成熟度視角下智慧工地環(huán)境監(jiān)測(cè)信息物理系統(tǒng)魯棒性評(píng)價(jià)*

牛 咪，吳 昊，牛玉敏，徐 照

(1.東南大學(xué)土木工程學(xué)院，江蘇 南京 210096； 2.深圳市建筑裝飾(集團(tuán))有限公司，廣東 深圳 518000)

0 引言

智慧工地環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)正逐漸成為揚(yáng)塵、噪聲管控的主要方式，信息物理系統(tǒng)(CPS)為解決日益突出的綠色施工管理需求和數(shù)據(jù)需求問(wèn)題提供了可能[1]。隨著環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和信息物理系統(tǒng)結(jié)合的越來(lái)越緊密，環(huán)境監(jiān)測(cè)信息物理系統(tǒng)(environmental monitoring cyber-physical system, E-CPS)在監(jiān)測(cè)、控制施工現(xiàn)場(chǎng)的過(guò)程中不確定性問(wèn)題日益凸顯，如不確定的數(shù)據(jù)質(zhì)量、外部環(huán)境、資源故障等。魯棒性衍生于不確定性，具有魯棒性的 E-CPS能在易變性、不確定性、復(fù)雜性、模糊性環(huán)境中依然保持令人滿意性能，眾多學(xué)者也認(rèn)為不確定性是 CPS中一個(gè)不可回避的問(wèn)題[2-3]。魯棒性對(duì)保證智慧工地環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)穩(wěn)定可靠運(yùn)行具有重要意義。

魯棒性評(píng)估、度量是學(xué)者們普遍關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)，但目前無(wú)論是測(cè)量方法還是測(cè)量指標(biāo)，尚未達(dá)成一致。從測(cè)量方法來(lái)看，仿真模擬和綜合評(píng)價(jià)是目前主流的魯棒性度量評(píng)價(jià)。選擇仿真模擬測(cè)量方法的學(xué)者通常先建立模型，設(shè)計(jì)相應(yīng)度量指標(biāo)，再進(jìn)行仿真試驗(yàn)獲取指標(biāo)表現(xiàn)。而綜合評(píng)價(jià)的一般步驟是針對(duì)魯棒性內(nèi)涵，設(shè)計(jì)測(cè)量量表，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、專家訪談等方式度量對(duì)象的魯棒性。與仿真模擬相比，綜合評(píng)價(jià)存在更多的不確定性，但卻可以從技術(shù)、管理等角度綜合考察魯棒性的實(shí)力和潛力。從測(cè)量指標(biāo)來(lái)看，不同情境下的魯棒性度量指標(biāo)各不相同，即使在同一情境下度量指標(biāo)也尚未達(dá)成一致，如網(wǎng)絡(luò)魯棒性度量指標(biāo)有幾何連通度、持久性、自然連通度、信息熵、最大連通圖、節(jié)點(diǎn)失活率、邊失活率、全局效率、可靠性與平均度、代數(shù)連通度、二階平均度、聚類系數(shù)與中介中心性。測(cè)量指標(biāo)不一致的根本原因?yàn)轸敯粜允且粋€(gè)相對(duì)的、非絕對(duì)的概念，其關(guān)注令人滿意的性能而非最優(yōu)性能，因此，魯棒性的度量指標(biāo)并不唯一。

智慧工地E-CPS 魯棒性評(píng)價(jià)模型需進(jìn)一步完善。從已有文獻(xiàn)來(lái)看，對(duì)魯棒性的測(cè)量與評(píng)價(jià)呈多元化狀態(tài)，無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致實(shí)證研究混亂。完善的概念內(nèi)涵是準(zhǔn)確測(cè)量的前提，因此，應(yīng)在明確智慧工地E-CPS魯棒性內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，研究 E-CPS魯棒性評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立合理的評(píng)價(jià)模型。目前 E-CPS魯棒性研究尚處于起步階段，對(duì)魯棒性的發(fā)展路徑還不甚清晰，魯棒性能力參差不齊。將成熟度模型應(yīng)用至 E-CPS魯棒性評(píng)價(jià)領(lǐng)域，一方面可判斷環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)所處的成熟度等級(jí)，另一方面可用于制定改進(jìn)路徑，持續(xù)改進(jìn)、優(yōu)化系統(tǒng)魯棒性。本文充分考慮到魯棒性評(píng)價(jià)過(guò)程中的不確定性、隨機(jī)性和模糊性，建立成熟度視角下基于云模型的 E-CPS 魯棒性評(píng)價(jià)模型，全面考察運(yùn)行狀態(tài)、物質(zhì)技術(shù)和組織成員的魯棒性表現(xiàn)，并依據(jù)某智慧工地環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用研究。

1 成熟度概念模型與云模型

成熟度評(píng)價(jià)模型提供了一套動(dòng)態(tài)、遞進(jìn)的自我評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，用以確定對(duì)象的當(dāng)前發(fā)展等級(jí)并制定持續(xù)改進(jìn)計(jì)劃，使管理逐漸從被動(dòng)、不成熟走向主動(dòng)、成熟[4]。知識(shí)、測(cè)評(píng)和改進(jìn)是成熟度評(píng)價(jià)的 3 個(gè)基本部分。評(píng)價(jià)本身不是目的，而是要識(shí)別系統(tǒng)的不足之處，進(jìn)而制定改進(jìn)計(jì)劃，使系統(tǒng)趨于成熟完善。

在伯克利項(xiàng)目管理成熟度模型(project management maturity model)、系統(tǒng)工程能力成熟度模型( system engineering capability maturity model，SE-CMM)和OPM3(organization project management maturity model)基礎(chǔ)上，從物質(zhì)技術(shù)、組織成員、運(yùn)行狀態(tài)視角，建立 E-CPS魯棒性能力成熟度模型。魯棒性層級(jí)劃分為混沌級(jí)、摸索級(jí)、規(guī)范級(jí)、優(yōu)化級(jí)和持續(xù)改進(jìn)級(jí)，如圖 1、表1所示。

圖1 成熟度等級(jí)劃分

表1 魯棒性能力層級(jí)描述

云模型的概念由李德毅院士提出，該方法將模糊性、隨機(jī)性和離散性有機(jī)結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了不確定性語(yǔ)言與定量數(shù)值之間的自然轉(zhuǎn)換[5]。云模型相比傳統(tǒng)模糊綜合評(píng)估的優(yōu)點(diǎn)有：①云模型不僅模糊了評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)邊界，而且用熵(云滴的取值范圍)反映隨機(jī)性和超熵(云的厚度)反映離散性，使之更符合人們的的語(yǔ)言習(xí)慣，減少了評(píng)價(jià)過(guò)程中的主觀不確定性[6]；②傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)公式法確定隸屬度時(shí)，所有指標(biāo)對(duì)應(yīng)同一個(gè)隸屬度函數(shù)，而云模型為每個(gè)指標(biāo)通過(guò)各自的期望、熵和超熵分別構(gòu)造隸屬度函數(shù)的云模型。

2 測(cè)量方法與指標(biāo)體系

2.1 測(cè)量方法

明確評(píng)價(jià)對(duì)象的概念和內(nèi)涵是測(cè)量評(píng)價(jià)的重要前提。由于魯棒性是一個(gè)情景性概念，在不同情景下魯棒性的內(nèi)涵并不完全相同，再加上研究視角不一致，混亂的內(nèi)涵和不同研究視角導(dǎo)致魯棒性的測(cè)量方法和測(cè)量指標(biāo)并未達(dá)成一致，這種不一致實(shí)質(zhì)上阻礙了魯棒性實(shí)證研究的發(fā)展。為建立比較統(tǒng)一的評(píng)價(jià)框架，使評(píng)價(jià)結(jié)果具有可比性，梳理了現(xiàn)有文獻(xiàn)中魯棒性的測(cè)量方法和測(cè)量指標(biāo)，梳理結(jié)果如表 2所示。經(jīng)歸納發(fā)現(xiàn)，測(cè)量方法可劃分為兩種。

表2 不同視角下的魯棒性評(píng)價(jià)指標(biāo)

1)量表 學(xué)者們主要根據(jù)魯棒性的概念內(nèi)涵設(shè)置多維度量表度量魯棒性能力。從魯棒性的“特質(zhì)”視角，李偉燦[7]提出可靠性、運(yùn)行穩(wěn)定性、可拓展性、可移植性、集成性、適應(yīng)性維度評(píng)估信息系統(tǒng)魯棒性；從魯棒性的“能力”視角，宋志婷[8]引入變化感知能力、單元自治能力、變化響應(yīng)能力。周宏麗[13]關(guān)注面對(duì)網(wǎng)絡(luò)遭受資源故障或網(wǎng)絡(luò)攻擊時(shí)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，以網(wǎng)絡(luò)效率等4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行魯棒性動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。從魯棒性的“過(guò)程”視角，任敏[10]從 CPS 的感知、傳輸和應(yīng)用過(guò)程中選取 9 個(gè)性能指標(biāo)進(jìn)行打分，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行魯棒性評(píng)價(jià)。

2)仿真 選擇此種測(cè)量方法的學(xué)者通常先設(shè)計(jì)相應(yīng)指標(biāo)，再通過(guò)試驗(yàn)仿真獲取指標(biāo)表現(xiàn)，這種方法與魯棒性的“結(jié)果”視角相契合。宋志婷[8]通過(guò)建模仿真，以全局效率、序參量為度量指標(biāo)衡量系統(tǒng)的魯棒性，其中全局效率與網(wǎng)絡(luò)中兩節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳遞需要的最短時(shí)間或最短路徑成反比，事件或路徑越短全局效率越高，網(wǎng)絡(luò)魯棒性越好。序參量定義為技術(shù)水平與目標(biāo)技術(shù)水平的差值，如果系統(tǒng)序參量值穩(wěn)定且高于目標(biāo)值，則系統(tǒng)魯棒運(yùn)作。鹿優(yōu)等[11]、陳軍[12]均從抗毀性角度隨機(jī)攻擊網(wǎng)絡(luò)以節(jié)點(diǎn)存活率衡量魯棒性。

綜上，基于不同視角，學(xué)者們采用不同評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行魯棒性能力測(cè)度。本文選擇量表測(cè)量魯棒性，相比仿真，量表的優(yōu)點(diǎn)是可以視智慧工地E-CPS為技術(shù)-社會(huì)系統(tǒng)，既能綜合評(píng)價(jià)技術(shù)與管理方面的魯棒性表現(xiàn)，又能全面考察魯棒性的成長(zhǎng)性與潛力性。

2.2 指標(biāo)體系

通過(guò)文獻(xiàn)綜述、問(wèn)卷調(diào)查、專家訪談識(shí)別 E-CPS 魯棒性的影響因素，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。指標(biāo)體系第1層為目標(biāo)層，即魯棒性評(píng)價(jià)；第2層則基于 CPS組成角度選擇運(yùn)行狀態(tài)-物質(zhì)技術(shù)-組織成員3個(gè)維度構(gòu)建魯棒性評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層；第3層基于過(guò)程視角建立指標(biāo)層，指標(biāo)層包括設(shè)備可靠性、異常識(shí)別、事件反饋機(jī)制、容量評(píng)估、容錯(cuò)技術(shù)、安全冗余、成員素質(zhì)和操作判斷能力。智慧工地 E-CPS魯棒性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表3所示。

表3 魯棒性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 基于云模型的E-CPS魯棒性評(píng)價(jià)模型

針對(duì)隸屬度函數(shù)和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)主觀不確定性的問(wèn)題，基于云模型建立智慧工地E-CPS魯棒性評(píng)估模型，利用云模型中的期望、熵和超熵?cái)?shù)字特征應(yīng)對(duì)評(píng)價(jià)過(guò)程中的不確定性?；谠颇Ｐ偷聂敯粜栽u(píng)價(jià)模型包括指標(biāo)權(quán)重計(jì)算、評(píng)價(jià)等級(jí)確定、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云、評(píng)價(jià)指標(biāo)云，如圖2所示。

圖2 基于云模型的E-CPS魯棒性評(píng)價(jià)模型

3.1 指標(biāo)權(quán)重

決策試驗(yàn)室分析法(decision making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)是一種以圖論與矩陣論為理論基礎(chǔ)的復(fù)雜系統(tǒng)分析與決策方法。一些研究將DEMATEL與AHP結(jié)合計(jì)算綜合權(quán)重，如章光等[14]基于AHP-DEMATEL建立綜合評(píng)價(jià)模型用于重力壩健康狀態(tài)診斷，結(jié)果表明，運(yùn)用AHP-DEMATEL法確定的綜合權(quán)重客觀準(zhǔn)確；Wu等[15]采用AHP，DEMATEL方法，分別從短期和長(zhǎng)期視角評(píng)估汽車零配件產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。DEMATEL法主要通過(guò)分析各因素間影響和被影響程度來(lái)確定權(quán)重，因此，可有效解決因素之間的非獨(dú)立性問(wèn)題，但計(jì)算過(guò)程未考慮指標(biāo)權(quán)重，即視各指標(biāo)權(quán)重相同。因此，魯棒性評(píng)價(jià)權(quán)重由2部分組成：按 AHP 法進(jìn)行主觀重要程度判斷得到指標(biāo)權(quán)重；由DEMATEL法獲取指標(biāo)間內(nèi)部結(jié)構(gòu)，進(jìn)而得到指標(biāo)的綜合影響度，最后將兩部分結(jié)合得到指標(biāo)的混合權(quán)重。DEMATEL，AHP法分別從內(nèi)在機(jī)理和外部重要程度判斷角度表征指標(biāo)的特質(zhì)和屬性，一方面充分利用了DEMATEL法能夠有效識(shí)別指標(biāo)間相互影響程度的優(yōu)點(diǎn)，另一方面通過(guò)AHP法彌補(bǔ)了單純DEMATEL法未考慮各指標(biāo)重要程度的不足，使權(quán)重更符合實(shí)際情況[16-17]。指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算步驟如 下。

3.1.1AHP法指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

1)構(gòu)建遞階層次模型 遞階層次模型一般分為3個(gè)層次：目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。目標(biāo)層即為決策評(píng)價(jià)的目標(biāo)；準(zhǔn)則層為評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)原則；指標(biāo)層為準(zhǔn)則層下的測(cè)度指標(biāo)。

2)構(gòu)造判斷矩陣 通過(guò)各因素間兩兩比較來(lái)確定其相對(duì)重要程度，按1～9標(biāo)度方法進(jìn)行賦值。

3)運(yùn)用“yaahp 層次分析軟件”進(jìn)行計(jì)算 運(yùn)用“yaahp 層次分析軟件”計(jì)算得到各準(zhǔn)則層指標(biāo)權(quán)重ηi(i=1，2，…，5)和指標(biāo)層指標(biāo)權(quán)重ηj(j=1，2，…，m)，進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。當(dāng)一致性檢驗(yàn)結(jié)果<0.1 時(shí)，判斷矩陣的一致性滿足條件；當(dāng)一致性檢驗(yàn)結(jié)果>0.1時(shí)，則一致性不滿足條件，需要重新調(diào)整專家給出的比較結(jié)果。

3.1.2綜合影響度計(jì)算

1)直接影響矩陣X構(gòu)造 設(shè)有n個(gè)因素，按0，1，2，3 標(biāo)度兩兩判斷指標(biāo)間的直接影響程度。0，1，2，3分別表示兩指標(biāo)間無(wú)影響、影響小、影響大、影響極大，從而構(gòu)造出直接影響矩陣X：

(1)

式中：xij為第i個(gè)因素對(duì)第j個(gè)因素的直接影響程度，若i=j，則xij=0。

2)直接影響矩陣X規(guī)范化 按式(2)得到規(guī)范化直接影響矩陣G：

(2)

3)綜合影響矩陣T計(jì)算如式(3)所示：

T=G(I-G)-1

(3)

式中：I為單位矩陣。

4)影響度和被影響度計(jì)算 對(duì)綜合影響矩陣T按行相加得到第i個(gè)因素的影響度f(wàn)i；按列相加得到第i個(gè)因素的被影響度ei。

5)中心度和原因度計(jì)算 將第i個(gè)因素的fi和ei相加得到其中心度mi，中心度mi表征第i個(gè)因素在系統(tǒng)中的相對(duì)重要程度，而將第i個(gè)因素的fi和ei相減得到其原因度ni。若ni>0，則第i個(gè)因素為原因因素，反之，第i個(gè)因素為結(jié)果因素。

6)原因-結(jié)果圖繪制 第i個(gè)因素分別以(mi,ni)為坐標(biāo)標(biāo)出在笛卡兒坐標(biāo)系中的位置，分析各因素的重要性，并提出相關(guān)建議。

3.1.3混合權(quán)重γi計(jì)算[15]

(4)

式中：wi為第i個(gè)指標(biāo)權(quán)重；mi為第i個(gè)指標(biāo)中心度。

3.2 指標(biāo)量化評(píng)級(jí)

根據(jù)智慧工地E-CPS魯棒性能力水平，將系統(tǒng)成熟度分為混沌級(jí)、摸索級(jí)、規(guī)范級(jí)、優(yōu)化級(jí)和持續(xù)改進(jìn)級(jí)。對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行量化評(píng)級(jí)，指標(biāo)評(píng)級(jí)如表4所示。

表4 指標(biāo)評(píng)級(jí)

1)異常識(shí)別 采用異常數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)率R、誤報(bào)率N作為評(píng)價(jià)指標(biāo)衡量異常識(shí)別的表現(xiàn)，具體定義為：

(5)

式中：TP為實(shí)際為異常數(shù)據(jù)，且被識(shí)別為異常數(shù)據(jù)的樣本個(gè)數(shù)；FN為實(shí)際為異常數(shù)據(jù)，但被錯(cuò)誤識(shí)別為正常數(shù)據(jù)的樣本個(gè)數(shù)。

(6)

式中：TN為實(shí)際為正常數(shù)據(jù)，但被識(shí)別為異常數(shù)據(jù)的樣本個(gè)數(shù)；TP為實(shí)際為異常數(shù)據(jù)，且被識(shí)別為異常數(shù)據(jù)的樣本個(gè)數(shù)

2)設(shè)備可靠性 采用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效性和可用性衡量設(shè)備的可靠程度，具體定義為：監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效率=剔除異常數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)/采集數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，可用性=平均無(wú)故障工作時(shí)間/(平均無(wú)故障工作時(shí)間+平均維修時(shí)間)。

3)事件反饋機(jī)制 采用異常響應(yīng)率衡量事件反饋機(jī)制，具體定義為：異常響應(yīng)率=被標(biāo)記且被有效處理的異常事件處理完成率=被標(biāo)記且被有效處理的異常事件/被標(biāo)記的異常事件。

4)并發(fā)處理數(shù) 并發(fā)處理數(shù)為系統(tǒng)同時(shí)最大處理量。

3.3 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云

將各指標(biāo)評(píng)分范圍[0,10]劃分為5個(gè)子區(qū)間，L1混沌級(jí)、L2摸索級(jí)、L3規(guī)范級(jí)、L4優(yōu)化級(jí)、L5持續(xù)改進(jìn)級(jí)對(duì)應(yīng)的取值范圍分別為[0,2]，[2,4]，[4,6]，[6,8]，[8,10]，根據(jù)公式計(jì)算評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的期望、熵和超熵，通過(guò)正向云發(fā)生器建立起子區(qū)間對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的云模型。其中，L2摸索級(jí)、L3規(guī)范級(jí)和L4優(yōu)化級(jí)采用完整的正態(tài)云模型表述，其期望(Ex)、 熵(En)和超熵(He)計(jì)算公式為：

(7)

式中：Amax，Amin分別為評(píng)價(jià)等級(jí)的取值邊界的上限和下限；k為常數(shù)，需根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際評(píng)價(jià)因素的模糊程度調(diào)整取值，本文取0.1。

而混沌級(jí)和持續(xù)改進(jìn)級(jí)分別是評(píng)語(yǔ)集的左、右邊界，需采用半降正態(tài)云模型表述，其期望(Ex)、熵(En)和超熵(He)同上。當(dāng)指標(biāo)的分值<1，認(rèn)為該指標(biāo)為L(zhǎng)1混沌級(jí)的隸屬度為1；當(dāng)分值>9時(shí)，則認(rèn)為該指標(biāo)為持續(xù)改進(jìn)級(jí)的隸屬度為1。

5個(gè)區(qū)間的Ex，En，He結(jié)果如表5所示。在MATLAB里通過(guò)正向云發(fā)生器，建立5個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)云模型，如圖3所示。

表5 評(píng)價(jià)等級(jí)云模型的數(shù)字特征

圖3 評(píng)價(jià)等級(jí)云模型

3.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)云和綜合云

通過(guò)咨詢相關(guān)領(lǐng)域的專家意見，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用n個(gè)專家對(duì)m個(gè)指標(biāo)打分，可以得到m×n指標(biāo)評(píng)價(jià)矩陣X：

(8)

根據(jù)逆向云發(fā)生器，可以確定指標(biāo)云模型的數(shù)字特征(Ex,En,He)。Ex,En,He計(jì)算過(guò)程如式(9)所示：

(9)

在得到m個(gè)指標(biāo)的期望、熵、超熵和權(quán)重γ后，依據(jù)云模型的基本運(yùn)算規(guī)則，對(duì)該系統(tǒng)整體的魯棒性表現(xiàn)進(jìn)行云模型綜合評(píng)判，得到綜合云模型。綜合云模型的計(jì)算如式(10)所示：

(10)

最后，將計(jì)算得到的綜合評(píng)價(jià)云模型與通過(guò)正向云發(fā)生器生成評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云模型進(jìn)行比較分析，與綜合評(píng)價(jià)云模型最為接近的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云模型即為系統(tǒng)所處的成熟度等級(jí)。

4 案例分析

4.1 案例概況

選擇江蘇省某智慧工地建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行 E-CPS魯棒性評(píng)價(jià)。該項(xiàng)目為房建項(xiàng)目，總規(guī)劃面積 43 303.11m2。 該智慧工地依托 5G 網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算，以綠色、安全施工管理為主線，從人員、設(shè)備、環(huán)境等多個(gè)維度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)掌握、人員精確管理、風(fēng)險(xiǎn)及時(shí)預(yù)警，為現(xiàn)場(chǎng)施工進(jìn)度及安全提供保障，滿足政府管理部門和工程建筑企業(yè)的信息化施工管理需求。其中 E-CPS 由監(jiān)測(cè)儀、數(shù)據(jù)采集、傳輸系統(tǒng)和視頻監(jiān)控系統(tǒng)信息監(jiān)控管理平臺(tái)、自動(dòng)噴淋裝置組成。

4.2 案例評(píng)價(jià)

4.2.1指標(biāo)權(quán)重

遴選來(lái)自智慧工地環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)際管理及研究工作的 7 位專家在編制的指標(biāo)權(quán)重表上進(jìn)行評(píng)分，將問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果輸入“yaahp 軟件”中計(jì)算得到各準(zhǔn)則層和指標(biāo)層的指標(biāo)權(quán)重，一致性檢驗(yàn)結(jié)果為 0.037 0，權(quán)重結(jié)果如表6所示。

表6 指標(biāo)權(quán)重

其中，設(shè)備可靠性下的子指標(biāo)數(shù)據(jù)有效率和可用性視為同等重要，權(quán)重相同。異常識(shí)別下的子指標(biāo)檢測(cè)率和誤報(bào)率也視為同等重要，兩者權(quán)重相同。

為確定指標(biāo)間的關(guān)系，生成1個(gè) 10×10 矩陣，判斷每行元素作用于每列元素的影響程度。直接影響矩陣X如表7所示。

表7 直接影響矩陣X

將直接影響矩陣規(guī)范化，即將直接影響矩陣的每個(gè)元素除以k，k為直接影響矩陣X中每行或每列之和的最大值，由表7 中數(shù)據(jù)計(jì)算可得k為 14。規(guī)范化后矩陣G如表8所示。

表8 規(guī)范化矩陣G

將矩陣規(guī)范化后，根據(jù)式(3)計(jì)算得到綜合影響矩陣T，結(jié)果如表9所示。

表9 綜合影響矩陣T

“四度”計(jì)算結(jié)果如表10所示。

表10 各指標(biāo)“四度”計(jì)算結(jié)果

將中心度與指標(biāo)權(quán)重相乘并歸一化后得到各指標(biāo)的混合權(quán)重γ=[0.327,0.167,0.168,0.044,0.107,0.027,0.039,0.120]T。

4.2.2指標(biāo)評(píng)分

根據(jù)此智慧工地項(xiàng)目，搜集并計(jì)算該項(xiàng)目6個(gè)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)(監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效率、異常數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)率、誤報(bào)率、可用性、并發(fā)處理數(shù)和異常響應(yīng)率)。該項(xiàng)目布設(shè)了3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位，每個(gè)點(diǎn)位設(shè)置1個(gè)監(jiān)測(cè)終端，監(jiān)測(cè)內(nèi)容包括揚(yáng)塵(PM10，PM2.5，TSP)和氣候氣象數(shù)據(jù)(溫度、濕度、風(fēng)速)，采樣頻率1s/次，在1個(gè)采樣周期內(nèi)應(yīng)采集樣本64 800條，實(shí)際采樣59 261條，數(shù)據(jù)缺失值5 539條，異常值1 073條。通過(guò)查詢平臺(tái)，該項(xiàng)目設(shè)備異常告警情況共45條，其中揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)變化9條，雨雪天揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)異常34條，揚(yáng)塵噪聲監(jiān)測(cè)設(shè)備無(wú)信號(hào)1條，車輛未沖洗監(jiān)測(cè)設(shè)備無(wú)信號(hào)1條。揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)變化9條包含10 946個(gè)異常點(diǎn)；雨雪天揚(yáng)塵監(jiān)測(cè)異常34條告警信息中包含52個(gè)異常點(diǎn)，揚(yáng)塵噪聲監(jiān)測(cè)設(shè)備無(wú)信號(hào)1條中包含1 752個(gè)異常點(diǎn)。指標(biāo)計(jì)算結(jié)果如表11所示。

表11 運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果

遴選該項(xiàng)目環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的管理人員、技術(shù)人員和監(jiān)理人員共5位，發(fā)放指標(biāo)評(píng)分表對(duì)系統(tǒng)魯棒性的10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行打分，評(píng)分結(jié)果如表12 所示

表12 指標(biāo)評(píng)分

。

4.2.3指標(biāo)云模型數(shù)字特征

計(jì)算各指標(biāo)的云模型數(shù)字特征，以監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效率為例，計(jì)算數(shù)據(jù)有效率的期望(Ex)、熵(En)和超熵(He):

(11)

同理，可得其他指標(biāo)的期望(Ex)、熵(En)和超熵(He)，結(jié)果如表13所示。

表13 指標(biāo)層云模型的數(shù)字特征

在求出指標(biāo)層云模型特征值后，根據(jù)式(10)計(jì)算目標(biāo)層云模型特征值，求解過(guò)程如式(12)所示：

(12)

4.3 結(jié)果分析

4.3.1云模型評(píng)價(jià)結(jié)果

將計(jì)算后的系統(tǒng)魯棒性綜合評(píng)價(jià)云模型特征值結(jié)果在MATLAB中繪制云圖，評(píng)價(jià)結(jié)果與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的云圖對(duì)比，可以直觀發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果的期望落入L2，同時(shí)評(píng)價(jià)結(jié)果云的熵和超熵分別為0.505，0.175，表明評(píng)價(jià)結(jié)果具有一定的隨機(jī)性和離散型，但即使考慮以上不確定性，該項(xiàng)目的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果云依然絕大部分云滴都落在L2摸索期，因此，綜合考慮最大隸屬度和隨機(jī)性、離散性后判斷該項(xiàng)目的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)魯棒性處于L2摸索期。說(shuō)明該項(xiàng)目剛開始意識(shí)到系統(tǒng)中存在的某些不確定因素，如雨雪天氣、操作失誤對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定造成的不利影響。但其認(rèn)識(shí)還不夠深入，對(duì)系統(tǒng)魯棒性優(yōu)化主動(dòng)性不強(qiáng)，魯棒性的成熟度等級(jí)處于較低水平。

以各指標(biāo)為橫坐標(biāo)，其成熟度為縱坐標(biāo)繪制指標(biāo)層成熟度等級(jí)圖，可直觀看到異常識(shí)別處于優(yōu)化級(jí)，表明該項(xiàng)目的異常識(shí)別能力已正式形成，正在實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的管理。該項(xiàng)目的E-CPS設(shè)置了設(shè)備異常自動(dòng)監(jiān)測(cè)模塊，可自動(dòng)識(shí)別5種異常數(shù)據(jù)，且誤報(bào)誤警率低。但在識(shí)別缺失值和雨雪天氣揚(yáng)塵異常時(shí)存在監(jiān)測(cè)率較低的情況，仍可以繼續(xù)優(yōu)化這兩項(xiàng)異常監(jiān)測(cè)規(guī)則。

事件反饋機(jī)制和操作與判斷能力處于規(guī)范級(jí)，表明該項(xiàng)目的這兩項(xiàng)指標(biāo)的功能目標(biāo)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)，能按照要求進(jìn)行規(guī)范化管理。該項(xiàng)目在E-CPS開發(fā)時(shí)就設(shè)計(jì)了事件反饋模塊，建立了暢通的反饋渠道，系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到異常事件后將直接通知現(xiàn)場(chǎng)工作人員，能較好地響應(yīng)異常事件。同時(shí)該項(xiàng)目制定了信息管理平臺(tái)操作手冊(cè)保證組織成員操作的規(guī)范性。

設(shè)備可靠性、容量評(píng)估、安全冗余和成員素質(zhì)處于摸索級(jí)，表明該項(xiàng)目對(duì)這4項(xiàng)指標(biāo)有一定的認(rèn)識(shí)，但還不能有效控制和管理。該項(xiàng)目監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)有效率和可用性分別為81.3%，76.8%。導(dǎo)致設(shè)備可靠性表現(xiàn)不理想主要有2個(gè)原因：①監(jiān)測(cè)設(shè)備易受雨雪天氣影響。主要原因是雨滴落入監(jiān)測(cè)設(shè)備，激光傳感器誤將雨滴作為粉塵，導(dǎo)致?lián)P塵傳感器爆表。②監(jiān)測(cè)設(shè)備因設(shè)備故障，點(diǎn)位2在2021-03-10 08：00—2021-03-11 13：00無(wú)法正常采樣，降低了設(shè)備的可用性。

容錯(cuò)技術(shù)處于混沌級(jí)，表明項(xiàng)目對(duì)容錯(cuò)技術(shù)缺乏必要的技術(shù)支撐和物質(zhì)保障。這時(shí)該項(xiàng)目還未將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)用于綠色施工輔助評(píng)價(jià)等，組織成員并不重視系統(tǒng)的容錯(cuò)技術(shù)，無(wú)相應(yīng)的管理制度。

4.3.2優(yōu)化分析

針對(duì)以上魯棒性綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，提出 E-CPS 魯棒性優(yōu)化建議。

1)加強(qiáng)物質(zhì)技術(shù)保障 在設(shè)備選型時(shí)根據(jù)施工現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境選擇合適的監(jiān)測(cè)設(shè)備，選擇能去除雨霧的高性能揚(yáng)塵傳感器或加裝遮雨罩，避免雨雪天氣揚(yáng)塵數(shù)據(jù)爆表。另外，E-CPS可設(shè)置冗余電源，如太陽(yáng)能供電，以保證在停電時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備依然能正常工作。

2)嚴(yán)格落實(shí)設(shè)備巡檢制度 巡檢制度能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，盡量避免設(shè)備老化、傳感器失效等設(shè)備故障，降低監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的可信度。只有設(shè)備可靠性得到保障才能保證監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的有效性和準(zhǔn)確性。應(yīng)將設(shè)備巡檢制度納入施工管理或信息化管理范圍內(nèi)，完善設(shè)備巡檢記錄，配備專人巡檢，將設(shè)備管理責(zé)任落實(shí)到人，并建立考核制度，使設(shè)備巡檢制度趨于科學(xué)化、組織化、標(biāo)準(zhǔn)化。

3)加強(qiáng)人員管理和培訓(xùn) 雖然人員因素不能直接提升魯棒性，但因其關(guān)聯(lián)度大，可以潛移默化地影響其他因素，進(jìn)而提高系統(tǒng)的魯棒性。E-CPS管理者應(yīng)擯棄重技術(shù)、輕人員的錯(cuò)誤觀念，增加技術(shù)人員和運(yùn)維人員的投入和培訓(xùn)管理，提高組織成員的魯棒意識(shí)和操作判斷能力。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著智慧工地建設(shè)數(shù)量的快速增長(zhǎng)，實(shí)踐中 E-CPS 面對(duì)非預(yù)期情景時(shí)系統(tǒng)可靠性較低的問(wèn)題日益凸顯。本文從魯棒性切入，重新審視E-CPS。主要介紹了成熟度視角下智魯棒性評(píng)價(jià)過(guò)程，首先構(gòu)建了魯棒性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，然后建立了基于云模型的魯棒性評(píng)價(jià)模型。以某智慧工地所使用的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為案例背景，進(jìn)行魯棒性評(píng)價(jià)，結(jié)果表明該項(xiàng)目的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)魯棒性正處于摸索級(jí)，對(duì)魯棒性認(rèn)知不足，最后提出優(yōu)化建議。有助于智慧工地項(xiàng)目了解自身 E-CPS 魯棒性成熟度等級(jí)并制定持續(xù)改進(jìn)計(jì)劃，促進(jìn)智慧工地高質(zhì)量發(fā)展。