基于現代綜合評價方法的起重設備安全評估

單科科 趙 明 鄭 超

（衢州市特種設備檢驗中心 衢州 324000）

影響起重設備安全使用狀況的因素主要有：設備風險、人員風險、管理風險和環境風險。由于人員、管理和環境風險因素的不確定性較大，在此僅從設備本身進行安全評估。調研衢州地區起重設備的分類情況和老舊程度，我們發現起重設備的老齡化問題也越來越亟待解決。一方面，由于老舊起重設備的安全風險較高，檢驗風險壓力也越來越嚴峻；另一方面，隨著老舊設備的報廢越來越多，社會資源的浪費越來越嚴重。如何在合理的安全檢驗風險下解決兼顧生產安全性和經濟性。通過開發軟件對老舊起重設備再利用后的安全評估，對于解決安全生產、避免社會資源浪費和降低檢驗風險等方面具有重要的意義。

1 安全評估方法和原理

1.1 安全評估方法簡介

現代綜合評價方法是一個多學科邊緣交叉、相互滲透、多點支撐的研究領域。目前較為流行的評價方法主要有層次分析法、數據包絡分析法、模糊綜合評價法、人工神經網絡評價法和灰色綜合評價法等[1]。對比分析上述安全評價方的優缺點，結合衢州起重設備的種類情況和起重設備自身的結構特點，選用層次分析法和模糊綜合評價法相結合的方式不僅能夠對起重設備進行更科學合理的安全評估，而且對現有檢規標準具有一定的補充和完善意義。

1.2 建立安全評估模型

起重設備分9個類別包含29個品種，調研本地區起重設備分類情況，在用量最多的分別為電動單梁起重機、通用橋式起重機、通用門式起重機和電動葫蘆門式起重機，本文僅以通用橋式起重機為例進行描述。

●1.2.1 評估指標集的建立

評估指標選擇合適與否將直接影響安全評估結果的合理性，指標太多會大大增加現場評估工作量，指標太少會產生片面性不能將起重設備的安全使用狀態表達出來。為了提高安全評估的合理性和準確性，依據各個品種起重設備的結構、運行特點，結合《起重機械安裝改造重大修理監督檢驗規則》[2]，采用層次分析法建立評估指標層次結構圖。通用橋式起重機評估指標分為四大部分，即機構系統、結構系統、空載試驗系統和載荷試驗系統，依次再分三級指標，如圖1所示。

圖1 評估指標層次結構圖

●1.2.2 風險等級評價集的建立

模型模糊評價集在實際建立的過程中要遵循客觀、合理及簡潔的原則，將各評價指標進行模糊化處理，各級指標級別的判定標準要制定的客觀、合理[3]。為更好地體現風險等級的量化關系，筆者將定性的標準分為：安全、較安全、較危險和危險4級，見表1。

表1風險等級模糊量化表

●1.2.3 評估指標權重值的確定

起重機安全評估指標的權重應根據各評估指標在整機安全性中的重要程度而定。筆者查閱浙江省特種設備檢驗數據統計填報系統，導出浙江省11個地市2017年度起重設備重大隱患統計情況，以此作為確定各個評估指標權重系數的初始依據。

構建模糊判斷矩陣，本文選取8名從事起重設備檢驗的檢驗師及2名專業從事起重設備維修保養的高級工程師組成專家組，這10名專家成員均在起重設備檢驗、維修方面從業多年，他們的評判能基本的反映出各評估指標傷害發生的概率和傷害的嚴重程度。

引入“1-9級標度法”中兩個指標比較時相對重要程度的標度含義[4]，見表2。征詢專家組成員對同一層次指標重要程度進行兩兩比較，這樣就能最大程度的確保兩兩比較標度的準確性，從而構建出客觀的、合理的評估指標的判斷矩陣。

表2 1-9級標度法

在判斷矩陣構建的過程中，判斷思維的一致性是指專家在判斷指標重要性時，各判斷之間協調一致，不至于出現相互矛盾的結果，因此有必要對判斷矩陣（A）進行一致性檢驗。即用檢查專家成員判斷思維的一致性。其中，λmax為判斷矩陣A的最大特征值，λmax越大，CI越大，A的不一致性就越嚴重。

衡量不同階判斷矩陣是否具有滿足一致性，我們還需引入判斷矩陣的隨機一致性比率CR和隨機一致性指標RI，見表3。當CR＜0．1時，即認為該層判斷矩陣具有滿意的一致性，否則就需要調整判斷矩陣，使之具有滿意的一致性。

表3 1-9階平均隨機一致性指標表

以通用橋式起重機第一層評估指標為例，隨機選取一名專家的評價，見表4。

表4 專家甲A級指標判斷矩陣、權重值及一致性檢驗

依此算法求得剩余9位專家對于A級指標的權重結果，然后利用算數平均數可以確定最終A級指標的權重值 ωA=[0．155 0．335 0．275 0．235]。同理求得其他各級指標的權重值。

●1.2.4 模糊評價矩陣的建立

模糊評價是模糊數學的一種應用，它可以將不確定的各種信息用定量的方法表達出來。在模糊評價集建立的過程中要遵循客觀、合理及簡潔的原則[5]。根據風險等級模糊量化關系，對各級指標進行模糊評價的量化，并形成安全評價原始記錄表格。由于安全評估原始記錄表格數據較大，本文僅以大車運行機構中的電動機(D13)和載荷試驗中的上拱度（D48）為例進行評價，見表5和表6。

表5 大車電機（D13）現場評價

表6 主梁上拱度（D48）現場評價

在表5中，現場評價時，大車運行機構共有電動機16臺，經現場安全評價，其中9臺電動機無任何異常，屬于安全等級；2臺電動機分別存在噪音稍大的輕微異常，屬于較安全等級；4臺罩殼松動、缺失、外殼變形或腐蝕等不影響使用的問題，屬于較危險等級；1臺電機定子燒壞，屬于危險等級。

在表6中，以一臺跨度S=20m的通用橋式起重機為例。現場評價時，測得主梁A的上拱度數據為14．5mm(0．725S)，屬于較安全等級；主梁B的上拱度數據為9．5mm(0．475S)，屬于較危險等級。

將現場測得的數據和采集的信息輸入安全評估軟件，運行后即可得到上一級指標的安全評估分值和安全風險等級結果。

●1.2.5模糊綜合評價

將模糊評價矩陣與其項對應的權重矩陣進行合成運算，即可得到起重設備安全評估的數學模型[6]：B=ω·R 式中：ω為各級指標的權重值；R為各級指標的模糊評價矩陣。

對整機進行多級安全評估時，采用倒序的方法，即從最底層一級指標反向逐級計算，反向逐級計算即為計算某一層Bi時，以其下一層各個指標Bi-1作為該層次的評價矩陣Ri。如此可以得到起重設備安全評估系統的模糊綜合評價結果B。

為表達直觀方便，對模糊綜合評價結果進行量化處理。最終，起重設備安全狀態綜合評估分值F=B·PT，式中：對照表 1 知 P=[87．5 62．5 37．5 12．5]

根據風險等級模糊量化表（見表1），由最終起重設備安全狀態綜合評估分值F即可確定該起重設備的綜合評估分值和風險等級。

2 安全評估軟件的設計

以上述安全評估模型為基礎，將模糊理論和層次分析法嵌入后臺運行，輸入現場采集到的指標數據輸入軟件，即可得到各級指標與整機的評估分值和風險等級。使用Java為標稱語言，開發出了用于評估起重設備特別是老舊起重設備安全評估的專有軟件，軟件體系結構，如圖2所示。

圖2 評估軟件結構體系圖

3 安全評估實例驗證

為驗證該評估軟件的可靠性，軟件質量和預期功能部分由第三方檢測公司進行檢測，并出具檢測報告。為驗證該評估軟件的準確性，選取一臺型號為QD20/5-22．5-9的通用橋式起重機作為評估對象。將現場采集的數據輸入安全評估軟件，得到評估結論；經與使用單位和維護保養單位聯合評估后，一致認為該軟件的評估結果和起重設備的現有安全狀況基本相符，如圖3所示。

圖3 評估軟件評估結論顯示界面

4 結論

該軟件的開發，實現了起重設備安全評估的程序化和智能化。不僅可以對整機進行安全評估，也可以對某一結構或某一系統進行安全評估，并且以具體的分值和安全等級進行顯示。

針對老舊設備主要結構件和主要零部件的再利用問題，經過該軟件進行安全評估并合格后，使用單位可以進行再利用。

針對老舊設備參數不完整的情況，該軟件可以通過輸入現場采集零件數據，由軟件自行計算出設備的參數。也可以利用這一原理對原有參數進行校核驗證。

通過該軟件的評估結果顯示界面，可以查看每一級的風險等級，并將風險等級高的項目逐一列出，使用單位可以根據評估報告建議，在日常維護保養中予以特別關注。