基于集對可拓與三角模糊數的列控運營安全風險評估

王瑞峰，吝天鎖，張振海

基于集對可拓與三角模糊數的列控運營安全風險評估

王瑞峰，吝天鎖，張振海

(蘭州交通大學 自動化與電氣工程學院，甘肅 蘭州 730070)

針對現有列控運營安全評估方法不足，以及列控運營過程中的復雜性與不確定性等問題，將集對分析和物元可拓理論引入其風險評估中。以影響列控運營安全的列控設備、環境和更新改造等6個主要因素建立評估指標，利用三角模糊數確定列控運營指標權重，并構建集對可拓耦合的列控運營評估模型，通過耦合模型的綜合聯系隸屬度評估列控運營風險。研究結果表明：該列控系統運營風險為低度風險，且模型能夠真實反映列控運營安全風險評估中的不確定性，可以幫助風險管控部門對運營風險提前預判，保證列車安全運行。

集對可拓；三角模糊數；列控運營；風險評估

隨著我國高速鐵路和客運專線的大規模建設與開通，我國高鐵未來將逐步從“建設施工階段”進入“運營維護階段”，運營和維護的需求日益增大。對于列控運營系統而言，我國當前的重點工作是選擇合適的評估方法，利用運營風險數據庫中積累的風險因素數據，對其運營風險的不確定性進行研究，進一步提高運營風險提前預判水平。可見對列控運營風險新評估方法的研究將成為各大院校及科研院所的重點研究課題之一。目前，對高速鐵路系統的安全管理和安全評估已有很多評估方 法[1?3]，但對列控系統運營安全風險評估的方法略顯不足。主要有云模型[4]、三維矩陣[5]和多級可拓評估法[6]等。云模型可以較好的處理不確定性系統的模糊性和隨機性，但是未考慮風險趨勢的轉化問題。三維矩陣是在風險矩陣的基礎上演化而來，也存在風險矩陣的通病[7]。多級可拓評價法無法解決待評物元體中的元素超出節域的情況,其在列控運營風險評估中有一定的局限性，無法準確體現系統的不確定性。針對以上問題，本文采用集對分析與物元可拓理論耦合的方式。集對分析法是處理不確定性系統隨機性和模糊性問題的一種新方法，通過同異反的分析，可處理列控運營風險的轉化問題，結合物元可拓理論從定性與定量分析列控運營安全的特點，構造兩者的集對可拓耦合評估模型，并將該模型首次應用到列控運營安全風險評估中，以期對列控運營安全進行更加全面的分析。

1 列控運營安全風險評估體系與權重

1.1 列控運營安全評價指標體系

列控運營安全的風險評價,國內外主要采用的是EN 50126中的風險矩陣方法[8]，在此基礎之上，根據文獻[6]建立的列控運營安全評估指標，只針對一級指標主要影響因素進行分析，如圖1所示。

圖1 列控運營風險評估體系

1.2 評估指標權重確定

現有的列控運營指標權重主要采用主觀賦權的方式，為提高其評估的準確性，利用模糊層次分析法[9?10]計算各評估指標的權重，以三角模糊數確定指標重要程度，具體計算過程如下。

假設評估指標Z和Z分別為評價指標集對應的第，個指標(,，=1，2，…，6)；比較評價指標Z和Z，可得到兩者的三角模糊數r；與之對應的最小值、特征值和最大值分別表示為a，b和c。評價指標重要程度判斷準則如表1所示。

根據表1中列控運營評價指標重要程度的判斷準則，然后兩兩比較確定其重要性，用三角模糊數表示其重要程度，從而得到模糊判斷矩陣=(r)6×6。

根據矩陣，可得到評價指標Z和其他指標的模糊判斷程度(Z)為

同理，可得到指標集Z的總模糊判斷程度()為

因此，評價指標Z和其他指標的模糊綜合程度F為

表1 評價指標重要程度判斷準則

若評價指標Z大于其他指標重要程度，則可能度向量(Z)為

則式(4)對應的三角模糊數可能度為：

式中：表示決策者對列控運營風險控制系數，且取值范圍為[0,1]，當<0.5時，表示決策者對風險持積極態度；當0.5時，為中立；當>0.5時，為消極。本文取0.5。

評價指標集的可能度矩陣為

評價指標Z的權重為

則權重向量=(1，2，…，6)，歸一化處理后，得到評價指標集的權重向量為=(1，2，…，6)。

2 集對可拓耦合模型建立

2.1 物元可拓基本理論

物元理論可參考文獻[11]，本文不再介紹。具體分析如下：若事物以個特征1，2，…，和相應的量值1，2，…，v描述，則

式中：，和分別為評價對象、評價指標和指標量值，通常以三元組=(,,)作為基本元。

依據物元理論，設評估對象={1,2,…,N} (=1, 2, …，)為總樣本集合，C為第(=1，2，…，)個特征。選取N為評估對象，則V為特征C的量值范圍，所以構造的經典域為

相對應C的節域為

式中：(a,b)為評價指標對應的量值范圍。

結合構造的經典域和節域，可得到整體的同征物元體R(=1，2，…，)為

2.2 基于集對可拓構建聯系隸屬函數

集對分析[12?13]是基于一分為三原理對構成集對的2個集合間關系進行同異反分析，整體處理確定和不確定性的相互作用和轉化關系。可拓理論[14]從定量關系和空間形式擴展到事物的性質、特征和向量，并從各個角度對系統進行客觀地分析，兩者具有一定的共性。以列控運營實際得到的指標量值與標準的評估等級構成集對，然后與可拓集合論域進行耦合[15]，對應關系如圖2所示。

根據集對分析和可拓理論，分析圖2可知：若比較待評估指標C的實測值x和評估等級(=1,2，…，)且x位于內，可用SPA同一性描述兩者關系，也可用可拓集合標準正域0=(F,F+1)表示其數值范圍。因此，可得到如下的聯系隸屬關系

式中：Fj,k和Fj,k+1分別為評估等級k的左右界限值；μk(xij)為待評估對象i對評估等級k中的指標j形成的標準正域的聯系隸屬度，且μk∈(?1,1)。

若比較待評估指標C的實測值x和評估等級(=1，2，…，)且x位于相鄰?1(＞2)或(+1)等級內，用SPA差異性和可拓集合過渡正域1=(F?1,F)或2=(F1,F2)表示。其聯系隸屬關系如下

其中

式中：F,k和F,分別為討論等級的左右界限值；(x,0)和(x,)分別為樣本指標C的實測值與評估標準等級中構成的可拓正域和標準正域的距。式(15)中，當1時，F,k?1取F,k；而當時，F,k+2取F,k。

若比較待評估指標C的實測值x和評估等級(=1，2，…，)不滿足以上兩者規定，則用SPA對立性表示，此時聯系隸屬度μ(x)=－1。

風險評估等級可由綜合聯系隸屬度μ來同等反映，結合權重可求其綜合聯系隸屬度，如式(16)所示，對應的評估等級見表2。

表2 評估標準等級

2.3 評估流程

基于以上理論和模型，設計評估流程如下。

1) 采用現場調研，對某路局列控運營情況綜合考評，確定風險評估指標和風險等級。

圖3 列控運營風險評估流程

2) 根據該路局的調研結果，構造評估物元，根據物元可拓理論得到各個評估指標的經典域和 節域。

3) 依據SPA的同異反理論與可拓理論分析研究對象，并構建相應的聯系隸屬度函數。

4) 利用三角模糊數確定各評估指標的權重值。

5) 根據步驟3和步驟4確定的綜合聯系隸屬度對風險等級進行判定。評估方案流程如圖3所示。

3 實例分析

3.1 實際運營概況

以某高速鐵路記錄的某列控運營數據庫中得到定量指標，以及相關部門記錄的綜合考評記錄得到定性指標，并結合專家經驗，從而得到樣本數據見表3。

3.2 經典域與節域確定

根據6個主要風險指標的大數據統計狀況，綜合分析后按照均分(最高評分為100)的方法劃分為4個評估等級，具體見表4。

表3 列控運營風險評估指標實測值

表4 評價指標分類標準

因此，列控運營風險評估指標經典域R如下：

同理，列控運營風險評估指標節域如下：

因此，列控運營風險評估整體的評估同征物元體R為

3.3 確定聯系隸屬函數

根據集對可拓耦合模型圖2以及式(12)～(15)可得各指標的聯系隸屬度，以第1組數據為例。

3.4 指標權重的計算

邀請列控運營維護、風險管控等方面的專家，根據表1對指標集=(1，2，3，4，5，6)進行比較，得到風險評估指標集的三角模糊判斷矩陣為

由式(1)~式(3)可得評價指標的綜合重要程 度為：

由式(4)～(7)可得指標權重，結果如表5所示。

表5 評價指標權重

3.5 列控運營安全風險等級確定

根據式(16)求出該列控系統的運營風險的綜合聯系隸屬度μ=－0.623 8，計算另外2組數據得到的聯系隸屬度分別為－0.665 4和－0.604 4，根據表2的標準評估等級，3組數據同時驗證該列控系統運營風險等級為Ⅰ級(低度風險)。根據實地調研發現由于列車車次較多，操作人員的一些不規范操作，上次考評結果為低度風險，模型分析結果與實際運營情況相符。

3.6 模型評估方法對比

在評價指標體系和指標權重不變的基礎上，利用文獻[4]提出的云模型方法和文獻[6]提出的多級可拓評價法對本文方法進行對比驗證。生成的標準云和綜合云模型如圖4所示，為低風險；計算多級可拓方法的綜合關聯度為(?0.158 7(低)，?0.095 4 (中)，?0.488 1(高)，?0.213 6(極高))根據最大隸屬原則，為中風險，對比結果如表6所示。

圖4 標準云與綜合評價云

通過對比發現，云模型和集對可拓模型的評估結果與實際情況更加相符，也更加驗證了集對可拓模型對列控運營安全風險評估的準確性與實用性。為現場的風險評估提供了一種新方法。

表6 評估模型對比

4 結論

1) 建立基于集對分析與物元可拓原理耦合的集對可拓模型，從系統的角度分析列控運營安全風險，較好的處理了列控運營過程中的確定性與不確定性的關系，并且評估模型清晰客觀，計算過程 簡單。

2) 基于三角模糊數確定權重的方法比以往主觀權重的方法更加客觀，降低了專家評估打分的主觀性，使列控運營安全風險指標權重更加準確，且可真實反映評估樣本。

3) 根據實例的分析結果驗證了集對可拓評估模型在列控運營安全風險評估中的可行性。說明本模型可對列控運營提供風險預判，及時提出防控措施，減少事故發生頻次，保障列車安全運營。

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Safety risk assessment of train control operation based on set pair extension and triangular fuzzy number

WANG Ruifeng, LIN Tiansuo, ZHANG Zhenhai

(School of Automation and Electrical Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China)

In view of the insufficiency of existing train control operation safety assessment methods, as well as the complexity and uncertainty in the process of train control operation, set pair analysis and matter element extension theory were introduced into its risk assessment. The evaluation index was established by six main factors which affected train control operation safety, such as train control equipment, environment, renewal and transformation. The weight of train control operation index was determined by triangular fuzzy number. A train control operation evaluation model with set-pair extension coupling was constructed. The risk of train control operation was evaluated by the comprehensive connection membership degree of the coupling model. The results show that the operational risk of the train control system is low risk, and that the model can truly reflect the uncertainty in the safety risk assessment of the train control operation. It can help the risk management department to predict the operational risk in advance and ensure the safe operation of the train.

set pair extension; triangular fuzzy number; train control operation; risk assessment

TN929.5

A

1672 ? 7029(2020)05 ? 1105 ? 08

10.19713/j.cnki.43?1423/u.T20190771

2019?09?02

國家自然科學基金資助項目(61763025)

王瑞峰(1966?)，女，內蒙古卓資人，教授，從事列控系統研究；E?mail：784703662@qq.com

(編輯 蔣學東)