概率安全評估方法在港口起重機械結構上的研究應用

北京起重運輸機械設計研究院有限公司 北京 10007

0 引言

近年來，我國港口機械市場規模年增長率達到10%以上，發展前景廣闊。目前沿海存有數量龐大的服役中后期及超期服役的港口起重機械，其巡檢頻次、安全評估和報廢需求不斷增長。安全評估業務在港口起重機械領域有顯著市場需求，但傳統的檢測手段及方法已不能滿足安全監察的要求，迫切需要全面的檢測數據和先進的安全評價手段[1]。

在起重機械檢驗檢測領域，設備的安全評估技術一直是國內外研究的重點。國外起重機械的安全評估側重于事故的分析以及風險評估模型的研究，即開展事故原因排查、危險源判別、遠程評估維護等方面研究。在國內，目前更側重于安全評估方法的理論性研究，研究成果未能較好的應用于工程項目。我國起重機械的檢驗仍以傳統方式為主，檢驗內容多限于法定檢驗和安全性能檢驗。對復雜服役環境下起重機械特別是港口機械的安全性分析研究不足，缺失安全評估的核心技術，尤其是綜合考慮起重機械的工作環境、載荷情況、變形情況、循環次數、裂紋狀況及維修情況等多因素的安全評估與安全性預測研究。

港口起重機械是一個復雜系統，鋼結構的安全狀態會直接影響整機的服役性能、可靠運行以及使用壽命。因此，本文主要聚焦于其中的鋼結構開展安全評估研究。影響港口起重機械鋼結構安全性的因素眾多，各因素之間的邏輯關系也非常復雜，而且還存在大量的不確定因素[1]。因此，本文采用模糊數學理論開展鋼結構的概率安全評估方法研究，并基于模糊層次綜合分析法形成概率安全評估流程，共包括確定指標體系、確定因素論域、確定評語等級論域、確定因素權重集、建立隸屬度矩陣、合成評估結果向量、求取安全等級與概率分布等七個步驟。同時以國內某港口門座起重機為例，基于模糊層次綜合分析法和評估流程對其實際服役狀態進行安全性評估。

1 安全評估指標體系

1.1 指標體系的建立

如圖1所示，建立港口起重機械結構安全評估指標體系，包含目標層、準則層及指標層。目標層也稱結果層，是指在役起重機械鋼結構的安全狀態等級評定與各等級概率分布結果。準則層是目標層的進一步細化，按照工作環境、尺寸檢測、應力裂紋、使用維護等四個方面進行分類歸納。指標層是準則層中各因素的具體展開，對應于多維度多參數檢測系統獲取的大數據參數信息。

在目標層中，用參數F表示港口起重機械鋼結構的安全評估等級。在準則層中，用參數V1、V2、V3、V4分別表示工作環境、尺寸檢測、應力裂紋、使用維護等指標，即V=[V1V2V3V4]=[工作環境 尺寸檢測 應力裂紋 使用維護]。在指標層中，各因素是對應于準則層的具體展開，即工作環境V1=[M11M12M13M14]=[環境溫度 環境濕度酸堿度 腐蝕程度]，尺寸檢測V2=[M21M22M23M24M25M26M27M28M29]= [結構變形 門架軌距 支腿對角線偏差 主臂蓋板厚 圓筒體 象鼻梁腹板厚 端梁上蓋板厚 主梁根部平臺板厚 振動情況]，應力裂紋V3=[M31M32M33M34]= [應力分布 應力峰值 裂紋分布 裂紋活性]，使用維護V4=[M41M42M43M44M45]= [使用時間作業量載荷情況 人員操作 保養操作]。具體而言，基于圖1所示的安全評估體系建立了相應的評估指標因素集和子因素集[2]。

基于模糊層次綜合分析法建立的指標體系，不僅包含技術因素如尺寸檢測和應力裂紋，而且包含非技術因素如工作環境和使用情況。這種方法和指標體系主要用于評價港口起重機械在服役中后期的全面安全表現。此外，對于示例門座起重機以外的其他港口起重機械或相似的機械產品，都可以基于結構形式和檢測條件，通過調整相應的指標體系來實現安全評估。如橋式抓斗卸船機和裝船機的指標體系，見圖2、圖3。

1.2 檢測系統的搭建

在實際服役環境下，港口起重機械的工作條件存在很多不確定因素，如鋼結構承受循環交變載荷，且動載荷具有沖擊特性，還會承受非平穩波動風載、鹽霧侵蝕等惡劣工況。因此，收集實時運行數據和測試數據成為實現安全評估研究的基礎。

基于圖1建立的門座起重機安全評估指標體系，搭建了多維度多參數檢測系統，其包含腐蝕形貌檢測模塊、尺寸變形檢測模塊、應力分布檢測模塊、動態應力檢測模塊、裂紋分布檢測模塊、裂紋活性檢測模塊。具體而言，在港口起重機械鋼結構上采用先進傳感技術來搜集檢測因素，包括腐蝕、尺寸、應力、裂紋等因素。在此基礎上建立數據集成平臺，將這些檢測的數據信息整合、集成，從而對港口起重機械鋼結構進行較精確化和個性化的安全評估。

2 當前狀態的安全評估

2.1 確定評語等級論域

根據數據資料及以往經驗，再結合事故可能發生的嚴重程度進行安全狀態評級，確定了5級評語等級論域，即U=[U1U2U3U4U5]=[優秀 良好 可用 待修 報廢 ]。

2.2 一級指標權重的計算

建立圖1所示的安全評估層級后，上下隸屬關系就已確定。在此基礎上，需要對每一層級中各因素的相對重要性做出判斷，這里選用“1-9標度法”進行定量描述，如表1所示。

表1 “1-9標度法”

基于表1的標度法，可以構造判斷矩陣

式（1）所示的判斷矩陣表示針對上一層次因素而言，本層次各因素的相對重要性比較。

首先計算一級指標F的權重，具體而言，采用層次分析方法獲取工作環境、尺寸檢測、應力裂紋、使用維護對一級指標的權重系數。

基于表1構造的判斷矩陣N為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N的特征向量A。此特征向量反映了各評估因素的重要性，即權系數的分配，將其歸一化處理為

為了校驗特征向量A所表示的權系數分配是否合理，需要對判斷矩陣N進行一致性檢驗。其中，CR表示一致性比率，CI是一致性指標，即

式中：n為矩陣維數，對于該一級指標而言，n=4；RI為平均隨機一致性指標，它是用隨機的方法構造1 000個樣本矩陣，然后對各個隨機樣本矩陣計算一致性指標值，再對這些一致性指標值求平均，當矩陣維數n=4時，RI=0.89。

當一致性比率為CR<0.1時，認為獲取的權重系數分配是合理的。否則，要調整判斷矩陣N的元素取值，重新分配權系數的值。

基于上述表達式和相關結果，計算出一致性比率CR=0.09<0.1，表明特征向量A的權系數分配是合理的，也表明判斷矩陣N的元素取值是合理的。

2.3 二級指標權重的計算

1）二級指標V1（工作環境）權重分配

V1=[M11M12M13M14]=[環境溫度 環境濕度 酸堿性腐蝕程度]，采用層次分析方法，結合“1-9標度法”，構造的判斷矩陣N1為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N1的特征向量A1，將其歸一化處理為：

計算出一致性比率CR=0.067<0.1，這表明特征向量A1的權系數分配是合理的，也表明判斷矩陣N1的元素取值是合理的。

2)二級指標V2（尺寸檢測）權重分配

V2=[M21M22M23M24M25M26M27M28M29]=[結構變形 門架軌距 支腿對角線偏差 主臂蓋板厚 圓筒體 象鼻梁腹板厚 端梁上蓋板厚 主梁根部平臺板厚 振動情況]，采用層次分析方法，并結合“1-9標度法”，構造的判斷矩陣N2為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N2的特征向量A2，將其歸一化處理為

計算出一致性比率CR2=0.063<0.1，這表明特征向量A2的權系數分配是合理的，也表明判斷矩陣N2的元素取值是合理的。

3)二級指標V3（應力裂紋）權重分配

V3=[M31M32M33M34]=[應力分布 應力峰值裂紋分布裂紋活性]，采用層次分析方法，并結合“1-9標度法”，構造的判斷矩陣N3為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N3的特征向量A3，將其歸一化處理為

計算出一致性比率CR3=0.065<0.1，這表明特征向量A3的權系數分配是合理的，也表明判斷矩陣N3的元素取值是合理的。

4)二級指標V4（使用維護）權重分配

V4=[M41M42M43M44M45]=[使用時間 作業量載荷情況 人員操作 保養頻率]，采用層次分析方法，并結合“1-9標度法”，構造的判斷矩陣為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N4的特征向量N4，將其歸一化處理為

計算出一致性比率CR4=0.045<0.1，這表明特征向量A4的權系數分配是合理的，也表明判斷矩陣N4的元素取值是合理的。

2.4 各指標隸屬度的確定

基于評語等級論域，構造等級模糊子集D=[D1D2D3D4D5]=[優 良 中 差 極差]，然后逐個對被評事物從每個因素上進行量化，確定從單因素角度來看被評事物對等級模糊子集的隸屬度，進而得到模糊關系矩陣。

示例門座起重機所處的工作場所為港口碼頭，根據實際的使用環境情況，確定工作環境指標V1對應的隸屬度函數矩陣為

第一行向量為環境溫度對模糊子集D的隸屬度，由于港口門座起重機服役期間溫度是變化的，故每一個等級對應的隸屬度是概率統計值。通過查往年示例起重機所屬港口的天氣資料，惡劣天氣出現頻率較少，所以環境溫度的隸屬度向量為[0.2 0.3 0.3 0.1 0.1]。同理，對于環境濕度、酸堿性這兩個指標，通過查往年資料可確定相應的隸屬度，分別為[0.1 0.1 0.1 0.3 0.4]和[0.4 0.3 0.1 0.1 0.1]。

第四行向量為腐蝕程度對模糊子集D的隸屬度，由于腐蝕程度通過現場實際檢測獲取，故該隸屬度是一個確定值而不是概率分布。由現場檢測可知，示例門座起重機的臂架齒條支座處、人字架根部、象鼻梁、立柱內、臂架內發生多處腐蝕，雖均未傷到母材，但應引起注意。因此，腐蝕程度達到了等級模糊子集D“中”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 0 1 0 0]。

根據現場檢測結果，確定尺寸檢測指標V2對應的隸屬度函數矩陣為

第一行向量為結構變形對模糊子集D的隸屬度，象鼻梁中鉸點處腹板起鼓、變形嚴重，檢測到平面度16 mm，同時下蓋板下凹平面度也為16 mm，達到了等級模糊子集D“極差”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 0 0 0 1]；

第二行向量為門架軌距對模糊子集D的隸屬度，門架軌距為10 504 mm和10 506 mm，偏差為+4 mm、+6 mm，車輪與軌道適合，確定軌距是合理的，達到了等級模糊子集D“中”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 0 1 0 0]；

第三行向量為支腿對角線偏差對模糊子集D的隸屬度，對角線為14 863 mm、14 866 mm，偏差為3 mm，GB/T 17495—2009 《港口門座起重機》中門座支腿底部對角線長度L的偏差為（-5～+5mm）的要求，考慮此偏差是設備制造時的指標，現場測量考慮相對偏差不大于10 mm，此臺設備兩對角線長度相對偏差僅3 mm，達到了等級模糊子集D“良”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 1 0 0 0]；

第四行向量為主臂蓋板厚對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數據14.1（非腐蝕處）、14.0（腐蝕），根據其檢測結果達到等級模糊子集D“良”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 1 0 0 0]；

第五行向量為圓筒體對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數據25.0（非腐蝕處）、24.7（腐蝕），根據其檢測結果達到等級模糊子集D“良”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 1 0 0 0]；

第六行向量為象鼻梁腹板厚對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數據10.1（非腐蝕處）、9.9（腐蝕），根據其檢測結果達到等級模糊子集D“中”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 0 1 0 0]；

第七行向量為端梁上蓋板厚對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數據19.7（非腐蝕處）、19.3（腐蝕:），根據其檢測結果達到等級模糊子集D“中”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 0 1 0 0]；

第八行向量為主梁根部平臺板厚對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數據24.9（非腐蝕處）、23.8（腐蝕），腐蝕達到鋼板原厚度4.4%，根據其檢測結果達到等級模糊子集D“差”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 0 0 1 0]；

第九行向量為振動情況對模糊子集D的隸屬度，根據振動測試結果，顯示回轉軸承和大臂鉸點處于健康狀態，達到了等級模糊子集D“良”這一檔，對應的隸屬度向量為[0 1 0 0 0]。

確定應力裂紋指標V3對應的隸屬度函數矩陣為

確定使用維護指標V4對應的隸屬度函數矩陣為

以上隸屬度函數矩陣R3、R4中M31—M34、M41—M45的確定同樣主要依據現場檢測和數據調研，在此不贅述。

（5）各指標評價向量的計算

計算工作環境指標的評價向量B1，并進行歸一化處理

計算尺寸檢測指標的評價向量B2，并進行歸一化處理

計算應力裂紋指標的評價向量B3，并進行歸一化處理

計算使用維護指標的評價向量B4，并進行歸一化處理

計算總目標F的評價矩陣C，并進行歸一化處理。先將求得的各指標評價向量Bi(i=1,2,3,4)整合，可獲得總目標F（門座起重機安全評估等級）的模糊關系矩陣B。

然后根據公式C=AB，基于式（3）～式（22）可求得門座起重機的評估矩陣C，概率分布的柱狀圖如圖4所示。

3 安全評估等級

根據評語等級加權表，如表2所示，將門座起重機的評估矩陣C按照公式F=C·ST進行加權計算，獲得門座起重機鋼結構的安全性總得分，從而對門座起重機做出評價。

表2 評語等級加權表

基于表3和門座起重機的評估矩陣C，得到門座起重機鋼結構的安全性總得分為

表3 安全等級劃分表

根據模糊層次綜合分析法對門座起重機的安全性進行評估建模、求解，并計算得出安全性總得分為77.8分。再結合安全等級劃分表，如表3所示，對門座起重機鋼結構的服役情況做最終評定。

4 結論

1）建立包含目標層、準則層、指標層的安全評估指標體系，基本覆蓋影響港口起重機械鋼結構安全性的因素。在此基礎上，搭建實際服役環境下鋼結構的多維度多參數檢測系統，搜集實時運行數據進行整合、集成，提供安全評估的基礎數據源。

2）基于模糊數學理論，確立了一級、二級評估指標的權重和隸屬度等級劃分檔位，揭示在役港口起重機鋼結構當前安全狀態的概率分布規律。示例門座起重機安全性總得分計算為77.8分，此臺設備在處理腐蝕問題后可正常使用，建議后期加大巡檢頻率。

未來伴隨先進檢驗設備、檢測技術的提高，以及起重機械領域相關新標準的出臺，評價方法和評價結果還可以進一步完善研究。