列控運營風險可預測度的計算方法研究

郭榮昌，趙小娟，范多旺

（蘭州交通大學 自動化與電氣工程學院，1.博士研究生，

根據鐵路中長期發展規劃，“十三五”期間全國新建鐵路將不低于2.3萬km，總投資不低于2.8萬億元，到2025年全國高鐵將建成“八縱八橫”網絡［1］。隨著我國高鐵的快速發展，高鐵運營安全問題顯得尤為重要，列控系統作為鐵路系統中安全相關系統，在保證列車安全運行方面發揮著關鍵作用，列控運營的風險管控已成為當前高鐵發展的重大研究課題之一。

目前風險評價中使用較為廣泛的是美國軍用標準MIL-STD-882B《系統安全大綱要求》中推薦的風險矩陣評價方法，該方法將系統風險評價等同于對風險發生的可能性（或頻率）和后果的嚴重度進行評價，并定性地將風險的可能性、嚴重度和風險評價結果分為若干等級，并對各級做相應的參考性描述［2］。列控相關國際標準EN 50126中也采用此風險矩陣方法［3］，如表1所示。

表1 風險矩陣

風險矩陣使用方便，簡單易懂。但是就風險的本質屬性來講，風險具有不確定性、可控性、可變性和危害性四個屬性，二維風險矩陣方法只能評價風險的不確定性和危害性，而沒有考慮可控性和可變性。鑒于此不足，國內外風險評估研究領域的學者在二維風險矩陣的基礎上提出了一些適用于特定行業和特定領域的三維風險評價模型。文獻［2］中提出了一種考慮危險控制水平的三維風險評價模型；文獻［4］中提出了一種適用于航空領域的考慮風險反映時間的三維風險矩陣；文獻［5］中提出了一種適用于煤礦重大危險源風險分析的考慮風險因素重要度的三維風險矩陣；文獻［6］中提出了一種適用于礦山采空區的考慮風險重要度的三維風險矩陣；文獻［7］提出了一種考慮消費者脆弱性的消費品生命周期安全評價的三維風險矩陣模型。

筆者對列控運營風險可預測度計算方法的主要研究如下所述。

1 可預測度的三維風險矩陣模型

1.1 風險可預測度的定義 即人員在特定時間內采取措施預測化解風險的能力。風險可預測度從主客觀兩方面因素體現其對風險的影響，主觀因素包括人對風險的反應能力和處理水平等，客觀因素包括對風險的處理時間等。將風險定義為風險嚴重度、可預測度和發生可能性的函數，如式（1）所示：

式1中H表示風險評價結果，r表示風險嚴重度，c表示風險可預測度，p表示風險發生可能性。

風險的可預測度與人的受教育水平、風險的控制措施、人員安全素質、專業水平、經驗、行動能力等因素有關。筆者按照人員對風險處理的期望結果，將風險預測度分為4個等級，如表2所示。

表2 風險可預測度

2 風險可預測度計算

2.1 計算方法 本文采用G1法和模糊數評價矩陣來計算風險的可預測度，基于G1法和模糊數評價矩陣的風險可預測度評價框圖如圖1所示。

圖1 風險可預測度評價框圖

2.2 指標體系及標準的確定 即確定可預測度評價指標體系U和評價等級標準S。影響列控系統風險可預測度的因素很多，比如人員素質、天氣情況、反應時間等等，總體可將這些因素歸納為人的因素、其他因素兩個方面。建立列控系統風險可預測度評價指標體系U，如圖2所示，U={U1,U2...,Un}，n為影響因素個數。

圖2 風險可預測度評價指標體系

依據表2中給出的可預測度等級，建立風險可預測度評價等級標準S={S1,S2,S3,S4}={完全可預測修復，基本可預測修復，基本不可預測修復，完全不可預測修復}。依據本課題研究成果，將專家評語中的可預測度等級置于連續的語言標尺上，采用百分制打分，建立風險可預測度評價等級標準S1,S2,S3,S4如表3所示。專家評估矩陣記為A。

表3 評判標度定義

2.3 權重計算方法 考慮到專家的經驗、專業等的不同，在專家權重上不能簡單的采用同等權重，本節采用G1法來計算專家權重，具體的計算過程這里不再敘述。G1法計算過程參見文獻［8,9］。

考慮到評價指標各因素對風險可預測度的影響程度不同，為突出可靠因子的重要性，降低不可靠因子對評價結果的影響，合理的計算評價指標體系權重，本文采用基于模糊數評價矩陣的評價指標體系權重算法。該算法能夠很好的解決傳統評價方法的不足，結果比較客觀。該算法具體步驟如下：

1）模糊數評價矩陣運算規則

設模糊判斷矩陣P=（P?ij）m×n，其中P?ij=（P?aij，P?bij，P?cij）為 三 角 模 糊 數 ，并 且 0＜Paij≤Pbij≤Pcij≤1，?i，j?I，若矩陣P?滿足：

①Paii=0.5，Pbii=0.5，Pcii=0.5，?i；

②Paij+Pcij=1，Pbij+Pbji=1，Pcij+Pcji=1，i≠ j，?i，j

則稱P?為三角模糊數互補判斷矩陣。其中P?ij表示因素ui相對于ui的重要程度。

2）評價指標體系權重計算

（1）由上述可知已建立評價指標體系U={U1,U2...Un}，等級標準 S={S1,S2,S3,S4}，專家集 X={X1,X2…Xk}和專家權重W={w1,w2…wk}。

（2）加權集成各專家的評判結果

式2中，Wi為加權系數，且

（3）計算關于風險因素ui的模糊綜合評價值v?i

（4）計算模糊綜合評價值的期望值

的左期望值為：ER=（Pai+Pbi）∕2；右期望值為ER=（Pbi+Pci）∕2，則?的期望值為：

式4中，λ為樂觀-悲觀系數，0≤λ≤1，取決于專家的風險態度。當λ＞0.5時，說明專家是悲觀的；當λ=0.5時，說明專家表示中性的；當λ＜0.5時，說明專家是樂觀的［10,11］。這里取λ=0.5，則期望值計算式為

期望值越大說明其對應的模糊評價之越大。

（5）計算排序權重

權重排序，Qi越大，相應的指標越重要，Q為指標權重向量

2.4 結果集成 采用綜合評判法對專家評價矩陣A、專家權重W和風險因素權重Q，最終得到風險可預測度評價結果B。

3 實例

以動車發車時由雙黃碼掉無碼為例，運用本文提出的算法進行風險可預測度評估，驗證其正確性和有效性。

3.1 確定評價指標體系U和評價等級標準S 依據風險因素完整性原則，建立評價指標體系U={險情識別時間,人員處理能力,風險所需修復時間,現有風險修復處理能力,電磁環境故意破壞等人為因素,雨雪雷電等自然環境情況,風險可控時間}。建立評價等級標準S={完全可預測修復,基本可預測修復,基本不可預測修復,完全不可預測修復}。

3.2 專家評估 邀請10位專家結合現場情況、設備狀態、人員情況等資料對雙黃碼掉無碼故障進行風險可預測度評估。采用G1法對專家權重進行計算，得到專家權重W=［0.1118 0.1118 0.1118 0.1016 0.1016 0.1016 0.1016 0.0924 0.0924 0.0924］T。同時，專家給出評價矩陣A。

3.3 評價指標體系權重計算

1）維護人員因素權重計算

所有專家對維護人員因素進行打分，加權集成各專家的評判結果，得到維護人員因素模糊判斷矩陣

由式3得出風險因素ui的模糊綜合評價值

根據式5取λ=0.5得出期望值為：

根據式6計算出指標權重排序向量：2）其他因素權重計算

加權集成各專家的評判結果，得到其他因素模糊判斷矩陣

由式3得出風險因素ui的模糊綜合評價值為：?=(0.2245,0.2778,0.3415)

根據式5取λ=0.5得出期望值為：

根據式6計算出指標權重排序向量：

3）權重集成

對維護人員因素權重和其他因素權重進行加權集結，得到模糊判斷矩陣

由式3得出風險因素ui的模糊綜合評價值為：≈(0.619,0.675,0.7368)，

根據式5取λ=0.5得出?期望值為：E(?)=0.6765，E(v?2)=0.3260。

根據式6計算出指標權重排序向量：

將上述各因素權重進行集結得到風險因素權重矩陣：

3.4 結果集成 依據式7，有：

依據本文提出的可預測度計算方法進行雙黃碼掉無碼故障的風險可預測度等級評估，得到的評估結果為12.37，對應本文建立的可預測度等級表，可以得到評價結果為完全可預測修復的。也就是說風險是可以完全消除的。這與實際相符，同時也說明本文可預測度計算方法的有效性和可用性。

4 結束語

本文在研究列控運營風險評估理論和技術的基礎上，從風險本質屬性模糊性和隨機性的角度出發，建立了列控運營風險評價的三維矩陣模型；將G1法和模糊數理論引入到可預測度的計算之中，客觀科學的評估了列控運營風險的可預測度等級，實例證明了本文方法的可用性和有效性。本文為現場列控運營的風險評估提供了更加科學的方法，具有一定的應用價值。

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