郭榮昌，趙小娟，范多旺

（蘭州交通大學(xué) 自動化與電氣工程學(xué)院，1.博士研究生，

根據(jù)鐵路中長期發(fā)展規(guī)劃，“十三五”期間全國新建鐵路將不低于2.3萬km，總投資不低于2.8萬億元，到2025年全國高鐵將建成“八縱八橫”網(wǎng)絡(luò)［1］。隨著我國高鐵的快速發(fā)展，高鐵運(yùn)營安全問題顯得尤為重要，列控系統(tǒng)作為鐵路系統(tǒng)中安全相關(guān)系統(tǒng)，在保證列車安全運(yùn)行方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，列控運(yùn)營的風(fēng)險管控已成為當(dāng)前高鐵發(fā)展的重大研究課題之一。

目前風(fēng)險評價中使用較為廣泛的是美國軍用標(biāo)準(zhǔn)MIL-STD-882B《系統(tǒng)安全大綱要求》中推薦的風(fēng)險矩陣評價方法，該方法將系統(tǒng)風(fēng)險評價等同于對風(fēng)險發(fā)生的可能性（或頻率）和后果的嚴(yán)重度進(jìn)行評價，并定性地將風(fēng)險的可能性、嚴(yán)重度和風(fēng)險評價結(jié)果分為若干等級，并對各級做相應(yīng)的參考性描述［2］。列控相關(guān)國際標(biāo)準(zhǔn)EN 50126中也采用此風(fēng)險矩陣方法［3］，如表1所示。

表1 風(fēng)險矩陣

風(fēng)險矩陣使用方便，簡單易懂。但是就風(fēng)險的本質(zhì)屬性來講，風(fēng)險具有不確定性、可控性、可變性和危害性四個屬性，二維風(fēng)險矩陣方法只能評價風(fēng)險的不確定性和危害性，而沒有考慮可控性和可變性。鑒于此不足，國內(nèi)外風(fēng)險評估研究領(lǐng)域的學(xué)者在二維風(fēng)險矩陣的基礎(chǔ)上提出了一些適用于特定行業(yè)和特定領(lǐng)域的三維風(fēng)險評價模型。文獻(xiàn)［2］中提出了一種考慮危險控制水平的三維風(fēng)險評價模型；文獻(xiàn)［4］中提出了一種適用于航空領(lǐng)域的考慮風(fēng)險反映時間的三維風(fēng)險矩陣；文獻(xiàn)［5］中提出了一種適用于煤礦重大危險源風(fēng)險分析的考慮風(fēng)險因素重要度的三維風(fēng)險矩陣；文獻(xiàn)［6］中提出了一種適用于礦山采空區(qū)的考慮風(fēng)險重要度的三維風(fēng)險矩陣；文獻(xiàn)［7］提出了一種考慮消費(fèi)者脆弱性的消費(fèi)品生命周期安全評價的三維風(fēng)險矩陣模型。

筆者對列控運(yùn)營風(fēng)險可預(yù)測度計(jì)算方法的主要研究如下所述。

1 可預(yù)測度的三維風(fēng)險矩陣模型

1.1 風(fēng)險可預(yù)測度的定義 即人員在特定時間內(nèi)采取措施預(yù)測化解風(fēng)險的能力。風(fēng)險可預(yù)測度從主客觀兩方面因素體現(xiàn)其對風(fēng)險的影響，主觀因素包括人對風(fēng)險的反應(yīng)能力和處理水平等，客觀因素包括對風(fēng)險的處理時間等。將風(fēng)險定義為風(fēng)險嚴(yán)重度、可預(yù)測度和發(fā)生可能性的函數(shù)，如式（1）所示：

式1中H表示風(fēng)險評價結(jié)果，r表示風(fēng)險嚴(yán)重度，c表示風(fēng)險可預(yù)測度，p表示風(fēng)險發(fā)生可能性。

風(fēng)險的可預(yù)測度與人的受教育水平、風(fēng)險的控制措施、人員安全素質(zhì)、專業(yè)水平、經(jīng)驗(yàn)、行動能力等因素有關(guān)。筆者按照人員對風(fēng)險處理的期望結(jié)果，將風(fēng)險預(yù)測度分為4個等級，如表2所示。

表2 風(fēng)險可預(yù)測度

2 風(fēng)險可預(yù)測度計(jì)算

2.1 計(jì)算方法 本文采用G1法和模糊數(shù)評價矩陣來計(jì)算風(fēng)險的可預(yù)測度，基于G1法和模糊數(shù)評價矩陣的風(fēng)險可預(yù)測度評價框圖如圖1所示。

圖1 風(fēng)險可預(yù)測度評價框圖

2.2 指標(biāo)體系及標(biāo)準(zhǔn)的確定 即確定可預(yù)測度評價指標(biāo)體系U和評價等級標(biāo)準(zhǔn)S。影響列控系統(tǒng)風(fēng)險可預(yù)測度的因素很多，比如人員素質(zhì)、天氣情況、反應(yīng)時間等等，總體可將這些因素歸納為人的因素、其他因素兩個方面。建立列控系統(tǒng)風(fēng)險可預(yù)測度評價指標(biāo)體系U，如圖2所示，U={U1,U2...,Un}，n為影響因素個數(shù)。

圖2 風(fēng)險可預(yù)測度評價指標(biāo)體系

依據(jù)表2中給出的可預(yù)測度等級，建立風(fēng)險可預(yù)測度評價等級標(biāo)準(zhǔn)S={S1,S2,S3,S4}={完全可預(yù)測修復(fù)，基本可預(yù)測修復(fù)，基本不可預(yù)測修復(fù)，完全不可預(yù)測修復(fù)}。依據(jù)本課題研究成果，將專家評語中的可預(yù)測度等級置于連續(xù)的語言標(biāo)尺上，采用百分制打分，建立風(fēng)險可預(yù)測度評價等級標(biāo)準(zhǔn)S1,S2,S3,S4如表3所示。專家評估矩陣記為A。

表3 評判標(biāo)度定義

2.3 權(quán)重計(jì)算方法 考慮到專家的經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)等的不同，在專家權(quán)重上不能簡單的采用同等權(quán)重，本節(jié)采用G1法來計(jì)算專家權(quán)重，具體的計(jì)算過程這里不再敘述。G1法計(jì)算過程參見文獻(xiàn)［8,9］。

考慮到評價指標(biāo)各因素對風(fēng)險可預(yù)測度的影響程度不同，為突出可靠因子的重要性，降低不可靠因子對評價結(jié)果的影響，合理的計(jì)算評價指標(biāo)體系權(quán)重，本文采用基于模糊數(shù)評價矩陣的評價指標(biāo)體系權(quán)重算法。該算法能夠很好的解決傳統(tǒng)評價方法的不足，結(jié)果比較客觀。該算法具體步驟如下：

1）模糊數(shù)評價矩陣運(yùn)算規(guī)則

設(shè)模糊判斷矩陣P=（P?ij）m×n，其中P?ij=（P?aij，P?bij，P?cij）為 三 角 模 糊 數(shù) ，并 且 0＜Paij≤Pbij≤Pcij≤1，?i，j?I，若矩陣P?滿足：

①Paii=0.5，Pbii=0.5，Pcii=0.5，?i；

②Paij+Pcij=1，Pbij+Pbji=1，Pcij+Pcji=1，i≠ j，?i，j

則稱P?為三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣。其中P?ij表示因素ui相對于ui的重要程度。

2）評價指標(biāo)體系權(quán)重計(jì)算

（1）由上述可知已建立評價指標(biāo)體系U={U1,U2...Un}，等級標(biāo)準(zhǔn) S={S1,S2,S3,S4}，專家集 X={X1,X2…Xk}和專家權(quán)重W={w1,w2…wk}。

（2）加權(quán)集成各專家的評判結(jié)果

式2中，Wi為加權(quán)系數(shù)，且

（3）計(jì)算關(guān)于風(fēng)險因素ui的模糊綜合評價值v?i

（4）計(jì)算模糊綜合評價值的期望值

的左期望值為：ER=（Pai+Pbi）∕2；右期望值為ER=（Pbi+Pci）∕2，則?的期望值為：

式4中，λ為樂觀-悲觀系數(shù)，0≤λ≤1，取決于專家的風(fēng)險態(tài)度。當(dāng)λ＞0.5時，說明專家是悲觀的；當(dāng)λ=0.5時，說明專家表示中性的；當(dāng)λ＜0.5時，說明專家是樂觀的［10,11］。這里取λ=0.5，則期望值計(jì)算式為

期望值越大說明其對應(yīng)的模糊評價之越大。

（5）計(jì)算排序權(quán)重

權(quán)重排序，Qi越大，相應(yīng)的指標(biāo)越重要，Q為指標(biāo)權(quán)重向量

2.4 結(jié)果集成 采用綜合評判法對專家評價矩陣A、專家權(quán)重W和風(fēng)險因素權(quán)重Q，最終得到風(fēng)險可預(yù)測度評價結(jié)果B。

3 實(shí)例

以動車發(fā)車時由雙黃碼掉無碼為例，運(yùn)用本文提出的算法進(jìn)行風(fēng)險可預(yù)測度評估，驗(yàn)證其正確性和有效性。

3.1 確定評價指標(biāo)體系U和評價等級標(biāo)準(zhǔn)S 依據(jù)風(fēng)險因素完整性原則，建立評價指標(biāo)體系U={險情識別時間,人員處理能力,風(fēng)險所需修復(fù)時間,現(xiàn)有風(fēng)險修復(fù)處理能力,電磁環(huán)境故意破壞等人為因素,雨雪雷電等自然環(huán)境情況,風(fēng)險可控時間}。建立評價等級標(biāo)準(zhǔn)S={完全可預(yù)測修復(fù),基本可預(yù)測修復(fù),基本不可預(yù)測修復(fù),完全不可預(yù)測修復(fù)}。

3.2 專家評估 邀請10位專家結(jié)合現(xiàn)場情況、設(shè)備狀態(tài)、人員情況等資料對雙黃碼掉無碼故障進(jìn)行風(fēng)險可預(yù)測度評估。采用G1法對專家權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，得到專家權(quán)重W=［0.1118 0.1118 0.1118 0.1016 0.1016 0.1016 0.1016 0.0924 0.0924 0.0924］T。同時，專家給出評價矩陣A。

3.3 評價指標(biāo)體系權(quán)重計(jì)算

1）維護(hù)人員因素權(quán)重計(jì)算

所有專家對維護(hù)人員因素進(jìn)行打分，加權(quán)集成各專家的評判結(jié)果，得到維護(hù)人員因素模糊判斷矩陣

由式3得出風(fēng)險因素ui的模糊綜合評價值

根據(jù)式5取λ=0.5得出期望值為：

根據(jù)式6計(jì)算出指標(biāo)權(quán)重排序向量：2）其他因素權(quán)重計(jì)算

加權(quán)集成各專家的評判結(jié)果，得到其他因素模糊判斷矩陣

由式3得出風(fēng)險因素ui的模糊綜合評價值為：?=(0.2245,0.2778,0.3415)

根據(jù)式5取λ=0.5得出期望值為：

根據(jù)式6計(jì)算出指標(biāo)權(quán)重排序向量：

3）權(quán)重集成

對維護(hù)人員因素權(quán)重和其他因素權(quán)重進(jìn)行加權(quán)集結(jié)，得到模糊判斷矩陣

由式3得出風(fēng)險因素ui的模糊綜合評價值為：≈(0.619,0.675,0.7368)，

根據(jù)式5取λ=0.5得出?期望值為：E(?)=0.6765，E(v?2)=0.3260。

根據(jù)式6計(jì)算出指標(biāo)權(quán)重排序向量：

將上述各因素權(quán)重進(jìn)行集結(jié)得到風(fēng)險因素權(quán)重矩陣：

3.4 結(jié)果集成 依據(jù)式7，有：

依據(jù)本文提出的可預(yù)測度計(jì)算方法進(jìn)行雙黃碼掉無碼故障的風(fēng)險可預(yù)測度等級評估，得到的評估結(jié)果為12.37，對應(yīng)本文建立的可預(yù)測度等級表，可以得到評價結(jié)果為完全可預(yù)測修復(fù)的。也就是說風(fēng)險是可以完全消除的。這與實(shí)際相符，同時也說明本文可預(yù)測度計(jì)算方法的有效性和可用性。

4 結(jié)束語

本文在研究列控運(yùn)營風(fēng)險評估理論和技術(shù)的基礎(chǔ)上，從風(fēng)險本質(zhì)屬性模糊性和隨機(jī)性的角度出發(fā)，建立了列控運(yùn)營風(fēng)險評價的三維矩陣模型；將G1法和模糊數(shù)理論引入到可預(yù)測度的計(jì)算之中，客觀科學(xué)的評估了列控運(yùn)營風(fēng)險的可預(yù)測度等級，實(shí)例證明了本文方法的可用性和有效性。本文為現(xiàn)場列控運(yùn)營的風(fēng)險評估提供了更加科學(xué)的方法，具有一定的應(yīng)用價值。

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