滾筒時發生的相互摩擦容易產生靜電，其電壓隨滾筒數量及輸送速度的增大而增大，電壓越高發生放電的危險越大，尤其是涂層刀口刮漿口處，最容易產生電暈或火花放電，引起火災。為此一般在刀口進、出端安裝靜電消除器[3-4]。涂層機還應配備漏電保護裝置，避免操作者觸電。涂層劑大多有一定的毒性，且易飛濺到操作者身體暴露部位(尤其是眼睛)，導致腐蝕，因此需加裝必要的防護。涂層加工需要加熱，加熱方式有導熱油加熱、電熱風爐加熱及蒸汽加熱等，溫度都比較高，操作者暴露部位若不慎觸碰發熱部位很容易燙傷，也必須加以防護。使用抽膠泵抽膠時，在泵上升、下降過程中若操作不慎容易被撞傷，因此該區域必須加裝防護欄。參考有關資料及生產經驗[5-6]，本文提出了8個方面的指標來衡量涂層機安全性能狀況，即通風效果、靜電防護、電氣防爆、漏電保護、速度限制、機械傷防護、燙灼傷防護和腐蝕傷防護。

2.2指標權重

傳統的1～9標度法確定權重只能取整，屬性的重要性最少為1個數值的差距，導致權重數值差距較大，有時與事實不吻合。本文采用一種改進的1～9標度法以彌補其不足[7]。

首先對各指標的重要程度進行評分，分數的區間為(1, 10)，可以為小數，也可以相同，然后對指標的得分進行兩兩比較，以其差值構造判斷矩陣E=(ei j)n×n。若評價指標ei和ej得分分別為a和b，則ei j的值為

(1)

為保證最終指標權重的精確性，1～9標度法通常需要進行一致性檢驗，過程復雜繁瑣。本文采用最優傳遞矩陣進行改進，使之自然滿足一致性要求，無需進行一致性檢驗。具體步驟如下。

(2)

——計算指標的權重集W=(w1， w2， …， wn)。

(3)

2.3評價步驟

2.3.1建立Vague集

評價指標的評分一般有單值數據和區間數據兩種形式，無論何種數據都需要先將它們轉換為Vague值后，再建立Vague集。

設評價對象Ai(i=1， 2， …，m)的指標xj(j=1， 2， …，n)為非負單值數據，則轉換成Vague值的計算式為[8]

Ai(xj)=[tA(xi j)， 1-fA(xi j)]=

(4)

式中，xj min=min{x1j， x2j， …， xm j}， xj max=max{x1j， x2j， …， xm j}， P為設定的指數，通常P=2。

設評價對象Ai(i=1， 2， …，m)的指標xj(j=1， 2， …，n)為區間非負數據值[xi j，yi j](xi j≤yij)，則轉換成Vague值的計算式為[9]

(5)

式中xj max=max{x1j， y1j， x2j， y2j， …， xm j， ym j}， P為設定的指數，通常P=1。

若評價對象的指標評分為單值數據與區間數據混合的形式，則按區間數據進行Vague值轉換，單值數據視同上下區間值相等的區間數據。

建議采用單值數據和區間數據交替的方式評分，如判斷比較確定，就采用單值數據的給分形式，如判斷較為模糊，就采用區間數據的給分形式，這樣既能調動專家的能動性，又能發揮Vague的優點。

2.3.2評價方法

基于Vague集的評價原理主要是利用Vague集的相似度量理論，首先設定一個指標全優的理想方案，然后根據評價對象與理想方案的相似程度判斷優劣。Vague集的相似度主要用距離來度量，不同的測度方法對評價結果有所影響。常見的測量方法只考慮真隸屬函數tA(xi)和假隸屬函數fA(xi)，忽視了躊躇度hA(x)的影響，這等于放棄了Vague集特點?？紤]到躊躇度hA(x)的影響，以及評價指標對評價目標的影響，本文采用一種改進的距離測量方法。

設目標對象A和B的Vague集分別為

則A和B的加權距離定義為

(6)

單一的距離度量法分辨率并不高，容易造成評價失真。為了提高評價的精度，本文將Vague集和TOPSISS法結合，采用相對接近度衡量評價對象的質量[10]。具體步驟如下。

——構造Vague集的最優(正理想)方案A+和最劣(負理想)方案A-。

最優方案為完全滿意形式，最劣方案為完全否定形式。顯然

A+={[1， 1]， [1， 1]， …， [1， 1]}

A-={[0， 0]， [0， 0]， …， [0， 0]}

(7)

(8)

——計算各評價對象與最優方案A+的貼近度Fi。

(9)

——按貼近度對方案進行排序。

貼近度反映了評價對象與最優方案的相似程度，貼近度越大，表明評價對象與最優方案越接近，與最劣方案的距離越大，評價對象越優。

3　實例分析

以湖北省一些印染企業的4臺涂層機(分別設為A1、A2、A3和A4)為評價對象。安全性能評價指標為通風效果、靜電防護、電氣防爆、漏電保護、速度限制、機械傷防護、燙灼傷防護和腐蝕傷防護8項，分別設為x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7和x8。組織相關專家對這4個評價對象(涂層機)對應的8個安全性能指標的滿足程度進行評分。允許專家采用單值或區間值交替給分的形式，兩種計分方法根據專家個人的不確定度自由表達。這種評分方式更符合客觀實際。結果見表1。

3.1構建評價對象的Vague集

按式(5)將原始數據轉換成Vague值，構建Vague值，如表2所示。

表1　評價對象的評分

表2　評價對象的Vague集

3.2計算評價指標的權重

組織相關專家對各指標的重要性進行評分，結果依次為x1=9.0，x2=8.6，x3=8.2，x4=7.7，x5=7.5，x6=7.0，x7=6.5，x8=6.2。按2.2節方法計算權重，則判斷矩陣為

反對稱矩陣為

擬優矩陣為

特征向量為

P=(2.196， 1.793， 1.431， 1.061， 0.941， 0.780， 0.543， 0.456)

權重為

W=(0.240， 0.196， 0.156， 0.116， 0.103， 0.078， 0.060， 0.051)

3.3計算評價對象與理想方案的距離和貼近度

按式(7)和式(8)計算各評價對象與正理想解和負理想解的距離，按式(9)計算各評價對象的相對貼近度，結果如表3所示。

表3　評價對象的相似度及貼近度

3.4對評價對象進行排序

由于F4>F2>F3>F1，因此，這4臺涂層機安全性能的排序為A4>A2>A3>A1。

4　結語

紡織品經涂層加工后可具備多種特性，但紡織品涂層加工工藝也存在許多安全隱患，除需要對操作人員進行安全教育并進行嚴格的安全管理外，全面準確地掌握涂層機的安全性能狀態，積極排查安全隱患，采取補救措施也十分重要。涂層機組成部件多，牽涉的安全領域廣，采用普通的方法很難獲得客觀的評價。本文利用Vague集對涂層機安全性能進行評價，通過將單個數值或區間值數據轉換成Vague值，在Vague環境下完成對評價對象的評價。評價中允許專家采用單值或區間值交替給分的形式更符合客觀實際；采用改進的1～9標度法確定評價指標的權重，更便于權重計算；采用一種改進的距離測量方法，充分發揮了Vague集的優點；利用相對接近度的融合方法衡量目標的優劣，提高了評價的準確性。

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Application of Vague set in the evaluation of safety performance of coating machine

ShuFuhua

School of Vocational Technology, Wuhan University of Technology，Wuhan/China

A new method for evaluating the safety performance of textile coating machine based on Vague set theory was introduced. Safety performance evaluation systems of coating machines were proposed. First, experts were organized to evaluate the object of evaluation according to the evaluation system, and allowed to use the single or interval value of the form. Then, the orders of the pros and cons of the object were given through the comparison of the evaluation in the Vague environment. In order to calculate the weight expediently, an improved 1-9 scale method to determine the weight of evaluation index was proposed. Uncertainty was applied to measure similarity degree, and the relative approach degree was applied to measure the quality of evaluation objects, which improved the accuracy of evaluation.

Vague set； coating machine； safety； evaluation； weight； approach degree