運輸車輛安全體系評價的研究

摘要:該文通過對車輛安全因數(shù)的分析、得出子危險集。在分析評價方法特征技術上應用了選用模糊推理模型(FIS)的評價方法對車輛的危險度進行評價與仿真，其結果是可信的。實現(xiàn)了對車輛安全進行量態(tài)和動態(tài)的評價體系。

關鍵詞:車輛安全體系;安全評價;模糊推理評價

中圖分類號:TP311文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)36-10424-03

Research on the Safety Evaluation System of Transportation Vehicle

LI Na

(Beijing Jiaotong University School of Electronic and Information Engineering， Beijing 100085， China)

Abstract: Studying the road traffic accident analysis and forecast method， the paper educes their disfigurements. Based on the analysis of the gray features of road traffic accident and the weakness of domestic traffic accident database， the GM(1，1) Model has been set up according to gray forecasting theory， then the death toll and traffic accident volume have been forecasted by this model. The result is credible. The paper shows that the way is feasible， practical and predominant.

Key words: vehicle safety system; safety evaluation method; fuzzy inference evaluation

1 對車輛安全因素的研究分析

車輛是交通出行的載體，是交通事故的直接“參與者”與“肇事者”。交通事故的發(fā)生與汽車本身性能及安全性的關系是十分明顯的。

1.1 車輛機械因素

2005～2007年以車輛機械故障引發(fā)的交通事故主要原因為車輛制動系統(tǒng)、操縱系統(tǒng)輪胎和燈光。

1.2 車輛防撞系統(tǒng)因素

車輛防撞系統(tǒng)是車輛主動安全和被動安全重要組成部分，相關文獻統(tǒng)計表明車輛防撞系統(tǒng)能預防15.3%的交通事故，特別在高速行駛中，每年能減少上萬人的死亡人數(shù)，為防止交通事故的發(fā)生起到很大作用。

1.3 車輛技術管理因素

車輛技術管理包括車輛維修市場管理、車輛綜合性能檢測站的建設和管理、營運車輛的技術管理和車輛技術狀況保障。本課題組研究人員對北京及周遍10多個市的60多家客貨企業(yè)單位的技術管理體現(xiàn)進行了調研，結果表明好的管理機構對運輸事故次數(shù)的發(fā)生可起到很好的控制作用。

綜上所述，確定以下因素為車輛子危險因素。

1)車輛機械故障制動系統(tǒng)、操縱系統(tǒng)、輪胎和燈光。

2)車輛防撞綜合性能車輛本身碰撞相容性和車輛防撞系統(tǒng)能力。

3)車輛技術管理的健全性車輛技術管理機構及人員、車輛技術檔案、車輛強制維護和車輛管理的規(guī)章制度。

2 模糊綜合評價方法

2.1 模糊矩陣評價法

需要將兩類指標統(tǒng)一轉換為模糊評價向量形式，以便作統(tǒng)一處理。

對于多層評價模型，作綜合評價時，先由最低層屬性指標開始。屬性指標分屬于上一層不同的子目標，因此要分別作各子目標的單因素模糊評價矩陣。

綜合評價模型，由子目標綜合評價矩陣 構造子目標層的單因素模糊評價矩陣 。建立多層評價模型。

2.2 模糊推理系統(tǒng)(Fuzzy Inference System)評價方法

模糊推理系統(tǒng)FIS(Fuzzy Inference System)是基于模糊集理論概念、模糊If-then規(guī)則和模糊推理的計算結構，是一個從給定輸入運用模糊邏輯映射到輸出的過程。這時輸出的是一個模糊子集，有必要將這個模糊量轉換為精確量，以便最好地發(fā)揮模糊推理的決策效果，因此反模糊化(Defuzzification)就是把模糊推理得出的模糊量通過合理的方法提取一個有代表性的值作為清晰值(crisp value)輸出[9]。從而得出輸入與輸出的映射關系。

基于上述模糊推理的思想構造出的道路運輸安全評價模糊推理系統(tǒng)框圖，如圖1所示。

模糊綜合評判是對具有多種屬性的事物，或者說其總體優(yōu)劣受多種因素影響的事物，做出一個能合理地綜合這些屬性或因素的總體評判。采用模糊綜合評判得出的結果只是一種靜態(tài)反映事物的結果，而模糊推理系統(tǒng)還可以實現(xiàn)實時評價。

第一節(jié)確定了車輛子危險因素系統(tǒng)中的車輛機械故障;車輛防撞綜合性能和車輛技術管理的健全性，第二節(jié)通過對模糊綜合評價的介紹，確定應用模糊綜合評價的模糊推理系統(tǒng)(Fuzzy Inference System)的思想與方法，對駕駛員因素和車輛因素進行綜合評價。

3 運輸車輛危險度的綜合評價

3.1 運輸車輛危險度的定義及隸屬函數(shù)的確定

根據(jù)道路運輸企業(yè)對整車安全管理現(xiàn)狀和中國整車安全綜合評價標準的調研，對車輛的危險度的論域定義在[0 100]范圍內，由五個分明的三角形模糊子集表示其隸屬函數(shù)。

3.2 車輛機械綜合評價

車輛機械故障是車輛行駛過程中車輛制動系統(tǒng)、操縱系統(tǒng)、輪胎和燈光的失效。

車輛制動系統(tǒng)評價指標主要是制動性能、制動抗熱衰退性和制動穩(wěn)定性，其評價值為30分，隸屬函數(shù)如圖3.1。車輛操縱穩(wěn)定性的評價參量主要是穩(wěn)態(tài)橫擺角速度增益，共振峰頻率、共振時振幅比、相位滯后角、穩(wěn)態(tài)增益，回正性，最小轉彎半徑，轉向力、轉向功，側向偏移，極限側向加速度等，本文給定的評分為10分，其隸屬函數(shù)如圖2。輪胎和燈光的評價主要是失效的時間，其隸屬函數(shù)如圖3、4。

圖2 車輛制動性能隸屬函數(shù) 圖3 車輛燈光設備隸屬函數(shù) 圖4 車輛輪胎隸屬函數(shù)

汽車的制動性能和操作穩(wěn)定性與車輛危險度之間關系由模糊規(guī)則推理得出。

3.3 車輛防撞綜合性能綜合評價

車輛的100%重疊正面碰撞，側面碰撞和尾部碰撞評分分別為17分。其隸屬函數(shù)相同。

3.4 車輛技術管理與危險度的關系

在北京40余家道路運輸企業(yè)的車輛技術管理調研基礎上，結合專家咨詢。車輛技術管理評價的隸屬函數(shù)和與車輛危險度的關系曲線如圖5。同時車輛強制二級維護和車輛危險度的關系和車輛技術管理因素相同，如圖6。

3.5 車輛因數(shù)危險度的綜合評價

前面討論了車輛因素中機械故障、車輛碰撞、技術管理等各個要素的隸屬函數(shù)的確定，以及各要素與駕駛員危險度的關系。在Matlab工具箱中建立了車輛因素對駕駛員危險度的綜合評價的系統(tǒng)圖，如圖7所示。在建立了規(guī)則庫后，就可用上述的模糊推理系統(tǒng)模型進行運算得出在車輛機械因數(shù)、防碰撞因素等綜合影響情況下的車輛危險度的輸出值，其中10組關系值見表1。

表1 車輛危險度評價值

從上面的數(shù)據(jù)可以得出以下一些結論:

1) 從第一至第二行的數(shù)據(jù)可以看出當車輛的各項指標因數(shù)很差時，車輛的安全評價值為低和很低狀況。同時第八項看出各項指標高時，車輛安全度很高。因此可以得出車輛的各項評價指標和隸屬函數(shù)是合理的。

2) 從第三至第四行隨著車輛機械性能和防撞能力的提高，車輛的安全性提高比第五和第六項好的多，從而說明車輛的機械性能和防撞能力對車輛安全性影響較大。

3) 從表中后二行可以看出車輛的安全的各項評價指標值適中時，安全性一般，因此要提高車輛的安全性，車輛的技術管理和強制維護也是很重要的。

從表中可看出，車輛的機械性能、防撞能力等輸入因素對車輛安全度的評價值與實際工作中車輛安全性的主觀感覺相符，說明了應用安全評價FIS模型對車輛評價是可行的。

4 結論

本文首先對運輸車輛安全系統(tǒng)的分析，得出了車輛子危險因數(shù)，然后選用模糊推理模型(FIS)的評價方法對車輛的危險度進行評價與仿真，評價結果和實際相符，實現(xiàn)了實時的評價效果。結果表明評價指標和方法合理，能夠實現(xiàn)了對系統(tǒng)的實時評價。

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