設備健康評價模型中AHP 模糊綜合評判法探索

蔣東凱

（陜西中煙工業有限責任公司寶雞卷煙廠，陜西 寶雞 721000）

1 引言

近年來，“十三五”規劃使整個工業生產體系進入全新的水平。倉庫作為卷煙工廠的核心組成部分，是連接客戶、供應鏈和制造業的重要部分。堆垛機是卷煙工廠倉庫的重要設備之一，其健康狀態的優劣決定了倉庫的運作效率，因此設備健康狀態評價方法及其應用成為國內外學者的重要研究課題。

目前，常見的健康評價模型建立方法有層次分析法、熵權法、模糊綜合評判法、TOPSIS 模型、灰色關聯分析、貝葉斯網絡法等。

由于設備的各個性能狀態存在關聯性，且設備的健康狀態具有一定的模糊性，難以量化處理，因此本文將AHP 與模糊綜合評判法相結合來建立評價模型。AHP是用來確定各評價因素的權重，而模糊綜合評判法處理設備的健康狀態模糊性以及難以量化的問題，兩者結合對設備健康狀態做出合理評價。

2 AHP 模糊綜合評判模型

2.1 基本概念

2.1.1 層次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）

AHP 是由美國運籌學家T.L.薩迪教授在20 世紀70 年代初提出，是一種解決影響因素較多的復雜問題的方法，也是一種定性和定量相結合的決策分析方法。該方法首先定性分解需解決的問題，然后定量評價已分解的部分，最后綜合各部分的評價結果，從而對問題進行科學決策。其基本步驟如下：

（1）建立階梯層次結構模型。根據待解決問題各要素之間的相互關系，對其進行層次劃分，建立層次結構模型。

（2）構造比較判斷矩陣。以上一層次要素為準則，將同一層次的各要素進行兩兩比較，確定出各要素的相對重要程度，構造比較判斷矩陣。

（3）計算單一準則下要素的權重，并進行一致性檢驗。

（4）計算各層次要素的組合權重。

2.1.2 模糊綜合評判法（Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE）

模糊綜合評判法是以模糊數學為基礎，基本思想是應用模糊線性變換原理和隸屬度理論，將一些不易定量的因素定量化，對被評價對象進行綜合性的評判。考慮評判因素的多少，模糊綜合評判法可分為單級模糊綜合評判和多級模糊綜合評判。

（1）單級模糊綜合評判

單級模糊綜合評判法的步驟如下：

①確定評判因素集U

評判因素集，由評判對象的評判因素組成的集合，記為U={u1,u2,…,um}，且滿足：

②確定評語集V

評語集，由評判對象的評判結果組成的評語的集合，記為V={v1,v2,…,vn}。

③確定因素的權重A

權重是衡量因素集中各因素的相對重要程度，權重的確定方法有很多，在實際運用中常見的方法有：Delphi 法、專家調查法和層次分析法。

④確定模糊綜合判斷矩陣

應用模糊數學理論，建立評判因素集到評語集的模糊關系，構成了模糊關系矩陣R：

⑤綜合評判

模糊綜合評判，進行矩陣合成運算，得出了綜合評判集B：

（2）多級模糊綜合評判

在問題較為復雜，因素較多時，單級模糊綜合評判往往不能給出較為滿意的結果，為提高精度，需要采用分層的辦法來解決問題，即采用多級模糊綜合評判。

多級模糊綜合評判的基本思想如下：

①將影響評判對象的各個因素按屬性分類，根據屬性分類構建階梯層級因素集。

②對較低層次的各因素進行單因素評判，得出評判結果。

③依據層次關系進行上一層次各個因素的綜合評判，即以低層級的評價結果作為上一層次的因素集的單因素評判，建立該層次的模糊關系矩陣，經過計算得出評判結果。

④由此類推，根據需要可以得到二級、三級、…、n 級模糊綜合評判，如此可得到多級模糊綜合評判結果。

2.2 評價體系構建

能夠反映設備運行狀況的因素有很多，對于堆垛機來講，可將設備分為行走部分、升降部分、貨叉部分、控制部分、安全裝置部分等指標。根據寶雞卷煙廠實際運行情況，本文選擇以下指標進行評價體系構建。

2.3 評價步驟

2.3.1 確定評判因素集

評判因素集如表2 所示。

因素集U 分為三層：

第一層為U={u1,u2,u3,u4,u5}

第二層為u1={u11,u12,u13,u14,u15}；u2={u21,u22,u23,u24,u25}；u3={u31,u32}；u4={u41,u42,u43}；u5={u51,u52,u53,u54}

第三層為u13={u131,u132}；u14={u141,u142,u143,u144}

2.3.2 確定評語集

表1 評價指標體系

表2 評判因素集

表3 評語集及分值范圍

表4 評價因素權重

設評語集V={v1,v2,v3,v4}，即堆垛機健康狀態的四個等級的集合，分別表示“正常”、“注意”、“異常”、“嚴重”。根據以上原則確定評判集及取值。具體如下表所示。

說明：評判集正常、注意、異常、嚴重四個檔次的取值區間根據管理要求確定。

2.3.3 確定各層因素的權重

運用層次分析法確定各層因素權重，設總目標層為X；一級因素為Y1行走部分、Y2升降部分、Y3貨叉部分、Y4控制部分、Y5安全裝置部分；二級因素為Zij(i=1,2,3,4,5)；三級因素為Wijk(i=1,2,3,4,5)。

2.3.4 確定因素評判矩陣

通過卷煙工廠設備管理專家經驗得到各因素的模糊綜合評判矩陣R。

2.3.5 模糊綜合評判

（1）分層綜合評判

建立綜合評判矩陣，從第三層開始，根據式（1）采用加權平均型合成運算，可得u13和u14綜合評判集B13和B14，以此類推，計算出第二層的綜合評判集Bi（i=1,2,3,4,5）。

（2）高層次的綜合評判

將每個Ui看作一個因素，構成一個新的因素集K，K 的單因素評判矩陣為RK=(B1，B2，B3，B4，B5)T。每個Ui作為U 的部分，反映了U 的某種屬性，根據它們的權重分配和式（1）得到最終的評判集。

3 模型實例應用

卷煙工廠設備管理專家得到各因素的模糊綜合評判矩陣，運用層次分析法得出各因素的權重。

將1#堆垛機2019 年12 月9 日至2019 年12 月15日的各項統計數據按照綜合評價體系進行評價，利用評估模型綜合計算得出堆垛機的健康狀況。

4 結語

通過對寶雞卷煙廠的堆垛機的運行狀態進行健康評價，評價結果在一定程度上驗證了評價方法的有效性，同時為卷煙工廠的設備維修提供科學、合理的決策支持。從而提高設備投資效益、降低設備使用成本，推進設備管理精益化，實現設備健康狀態可控。運用科學的綜合評價方法判斷設備的健康狀態對設備維護具有重要的指導意義和現實意義。