基于灰色模糊理論的智慧工程實驗室評價

張武毅，徐 偉，桑景紅，張利莎

(1. 浙江交科工程檢測有限公司，浙江 杭州 311215；2. 溫州市交通建設工程質量監督局，浙江 溫州 325015；3. 溫州市交通建設工程試驗檢測有限公司，浙江 溫州 325011；4. 浙江工業大學 土木工程學院，浙江 杭州 310023)

隨著建筑行業的高速發展，高樓林立是現代城市的標簽，質量檢測這一過程貫穿著整個工程的始終。作為工程質量檢測載體的工程質量檢測實驗室，能否以公正的行為、科學的手段、準確的結果形象呈現，亦成為檢測實驗室建設管理的關鍵。智慧工程實驗室的綜合評價，重要的是其評價指標體系的可應用性，通過評價指標的確立，反映出其建設發展狀況，及時分析所存在的問題，為制訂相關技術方案提供理論依據和數據支持，并針對不同問題作出相應的方案。

羅春賀[1]將物聯網技術與地鐵安全檢測相結合，采用基于熵權的模糊綜合評價方法建立地鐵安全預警模型，能夠對地鐵事件進行有效預警。陳旺等[2]將物聯網技術引入邊坡檢測中，以動態的評價指標體系為基礎，結合層次分析法和模糊數學理論，建立邊坡穩定性綜合評價模型。王世雄[3]、齊樂樂[4]將物聯網技術應用于建筑施工安全管理中，分別利用層次分析法和模糊綜合評價法對如何預防和減少事故發生和損傷進行定性與定量的評價。傳統檢測方法信息封閉，難以互通。筆者通過分析智慧工程實驗室的設計結構，進而構建系統、科學的綜合評價體系，實現數據共享模式，為舒適、安全的城市環境提供有效數據，以達到更實用的目的。

1 智慧工程實驗室概述

隨著RFID、ZigBee技術以及傳感器、攝像頭、手機終端等設備的大規模應用，實驗室可以準確接收來自現場的各項數據以及設備運行狀態。因此，人們將“物聯設備”“實驗室”通過物聯網緊密結合起來，對傳統的實驗室進行“智慧化”。建立開放、協作、具有一定智能分析功能的實驗室綜合信息服務平臺，實現各種信息資源的有效匯集、分析和應用功能[5]。

智慧工程實驗室以物聯網技術為核心，迎合工程建設質量檢測發展需求，集智能化管理、遠程管理、傳感與視頻聯動及能源節約等功能于一體[6]，采用統一的管理服務平臺，實現實驗室的數據采集、處理和服務等各環節的實驗室數據共享模式。其較傳統的實驗室，最大的特點是交互的及時性、靈活性和準確性。

2 智慧工程實驗室體系設計

智慧工程實驗室框架模型由信息感知層、傳輸層和檢測數據應用層組建。感知層是構建智慧工程實驗室的關鍵，它主要依靠在試驗檢測設備上設置配套的傳感設備來實時采集各類數據信息。通過傳感器設備，實驗室中的很多物理變量，如溫度、濕度、距離、壓力、電流等，皆可通過傳感網絡，逐層傳遞數據[7]。網絡層作為智慧工程實驗室的中間層，主要借助有線網或無線網承載數據的傳輸，感知層和網絡層最終服務于檢測數據應用層。檢測數據應用層提供的可靠、快捷、智能的服務，彰顯實驗室的智慧性[11]。實驗室框架設計如圖1所示。

圖1 智慧工程實驗室框架設計模型圖Fig.1 Framework design model diagram of intelligent engineering laboratory

3 評價方法原理分析

調查表明，智慧工程實驗室的應用設計主要體現在以下5個方面：

1) 建設標準。實驗室雖在信息系統和物聯網應用方面涉及較多，但由于暫未統一建設標準，導致各企業沒有明確的發展方向。

2) 物聯網改造的方式。智能硬件設備的互聯智能化效果得益于物聯網和互聯網的快速發展，又受限于其初級階段狀態。

3) 綜合管理平臺。實驗室綜合管理系統普遍缺失，系統仍有待改善。

4) 有痕追溯。有痕追溯是側重過程的追溯，需要大量實時數據，并對實時事件進行及時處理。

5) 數據分析。通過對零星數據的整理分析，研究出一套數據挖掘系統，以供商業決策。

基礎設施是否健全、實驗室開展信息化程度、智能化和信息化的應用程度以及其效益情況與決策者、實施者以及客戶密切相關。項目評價體系的研究始于找到一種客觀可行的評價方法。目前國內主要的方法有成功度評價法、模糊綜合評價法、比較評價法、網絡分析法和AHP法。各評價方法都存在不同程度的局限性。模糊層次分析法[8]可為智慧工程實驗室的研究現狀提出較好的科學依據，它不僅符合項目的定性分析，而且可用于多層次、多種類的評價分析。具體評價過程如下：

1) 確定評價對象，構建層次結構即A={Α1，Α2，…，Αn}。

2) 構建判斷矩陣。比例標度及其含義見下表1。

表1 比例標度及其含義表Table 1 Fuzzy scale and its meaning

3) 確定各層指標權重值。通常采用較為直觀的專家評價法，但是當專家基數較少或研究領域重疊較少時，難以利用基于大樣本數據的概率統計進行分析，使得評價結果過于主觀性。因此，選擇灰色關聯度[9]作為輔助，即求每一組數據集與最優的數據集之間的灰色關聯度。兩者結合確定各因素的權重，具體步驟為

(1) 將n個專家評分結果整理并排序。確立灰色關聯度系數，將專家的打分結果進行統計、排序，將其作為比較序列，然后從中選出各個指標的最優值作為參考序列，依次計算兩者的絕對值，即

(1)

式中：ρ為分辨系數，在(0，1)內取值，一般取0.5；

(2) 確立判斷矩陣，可得

(2)

(3) 計算最大特征值，即

(3)

(4) 一致性檢驗，對于1～9階判斷矩陣Saaty給出RI值如下表2所示。

表2 RI值表Table 2 RI value table

若CR≤0.1，則表示計算所得的判斷矩陣具有符合要求的一致性，否則，即要通過修改判斷矩陣直到符合條件。

4) 確定隸屬度。設V={v1,v2,…,vn},V代表評價等級的評語集合，一般把等級分為3～5個，從備選集中選出最優評價的各個因素，建立隸屬函數需考慮各項指標的變化規律[10]。當指標較多時，必須對指標進行細致的分類，根據各個指標計算出對應的隸屬度矩陣Ri，即

(4)

5) 根據各指標層權重與隸屬函數矩陣得出一級、二級、三級模糊評價。

4 浙江交科工程檢測有限公司綜合評價

4.1 建立評價模型

為進一步推動信息化建設工作，浙江交科工程檢測有限公司將物聯網等先進技術運用于實驗室建設管理之中，開發基于物聯網的實驗室綜合管理平臺。以智慧工程實驗室現狀為目標層，確立3級指標層，并采用電子郵件和實地調研的方法，特邀請工程檢測實驗室方面的30位專家，這批專家大多數來自高校和檢測局的管理人員。以機房建設權重的計算過程為例，計算步驟為

2) 根據式(3，4)，最大特征值為λmax=3.08。

表3 指標權重Table 3 Weight of indexes

4) 構造隸屬度函數。將智慧工程實驗室的綜合評價分成4個等級[11]，即優秀v1(85～100分)、良好v2(65～85分)、一般v3(55～65分)、較差v4(0～55分)。通過對前人文獻相關數據進行大量統計，以及咨詢相關方向的專家，按照4個等級對各級指標進行打分，見表4。

表4 專家對智慧工程實驗室現狀綜合評價結果Table 4 Experts’ comprehensive evaluation results on the status quo of the wisdom laboratory

(5)

5) 一級模糊評價。以B1機房設置層為例，其模糊關系矩陣RB1為

得出一級模糊評價結果為

同理可得B層其他因素評價結果，如表5所示。

表5 一級模糊評價結果ETable 5 First-order fuzzy evaluation result E

6) 二級模糊評價。構造二級模糊關系矩陣為

7) 三級模糊評價為

8) 各指標層的綜合分值。繪制B層各指標得分，如表6所示。B層各項指標均可觀，其中供氣設施、安全設施、檢測能力、人員配置、效率和競爭力方面均處于“優秀”。

表6 B層各指標得分Table 6 B-level indicator score

結合各指標層所得分值，得出浙江交科工程檢測有限公司的智慧工程實驗室綜合分值為76.01，屬于“良好”。通過評價模型基本反應出該公司實驗室的基礎設施建設完善，業務、管理信息化程度高，經濟效益、社會效益顯著，但業務檢測門類偏少，實驗室安防、資產管理、大數據分析及應用等方面的建設有待加強，建議今后在相關建設上增加投入。

5 結 論

智慧工程實驗室是在基于“互聯網+”和物聯網的思想上，利用網絡和智能硬件建設適用于建設工程檢測的智慧工程實驗室。其中心思想是將實驗室的設備整合到一個平臺上，實現各子系統協調動作，達到信息的交換、提取、共享，讓實驗室更加智能化、人性化、簡便化。筆者采用灰色模糊理論進行評價，其權重的確定是基于確定指標原則和專家評審意見及灰色關聯度相綜合的結果。對于某些特殊情況，其指標權重或有所改變，如所在市場發生變化或新政策出臺等，都需進行必要的改動以確保評價體系的準確性和可靠性。