基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯安全綜合評(píng)價(jià)方法

劉佳璐 賈中輝

摘要：本文針對(duì)電梯安全評(píng)價(jià)方法發(fā)展的需求，基于大數(shù)據(jù)概念，結(jié)合電梯檢驗(yàn)質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析，提出了電梯安全綜合評(píng)價(jià)模型，建立了項(xiàng)目檢查表，提出了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和程序，系統(tǒng)的描述了危險(xiǎn)情節(jié)，給出了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果表明，該方法減少了評(píng)價(jià)過(guò)程相關(guān)因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，增加了安全評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和實(shí)效性，為電梯安全評(píng)估提供了基礎(chǔ)性的評(píng)價(jià)方法。

Abstract： Aiming at the demand of the development of elevator safety evaluation method， based on the concept of big data， combined with the quality of elevator inspection and risk early warning analysis， this paper puts forward a comprehensive evaluation model of elevator safety， establishes a project checklist， puts forward a risk assessment method and procedure， describes the dangerous scenario systematically， and gives a risk assessment and evaluation standards. The results show that the method reduces the influence of subjective and artificial factors on the evaluation results， enhances the accuracy and credibility of safety evaluation， and provides a basic evaluation method for elevator safety evaluation.

關(guān)鍵詞：安全;電梯;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);數(shù)學(xué)模型;安全評(píng)價(jià)

Key words： safety;elevator;neural network;mathematic model;safety evaluation

中圖分類號(hào)：TU857;TP183? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2019）25-0034-02

0? 引言

隨時(shí)社會(huì)的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，電梯已經(jīng)成為不可或缺的運(yùn)輸工具。國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)管總局發(fā)布的《2018年全國(guó)特種設(shè)備安全狀況的通告》顯示，截止2018年底，我國(guó)的電梯保有量高達(dá)627.83萬(wàn)臺(tái)。電梯的安全狀況直接關(guān)系人民群眾的生命安全，而且使用位置多集中于人員密集區(qū)域，一旦發(fā)生事故，在經(jīng)濟(jì)、人員安全方面會(huì)面臨很大的損失，影響惡劣，加之我國(guó)相關(guān)安全評(píng)價(jià)體系仍然處于發(fā)展和完善階段，設(shè)計(jì)制造多沿用老產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，監(jiān)管部門(mén)對(duì)此類設(shè)備的監(jiān)管也缺少理論依據(jù)。一些電梯運(yùn)營(yíng)單位在安全管理和服務(wù)中存在的管理不嚴(yán)、有章不循，規(guī)章制度、操作規(guī)程不健全，重產(chǎn)出，輕投入，設(shè)備隱患不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)、整改，從業(yè)人員素質(zhì)參差不齊，預(yù)警和救援機(jī)制不完善等。我國(guó)目前的電梯檢驗(yàn)和安全監(jiān)管，其技術(shù)路線是通過(guò)檢查和檢測(cè)的手段發(fā)現(xiàn)索道的缺陷，根據(jù)缺陷情況判定電梯是否合格。但電梯的安全運(yùn)營(yíng)受其設(shè)計(jì)、制造、安裝、環(huán)境等諸多因素的影響。同樣判定為合格的電梯，其安全運(yùn)行狀況可能有較大的差別。所以，如何科學(xué)有效的對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的電梯進(jìn)行分類，是及其重要的，這是電梯的監(jiān)督管理的重要依據(jù)。

在電梯安全評(píng)估的研究方面國(guó)外還是比較早的。美國(guó)和英國(guó)等國(guó)分別制定和頒發(fā)了《電梯安全標(biāo)準(zhǔn)》和《電梯條例1997》，為其國(guó)內(nèi)電梯安全評(píng)價(jià)提供了通用的安全標(biāo)準(zhǔn)[1]。歐盟的《自動(dòng)扶梯和自動(dòng)人行道的制造與安裝安全規(guī)范》提出了最新的電梯安全理念，已經(jīng)成為歐盟成員國(guó)廣泛采用的電梯安全評(píng)價(jià)依據(jù)。我國(guó)在電梯安全評(píng)價(jià)方法方面還不成熟，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)主要參考國(guó)外的標(biāo)準(zhǔn)。在電梯系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)方法方面，主要的數(shù)學(xué)模型包括模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[2]、層次分析法[3]、風(fēng)險(xiǎn)模糊評(píng)價(jià)方法[4]等方法。這些研究為電梯安全評(píng)價(jià)體系的深入發(fā)展奠定了很好的基礎(chǔ)。

1? 電梯安全評(píng)價(jià)體系指標(biāo)建立

電梯安全評(píng)價(jià)是保障電梯安全使用的基礎(chǔ)，其評(píng)價(jià)的好壞對(duì)電梯有著重要意義。

1.1 評(píng)價(jià)模型

目前，電梯安全評(píng)價(jià)是由八個(gè)子系統(tǒng)組成，各子系統(tǒng)都有各有不同性，其如圖1所示。

系統(tǒng)被分為八個(gè)子系統(tǒng)，增加了操作空間及防護(hù)，合并電力拖動(dòng)系統(tǒng)和電氣控制系統(tǒng)為控制系統(tǒng)，合并懸掛和導(dǎo)向系統(tǒng)，合并轎廂與重量平衡系統(tǒng)為轎廂與對(duì)重，增加了試驗(yàn)和測(cè)試子系統(tǒng)，此子系統(tǒng)并非實(shí)體的部件，而是針對(duì)電梯整體的試驗(yàn)測(cè)試。

1.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和程序

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法是對(duì)事故風(fēng)險(xiǎn)的定性與分析，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)事故發(fā)生的可能性和程度的評(píng)估，避免發(fā)生事故的可能性，使電梯在使用過(guò)程中不會(huì)發(fā)生危險(xiǎn)。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的一般流程如圖2所示。

1.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程參照GB/T20900標(biāo)準(zhǔn)，但在嚴(yán)重程度的劃分中，增加了更多的說(shuō)明內(nèi)容，以進(jìn)一步明確評(píng)估的尺度。風(fēng)險(xiǎn)要素是風(fēng)險(xiǎn)可能造成傷害的嚴(yán)重程度與傷害發(fā)生概率的函數(shù)，可表示為：

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定中需要特別注意的一點(diǎn)是，當(dāng)選定要評(píng)定的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)組應(yīng)選擇最高的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，而不是最高的嚴(yán)重程度。例如：被評(píng)估為2C（風(fēng)險(xiǎn)類別為“I”）的情節(jié)比“1E”（風(fēng)險(xiǎn)類別為“II”）的風(fēng)險(xiǎn)高。即使被評(píng)估為1E的風(fēng)險(xiǎn)情節(jié)具有較高的嚴(yán)重程度，也應(yīng)首先考慮2C風(fēng)險(xiǎn)的保護(hù)措施。但是，仍須予以關(guān)注1E風(fēng)險(xiǎn)。

2? 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯安全評(píng)價(jià)模型建立

2.1 模型的建立

上文已經(jīng)對(duì)電梯安全評(píng)價(jià)給出指標(biāo)，并結(jié)合電梯安全評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以得出評(píng)價(jià)的模型與步驟。

本文所研究的電梯安全狀況與八大子系統(tǒng)直接相關(guān)，選擇A={A1，A2，A3，A4，A5，A6，A7，A8}作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入量，目標(biāo)輸出樣本為對(duì)應(yīng)輸入量的安全評(píng)價(jià)等級(jí)。根據(jù)全國(guó)各個(gè)省市電梯專家評(píng)分及相關(guān)電梯文獻(xiàn)得到電梯安全狀況500份數(shù)據(jù)的采集與歸一化處理，將其做為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸出的目標(biāo)值。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與結(jié)果驗(yàn)證

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱集成了多種學(xué)習(xí)算法，其內(nèi)置功能豐富的函數(shù)，即使是初學(xué)者，不了解算法的本質(zhì)，也可以直接應(yīng)用，最重要的是可以節(jié)約大量的編程時(shí)間。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中涉及的網(wǎng)絡(luò)模型：感知器、線性網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、自組織映射網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)等。因此，本課題直接使用MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)電梯風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

在MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中，綜合樣本特點(diǎn)考慮，本文使用Levenberg-Marquardt BP訓(xùn)練函數(shù)來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程作為函數(shù)，保存為MATLAB的M文件，能在以后的計(jì)算中直接調(diào)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算函數(shù)如下：

經(jīng)過(guò)模擬分析，我們得到如圖3的圖樣，從圖樣中表明，其模擬誤差很小，其速度快，反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出與目標(biāo)輸出之間的誤差很小，精確度也很高。

用100組檢測(cè)樣本，對(duì)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際電梯安全等級(jí)的誤差為1.0%，且誤差偏離較小。用改進(jìn)BP算法Levenberg-Marquardt訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的模型，擬合不同條件下的電梯安全狀況很方便，能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)電梯安全狀況，是一種可行的數(shù)據(jù)處理方法，具有一定的指導(dǎo)價(jià)值。

3? 結(jié)論

本文在之前學(xué)者的研究分析上，經(jīng)過(guò)實(shí)踐，重新分析了一種新的電梯安全狀況綜合評(píng)價(jià)方法，并通過(guò)驗(yàn)證分析，與傳統(tǒng)的電梯安全狀況評(píng)價(jià)方法相比，以增加安全評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確度和適用性，該方法針對(duì)電梯安全狀況綜合評(píng)價(jià)的研究提供了新的思路，有著較大的實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

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