機(jī)械設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估計(jì)算模型研究

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摘要：針對(duì)工業(yè)生產(chǎn)中使用的機(jī)械設(shè)備的安全性問題，介紹了機(jī)械安全的概念，闡述了機(jī)械設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基本流程，分析比較了定性評(píng)估和定量評(píng)估方法各自存在的優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合相關(guān)案例，闡述模糊綜合評(píng)價(jià)法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估法三種計(jì)算模型在機(jī)械設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：機(jī)械設(shè)備；安全性問題；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；計(jì)算模型

1引言

機(jī)械是機(jī)構(gòu)與機(jī)器的總稱。機(jī)械設(shè)備是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的主力軍，在把原料加工成產(chǎn)品或半成品的過程中涉及到各類專業(yè)機(jī)械與設(shè)備的使用，但同時(shí)也伴隨著許多機(jī)械安全事故，造成各類經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失甚至人員傷亡。因而對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行有效可行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，降低安全事故發(fā)生的可能性，在工業(yè)生產(chǎn)中有著重要的意義。

2機(jī)械安全概念

機(jī)械設(shè)備的種類多樣，用途不同，對(duì)機(jī)械安全的要求也不盡相同。但總體而言，是指在預(yù)定的使用條件下正常運(yùn)行，不會(huì)對(duì)操作人員造成危害的能力。有些產(chǎn)業(yè)中的機(jī)械安全還包括不會(huì)對(duì)所生產(chǎn)產(chǎn)品的品質(zhì)造成危害。以食品加工機(jī)械的安全要求為例，除滿足一般生產(chǎn)過程的機(jī)械安全，即保證機(jī)械運(yùn)行的可靠、穩(wěn)定外，還必須保證食品安全，不會(huì)在加工過程中由于機(jī)械的原因在食品中引入有毒有害物質(zhì)，而危害消費(fèi)者的生命健康[1]。

3機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的一般流程為以下幾個(gè)步驟：機(jī)械限制的確定、危險(xiǎn)識(shí)別、發(fā)生概率和嚴(yán)重程度分析以及規(guī)避的可能性分析[2]。規(guī)避的可能性是指所識(shí)別的危險(xiǎn)能否通過采取相應(yīng)的措施規(guī)避或減小，如修改設(shè)計(jì)、安裝防護(hù)措施、添加警示標(biāo)志等?？偟膩碚f，對(duì)于危險(xiǎn)發(fā)生概率大、損失嚴(yán)重且無法通過措施手段來避免的危險(xiǎn)，則其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高。以食品機(jī)械設(shè)備為例，在符合機(jī)械限制的正常使用狀態(tài)下，其危險(xiǎn)是指食品機(jī)械使用過程中可能對(duì)人體身心健康和加工食品等造成的損害。孫姍等結(jié)合食品機(jī)械設(shè)計(jì)和事故經(jīng)驗(yàn)、食品機(jī)械的運(yùn)行情況、食品加工流程及操作條件等信息，歸納了食品機(jī)械安全衛(wèi)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的流程，如圖1所示。首先需要收集有關(guān)食品機(jī)械安全衛(wèi)生設(shè)計(jì)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、材質(zhì)選擇、機(jī)械特性等相關(guān)資料，確定對(duì)機(jī)械的時(shí)間限制、空間限制和使用限制，并明確對(duì)操作人員的限制；隨后開展危險(xiǎn)識(shí)別，進(jìn)行危險(xiǎn)識(shí)別時(shí)應(yīng)考慮機(jī)械狀態(tài)、使用壽命、可預(yù)期的誤用等因素；然后通過定性或定量方法來分析危害發(fā)生的概率和嚴(yán)重程度，并盡量通過定量法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)；最后在評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，考慮風(fēng)險(xiǎn)是否可消除或減小、安全防護(hù)措施是否合適等因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)縱橫對(duì)比，作出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定[3]。根據(jù)對(duì)危害發(fā)生概率和嚴(yán)重程度分析方式的差異，將機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法分為定性評(píng)估和定量評(píng)估兩大類。定性評(píng)估主要依靠專家等有經(jīng)驗(yàn)人員的主觀判斷來對(duì)危險(xiǎn)發(fā)生的可能性、嚴(yán)重程度和規(guī)避可能性進(jìn)行分級(jí)、綜合評(píng)價(jià)后將風(fēng)險(xiǎn)程度劃分為低、中、高等不同層級(jí)；而定量分析則是通過數(shù)學(xué)模型按照既定的規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，從而定量、直觀地反映出風(fēng)險(xiǎn)情況[4]。在定性評(píng)估模型中，主要依靠相關(guān)人員的主觀判斷來分析得出結(jié)論，雖易于操作但對(duì)危險(xiǎn)的評(píng)估缺乏深度、主觀性過強(qiáng)。定量評(píng)估模型則是通過精確的數(shù)學(xué)方法構(gòu)建模型來分析計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)程度，更具客觀性，且能實(shí)現(xiàn)更細(xì)致、系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)；但定量評(píng)估需要以足夠的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為建模的基礎(chǔ)，當(dāng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不夠時(shí)，其計(jì)算模型的準(zhǔn)確度無法得到保證，且計(jì)算過程復(fù)雜，在工業(yè)生產(chǎn)中操作難度較大。

4機(jī)械設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估計(jì)算模型

機(jī)械設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的定量評(píng)估涉及到了計(jì)算模型的選擇。工程上用以定量評(píng)價(jià)的常見方法有事件樹分析、故障樹分析、事件樹/故障樹方法，本質(zhì)都屬于概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。以故障樹分析為例，涉及到最小割集的計(jì)算，通過布爾表達(dá)式不交化求解最小割集，從而計(jì)算出各事件的發(fā)生概率[4]。但以上較為傳統(tǒng)的定量評(píng)估計(jì)算模型，大多要求以單調(diào)系統(tǒng)、二態(tài)系統(tǒng)和失效獨(dú)立性所為前提條件，然而在實(shí)際生產(chǎn)中，機(jī)械所處的系統(tǒng)大多是非單調(diào)的、多態(tài)的，共因失效的情況也時(shí)常發(fā)生，所以需要借助數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使用更加優(yōu)越的計(jì)算模型，提高機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。近幾年在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中較為熱點(diǎn)且應(yīng)用較為廣泛的計(jì)算模型主要有模糊矩陣運(yùn)算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

4.1模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法

模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法，是一種基于模糊數(shù)學(xué)的方法基礎(chǔ)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)作出評(píng)價(jià)的方法。其中模糊數(shù)學(xué)是以模糊性現(xiàn)象的處理為研究對(duì)象的一種數(shù)學(xué)理論。通過模糊數(shù)學(xué)的方法，可以利用模糊、定性或者不精確的數(shù)據(jù)和信息來實(shí)現(xiàn)對(duì)故障風(fēng)險(xiǎn)的定量評(píng)價(jià)，得出對(duì)故障風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)值化描述，從而對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的重要性進(jìn)行排序。模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法的特點(diǎn)是模型簡單，在對(duì)多因素、多層次的復(fù)雜問題進(jìn)行評(píng)價(jià)方面，有著其他數(shù)學(xué)模型難以取代的優(yōu)勢(shì)。俞中健等嘗試采用模糊數(shù)學(xué)的方法對(duì)橋式起重機(jī)進(jìn)行金屬結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。橋式起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)潛在風(fēng)險(xiǎn)因素包括裂紋、腐蝕、強(qiáng)度及變形導(dǎo)致的破壞，根據(jù)這些因素建立風(fēng)險(xiǎn)因素集，隨后再將起重機(jī)的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡化和拆分，如橋架在簡化為單梁結(jié)構(gòu)后可進(jìn)一步劃分為上蓋板、下蓋版、腹板和隔板。將金屬結(jié)構(gòu)作為風(fēng)險(xiǎn)因素集的子系統(tǒng)，進(jìn)行系統(tǒng)層級(jí)劃分，建立橋式起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)判系統(tǒng)。再構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)各要素中的概率等級(jí)和后果等級(jí)的評(píng)判集Q和G，分別反映風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性和嚴(yán)重程度。關(guān)鍵是確立風(fēng)險(xiǎn)隸屬度矩陣及權(quán)重系數(shù)，其中風(fēng)險(xiǎn)概率隸屬度矩陣參照由可靠性分析得到的可靠性隸屬度矩陣建立。通過不確定AHP判斷矩陣一致性逼近與排序法，確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的權(quán)重系數(shù)。最后由以上參數(shù)計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)度W，根據(jù)W的數(shù)值大小進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分[5]。P=RpQnT，其中Rp為風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率隸屬度矩陣，Qn為概率等級(jí)評(píng)判集中評(píng)判語句對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。C=RcGnT，其中Rc為風(fēng)險(xiǎn)影響隸屬度矩陣，Gn為風(fēng)險(xiǎn)影響等級(jí)評(píng)判集中評(píng)判語句對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)。W=PCT程序等基于模糊理論，設(shè)計(jì)了針對(duì)智能電網(wǎng)的信息通信系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方案，嘗試解決評(píng)估指標(biāo)間的非可加性問題。首先確定關(guān)于智能電網(wǎng)信息通信系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的指標(biāo)，再通過主觀的層次分析法和客觀熵值法計(jì)算單風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重，依權(quán)重算出各層次指標(biāo)集合的模糊測(cè)度；隨后通過風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的隸屬度建立評(píng)價(jià)矩陣，利用模糊積分向量融合指標(biāo)集的評(píng)估值；最終，按照最大隸屬度原則得到智能電網(wǎng)信息通信系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)估值[6]。智能電網(wǎng)信息通信系統(tǒng)模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型流程如圖2所示。模糊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法在餐飲食品微生物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用也有相關(guān)的報(bào)道，張娜等以某省份4年的餐飲環(huán)節(jié)微生物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本，采用模糊綜合分析法，利用粗糙集決策模型確定了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重值和隸屬度矩陣，最后建立了菌落總數(shù)、大腸菌群、沙門氏菌和金黃葡萄球菌四項(xiàng)指標(biāo)在餐飲及加工用具中風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)模型[7]?？梢灶A(yù)見，在食品機(jī)械的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，模糊數(shù)學(xué)法也同樣具有適用性。

4.2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了圖論和概率論，可以形象地表示為一個(gè)賦值因果關(guān)系圖。一個(gè)具有N個(gè)節(jié)點(diǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可用N=<<V，E>，P>來表示，其中<V，E>表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為N的有向無環(huán)圖，P則表示與每個(gè)節(jié)點(diǎn)相關(guān)的條件概率分布。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模包括兩個(gè)部分，分別是拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的確定和概率參數(shù)的確定。其優(yōu)點(diǎn)在于能夠在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中，反映出系統(tǒng)的非單調(diào)性、多態(tài)性、動(dòng)態(tài)性、失效相關(guān)性以及軟件、人因交互影響等。以安全門系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)為例，該系統(tǒng)由保安看守，辦公人員則通過身份識(shí)別系統(tǒng)PACS進(jìn)出，PACS是一個(gè)提供身份認(rèn)證的軟件系統(tǒng)，它可以根據(jù)用戶提供的密碼或者IC卡識(shí)別等進(jìn)行信息匹配，從而開關(guān)安全門。當(dāng)危險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，辦公人員可以通過IC卡識(shí)別或輸入密碼打開安全門離開。其中PACS系統(tǒng)涉及到了軟件與系統(tǒng)的交互作用，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)PACS系統(tǒng)進(jìn)行分析，將其劃分為IC卡認(rèn)證（S1）和密碼認(rèn)證（S2）兩個(gè)模塊。以系統(tǒng)的處理器C和內(nèi)存M作為參考節(jié)點(diǎn)，可以假設(shè)安全門PACS軟件的ICReader、Value、Range、Amount、Type、Time、Input等參數(shù)有兩種狀態(tài)：正常（Normal）、不正常（Abnormal）；CPU、Memory、Support有三種狀態(tài)：正常工作（Full）、降階工作（Degrade）、不工作（None）；IC卡認(rèn)證模塊的Output有兩種狀態(tài)：允許輸入密碼（AllowPIN）、不允許輸入密碼（NotAllowPIN）；密碼認(rèn)證模塊的Output有兩種狀態(tài)：密碼正確（Right）、密碼錯(cuò)誤（Wrong）；PACS有兩個(gè)狀態(tài)：開門（Open）、不開門（Close）。再根據(jù)這些節(jié)點(diǎn)構(gòu)建類PACS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合設(shè)定的根節(jié)點(diǎn)的概率分布，即可形成類PACS的潛在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，最后利用經(jīng)典推理算法計(jì)算出在意外事件發(fā)生時(shí)辦公人員通過PACS系統(tǒng)打開門逃生的概率，用以對(duì)安全門進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[8]。類PACS的潛在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖3所示。隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，未來的機(jī)械設(shè)備將越來越智能化，安裝的軟件系統(tǒng)也將日益復(fù)雜，所以未來對(duì)機(jī)械設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估必須包含軟件系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)安全的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。如在食品機(jī)械中的自動(dòng)化包裝機(jī)械、自動(dòng)清洗機(jī)械等都涉及到了自動(dòng)控制系統(tǒng)，相信未來對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行軟件系統(tǒng)交互作用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的需求也會(huì)日益增加。此外，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在食品行業(yè)還被應(yīng)用在了食品安全的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，如在微生物定量評(píng)估中占據(jù)了重要地位[9]。

4.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究在人工智能領(lǐng)域一直備受關(guān)注。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算模型中，有大量相互聯(lián)接的節(jié)點(diǎn)，一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的輸出函數(shù)，每兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)接則對(duì)應(yīng)通過該連接信號(hào)的加權(quán)值。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射、分布并行處理、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等特性，在工程領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用中有許多優(yōu)勢(shì)。而BP網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，屬于多層映射網(wǎng)絡(luò)，采用的學(xué)習(xí)方法是最小均方差法，具有簡單的結(jié)構(gòu)和穩(wěn)定的工作狀態(tài)。尹曉偉等提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜機(jī)械安全性分析新方法，突破了以往有限元分析方法的建模煩瑣和運(yùn)行周期長的局限。其基本步驟是采集復(fù)雜機(jī)械在工作狀態(tài)下的載荷數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，經(jīng)過訓(xùn)練和泛化性測(cè)試，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后利用建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行映射，得到新的載荷作用下結(jié)構(gòu)的荷載效應(yīng)，將其與結(jié)構(gòu)抗力比較，即可分析其機(jī)械安全性。以減速器箱體結(jié)構(gòu)安全性分析為例，實(shí)測(cè)得到工作狀態(tài)中減速器箱體承受的15組載荷及各組荷載作用下的最大變形，輸入有限元分析，得到最大變形量Midst；再利用其中10組數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，憑經(jīng)驗(yàn)算法選取了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)層數(shù)為8-6-1的BP網(wǎng)絡(luò)模型，輸出層只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)，傳輸函數(shù)為Tan-Sigmoid函數(shù)，對(duì)應(yīng)最大形變量Midst。利用剩下5組數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證，確保網(wǎng)絡(luò)的分析精度滿足要求[10]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖4所示。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械系統(tǒng)安全評(píng)估上的應(yīng)用還沒有普及，如在食品工業(yè)中的應(yīng)用目前仍停留在對(duì)加工過程中工藝參數(shù)的優(yōu)化和過程分析以及食品分析中的數(shù)據(jù)處理[11]，在食品機(jī)械的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估上具有相當(dāng)好的應(yīng)用前景。

5展望

在定性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法中，都涉及到的關(guān)鍵步驟是危險(xiǎn)發(fā)生可能性的確定，發(fā)生概率的確定方式直接影響著機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估計(jì)算模型的可靠性?！稒C(jī)械安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的原則》中規(guī)定，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率可以依據(jù)可靠性和其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取。其中可靠性結(jié)果是由專家評(píng)判得到，仍然受到主觀因素的影響，所以最好依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來計(jì)算概率。然而目前工業(yè)生產(chǎn)中相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的積累較少，無法提供足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為支持，影響了風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的統(tǒng)計(jì)計(jì)算。所以構(gòu)建相應(yīng)的機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)信息平臺(tái)，匯集和共享信息，建立起以數(shù)據(jù)庫為依托建立的系統(tǒng)完整的機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，對(duì)中國機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估水平的提高有著重要意義。如在食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，為了給食品安全評(píng)估提供真實(shí)有效的數(shù)據(jù)，廣東省自2009年便開始實(shí)施食品風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)對(duì)象包含全省21個(gè)地級(jí)市和150多個(gè)縣市區(qū)，采集了30多萬條相關(guān)數(shù)據(jù)作為統(tǒng)計(jì)樣本[12]。因此，相信未來也可以建立相應(yīng)的食品機(jī)械風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)信息平臺(tái)，在相關(guān)企事業(yè)單位采集機(jī)械事故相關(guān)數(shù)據(jù)，為食品機(jī)械的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供足量、可靠的數(shù)據(jù)支持，使風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果更加科學(xué)有效。

作者：劉惠玲 李偉偉 劉夢(mèng)娟 胡進(jìn)偉 單位：中國質(zhì)量認(rèn)證中心華南實(shí)驗(yàn)室