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    多级模糊综合评价方法在航空企业安全评价中的应用_郭铜修.docx

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    多级模糊综合评价方法在航空企业安全评价中的应用_郭铜修.docx

    第 9 卷第 2 期 2009 年 4 月 去 全 与 杯 境 学 板 Journal of Safety and Environment Vol.9 No.2 April, 2009 模型的建立 模糊综合评价数学模型 模糊综合评判的数学模型可分为一级模型和多级模 收稿日期 2008 - 11 - 17 作者简介郭铜修,博士研究生,从事系统工程与管理工程研究; 刘鲁(通讯作者 ), 教授,博士生导师,从事系统工程与 管理工程研究, Hulu buaa. edu . cn 图 1 多级模糊综合评判建模步骤 Fig.l Assessment steps of multilevel fuzzy comprehensive uation 161 文章编号 1009-6094200902-0161-05 多级模糊综合评价方法在航空 企业安全评价中的应用 郭铜修 刘鲁 1 ,张瑛 2 ,王起全 3 1北京航空航天大学经济管理学院,北京 100083; 2 中国直升机设计研究所,江西景德镇 333001; 3 中国航空综合技术研究所,北京 100028 摘 要 基 T 模糊数学理论,简述了模糊综合评价数学模型的建模步 骤,并将其引人航空工业企业安全评价。在建立多层次安全评价指标 体系的基础上,通过定性与定量相结合的层次分析法确定评价因素的 权重。以航空工业某企业的实际管理情况为例,把企业系统分成若干 个评价单元,进行模糊层次分析评价,运用评价安全等级特征向量对 模糊综合评价结果进行处理,得出了企业的安全等级,从而为企业制 定防范措施和管理决策提供科学依据。研究表明,诙方法 PJ 操作性 强、效果较好,可在航空工业企业的安全评价中广泛应用。 关键词系统工程;模糊评价;层次分析法;航空企业;安全评价 中图分类号 X913.4 文献标识码 A doi 10.3969/j. issn. 1009-6094.2009.02.039 0 引言 随着社会的和谐发展和科技的快速进步,建立以人为本 的现代化企业、不断提升企业的本质安全化是企业发展的客 观要求。国内外关于安全评价的研究大多局限于石油、化工、 煤矿、冶金等高危行业,机械行业也仅限于产品、项目等因素 的单一评价目前在航空工业企业采用的只是安全检查 表方法。因此,对航空工业企业的安全性进行综合评估特别 是釆取定量安全评价技术以满足企业发展要求是急需解决的 个重要课题。 安全评价是利用系统工程的方法对拟建或已有工程、系 统可能存在的危险有害因素及其可能产生的后果进行综合评 价和预测,并根据可能导致的事故风险的大小,提出相应的安 全对策措施,以达到工程、系统安全的过程 8。航空工业企业 作为我国工业的有机组成部分,肩负着国防武器装备发展的 重要历史使命。本文根据安全系统工程理论,在大量调研、历 史事故资料统计、经验总结的基础上,建立航空工业企业安全 评估指标体系,列出影响企业安全的一级和二级指标,建立层 次模型,利用安全模糊综合评价方法,解算出各指标的权重, 然后运用到实际 的航空企业安全因素分析评价中,有针对性 地采取提高安全水平的措施,以弥补传统依靠安全检查方法 的不足。 型 9。根据对评价因素的分析,有些因素之间是并列关系,有 些因素之间是因果关系,即这些因素间具有不同的层次级别。 本文釆用多级模糊综合评判模型进行分析,多级模型建模步 骤见图 1。 1.1.1 一级模型的建立 1 建立评判对象的因素论域 t/。 U | u, , u2 , ** , |1 这一步就是要确定评价因素体系,解决从哪些因素来评 价客观对象的问题。 2 确定评语等级论域 F。 V vi, v 2 , - , v m 2 评语等级论域的确定使模糊综合评判得到一个模糊评判 向量,被评价对象对各评语等级隶属程度的信息通过这个模 糊向量表示出来,体现评判的模糊特性。 3 进行单因素评价,建立模糊关系矩阵 /。 r nl r n2 r nm J 式中 为 中因素 对应 K 中等级的隶属关系,即从因 素 着眼评价对象被评为 等级的隶属关系。因此 q 是第 个因素对该评价对象的单因素评价,它构成了模糊综合评判 的基础。 4 确定评判因素权向量集 4。 4 是中各因素对被评价对象的隶属关系,它取决于人 们进行模糊综合评判时的着眼点,即评判时依次着重于哪些 因素。由于因素集 /中各因素对被评价对象的重要性不一 样,因此,要用模糊方法对每个因素赋予不同的权重。它可表 示为 f/上的一个模糊子集 lai, a2, , 丨,并 M 规定 l,2,-*-,n 4 i i 5 选择合成算子,进行综合评判。 模糊综合评判的基本模型用公式表示为 B AR 5 式中。为合成算子;记 1662, ,、 |,它是评语集 / 上的一个模糊子集。如果模糊综合评判结果 1,应将 | 它归一化。 模糊综合评判也可以表示为 6; a 丨; h J a2 i 4 * t a i h _/ 1, 2, , m,简记为 Af ;, J 。 Vol.9 No.2 妾 全 与 钚 境 学 板 第 9 卷第 2 期 其中 4 为广义模糊 “ 与 ” 运算, t 为广义模糊 “ 或 ” 运算。广义 “ 与 ” 运算是全面考虑各种因素时, 的评价对等级,的隶属 度,即根据 在所有因素中的重要程度,对原来单因素评价 的 b 作修正。广义 “ 或 ” 运算是对修正后的隶属度进行合成 处理,以得到一个综合评判向量。 . 1.1.2多级模糊综合评判模型的建立 多级模糊综合评判即先对低层因素进行综合评判,再对 评判结果进行高层次的综合评判。 1 把因素 集分为几个子集,记为 t/ lt/丨,, - , 。设第 f 个子集 G 丨心,心, , t/J U , 2, , /,则 p k n i 2 对于每个仏按一级模型分别进行综合评判。设因素 权重分配为七, K 的模糊评价矩阵为足,则得到 A t 。, b l 2, , b im i 口, , p 6 3 把丨 , 丨 中 G 的综合评判 R 看做是 中的p 个单因素评价,义设新的权重分配为 A,则总的模糊评 价矩阵为 B , R B 2 6y/-x m 则经过模糊合成运算得二级综合评判结果 7 AR 8 式 8既是仏, , ,的综合评判结果,也是 f/中所 有因素的综合评判结果。第步到第 3 步可根据具体情况多 次循环,直到得出满意的综合评判结果为止。总之,多层次综 合评判模型可以反映评价对象的各因素的层次性,同时又避 免了因素过多时难以分配权重的弊病。它比单层次模型更加 精细、正确地反映 f 因素间的相互关系。 1.2 权重的确定 求权重是综合评价的关键。层次分析法是一种行之有效 的确定权系数的方法,特别适宜于那些难以用定量指标进行 分析得复杂问题 lwl。 层次分析法把复杂问题中的各因素划 分为互相联系的有序层,使之条理化,根据对客观实际的模糊 判断,就每一层次的相对 m 要性给出定量的表示,再利用数学 方法确定代表全部元素相对重要性次序的权系数。层次分析 法的步骤如下。 1 确定 H 标和评价因素。 P 个评价指标, 丨, u2, , U/J 丨。 2 构造判断矩阵。 判断矩阵元素的值反映 r 人们对各元素相对重要性的认 识,一般采用 1 9 及其倒数的标度方法,但当相比较因素的 重要性能够用具有实际意义的比值说明时,判断矩阵相应元 素的值则取这个比值,即得到判断矩阵 s Uypxp。 3 计算判断矩阵。 用 DPS 软件计算判断矩阵 S 的最大特征根 Amax 及其对应 的特征向量此特征向量就是各评价因素的重要性排序, 也即权系数的分配。 4 一致性检验。 为进行判断矩阵的一致性检验,需计算一致性指标 C/ 和平均随机一致性指标 ft/。 用随机的方法构造 500 n - 1 个样本矩阵,构造方法是随机地用标度及它们的倒数填满样 本矩阵的上三角各项,主对角线各项数值始终为 1,对应转置 位置项则采用上述对应位置随机数的倒数,然后对各个随机 样本矩阵计算其一致性指标值,对这些 C/值求平均即得平均 随机一致性 指标沿值 1 。当随机一致性比率 碧 f 0.61 0.33 0 0 0 0.08 0.62 0.22 0 0 0.16 0.67 0.17 0 0 0.08 0.42 0.42 0.08 0 ,0.33 0.17 0.33 0.17 0, 10 从表 1可得评估指标的权重为 A 0.35 0.21 0.08 0.30 0.06 A 0.20 0.18 0.25 0.15 0.22 A 2 0.22 0.19 0.25 0.23 0.11 A3 0.26 0.30 0.20 0.24 A 4 0.33 0.27 0.22 0.18 A5 0.40 0.49 0.11 B Aj0 Hi 0.28 八 0 V 0.24 八 0 V 0.10A0.25 V O.I8A0.17 V 0.20八0、 0.28A0.57 V 0.24A0.59 V 0.10A0.5 V 0.18 八0.31 V 0.20 八 0 0.28A0.29 V 0.24A0.41 V 0.10A0.25 V 0.18 八0.39 V 0.20 八 0 0.28A0.14 V 0.24A0 V O.IOAO V 0.18A0.I3 V 0.20AO 0.28A0 V 0.24 八 0 V 0.10 八 0 V 0.18 八 0 V 0.20 八0 夕 0.17 0.28 0.28 0.14 0 同理 B 2 A 2 R 2 0.22 0.25 0.23 0.11 0 A 3R 3 0.30 0.30 0.26 0.25 0 0.27 0.33 0.33 0 0 B S A 5 R 5 0.49 0.49 0.25 0.11 0 归一化处理建立总评价矩阵 B。 表 2 指标体系主因素权重计算结果 Table 2 Calculating results of first-level factors weight of index system Ui 认 1 u3 u4 w, , Cl _ Rl 1 3 4 2 7 0,390 9 2 1/3 1 3 1/5 5 0.137 5 1/4 1/3 1 1/6 2 0.065 5 5.286 3 0.063 9 0.1 1/2 2/3 2 1 8 0.368 3 从 5 1/7 1/5 1/2 1/8 1 0.037 8 0.284 0.284 0.284 0.148 0 0.272 0.309 0.284 0.135 0 0.270 0.270 0.234 0.226 0 0.290 0.355 0.355 0 0 V0.366 0.366 0.187 0.081 J 计算结果归类详见表 3。 2.6 二级模糊综合评估 一级模糊综合评估,反映单因素不同等级对评估因素的 163 Vol.9 No.2 去 全 与 钚 堍 学 板 第 9 卷第 2 期 职业病危害及预防 职业病防治及管理 劳动防护用品 特殊工种劳动保护 0.33 0.27 0.22 0.18 A4 0.33 0.27 0.22 0.18 R A 事故报告和档案 事故调査与处理 事故统计与分析 0.40 0.49 0.11 A s 0.40 0.49 0.11 R5 安全负责人及管理人员教育 0.26 0.08 K32 三级教育 0.30 43 0.26 0.30 0.20 0.24R 3 33 四新教育 0.20 34 特种作业人员教育 0.24 三同时落实情况 0. .20 五同时落实情况 0. .18 事故预防措施 0. 25 事故应急措施 0. .15 生产工艺设备安全性 0. .22 A x 0.20 0.18 0.25 0.15 0.22 犮 I 安全责任与组织机构 安全法规与规章制度 安全投人与安全科技 事故隐患管理 安全目标与规划计划 0.22 0.19 A 2 0.22 0.19 0.25 0.23 0.11 0.25 0.23 0.11 Ri 评价情况 見 好 较好 中 较差 差 归一化结果 0.50 0.25 0.25 0 0 0.25 0.75 0 0 0 0.25 0.5 0.25 0 0 B, 0-25 0.25 0.25 0.13 0 0.284 0.284 0.284 0.148 0 0.17 0.39 0.31 0.13 0 0 0.5 0.5 0 0 0.67 0.33 0 0 0 0.08 0.62 0.22 0 0 v 2 0.16 0.67 0.17 0 0 B 2 A 2 a R 2 0.22 0.25 0.23 0.11 0 0.272 0.309 0.284 0.135 0 0.08 0.42 0.42 0.08 0 0.33 0.17 0.33 0.17 0 0 0 0.75 0.25 0 V, 0.67 0.33 0 0 0 0.5 0.5 0 0 0 B3 A3 K3 0.30 0.30 0.26 0.25 0 0.270 0.270 0.234 0.226 0 0 0.5 0.5 0 0 0 0.67 0.33 0 0 V4 0.5 0.5 0 0 0 0.13 0.74 0.13 0 0 Ba 0.27 0.33 0.33 0 0 0.290 0.355 0.355 0 0 0 1 0 0 0 0.25 0.5 0.25 0 0 0.5 0.5 0 0 0 B 5 A 5 R 5 0.49 0.49 0.25 0.11 0 0.366 0.366 0.187 0.081 0 0 0 0.5 0.5 0 影响。由于涉及的要素较多,为了寻求诸多因素对评估结果 的总体影响,必须进行二级模糊综合评估。二级模糊评估 C A。 B 0.284 0.284 0.284 0.148 0 0.272 0.309 0.284 0.135 0 0.270 0.270 0.234 0.226 0 0.290 0.355 0.355 0 0 V0.366 0.366 0.187 0.081 V 0.35 0.21 0.08 0.30 0.06。 0.29 0.30 0.30 0.226 0 归一化处理结果为 C 0.259 9 0.268 8 0.268 8 0.202 5 0.000 0 2.7模糊综合评估结果的处理 归一化处理结果表明,若对系统的安全状况按 5 个等级 评价,即为所得结果的分布。如对各等级按百分制给分(表 4 ,则可求得系统的总得分 /。 表 3 航空某企业安全状况模糊评估表 Table 3 Fuzzy uation for safety situation of a aviation enterprise 评价因索 评价子因素 内容权重分配匕 分项评价内容 权重分配 30 0-职业卫生 V4 06 0 亨故损失 安全教育 2345 h1171 5 3 0- 安伞技术 y 12345 22222FKKVv 210- 安全管理 164 2009年 4 月 郭锏修,等多级模糊综合评价方法在航空企业安全评价中的应用 April, 2009 表 4 安全级分配表 Table 4 Safety grades of various levels 分数 100 80 60 40 20 安全级别 好 较好 中 较差 差 根据安全级别的分数和归一化处理的结果 c 值,计算系 统的总得分为 / 100 x0.2599 80 x 0.2688 60 x0.2688 40 x 0.2025 71.72 根据 /分值判定该企业安全状况的级别为中,接近较好, 虽有事故发生可能性,但概率不高。由于事故发生具有偶然 性、突发性,因此,在目前安全状况基础上,应加大监督和管控 力度 ,有效预防和控制事故发生。 3 结论 模糊综合评价方法是以模糊数学为基础,应用模糊关系 合成原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化并进行综 合评价的一种方法。通过对模糊综合评价方法的研究和应 用,得出以下结论。 )为了定量分析事故的风险,在安全评价中应尽量采用 定量的评价方法,而模糊综合评价法恰能定量描述这些不确 定性因素,因此将模糊数学引人安全评价是必要的。 2 应用模糊综合评价方法,可以全面考虑影响系统安全 的各种因素,既能够充分体现评价因素和评价过程的模糊性, 又尽量减少个人主观臆断所带来的弊端,比一般的检查表评 比打分、预先危险性分析等评价方法更符合客观实际。 3 模糊综合评价方法既可以评价航空工业企业的安全状 况,也可以对行业内的多个企业进行评价对比。 4 该方法易于实现计算机程序化,在计算机上即可得出 评价结果,直观易懂,可操作性强,具有很好的应用价值,是一 种值 得推广的系统安全评价方法。 5 采用模糊综合评价方法,对航空某企业安全状况进行 了模糊综合评估分析,建立了影响因素集及各因素的权重集, 分别对一级因素和二级因素进行了综合评估,最终算出企业 系统的模糊综合评估的结果为 / 71.72,安全状况的级别为 中,评估结果与企业实际安全状况基本吻合。应用实例表明, 模糊综合评价方法可操作性强、效果较好,可在航空工业企业 的安全评价中广泛应用。 References 参考文献 ) 1 LAU R S M. 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Application of the fuzzy multi-level uation model to the uation of aviation-industry safety production and management GUO Tong-xiu1, LIU Lu1, ZHANG Ying2, WANG Qi-quan3 1 School of Economics and Management, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China; 2 China Helicopter Research and Development Institute, Jingdezhen 333001, Jiangxi, China; 3 China Aero-Polytechnology Establishment, Beijing 100028, China Abstract This paper is aimed at presenting the results of applied research of the fuzzy analytical hierarchy process in the safety uation of aviation industry production and management enterprises. In this research, we have proposed a multi-level uation system of security factors based on the long-standing experience of analysis over the production safety and security accidents as well as the assessments given by outstanding experts over such accidents in the aviation production and business enterprises. In the research, we have repeatedly assessed and weighed all uation factors involved by using the fuzzy math theory and the uation model-building principles along with different necessary steps. Then, taking an aviation industry company as a case study sample, we tried to break the company s security system into actual manageable units so that it is possible and effective to produce uation results in accord with the actual security production situation of the company by using the fuzzy multi-level uation system of security factors. At the same time, we have also tried to point the weak links in the companys safety production and management to be improved. The trial-application of the example shows that fuzzy comprehensive uation is highly feasible with great convenience and efficiency. It can be more widely used in the safety uation of the aviation enterprises. Key words system engineering; fuzzy assessment; AHP; aviation enterprises; safety uation CLC number X913.4Document code A Article ID 1009-6094200902-016 卜 05 165

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