模糊层次分析法和人工神经网络模型在电梯风险评估中的应用

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1、第26卷第8期控制理论与应用Vol.26No.82009年8月ControlTheory&ApplicationsAug.2009文文文章章章编编编号号号:1000¡8152(2009)08¡0931¡03模模模糊糊糊层层层次次次分分分析析析法法法和和和人人人工工工神神神经经经网网网络络络模模模型型型在在在电电电梯梯梯风风风险险险评评评估估估中中中的的的应应应用用用张广明1,邱春玲1,钱夏夷2,黄水霞1(1.南京工业大学自动化与电气工程学院,江苏南京210009;2.江苏省特种设备安全监督检验研究院,江苏南京210009)摘要:针对特种设备风险评估模型中的人工神经网络(

2、ANN)技术一般采用定量加权平均法.由于其权值是以专家经验为依据,导致评估所需时间太长.针对这个缺点,建议将模糊层次分析法(F-AHP)和ANN相结合,用于对电梯的风险评估中.实验证明用此方法进行评估所用的时间比ANN方法要少,且评估的准确性没有降低.关键词:模糊层次分析法;人工神经网络;风险评估;电梯中图分类号:TP202+.1文献标识码:ATheapplicationoffuzzyanalytichierarchyprocessandartificialneuralnetworkinelevatorriskassessmentZHANGGuang-ming1,QIUC

3、hun-ling1,QIANXia-yi2,HUANGShui-xia1(1.CollegeofAutomationandElectricalEngineering,NanjingUniversityofTechnology,NanjingJiangsu210009,China;2.JiangsuProvinceSpecialEquipmentSafetySupervisionInspectionInstitute,NanjingJiangsu210009,China)Abstract:Themethodofweightedaveragingiscommonlyempl

4、oyedintheANNmodelfortherisk-assessmentofspecialequipment.Becausetheselectionofweightsdependsontheexpertexperience,theprocessoftheassessmentgenerallytakesalongtimetocomplete.Todealwiththisproblem,weproposeanewrisk-assessmentmodelbasedonF-AHPandANN.Thismodelisappliedtotherisk-assessmentofe

5、levators.Resultsshowthattheassessmenttimeisshorterandtheaccuracyisnotlower,incomparisonwiththatfromtheANNmodel.Keywords:fuzzyanalytichierarchyprocess;artificialneutralnetwork;riskassessment;elevator1引引引言言言(Introduction)析,计算每个影响因素的权值;其次,根据权重选择特种设备是指涉及生命安全、危险性较大的锅影响设备安全状况最大的因素作为ANN的输入并炉、压力容

6、器、电梯、起重机械、客运索道等设备设建立ANN模型;最后,用历史评估数据对ANN训练后对特种设备进行风险评估[2].施,其一旦发生事故将造成重大经济损失和人员伤亡.风险评估是以设备和人员安全为目的,应用安全对影响因素的评估需要依据相关文献和该领域系统工程的原理和方法,对设备中存在的危险因素专家的经验.在建立神经网络中,本文用影响因素数进行辨别和分析,判断设备发生事故和危害的可能据作为神经元输入层的输入,计算结果作为网络的性及其严重程度的一种方法[1].输出[3].本文选取电梯作为研究对象,利用AHP具有决2.1建建建立立立层层层次次次结结结构构构(Establishhi

7、erarchicalstruc-策过程时间短、所需参考资讯量少和ANN具有信息ture)分布存储、并行处理以及自学习等优点,提出了F-AHP和ANN相结合的评估方法,将科学计算和专家AHP的第1步就是针对设备查看相关文件、接触经验结合,在不降低原有ANN评估准确性的前提下领域专家以便层次地分解影响因素.对电梯建立层提高电梯风险评估的快速性.次结构,其影响因素的模糊结构如图1所示.顶层表2系系系统统统结结结构构构(Systemstructure)示预定的目标,设定这里的目标就是电梯安全与否.F-AHP与ANN结合的电梯安全评估系统,其步骤第

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