解析电梯系统综合安全评价方法

2017-10-10温丽娟

赤峰学院学报·自然科学版 2017年17期

关键词：安全检查分析法电梯

温丽娟

（河北大学质量技术监督学院，河北保定 071000）

解析电梯系统综合安全评价方法

温丽娟

（河北大学质量技术监督学院，河北保定 071000）

本文分析了电梯系统安全评价方法中经常用到的安全检查表法、事故树分析法、层次分析法以及人工神经网络分析法，通过对这几种电梯安全系统的评价方法的分析，为相关工作人员做好电梯系统的安全评价问题提供必要的参考与借鉴.

电梯系统；安全；评价方法

1 安全检查表法

安全检查表法是指定期对电梯进行安全检查，发现其中存在的安全隐患，并采取措施加以消除，防止电梯出现事故，这是一种最基本、最简单的电梯安全考查形式.安全检查表法的应用非常广泛，他首先把电梯系统中的危险因素细分为几个单元，对每一个单元再进行细分，确定每一项危险因素，针对这些文献因素进行定期检查，并且把检查结果制成表格，避免在检查过程中出现遗漏状况.在安全检查表中，要明确注明检查时间、负责人、检查结果等，争取把每一项工作都落实到位.

1.1 安全检查表法的优缺点

在电梯系统综合安全评价方法中，每一种方法都有利有弊，需要我们综合运用多种方法进行合理的安排.安全检查表法的优点主要有：安全检查不是在紧急情况下采取的紧急措施，因此安全检查工作人员有足够的时间进行科学、合理的制定安全检查表，全面考虑各方面的危险因素，为电梯的安全检查做好充分的准备.安全检查表的制定需要依据一定的规章制度，这能够使安全检查评价具有较高的合理性，使安全检查表符合相关的技术检验标准.安全检查表的制定要吸收以往的经验与教训，综合把握影响电梯安全的因素并分析各因素对电梯影响的大小，制定针对性较强的安全检查策略.安全检查表的制定重点突出，工作人员能够明白哪些方面比较重要，并对这些方面进行重点检查，对于次要的危险因素，可以放在较为次要的位置.安全检查表使用起来较为灵活，可以准确的反映出电梯系统的安全状况，对电梯的整改与检修提供可靠的依据.安全检查法是一种定性的评价方法，操作起来较为简单，可以作为基本的电梯系统安全评价方法来运用.

安全检查表法存在的不足之处有：由于安全检查表法是一种定性的检查方法，所以它在解决宏观问题方面具有独特的优势，但是对于解决一些微观的问题，就显漏出了自身的不足.安全检查表法需要针对不同的考察点编制不同的检查要求，工作量非常大，编制起来也具有一定的困难性.在安全检查表中，每项因素对于电梯安全性影响的程度不一样，对每项进行打分时也具有一定的主观性，不能准确的反映电梯运行状况.

1.2 安全检查表的编制方法

在安全检查表的编制中，需要综合考虑影响电梯安全的每一种因素，安全检查表的设计应该全面、系统，对于每一项检查项目都要明确标注，保证安全检查表编制的科学性与合理性.对安全检查表进行编制时，要组织电梯行业专家、专业电梯维修人员、电梯管理人员和电梯实际维护人员等共同进行，通过对电梯运行系统的结构、功能、工艺、运行环境等方面的分析，判断可能产生的危险种类，还要对之前发生过的事故原因、后果进行剖析，防止再次发生此类安全事故，对电梯设计的图纸与相关说明也要尽可能多的去了解.在编制安全检查表时，我们需要确立一个合理的评价依据，依据主要有：国家相关的法律法规、电梯的标准运行规范，以往的经验与教训以及珍贵的历史资料等.对于每项检查项目要仔细进行划分，确定每项检查项目的检查标准与检查方法.然后组织电梯安全方面的专家对设计好的安全评价表格进行会审，针对电梯安全评价表格中不合理的地方或遗漏的项目进行进一步的完善，并且在以后的实践中不断进行改进，保证电梯安全检查表的时效性.

2 事故树分析法

事故树分析法是指通过对可能导致电梯发生事故的各种因素和其中存在的逻辑关系进行分析，确定可能发生的潜在危险，判断出事故可能发生的概率.事故树分析法是电梯安全系统评价方法中比较重要的一种方法，它不仅能够对电梯的潜在的危险进行定性分析，而且能够进行定量分析，找出电梯事故发生的直接原因与潜在原因.事故树分析法的缺陷在于它只能用来处理设备的工作或故障状况，不能用来处理降低性能能否满足要求的情况.

首先要对电梯系统的性能、各种重要的参数、电梯的运行环境等做一个比较详细的了解，对过去发生过的电梯事故和将来有可能发生的电梯事故，要做全面的分析与研究，调查其他地方的同类型电梯发生事故的状况，做一个对比与参照.根据对过去电梯发生的事故的严重程度与发生概率大小的判断，确定能够造成严重后果和发生概率较大的事故，调查事故发生的原因，是否属于机械故障、管理上的失误或者是操作过程中的不规范，还是运行环境不良等引起的.从事故本身出发，进行一步步的逻辑推理，直到找到引发电梯事故最基本的因素，用这些事故之间的联系画出一副完整的的事故树.事故树完成后，我们要对事故树进行完善，把不必要的事件简化掉，只留下与电梯事故关系较大的因素，然后根据整体情况求出事故树的最小割集与最小径集，把各个基本事件的重要程度确定下来.对各基本事件的故障率与失误率进行定量分析，计算出事故发生的概率，根据事故发生的概率制定相对应的安全策略，从对事故树的分析中找出安全隐患，电梯运行过程中的薄弱环节，电梯系统存在的缺陷，然后针对这些地方进行改进与完善.在对电梯事故树进行科学、合理的分析之后，结合资金、人力、技术等制定相应的电梯安全措施，最后选取最经济、合理、安全的防范措施，防止电梯事故的发生，保障我国人民的生命以及财产安全.

3 层次分析法

层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题看成是一个系统整体，将整体目标进行分解，获得多个目标或若干层次，然后计算出层次单排序与层次总排序，并且把他们作为目标方案进行优化决策的系统方法.根据层次分析法，我们可以将需要进行决策的问题按照各层子目标、评价准则、备选方案进行分解，然后得到不同的层次结构，求出每一层次的各元素对应上一层次某元素的优先权重，最终可以得出一个最优方案.层次分析法主要用来解决那些具有分层交错评价指标，对应它的目标值又很难用定量方法来进行决策的问题.

3.1 层次分析法的优缺点

层次分析法的优点主要有：它把研究对象作为一个整体系统，运用分解、比较判断、综合的思维方式来进行决策，是系统分析的重要工具，综合考虑各个因素对于结果的影响程度，每种因素对于结果的影响都能够用量化的方式表现出来，可以用来对无结构特性的系统进行评价，也可以对多目标、多准则的系统进行综合评价.层次分析法使用起来非常的简单，它把定性分析与定量分析进行有机结合，把相对复杂的系统分解为多个简单的元素，把人们的思维过程进行数学化、系统化的改造，让人们很容易接受，即使是文化程度不高的人也能够轻松掌握层次分析法的基本原理和基本步骤，它的计算过程很简单，得出的结果也非常明了，使用起来非常方便.层次分析法主要是评价者从问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更加注重对于定性问题的分析与判断，它把判断各个因素重要性的步骤留给了人的大脑，让人脑只保留对各要素的简单印象，进行简单的计算，便可以解决那些相对较为复杂的问题.

层次分析法的缺点主要有：他不能够为决策者提供新的解决问题的方案，而是只能从现有的方案中进行选取，在实际运用过程中，可能会因为创造力不够造成我们所选取的方案达不到最佳效果.完美的分析工具应该是这样的，它不仅能够分析出已知方案里的最优方案，而且能够分析出方案中存在的不足，并针对不足之处加以改进，然而层次分析法却很难做到这一点.在当今科学的评价方法中，每一门科学都需要经过严格的数学论证和完善的定量分析，但现实是简单的靠人脑很难完成对问题的思考与解决.层次分析法正是模拟人脑来进行思维决策，因此分析过程中带有过多的定性色彩.在数据指标过多时，运用层次分析法难以确定事物的权重，因为客观事物具有很大的复杂性，人们对事物的认知又具有一定的片面性，在数据量过于庞大时，运用层次分析法通过所构造的判断矩阵求出的特征向量在很大程度上是不合理的.

3.2 层次分析法的运算步骤

在运用层次分析法解决问题时，首先要把问题进行条理化、层次化分解，构造出一个比较有层次的结构模型，分为最高层、中间层和最底层三类，常用的层次结构模型可以参考图1.

图1 常用的层次分析结构模型

各层次结构能够反映出各个因素之间的关系，准则层中的各个准则，在目标衡量中所占的比重却不一定相同，在决策者的心目中，他们占有的比例是不同的，在对影响某种因素的重要因子进行判断的过程中，最大的困难就是不易量化，常常会出现考虑不周全的情况，使决策者提出与他所认识的重要性程度不一致的数据，甚至这组数据之间是相互矛盾的.但是层次分析法的好处在于它能够为决策者提供一种新的、简洁实用的建模方法.

4 神经网络分析法

神经网络是对人脑进行抽象与模拟而得到的，它模仿人类的大脑进行智能化的处理信息，能够让人们对自己的大脑有更深一步的了解.尽管在数据处理方面还存在着诸多缺陷，但是神经网络特有的非线性信息处理能力，可以通过对外部知识的学习来获取信息，并且能够把获取到的信息存储在自身的网络之中，对于计算机解决不了的难题，神经网络可以很好的进行解决，比如对声音与图像的识别问题.人工神经网络还能够与其他传统方法进行很好的融合，推动人工智能与信息处理技术的快速发展，特别是在上世纪80年代末，神经网络的研发取得了较大的进步，吸引了很大一部分人投入到神经网络的研究中来.

人工神经网络最主要的特征就是它能够对信息进行大规模的处理，因为神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力，能够快速的对故障做出反应，所以他比较适用于对电梯进行实时控制以及动态控制.神经网络特有的非线性特征能够很好的解决那些由数学模型或者描述规则难以处理的控制过程问题.神经网络能够较好的适应在线运行的状况，同时进行定量与定性运算，他的超强适应能力和信息融合能力能够同时处理大量不同的控制信号，解决信息输入过程中的互补和冗余问题，最终实现信息的集成与融合处理.神经网络不仅能够通过软件进行数据处理，而且还能够与硬件进行结合实现软硬件之间的并行处理，随着科技的发展，很多超大规模集成电路相继问世，使得神经网络能够快速和大规模的进行数据处理.