模糊層次分析法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型在電梯風險評估中的應用

1、第26卷第8期2009年8月Vol. 26 No. XAug. 2009控制理論與應用Control Theory & Applications文章編號：1000-8152(2009)08-0931-03模糊層次分析法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型在電梯風險評估中的應用張廣明I,邱春玲】，錢夏夷2,黃水霞I(1.厲京1】業(yè)人學 化。電氣1J8學江蘇南V. 210009:2.檢墊研究BL江蘇WJK 210009)摘要:針對特種設備風險評佔模熨中的人I神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)技術(shù)一般采用圧城加權(quán)¥均法.Ill J"K權(quán)值是以" 家經(jīng)驗為依據(jù).導致評估所需時間太氏針對這個缺點建議

2、將模糊層次分析法(FAHP)和ANN相結(jié)介用丁對電梯 的風險評估中.實臉證明用此方法進彳j評估所川的時間比ANN方法要少L評估的準確性沒仃降低.關(guān)鍵詞：模糊層次分析法；人丁神經(jīng)網(wǎng)絡;風險評估；電梯中圖分類號：TP202+.1文獻標識碼：AThe application of fuzzy analytic hierarchy process and artificialneural network in elevator risk assessmentZHANG Guang-ming1. QIU Chun-ling1, QIAN Xia-yi2, HUANG Shui-xia1(1. Colle

3、ge of Automation and Electrical Engineering. Nanjing University of Technology. Nanjing Jiangsu 210009. China：2. Jiangsu Province Special Equipment Safety Supen ision Inspection Institute. Nanjing Jiangsu 210009 China)Abstract: The method of weighted averaging is commonly employed in the ANN model fo

4、r the risk- assessment of special equipment. Because the selection of weights depends on the expert experience, the process of the assessment generally takes a long time to complete. To deal with this problem, we propose a new risk-assessment model based on AHP and ANN. This model is applied to the

5、risk-assessment of elevators Results show that the assessment time is shorter and the accuracy is not lower in comparison with that from the ANN model.Key words: fuzzy analytic hierarchy process; artificial neutral network; risk assessment; elevator© 1994-2010 China Academic Journal Electronic

6、Publishing House. All rights reserved, 第26卷第8期2009年8月Vol. 26 No. XAug. 2009© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第26卷第8期2009年8月Vol. 26 No. XAug. 20091 引言(Introduction)特種設備是指涉及生命安金、危險性較人的鍋 爐、壓力容器、電梯、起重機械、客運索道等設備設 施.直一IL發(fā)生事故將造成幣:人經(jīng)濟損失和人員傷 亡.風險評估是以設備和

7、人員安全為目的，應用安全 系統(tǒng)工程的原理和方法，對設備屮存在的危險因索 進行辨別和分析判斷設備發(fā)生事故和危害的可能 性及其嚴車程度的一種方法山本文選取電梯作為研究對彖，利用AHPH仃決 策過程時間短、所需參考資訊鼠少和ANNJ1冇信息 分布存儲、并行處理以及自學習等優(yōu)點捉出了 F AHP和ANN和結(jié)介的評估方法，將科學計算和”家 經(jīng)驗結(jié)介,在不降低原冇ANN評估準確性的前提K 提高電梯風險評估的快速性.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(System structure)F-AHP與ANN結(jié)合的電梯安全評佔系統(tǒng),其步驟 包括：首先,用F-AHP對所仃可能的影響因索進行分 析計算每個影響因素的權(quán)值：貝次根據(jù)權(quán)咆選擇

8、影響設備安全狀況直k的肉索作為ANN的輸入并 建'TANN模型；最后，用歷史評估數(shù)據(jù)対ANN訓練 后對特種設備進行風險評估.対影響因素的評估礙耍依據(jù)相關(guān)文獻和該領域 專嫁的經(jīng)驗.在建工神經(jīng)網(wǎng)絡屮，本文用影響因索數(shù) 據(jù)作為神經(jīng)元輸入層的輸入，計算結(jié)果作為網(wǎng)絡的 輸出凹2.1 建立層 次結(jié)構(gòu)(Establish hienirchical structure)AHP的第1步就是針對設備査看相關(guān)文件、接觸 領域?qū)＜乙员銓哟蔚胤纸庥绊懸蛩貙﹄娞萁垖?次結(jié)構(gòu)，其影響因索的模糊結(jié)構(gòu)如圖1所示.頂層表 示預定的目標，設泄這里的口標就是電梯安全與否. 第1層包括所有形響目標的主因索而子因素則列于 下一

9、層圖© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第26卷第8期2009年8月Vol. 26 No. XAug. 2009© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第26卷第8期2009年8月Vol. 26 No. XAug. 2009收樓 II 期:2008-04-16:收修改稿H 期:2008-10-23. 毎金項目：江蘇

10、省' 社會發(fā)展計劃項冃(BS2007083).© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 932控制理論與應用第26卷目標圖1層次分析法的層次結(jié)構(gòu)（笫2層）(6)咬引繩趙速弱動件次數(shù)安全知動作次數(shù)女全部竹繩頭殂介瓦他池竹炳損情況郵件更換維保情況便用情況已使川年數(shù)（時平均負茍極限開關(guān)動作次救|安個地板LI半均使用時何 （小時）質(zhì)h；縮低圖2電梯風險評估的層次結(jié)構(gòu)Fig. 2 The AHP structure of elevator risk asses

11、sment口味尺（驅(qū)）Fig. I The structure of AHP2.2 觀測權(quán)值（Weight determination）建立好層次結(jié)構(gòu)后接著制定這個結(jié)構(gòu)的調(diào)件表 格，該衷格的主耍U的就是對每層的成對元索與上 一層的元素進行比較.結(jié)合領域?qū)＜乙庖?，列出相關(guān) 公式如卜侗：5 = min( L 品、Pk = 、2、N.(1)仏=(n側(cè)卻加,機=12,N. (2) t,J=lUij = nun(Uijk)yk = 1,2，N.(3)上述公式中的厶“ My和兀分別表示下層寬 度、平均寬度和上層寬度可用一個成対比較矩陣 來表示，如式（4）所示:J11 辦2 jin J21 J J2n Ar

12、jnl ju2 * Jnn因為因此.Ji=-這個由Teng和Tzeng提出的方法被用來進行反模 糊化.汁算得出的權(quán)值可被視為選擇重耍影響因 素的標準去抻權(quán)值相對較小的影響內(nèi)素選擇更為 巫要的因索作為ANN的輸入岡此,ANN的結(jié)構(gòu)就 會大大地簡化.2.3 采用ANN進行風險評估（Risk assessment use ANN）運用帶時序?qū)W習算法的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（EBP）對電 梯進行風險評估.EBP學習算法是-種梯度圾速F 降法可以用來縮小成木函數(shù).比訓練過程可歸納如 下：準備訓練樣本，實際數(shù)據(jù)可以是任意實數(shù).首先 對樣本進行歸一化處理是變最的歷史值中垠 人的值.同樣九曲是最小的值.以乙為基準，其歸

13、一 化童定義如下:(7)該網(wǎng)絡參數(shù)確定：1）輸入層、隱層和輸出層的 節(jié)點數(shù)；2）學習率和動R; 3）成本旳數(shù)或訓練樣本 數(shù)量的垠人允許平方誤差.航后對ANN進行訓練.當謀差平方值小最人 允許誤差平方值時停止訓練.3 模型評估（Model evaluation）影響電梯安全狀態(tài)的因索佇很筋其層次分析法 結(jié)構(gòu)如圖2所示.運用22卩的算住 訃算孑影響因索 的權(quán)重列r表1中.由表1可以得到影響電梯安全因素的權(quán)重，從冬 個部件的權(quán)值町以看出.曳引繩和承匝梁對電梯安 全影響巫人，但結(jié)介電梯領域&家經(jīng)驗，由曳引繩或 承重梁故障而導致電梯出現(xiàn)安全隱患的爭故幾乎沒 仆忖各個電梯制造商對該類部件都右故障應

14、急處 理裝置.因此選擇表中11個權(quán)重較大即表1中被標記 的因素作為ANN評估的輸入.在ANN模型屮采用3層網(wǎng)絡，輸入節(jié)點是F AHP分析出的11個影響因素,輸出節(jié)點數(shù)為1.隱層 的節(jié)點數(shù)為6,學習算法是BP算法.20個電梯安全狀 態(tài)的評估樣本被分為訓練樣本和評估樣本.前15個 用網(wǎng)絡訓練后5個則用測試網(wǎng)絡性能.1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, 第8期張廣明等：模糊層次分析法和人匸神經(jīng)網(wǎng)絡模科在電梯風險評估中的應用933表1評價因素及相應權(quán)重Table 1 Eval

15、uation factors and theircorresponding weights評價因素權(quán)重曳引繩0.4665超載裝置0.3506極限開關(guān)動作次數(shù).0.3166超速保護裝蜀0.3149安全鉗動作次數(shù)0.5335安全觸板0.1741繩頭組合戶0.4672承重梁0.4161緊急電源裝置0.2348其他部件磨損情況.0.0751部件更換'0.3080質(zhì)量維保療0.2882日平均使用時間01167電梯使用年數(shù)P0.1609平均負荷情況"0.239010210O時刻圖3 EBP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練偏差曲線Fig. 3 Training deviation curve of the

16、EBP8642車S眶試1816412nO樣本睜列圖4輸出值與參考值比較Fig. 4 Comparison of the output values andthe reference values圖3給fll 了 ANN訓練偏差曲線.圖4則給出了預 測值和ANN計算出的實際輸出值比較的結(jié)果.由圖 可看肚EBP網(wǎng)絡的實際輸出與預測值很接近.它農(nóng) 明.用AHP分析出的輸入因素越昵要，風險評估的結(jié) 果就越好.同時，神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)得到了簡化H.學 習效率也得到了提高.4 結(jié)論(Conclusion)本文使用了 FAHP和EBP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)介的評 估方法進行風險評估.通過選擇權(quán)遜比較人的影響 設備安全性的

17、因素，使EBP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)人 為簡化，計算效率也得到了提高 EBP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸 出值與參考值致.結(jié)果表明采用F-AHP和EBP神 經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)介的評估方法對電梯系統(tǒng)進行評估，提 雋了評佔的速度和結(jié)果的精度實現(xiàn)了預期的冃標. 但山影響電梯安全狀態(tài)的因索諸多，對J：一些局 部安全情況(如門機控制系統(tǒng)和主板受干擾所引發(fā) 的故障等)，筆者未做深入研究，本文旨在對電梯整 體運行情況進行安全評估，僅就英研究方法提出n 己的見解，以期拋磚引玉促進該領域的深入研究與 發(fā)展.參考文獻(References):11) ZHANG G M. CAI L. ZHU W. el al. Application of

18、 evaluaiion model based on fuzzy analytic hierarchy process in elevator selectionJ. El efator World. 2006. 54(10): 114- 119.|2| SAATY T L. The Analytic Hierarchy ProcessM. New York: McGraw-Hill. 1980.3 KWONG C K. BAI H. A fuzzy AHP approach io the determination of importance weights of customer requirements in quality function deploy n)ent( J |. Journal of Intelligent Manufactiu ing. 2002. 13(5): 367 -377.|4馬藝瑋.陳淵存曾君風電場電能質(zhì)啟分析與評佔卩控制理論 與應用 2008. 25(2): 307-310.«MA Yiwei. CHEN Yuanmi. ZENG Jun. Analysis and evaluation on the electrion power quality of wind fannJ. Contro