基于結構熵權法和云模型的高鐵接觸網系統安全評價

王洪德， 馮蒴

（大連交通大學交通運輸工程學院，遼寧大連 116028）

0 引言

接觸網系統為機車運行提供電能，其運行與檢修受大氣濕度、溫度、大風、雷電等氣候因素影響十分明顯，由于其無備用的特點，一旦系統出現故障，將直接導致列車停運甚至造成重大行車事故。日常檢維修過程中，涉及停電、登高及車輛等作業，檢維修環境惡劣，極易引起檢維修事故的發生［1]。因此，對高鐵接觸網系統的安全可靠性能進行科學評價，及時掌握接觸網系統的運行與維護狀況，對保障高速鐵路運行安全具有重要意義。

目前，國內外專家學者對高鐵接觸網系統的研究多集中于可靠性問題和運行中的參數檢測［2-5]。對于接觸網系統安全性能研究方面，何正友等［6]利用灰色聚類和模糊綜合評價對高速鐵路牽引供電設備進行了實時評價和系統的健康狀態評價；卞曉琳等［7]從計算工況選取、接觸網位移分析、支柱負載分析及參數檢算4 部分對地下工程穿越既有接觸網的安全性進行評價；丁堅勇等［8]利用ETA 和LEC 方法，并引入歐洲鐵路標準（EN 50126），提出能反映系統各類風險發生概率和風險等級的定量安全性評估指標和安全性評估方法。現有研究中，存在權重選取主觀性過強、缺乏科學有效的方法來解決評價指標間的模糊性和隨機性問題。針對上述問題，采用云模型理論研究高鐵接觸網系統安全性評價問題，利用結構熵權法進行權重計算，以期科學準確地對高鐵接觸網系統進行安全評價。

1 評價指標體系的構建

1.1 安全評價指標的構建

接觸網評價指標體系的建立要符合系統性、科學性的原則，具有可操作性，各評價指標間要相互獨立。根據高鐵接觸網的特點，從人員、設備、管理、外部環境、技術裝備保障5個方面構建評價指標體系，記為一級評價指標，參考鐵路運輸行業相關標準、鐵路供電段相關管理文件以及接觸網作業操作規程，在每個一級指標下分別建立二級評價指標，共計26 個（見表1）。

表1 高鐵接觸網安全評價指標與權重

1.2 評分標準及原則

根據高鐵接觸網的特點并結合安全評價理論，將高鐵接觸網系統的安全評價等級和各評價指標的等級劃分為“很好”“較好”“一般”“較差”和“很差”5 級。指標統一采用10 分制，即所有評價指標的評估值為［0，10]，得分越高表示安全性越高。根據相關行業標準、操作規程以及專家建議，將評估值劃分為5個區間，分別為［0，3）、［3，5）、［5，7）、［7，9）、［9，10]，對應的5 個等級分別為“很差”“較差”“一般”“較好”“很好”。

2 評價指標權重的確定

2.1 結構熵權法

權重指每個評價指標在整個評價體系中的重要性程度，因此需要對每個指標賦予不同的權重。采用結構熵權法確定各評價指標的權重，該方法能夠兼顧權重計算時的主觀性與客觀性，并將定性分析與定量分析相結合。具體步驟［9]如下：

（1）專家意見采集。本研究向5位專家進行問卷調查，專家組成員為某供電段的技術負責人、高級工程師等。5位專家以匿名方式、根據自己的專業知識和實踐經驗，獨立地給出對各評價指標集的重要性排序意見，以一級指標權重計算為例，重要性排序見表2。

表2 一級指標重要性專家排序

（2）典型排序的盲度分析。采用熵理論計算5個一級指標的熵值，以降低各專家對不同指標體系排序的不一致性和不確定性。具體方法如下：將每位咨詢專家對應的指標集記作U=｛u1，u2，…，un｝，將U對應的排序數組記作（ai1，ai2，…，ain），從而獲得各指標的排序矩陣A=（aij） k×n，其中k為參與咨詢調查的專家個數，在此k=5；n為評價指標的個數，由于一級指標共有5 個，取n=5；aij為第i個專家對第j個指標uj的評價，也可表示為某位專家對某個指標的排序數。μ是定義在［0，1] 上的函數，則aij對應的隸屬函數μ（aij）為：

式中：aij的取值范圍為｛1，2，…，j｝，j代表最大序號，此處取j=5；m為轉化參數量，取m=j+2，即m=7。

設bij=μ（aij），得到隸屬度矩陣B=（bij）k×n。近似認為參與此次調研的5位專家的“話語權”相同，即對各評價指標uj的排序同等重要，將5 位專家對評價指標uj的排序數的隸屬度平均值稱為平均認識度，記作bj，令：

設專家對因素uj由認知產生的不確定性為認識盲度，記作Qj，令：

則k位專家關于uj的總體認識度（xj）為：

由此得到k位專家對指標uj的評價向量X=｛xj｝，j=1，2，…，5。

（3） 歸一化處理。為得到指標uj權重，對xj=bj（1-Qj）歸一化處理。令：

V=（v1，v2，…，vn）即為指標集U=（u1，u2，…，un）的權向量。

2.2 權重計算結果

根據上述計算過程，可得到一級指標的各項權重vj，計算各一級指標下的二級指標權重時，同樣采用上述方法，計算結果見表1。

3 云理論及云評價模型的構建

3.1 云模型的定義及算法

云模型能夠實現評價指標定性和定量間的相互轉換，反映隨機性和模糊性之間的相互關聯。近年來，該方法被廣泛應用在數據挖掘［10]、算法改進［11]、系統測評［12]、決策支持［13]等多個領域。

云模型通過期望Ex、熵En、超熵He三個參數表示其整體特征。Ex表示云滴在論域空間分布的期望，是這個概念量化最典型的樣本［11]，是一個代表定性概念的點；En揭示了模糊性和隨機性之間的關聯，用來度量定性概念的模糊度和概率；He是熵的不確定度量，即熵的熵，反映了在數域空間代表該語言值的所有點的不確定度的凝聚性，即云滴的凝聚度［11]。

云發生器的作用是指將云模型的生成算法通過軟件模塊化或硬件固化［13]，具體計算過程如下：

輸入：｛Ex，En，He，N｝；

輸出：｛Drop（xi，μi），i=1，2，…，n｝。

（1）生成以En為期望值、He為標準差的正態隨機數Eni＇，即Eni＇～N（En，He2）；

（2）生成以En為期望值、Eni＇為標準差的正態隨機數xi，即xi～N（En，Eni＇）；

（3）計算：

（4）μ（xi）為確定度，xi為數域中的1個云滴；

（5）重復步驟（1）—（4），直到產生N個云滴。設評價指標的各等級評分區間左邊界為Imin、右邊界為Imax，評語云參數（Ex，En，He）通過Imin、Imax確定：

其中k反映對于各評價指標評定的隨機性和語言的模糊性，為常數且取值不宜過大，在此k取0.02。

3.2 云模型特征值的確定

利用正向云發生器原理，根據式（7）對不同安全等級所對應的云特征值Ex、En和He進行計算，結果見表3。不同安全等級對應的云模型圖可根據表3 的計算結果，利用Matlab軟件繪制（見圖1）。

表3 不同安全等級的云特征值

圖1 不同安全等級云模型

3.3 安全評價過程

以某鐵路局集團公司某供電段的一個接觸網工區為例，根據表1所構建的安全評價指標體系對該接觸網工區進行安全評價，邀請該鐵路局集團公司供電處及其他供電段經驗豐富的工程師進行打分，包括該供電段2 名副總工程師、2 名技術科工程師，以及其他2 個供電段副總工程師各1 名，其他2 個供電段技術科工程師各2名，共計10人。

按照實際情況對各項評價指標參照相應的評分規則進行打分，考慮到雖然副總工程師在知識層次和工作經驗上具有優勢，有更強的權威性，但基層科室的工程師對于現場情況的了解更為深入，能在一定程度上彌補知識層次和工作經驗的相對不足，因此直接將10 份評分結果取均值得到最后的平均得分。各項評價指標的平均得分見表4。

表4 各指標平均得分

3.4 接觸網系統綜合云參數的確定

假設有n個相同類型語言概念B1，B2，…，Bn，且B1∈（Ex1，En1，He1），B2∈（Ex2，En2，He2），…，Bn∈（Exn，Enn，Hen），其權重依次為v1，v2，…，vn，則這n個語言概念可以構成一個相同類型的綜合云，該綜合云的特征值B∈（Ex，En，He）可通過式（8）計算得到：

利用結構熵權法計算所得出的權重見表1，根據式（8），經計算得到評價體系綜合云的特征值為Ex=7.329、En=0.327、He=0.020，利用Matlab 繪制綜合云模型圖（見圖2）并與各安全等級的云模型圖像進行對比。

3.5 各等級隸屬度的確定

根據正向云發生器的算法，由式（7）計算各評價指標得分隸屬于某安全評價等級的隸屬度。以一級指標人員因素A1下的二級指標員工文化素質A11為例，說明隸屬度的確定過程。由式（7）得到該指標相對于5 個安全等級的隸屬度分別為μ1=0、μ2=0.832、μ3=0、μ4=0、μ5=0，根據最大隸屬度原則，員工文化素質A11對于μ2的隸屬度最高，故安全等級為“較好”。同理，可確定其他指標與其安全評價等級相應的隸屬度。

圖2 綜合云模型

根據各評價指標相對應的隸屬度，由式（9）可計算得到綜合隸屬度K，根據最大綜合隸屬度，判別接觸網系統的安全評價等級：

式中：ωi為各評價指標的權重；μi為各評價指標的隸屬度。

根據綜合云的特征參數Ex=7.329、En=0.327 和He=0.02，可得到綜合云的隸屬度μ'1= 0、μ'2= 0.285、μ'3=0.172、μ'4= 0、μ'5= 0，根據式（9）計算出綜合隸屬度分別為0.285和0.172。

3.6 評價結果分析

根據圖2 綜合云模型可知，評價結果位于“較好”與“一般”之間，偏向于“較好”，根據式（9）計算出綜合隸屬度分別為0.285和0.172。通過各指標的得分情況可知，人員因素A1、設備因素A2、外部環境因素A4得分普遍較高，說明該系統大多數指標參數狀態較好，作業人員各項素質達到要求，運行環境存在輕微不良影響但不會造成危險，整體出現事故的可能性較低。企業管理因素A3下的各指標得分普遍較低，說明該工區的安全管理需要加強，該結果與該供電段的內部安全檢查結果相符。在內部安全檢查中，發現專業科室技術干部深入現場較少、崗位培訓合格證臺賬資料更新不及時、接觸網吊弦脫落設備故障分析不徹底等問題，也能在該評價指標體系中得到體現。

針對上述問題，制定了以下措施：首先，應不斷修訂、完善各項安全管理制度，并確保制度的落實與有效實施；其次，除加強對基層維修人員的監管，還應提高對專業科室技術干部的監管力度，確保每月處于基層現場的時長，保證對維修現場情況的掌握；加強對各類臺賬資料管理，嚴格限定上交時限，對于不能及時上交更新的按規定進行考核。

利用云模型理論，可準確、形象地對高鐵接觸網系統進行評價，掌握接觸網系統的安全狀態、找出接觸網系統在運行和維護過程中的薄弱環節。

4 結論

（1）針對高鐵接觸網的特點，結合現場實際、相關操作規程和管理文件，構建包含5 個一級指標和26 個二級指標的安全評價指標體系，評價結果表明該評價體系適用于高鐵接觸網運營及維護過程。

（2）基于結構熵權法對高鐵接觸網評價指標權重做出主觀評價，利用熵理論對不同專家的評價差異做出客觀修正，提高了指標權重確定的合理性。

（3）將云模型引入高鐵接觸網安全評價中，以解決高鐵接觸網安全等級與不同指標間的隨機性與模糊性，通過對各指標隸屬度的計算，實現隨機性和模糊性的結合，使評價結果更加直觀、準確。