基于多元聯(lián)系數(shù)集對(duì)分析的航空維修風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估

施志堅(jiān)，王華偉，王 祥（南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，江蘇　南京211106）

基于多元聯(lián)系數(shù)集對(duì)分析的航空維修風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估

施志堅(jiān)，王華偉，王 祥
（南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院，江蘇南京211106）

為提高航空維修風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有效性，引入多元聯(lián)系數(shù)集對(duì)分析理論，將評(píng)估系統(tǒng)中的確定與不確定因素作為一個(gè)整體進(jìn)行處理。在考慮專(zhuān)家權(quán)重的基礎(chǔ)上，運(yùn)用不確定層次分析法確定各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間，并通過(guò)三元聯(lián)系數(shù)的聯(lián)系度表達(dá)式將權(quán)重區(qū)間轉(zhuǎn)化為權(quán)重精確值。對(duì)三元聯(lián)系數(shù)的不確定項(xiàng)進(jìn)行拓展得到五元聯(lián)系數(shù)表達(dá)式，以此為基礎(chǔ)建立風(fēng)險(xiǎn)的同異反評(píng)估模型。根據(jù)由該模型計(jì)算出的集對(duì)勢(shì)結(jié)果對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)進(jìn)行評(píng)判，并利用各階偏聯(lián)系數(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)評(píng)估的有效結(jié)合。以某航空公司維修基地為實(shí)例，計(jì)算和分析結(jié)果表明了該方法在系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及趨勢(shì)分析中的可行性與有效性。

航空維修；集對(duì)分析；多元聯(lián)系數(shù)；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

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0 引 言

隨著我國(guó)民航業(yè)的快速發(fā)展以及航空公司和旅客對(duì)航班正常率要求的不斷提高，維修人員的工作壓力不斷增大，易導(dǎo)致航空維修事故的發(fā)生。根據(jù)近20年的事故調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，維修差錯(cuò)導(dǎo)致的航空事故增加了4個(gè)百分點(diǎn)，世界上20%～30%的空中停車(chē)、50%的航班延誤、50%的航班取消的原因集中在維修差錯(cuò)事件上面［1］。此外，國(guó)內(nèi)航空維修人員預(yù)計(jì)到2020年要增加至20萬(wàn)人，維修安全管理水平_亟_待_提_高_(dá)。因此，深入展開(kāi)航空維修系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究工作，對(duì)于降低航空維修事故率、提高飛行安全水平具有重要意義。

目前，國(guó)內(nèi)對(duì)于航空維修系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究已取得一些成果：文獻(xiàn)［2］利用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)影響航空維修安全和質(zhì)量狀況的指標(biāo)進(jìn)行定量化處理；文獻(xiàn)［3］通過(guò)因子分析法確定了導(dǎo)致維修差錯(cuò)的主要誘因；文獻(xiàn)［4］提出了一種基于H F A CS-M E框架和灰色關(guān)聯(lián)分析法的航空維修差錯(cuò)模式和差錯(cuò)成因之間關(guān)系的分析方法；文獻(xiàn)［5］基于熵權(quán)法和全決策樹(shù)法分析維修安全主要影響因子對(duì)維修人誤概率的影響程度；文獻(xiàn)［6］將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入民航維修人因安全分析研究中，找到了系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)。這些方法在航空維修風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中起到了一定作用，但未能同時(shí)考慮和處理系統(tǒng)中諸多確定和不確定因素，也無(wú)法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)作出有效預(yù)測(cè)和分析。

集對(duì)分析法（set pair analysis，SP A）是從系統(tǒng)的角度去認(rèn)識(shí)確定和不確定因素的關(guān)系，并認(rèn)為研究對(duì)象是一個(gè)確定不確定的系統(tǒng)，目前該理論已在礦業(yè)、交通、環(huán)境等諸多領(lǐng)域得到應(yīng)用［7 11］。作為一個(gè)復(fù)雜的人機(jī)系統(tǒng)，航空維修系統(tǒng)中以人為中心，各種因素相互作用、相互依存，使其具有模糊性、隨機(jī)性、灰色性等不確定特征［12 13］。因此，本文將多元聯(lián)系數(shù)集對(duì)分析引入航空維修風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，并結(jié)合不確定層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，以期實(shí)現(xiàn)對(duì)航空維修系統(tǒng)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)研究。

1 多元聯(lián)系數(shù)集對(duì)分析

1.1 集對(duì)分析與聯(lián)系度

集對(duì)分析［14］是對(duì)確定不確定性系統(tǒng)中的兩個(gè)有關(guān)聯(lián)的集合構(gòu)造集對(duì)，通過(guò)建立集對(duì)的同、異、反聯(lián)系度，對(duì)集對(duì)的某特征進(jìn)行同一性、差異性、對(duì)立性分析的研究方法。

給定2個(gè)集合A和B，并設(shè)這2個(gè)集合組成的集對(duì)H= （A，B），A和B都具有N個(gè)表征特性，其中2個(gè)集合有S個(gè)共同特性，P個(gè)相對(duì)立特性，F(xiàn)個(gè)既不共有也不對(duì)立的特性，F(xiàn)=N-P-S。若令：a=S/N，b=F/N，c=P/N，則該集對(duì)的聯(lián)系度（常稱(chēng)為同異反聯(lián)系數(shù)或三元聯(lián)系數(shù)）可表示為［15］

式中，μ為聯(lián)系度；a為同一度；b為差異度；c為對(duì)立度，a，b，c∈［0，1］，且a+b+c=1；i為差異標(biāo)記符號(hào)，i∈［-1，1］；j為對(duì)立標(biāo)記符號(hào)，j≡1。

1.2 五元聯(lián)系數(shù)與集對(duì)勢(shì)

由于三元聯(lián)系數(shù)中bi項(xiàng)能夠同時(shí)體現(xiàn)不確定聯(lián)系可以在一定條件下確定和一般條件下不能確定的兩面性，在實(shí)際應(yīng)用中，常將該項(xiàng)進(jìn)行剖析拓展至多元聯(lián)系數(shù)，其一般表達(dá)式為［16］

當(dāng)n=3時(shí)，式（2）變?yōu)槲逶?lián)系數(shù)

式（3）常簡(jiǎn)記為

式中，a，b，c，d，e∈［0，1］；i∈［0，1］；j∈［0，0］為中性標(biāo)記，不作j=0解，k∈［-1，0］，l=-1；a，b，c，d，e具有層次性，a?b?c?d?e，“?”讀作“正于”，且a+b+c+d+e=1。

1.3 偏聯(lián)系數(shù)

多元聯(lián)系數(shù)的偏聯(lián)系數(shù)表示了其同異反確定不確定聯(lián)系狀態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)，其中，五元聯(lián)系數(shù)的各階偏聯(lián)系數(shù)分別為［17］

一階偏聯(lián)系數(shù)：

二階偏聯(lián)系數(shù)：

三階偏聯(lián)系數(shù)：

四階偏聯(lián)系數(shù)：

在計(jì)算偏聯(lián)系數(shù)值時(shí)，為保證評(píng)判結(jié)果的可靠性和可信性，本文在最“保守”的情況下的對(duì)各聯(lián)系數(shù)分量進(jìn)行取值。計(jì)算一階偏聯(lián)系數(shù)時(shí)，取i=0，j=0，k=-1；計(jì)算二階偏聯(lián)系數(shù)時(shí)，取i=-1，j=-1；計(jì)算三階偏聯(lián)系數(shù)時(shí)，取i=-1。當(dāng)計(jì)算結(jié)果i（μ）＞0時(shí)，呈現(xiàn)提高趨勢(shì)，表明研究對(duì)象狀況轉(zhuǎn)好，風(fēng)險(xiǎn)降低；當(dāng)i（μ）＜0時(shí)，呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，表明研究對(duì)象狀況變差，風(fēng)險(xiǎn)增高；當(dāng)i（μ）= 0時(shí)，呈現(xiàn)中介不確定趨勢(shì)，表明研究對(duì)象存在提高和下降兼有的中間過(guò)渡趨勢(shì)。

2 基于多元聯(lián)系數(shù)集對(duì)分析的航空維修風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估模型

2.1 建立航空維修風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系

本文統(tǒng)計(jì)了2000-2009年間關(guān)于國(guó)內(nèi)民航維修的73起事故征候，對(duì)事故致因進(jìn)行了詳細(xì)調(diào)查和分析，結(jié)合航空維修生產(chǎn)活動(dòng)的特點(diǎn)和文獻(xiàn)［18-19］，對(duì)影響維修安全水平的因素進(jìn)行分類(lèi)和篩選，從而建立出航空維修風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 航空維修風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系

2.2 確定各級(jí)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重

2.2.1 利用不確定層次分析法求取指標(biāo)權(quán)重區(qū)間

由于航空維修系統(tǒng)的復(fù)雜性各，風(fēng)險(xiǎn)因素相互依存、相互作用，使其具有一定的隨機(jī)性和模糊性，因此采用不確定層次分析法［20］來(lái)描述專(zhuān)家對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)因素之間相對(duì)重要度的評(píng)判。

假設(shè)某級(jí)指標(biāo)體系中有n個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，各專(zhuān)家采用1～9比例標(biāo)度法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間的相互重要度進(jìn)行兩兩比較，形成區(qū)間數(shù)及判斷矩陣A：

由判斷矩陣A計(jì)算得到滿(mǎn)足互反性的一致性判斷矩陣M=（mij）n×n：

由此可求得一致性判斷矩陣M的權(quán)重向量Wi=（w1，w2，…，wn）：

考慮到兩個(gè)判斷矩陣M和A計(jì)算出的權(quán)重之間存在誤差，令Δ1mij=mij-aij，Δ2mij=bij-mij，可得

2.2.2 利用三元聯(lián)系數(shù)求取指標(biāo)權(quán)重

由于不確定A H P法只能獲得各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間，不能得到精確值，因此引入三元聯(lián)系數(shù)從同、異、反3個(gè)方面分別描述指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間值，并將其轉(zhuǎn)化為定值。由于［0，1］，將權(quán)重區(qū)間與區(qū)間［0，1］建立集對(duì)，其三元聯(lián)系數(shù)表示為

式中：ai=表示確定能夠達(dá)到的程度；bi=-表示不能確定達(dá)到的程度；ci=1-表示確定不能達(dá)到的程度。

可以計(jì)算出確定性區(qū)間的相對(duì)權(quán)重pi與不確定區(qū)間的相對(duì)權(quán)重q［21］：

i

最后得到各評(píng)估指標(biāo)的精確權(quán)重值w*=（，，…，）：

2.3 構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)的同異反評(píng)估模型

將各評(píng)估指標(biāo)與有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比，并與五元聯(lián)系數(shù)的系數(shù)分量相對(duì)應(yīng)，按其與標(biāo)準(zhǔn)的相符程度將風(fēng)險(xiǎn)集U= ｛u1，u2，u3，u4，u5｝分為：“低風(fēng)險(xiǎn)”、“較低風(fēng)險(xiǎn)”、“中等風(fēng)險(xiǎn)”、“較高風(fēng)險(xiǎn)”、“高風(fēng)險(xiǎn)”五級(jí)評(píng)語(yǔ)。

利用公式Rij=Nij/N（Nij為將評(píng)估指標(biāo)i歸為風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)j的專(zhuān)家人數(shù)，N為評(píng)估專(zhuān)家總數(shù)），對(duì)各評(píng)估指標(biāo)發(fā)生的嚴(yán)重程度和發(fā)生概率進(jìn)行估計(jì)。結(jié)合式（16）計(jì)算出的各評(píng)估指標(biāo)權(quán)重與五元聯(lián)系數(shù)式（4），得到風(fēng)險(xiǎn)的同異反評(píng)估模型：

簡(jiǎn)記為

式中，μ*為綜合聯(lián)系度；F=［1，i，j，k，l］為系數(shù)矩陣；根據(jù)集對(duì)分析理論可知為同一測(cè)度分量，表示指標(biāo)屬于“低風(fēng)險(xiǎn)”的程度差異測(cè)度偏同分量，表示指標(biāo)屬于“較低風(fēng)險(xiǎn)”的程度為差異測(cè)度居中分量，表示指標(biāo)屬于“較低風(fēng)險(xiǎn)”的程度；d=為差異測(cè)度偏反分量，表示指標(biāo)屬于“較高風(fēng)險(xiǎn)”的程度為對(duì)立測(cè)度分量，表示指標(biāo)屬于“高風(fēng)險(xiǎn)”的程度。其中a，e為確定項(xiàng)；b，c，d為不確定項(xiàng)。

2.4 風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)勢(shì)及趨勢(shì)分析

由于集對(duì)勢(shì)可反映2個(gè)集合在特定問(wèn)題背景下的某種聯(lián)系趨勢(shì)，可根據(jù)五元聯(lián)系數(shù)中a，b，c，d，e的數(shù)值大小關(guān)系，將系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分為：“同勢(shì)”，即Shi（μ）＞1；“均勢(shì)”，即Shi（μ）= 1；“反勢(shì)”，即Shi（μ）＜1。在此基礎(chǔ)上計(jì)算出五元聯(lián)系數(shù)的各階偏聯(lián)系數(shù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入分析?；谄?，表2中僅給出與本文工程實(shí)例有關(guān)的五元聯(lián)系數(shù)同勢(shì)態(tài)勢(shì)排序，完整的態(tài)勢(shì)表見(jiàn)文獻(xiàn)［22］。

當(dāng)系統(tǒng)態(tài)勢(shì)為“同勢(shì)”時(shí)，表示系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與理想標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)具有同一趨勢(shì)，即“低風(fēng)險(xiǎn)”，可通過(guò)分析各階偏聯(lián)系數(shù)，重點(diǎn)關(guān)注處于“反勢(shì)”態(tài)勢(shì)的子評(píng)估指標(biāo)，確保系統(tǒng)能夠維持低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)；當(dāng)系統(tǒng)態(tài)勢(shì)為“均勢(shì)”時(shí)，表示系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與理想標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)呈現(xiàn)“勢(shì)均力敵”趨勢(shì)，即“中等風(fēng)險(xiǎn)”，根據(jù)各階偏聯(lián)系數(shù)計(jì)算結(jié)果，加強(qiáng)管理處于“反勢(shì)”態(tài)勢(shì)的子評(píng)估指標(biāo)，促使系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)不斷降低；當(dāng)系統(tǒng)態(tài)勢(shì)為“反勢(shì)”時(shí)，表示系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與理想標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)具有相反對(duì)立趨勢(shì)，即“高風(fēng)險(xiǎn)”，同樣利用各階偏聯(lián)系數(shù)，集中力量整改處于“反勢(shì)”態(tài)勢(shì)的子評(píng)估指標(biāo)，逐漸修正系統(tǒng)的安全水平。

表2 五元聯(lián)系數(shù)系統(tǒng)同勢(shì)態(tài)勢(shì)表

3 實(shí)例分析

針對(duì)我國(guó)某航空公司某維修基地的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估項(xiàng)目，聘請(qǐng)現(xiàn)場(chǎng)維修人員A、維修技術(shù)專(zhuān)家B、維修管理人員C以及維修領(lǐng)域?qū)W者D各一位?？紤]到各位評(píng)估人員的學(xué)術(shù)水平、工作實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)等條件有所差別，結(jié)合各位評(píng)估者的職稱(chēng)、工作時(shí)間、對(duì)系統(tǒng)工程理論的熟悉程度以及對(duì)該維修基地的了解程度等情況，為4位評(píng)估人員賦予權(quán)重：

3.1 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重

以一級(jí)指標(biāo)“人的因素u1”為例，說(shuō)明其具體計(jì)算過(guò)程。4位評(píng)估人員根據(jù)1～9比例標(biāo)度法對(duì)“人為因素u1”所對(duì)應(yīng)的各二級(jí)指標(biāo)“技能和經(jīng)驗(yàn)u11”、“安全意識(shí)u12”、“注意力與警覺(jué)性u(píng)13”、“健康與疲勞u14”、“社會(huì)/家庭關(guān)系u15”進(jìn)行兩兩比較，給出的區(qū)間數(shù)與判斷矩陣A（k）（k=1，2，3，4）如下所示：

考慮各評(píng)估人員的權(quán)重w′，利用式（19）對(duì)判斷矩陣A（k）進(jìn)行修正：

根據(jù)式（10）～式（13）計(jì)算得到各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間：

通過(guò)式（15）分別計(jì)算出各聯(lián)系度確定性區(qū)間與不確定區(qū)間的相對(duì)權(quán)重：

最后根據(jù)式（16）計(jì)算得到評(píng)估指標(biāo)“技能和經(jīng)驗(yàn)u11”、“安全意識(shí)u12”、“注意力與警覺(jué)性u(píng)13”、“健康與疲勞u14”、“社會(huì)/家庭關(guān)系u15”的權(quán)重精確值：

同理，根據(jù)評(píng)估人員對(duì)表1中其他各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的打分結(jié)果，按照以上步驟計(jì)算得到一級(jí)指標(biāo)與其他二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值：

3.2 評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)以及趨勢(shì)

針對(duì)該維修基地的實(shí)際狀況，邀請(qǐng)10位航空維修專(zhuān)家到該維修基地進(jìn)行實(shí)地考察和信息收集，根據(jù)五級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)語(yǔ)集進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)判，得到打分結(jié)果R，并結(jié)合已求出的各評(píng)估指標(biāo)權(quán)重，通過(guò)式（17）得到風(fēng)險(xiǎn)的同異反評(píng)估模型。根據(jù)式（5）～式（8）以及趨勢(shì)評(píng)判原則，利用Matlab計(jì)算五元聯(lián)系數(shù)的各階偏聯(lián)系數(shù)，結(jié)果如表3和表4所示。

表3 風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系數(shù)及計(jì)算表

表4 風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系數(shù)及計(jì)算表

根據(jù)表3中五元聯(lián)系數(shù)的聯(lián)系分量a、b、c、d、e的大小關(guān)系查詢(xún)五元聯(lián)系數(shù)態(tài)勢(shì)排序表，一級(jí)評(píng)估指標(biāo)“人的因素u1”、“硬件與軟件因素u2”、“環(huán)境因素u3”、“環(huán)境因素u3”、“組織與管理因素u4”以及維修系統(tǒng)總風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)勢(shì)結(jié)果分別如下：

μ（u1）=0.15+0.33i+0.27j+0.14k+0.11l：a＞e，a ＜b，b＞c，c＞d，d＞e，同勢(shì)47級(jí)；μ（u2）=0.17+0.24i+ 0.27j+0.21k+0.11l：a＞e，a＜b，b＜c，c＞d，d＞e，同勢(shì)61級(jí)；μ（u3）=0.29+0.19i+0.25j+0.12k+0.15l：a＞e，a＞b，b＜c，c＞d，d＜e，同勢(shì)21級(jí)；μ（u4）=0.37+0.20i+ 0.22j+0.12k+0.08l：a＞e，a＞b，b＜c，c＞d，d＞e，同勢(shì)19級(jí)；μ（u）=0.26+0.24i+0.25j+0.14k+0.11l：a＞e，a＞b，b＜c，c＞d，d＞e，同勢(shì)19級(jí)。

結(jié)果顯示，該維修系統(tǒng)的總體風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)處于同勢(shì)19級(jí)，而且屬于強(qiáng)同勢(shì)區(qū)，表明系統(tǒng)處于低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。一級(jí)指標(biāo)中，“人的因素u1”和“硬件與軟件因素u2”分別為同勢(shì)47級(jí)和同勢(shì)61級(jí)，均為微同勢(shì)，表明狀況一般，應(yīng)稍加關(guān)注，對(duì)其下屬二級(jí)指標(biāo)中處于“均勢(shì)”和“反勢(shì)”的指標(biāo)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注，尤其是“健康與疲勞”和“規(guī)章制度”；“環(huán)境因素u3”和“組織與管理因素u4”分別為同勢(shì)21級(jí)和同勢(shì)19級(jí)，均為強(qiáng)同勢(shì)，表明狀況較好。

此外，從該維修系統(tǒng)的總體風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，在一階和二階潛在層次上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，表明系統(tǒng)情況變差，風(fēng)險(xiǎn)不斷增高；在三階和四階潛在層次上呈現(xiàn)提高趨勢(shì)，表明系統(tǒng)情況轉(zhuǎn)好，風(fēng)險(xiǎn)逐漸降低，反映了維修系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)客觀(guān)上存在同中有反、反中有同、波動(dòng)前行的發(fā)展趨勢(shì)。從二級(jí)評(píng)估指標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注多次呈現(xiàn)下降趨勢(shì)的因素，如“安全意識(shí)”、“健康與疲勞”、“社會(huì)/家庭關(guān)系”、“規(guī)章制度”、“標(biāo)準(zhǔn)操作程序”、“照明與顏色”和“安全和質(zhì)量政策”等。

針對(duì)上述計(jì)算和分析結(jié)果，應(yīng)提出具有預(yù)見(jiàn)性和有效性的防控措施：制定科學(xué)合理的排班制度和計(jì)劃，保證維修人員的休息時(shí)間，避免維修人員因工作負(fù)荷過(guò)大而導(dǎo)致身體疲勞，維修人員適當(dāng)參與文體活動(dòng)，緩解身體疲勞和精神壓力；完善安全政策和規(guī)章制度，通過(guò)培訓(xùn)提高維修人員的安全意識(shí)，強(qiáng)調(diào)班組合作與交叉互檢，提高信息溝通的及時(shí)性和完整性，確保標(biāo)準(zhǔn)檢修程序得到有效實(shí)施；定期對(duì)維修環(huán)境中的硬件條件進(jìn)行校驗(yàn)，降低設(shè)備方面對(duì)維修工作產(chǎn)生的負(fù)面影響。從而防止或減少維修差錯(cuò)事件的發(fā)生，降低維修事故率，不斷提高航空維修系統(tǒng)的安全水平。

4 結(jié) 論

本文將集對(duì)分析理論和不確定A H P法引入航空維修系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)評(píng)估以及趨勢(shì)分析中，并利用實(shí)例進(jìn)行計(jì)算和驗(yàn)證，得到以下結(jié)論：

利用不確定A H P法并考慮專(zhuān)家權(quán)重確定各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重區(qū)間，符合專(zhuān)家決策思維和工程實(shí)踐，通過(guò)三元聯(lián)系數(shù)的表達(dá)形式將權(quán)重區(qū)間轉(zhuǎn)化為權(quán)重精確值，使計(jì)算結(jié)果更加科學(xué)合理。

根據(jù)五元聯(lián)系數(shù)的定義建立風(fēng)險(xiǎn)的同異反評(píng)估模型，利用其聯(lián)系分量的大小關(guān)系計(jì)算出該維修系統(tǒng)的當(dāng)前態(tài)勢(shì)為同勢(shì)19級(jí)，處于低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，通過(guò)計(jì)算其各階偏聯(lián)系數(shù)表明該系統(tǒng)今后存在同中有反、反中有同、波動(dòng)前行的發(fā)展趨勢(shì)，并找出“安全意識(shí)”、“健康與疲勞”等薄弱環(huán)節(jié)，提出了針對(duì)性防控措施。

通過(guò)實(shí)例分析驗(yàn)證了多元聯(lián)系數(shù)集對(duì)分析在航空維修系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中應(yīng)用的可行性和有效性，實(shí)現(xiàn)了靜態(tài)與動(dòng)態(tài)分析的有效結(jié)合，形似模糊綜合評(píng)價(jià)法，但其實(shí)質(zhì)是基于集對(duì)理論，是對(duì)系統(tǒng)中模糊性、隨機(jī)性、灰色性等不確定因素的辯證認(rèn)識(shí)。該評(píng)估方法的數(shù)學(xué)模型簡(jiǎn)單易懂，物理意義明確，計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確客觀(guān)，可在其他類(lèi)似系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及趨勢(shì)分析中加以推廣應(yīng)用。

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Risk state evaluation of aviation maintenance based on multiple connection number set pair analysis

S HI Zhi-jian，W A N G Hua-wei，WANG Xiang
（College of Civil Aviation，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 211106，China）

In order to enhance the effectiveness of risk evaluation of the aviation maintenance system，multiple connection number theory set pair analysisis proposed，and certain indicators and uncertain indicatorsin the evaluation system are regarded as a whole.Firstly，the uncertain analytic hierarchy process is introduced to determine the weightinterval of evaluation indicators，in which the intervaljudgment matrix is constructed and expert weight is considered.According to the connection degree expression of three-element connection number，the weight interval of evaluation indicators is converted into the precise weight.Secondly，the uncertain item of three-element connection number is expanded to five-element connection number，and the same-indefinite-contrary modelis constructed to assess system risk.Finally，the set pair potential is calculated to judge the risk state of the system.Utilizing the partialconnection number，the risk develop menttrend is analysed，which realizes effective combination of static and dynamic evaluation.Through the case study of a maintenance base of airline，the analysis results indicate the adopted method is feasible and effective.

aviation maintenance；set pair analysis；multiple connection number；risk evaluation

X 913.4

A

10.3969/j.issn.1001-506 X.2016.03.18

1001-506 X（2016）03-0588-07

2015-01-07；

2015-09-05；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期：2015-12-14。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址：http：∥w w w.cnki.net/kcms/detail/11.2422.T N.20151214.1345.004.html

國(guó)家自然科學(xué)基金和中國(guó)民航局聯(lián)合基金（U1233115）；國(guó)家自然科學(xué)基金（71401073）資助課題

施志堅(jiān)（1990-），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槊窈较到y(tǒng)安全性分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

E-mail：shizhijian1307012@163.com

王華偉（1974-），女，教授，博士后，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)可靠性分析與建模研究。

E-mail：huawei@nuaa.edu.cn

王 祥（1991-），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槊窈桨踩こ?、航空器適航管理。

E-mail：1207045336@qq.com