基于層次分析-云模型的起重機械安全評價

羅貴賓，李龍斌，周詩健，徐健強，王建龍

（1.湖北三江航天萬峰科技發展有限公司，湖北 孝感 432000；2.中國航天三江集團有限公司，湖北 武漢 430040；3.湖北三江航天紅林探控有限公司；4.湖北三江航天江北機械工程有限公司；5.中國航天三江集團有限公司培訓中心，湖北 孝感 432000）

1 前言

起重機械被廣泛應用于機電、建筑、礦山等領域，隨著經濟社會的快速發展，起重機械的需求量也隨之增加。由于起重機械的結構、操作和運動形式特殊，可能造成高處墜落、輾軋、夾擠等安全風險。據統計，我國每年因起重機械造成的安全事故傷亡人數居高不下，約占工業企業傷亡人數的15%。為有效降低起重機械安全事故，減少人員傷亡和經濟財產損失，構建科學、合理的安全評價模型顯得尤為重要。

敖維川運用層次分析法和模糊綜合評價法構建了建筑行業起重機械現場安全評價體系，以QTZ80型塔吊為例進行實際運用，結果表明，其整機安全性能良好，可以確保繼續安全的使用至少1年。劉浩浩等從“人、機械、環境”3個方面構建了建筑施工行業安全風險評價指標體系，運用粗糙集理論對指標進行屬性約簡刪除冗余指標，并計算了風險評價指標權重，研究結果表明，“人、機械”風險因素權重占比較大，應加強這兩個方面的管控。錢尼君等從“人、機械、環境、管理”4個方面分3個層次構建了起重機械安全評價體系，并引入LM神經網絡對評價體系進行建模，結果表明，基于LM神經網絡的起重機械安全評價體系可以實現起重設備客觀的安全評價，并且可以節約時間成本和減少人工誤差。

在起重機械安全評價指標體系方面，主要從“人、機械、環境、管理”4大要素構建多層次的指標體系；在起重機械安全評價方法方面，主要為定性和定量評價法相結合，其中，定性評價法包括安全檢查表、風險矩陣等，定量評價法包括層次分析法、粗糙集理論、模糊評價法、人工神經網絡法等。由于評價指標權重對評價結果的客觀性影響顯著，采用層次分析法和云模型構建起重機械安全評價模型，以期對起重機械的安全性提出科學、可靠的評價。

2 起重機械安全評價指標體系

起重機械安全評價指標體系是由具體指標構成的評價體系，各指標能夠敏感的表征起重機械的工作狀態及其存在的問題。根據上述文獻，結合起重機械的結構、操作和運動形式，從“人、機械、環境、管理”4大要素構建評價指標體系，如圖1所示。

3 基于層次分析-云模型的起重機械安全評價模型

3.1 層次分析法

層次分析法（AHP）是由Saaty提出的一種層次權重分析方法，該法廣泛應用于多目標決策問題，其求解步驟如圖2所示。本文采用e0/4～e8/4標度法構造判斷矩陣，如表1所示。

表1 e0/4～e8/4標度描述

3.2 云模型

云模型是一種不確定轉換模型，該模型用以表征定性概念與其定量表示之間的轉換，可客觀表示事物的模糊性和隨機性。云模型可通過期望Ex、熵En和超熵He表示，其中Ex表示論域中最能代表定性概念的點；En表示定性概念的可度量粒度；He表示代表性定性概念值的樣本出現的隨機性，云模型數字特征如圖3所示。

采用公式（1）將評語（Cmin，Cmax）轉化為云模型的數字特征值。

其中，Cmin表示最小值，Cmax表示最大值，k為可調整的常數。

根據起重機械特點，將其安全評價等級劃分為4個等級，評價區間分別為[0,3)、[3,5)、[5,7)和[7,8)，標準云圖如圖4所示。

為確定各指標層的云模型數字特征值，采用逆向云發生器對n位專家的評分xi（1≤i≤n）進行處理，如式（2）所示。

其中：

綜上可得起重機械安全評價云模型，如下所示：

4 實例研究

以某作業現場塔式起重機為例進行實例研究，該塔式起重機技術參數如表2所示。

表2 塔式起重機技術參數一覽表

邀請行業內10位資深專家，根據圖1所示的各指標，對該作業現場塔式起重機進行打分，并按圖2所示求解步驟計算各指標權重，結合式（2）～（5）計算得出起重機械安全評價各指標的數字特征值。將計算得出的數字特征值和各指標權重帶入式（6）可得起重機械安全評價綜合云模型的數字特征值，即Ex=6.8，En=0.4，He=0.2，其綜合云圖如圖5所示。

圖5表明，該起重機械安全評價等級在中等風險和低風險之間，且趨近于低風險，因此，該起重機械安全評價等級為低風險，與實際情況相符。

5 結語

為解決起重機械安全評價的復雜性和模糊性，從“人、機械、環境、管理”4個方面，建立起重機械安全評價指標體系，并采用層次分析法和云模型構建安全評價模型。

通過實例研究，該模型評價結果與實際情況相符，具有一定的應用價值。