基于模糊ISM的鐵路機務行車安全風險關聯性分析

王洪德,于萌慧

(1.大連交通大學 交通運輸工程學院,遼寧 大連 116028;2.遼寧省隧道工程及災害防控專業技術創新中心,遼寧 大連 116028;3.天津一號線軌道交通運營有限公司,天津 300000)

機務系統是鐵路運輸牽引動力安全可靠的重要保障,擔負著鐵路機車的運行維護,其暢通運行不僅能保證機車運行安全,而且與車務、工務、電務、供電、車輛等子系統的安全密切相關。影響鐵路機務系統的安全風險因素眾多,各因素間相互作用關系復雜,具有明顯的動態性、耦合相關性、模糊性和不確定性。因此,及時掌握影響鐵路機務行車安全的風險因素及其相互作用,對行車安全具有重要意義。

針對鐵路運輸的安全可靠性等問題,國內外專家學者做了大量的研究。魏圓圓等[1]針對鐵路行車故障致因復雜、難以量化描述等問題,應用模糊網絡分析法(Fuzzy-Analytic Network Process,F-ANP)建立了鐵路運輸安全評價模型。劉洋[2]針對鐵路機務行車中的人因失誤,應用認知可靠性和差錯分析法對事故根源進行了追溯分析。王晚香等[3]采用灰色關聯和多元線性回歸預測對鐵路客運需求進行了短期預測。馮子健[4]針對鐵路貨運速度及貨運總量大幅提升的實際,應用(Back Propagation,BP)神經網絡模型對貨運安全進行了評價。鄒亞龍[5]運用數據挖掘技術建立了風險評價指標和預警模型,并采用RFID(Radio Frequency Identification)標簽定位的物聯網技術解決了管理人員的履職問題。鄔春蘭等[6]運用貝葉斯網絡結合云模型實現對鐵路列車的風險管控。徐葉鵬[7]通過制度風險控制表,建立風險問題庫,從而實現對鐵路運輸安全風險管控流程的優化?；趯Ω髀肪謾C務系統的實地調研,影響鐵路機務行車安全的風險因素間存在著極強的相關性[8],絕大多數行車故障(或事故)的發生均為各影響因素間耦合作用的結果。目前針對影響鐵路機務行車安全的風險因素間耦合關系的研究還處于探索階段。

鑒于此,本文結合對某路局機務段近年來的行車故障數據歸類統計結果,基于模糊理論和相關性分析技術,構建鐵路機務行車安全風險模糊ISM(解釋結構模型),辨識出各風險因素間關聯關系,以期為鐵路機務系統安全風險分級管控提供技術支持[9]。

1 機務行車安全影響因素集

鐵路機務系統作為復雜行車體系的重要組成部分[10],經常遇到許多突發的鐵路非正常行車狀況。決策者需從眾多的影響鐵路機務行車安全風險的因素中找出重點,第一時間做出正確判斷。影響鐵路機務行車安全的風險因素具有模糊性、相關性和系統性等特點。本文結合實地調研資料,得出五類主要風險因素:職工三違、專業管理、規章制度、行車設備、安全設施,并依此建立風險因素集S={S1,S2,…,Si, …,Sn}。其中,S為風險因素合集,Si為第i個風險因素子集,n為子集的個數。

參考相應的文獻并結合工程經驗[8-10],對這五類風險因素作進一步歸類分析,本文構建了包括18個影響行車安全的風險因素集,其層次結構及隸屬關系見表1。

表1 鐵路機務行車安全風險因素

表1(續)

2 機務行車系統關聯關系模型

2.1 機務行車模糊解釋結構模型

針對影響鐵路機務行車安全的風險因素間具有較強的模糊性和相關性的實際,運用解釋性結構模型找出機務系統中各風險因素間的關聯關系,形成結構矩陣和結構圖,并通過劃分層次來梳理機務行車安全問題。

ISM是一種概念模型,適用于將模糊思想和系統轉化為直觀的結構模型。模型應用廣泛,對變量多、關系復雜的系統具有良好的適用性,可通過對評估體系進行層次劃分,進而分析因素的相互影響關系,達到對復雜系統進行梳理的目的。由于鐵路機務涉及的因素較多,影響因素之間存在復雜的相互作用,所以所選評估方法也應適用于鐵路機車運行風險評估,并應符合針對性、合理性、適應性、充分性和系統性原則。而經典的解釋結構模型只考慮系統各因素間是否存在關聯關系,建立的關系矩陣也只有0和1這兩個選項,無法有效表示各風險因素間關系強弱的問題[11]。為進一步明確各風險因素間關聯關系,本文引入模糊矩陣理念,構建模糊解釋結構模型,實現對影響機務行車安全風險因素間關系的非確定性問題從定性分析到定量分析的轉變[12]。

2.2 風險因素關聯矩陣

假設導致鐵路機務系統發生故障(或事故)的任意兩個風險因素分別為Si和Sj,基于經典解釋結構模型構建原理,結合實際調研過程中收集到的50項鐵路機務系統事故案例,當事故發生的某一環節Si和Sj兩者間發生關聯時,有aij=aij+1,可提取關聯矩陣A:

通過模糊數學概念中的隸屬度函數來對模糊關聯度的強弱進行劃分,隸屬度函數越大表明關聯強度越高,反之則越低。風險因素自身的隸屬度函數可以設置為0?；谏鲜隼砟?同時結合關聯矩陣A,構建模糊關聯矩陣B。其中,b5,1=0.03,b5,3=0.04,b5,5=0.02,b5,7=0.18,b5,8=0.04,b5,9=0.17,b5,10=0.28,b5,11=0.14,b5,14=0.05,b5,15=0.06,b5,16=0.14,其余b5,j=0。

選取隸屬度函數:

(1)

式中:bij為模糊關聯矩陣B中的元素;ai*為矩陣A第i行元素求和;a*j為矩陣A第j列元素求和。

計算矩陣A,求取Si與Sj間關聯強度評價分值。由矩陣B可知,風險因素aij(0≤i≤m,0≤j≤n)的取值為[0, 1]的實數,且因素間關聯關系可通過模糊關聯強度的強弱表達,更加貼近分析實際。

2.3 風險因素鄰接矩陣

模糊關聯矩陣B中的實數不能直接確定因素間的可達關系,需抽象成0,1關系。通過選取閾值λ對模糊關聯矩陣B中的風險因素bij進行抽象化處理,構建具有布爾代數屬性的鄰接矩陣C,從而剔除對機務系統影響程度較小的風險因素,以期優化系統結構[13]。

系統劃分過細或過粗都會對系統的最終評判產生影響。結合相關試驗可知,從模糊關聯矩陣B中篩選出至少50%的數據構建鄰接布爾矩陣C時,所構建的解釋結構模型仍具有良好的解釋性。同時鄰接矩陣也描述了各點間通過長度為1的通路相互可以到達的情況。故通過試錯分析,選取λ=0.15可滿足該條件。令:

(2)

由式(2)可得矩陣C。

布爾矩陣中若Si對Sj無影響或無關系時,aij的取值為0;反之,aij的取值為1。因素之間的可達關系可以通過aij的取值來有效表示。

2.4 風險因素可達矩陣

基于Matlab環境,對矩陣C+I進行自乘運算(I為單位矩陣),直至式(3)成立:

(3)

式中:D為風險因素可達矩陣。

可達矩陣中的元素Dij代表了元素Si到Sj間是否存在可達的路徑,即可達矩陣完全表征了要素間直接的、間接的關系,表明了各點間長度不大于n-1的通路的可達情況。

通常情況下,當自乘系數大于3時,D矩陣可以達到一個穩定狀態。此時,可達矩陣D可清楚表達各風險因素間的到達鏈接路徑關系。

2.5 機務行車安全風險因素層級劃分

2.5.1 區域劃分

將系統區域劃分為可達集、先行集和共同集3個不同集合區域。系統中被因素Si影響的所有風險因素集合稱為可達集M(Si),即從要素Si出發可以到達的全部要素集合;影響因素Si的所有集合稱為先行集N(Si),即可以到達要素Si的全部因素集合。M(Si)和N(Si)的表達式為:

M(Si)={Sj|aij=1},j=1, 2, …,n

(4)

N(Si)={Sj|aji=1} ,j=1, 2, …,n

(5)

結合式(4)和式(5)求出判斷矩陣因素的可達集合M(Si)和先行集合N(Si),并求其交集L(Si)=M(Si)∩N(Si),亦稱共同集[14],計算結果見表2。

表2 機務行車安全風險因素劃分

2.5.2 風險因素的級位劃分

基于層級判定條件對影響機務行車安全的風險因素進行級位劃分。首先,當滿足判斷條件M(Si) =L(Si)時,L(S1)中的因素處于解釋結構圖的第一層級;然后,從原可達矩陣D中去除L(S1)中各因素對應的行和列,得到剩余矩陣D1,對D1進行與第一層級劃分方法相同的操作,確定第二層級L(S2)所包含的因素。重復上述步驟,直至級位劃分結束,得到可達矩陣的級位劃分結果:L(S1)={S3,S4,S5,S15,S16,S17},L(S2)={S2,S18},L(S3)={S13,S14},L(S4)={S1,S12},L(S5)={S7,S9},L(S6)={S8,S10},L(S7)={S6,S11}。

2.6 繪制多級遞階結構模型

根據級位劃分的結果及因素間的相互作用關系,構建鐵路機務行車安全風險因素的模糊解釋結構見圖1。

圖1 模糊解釋結構

3 機務行車安全風險分析

3.1 模型解釋

鐵路機務行車安全體系的構建是一個復雜的過程。根據多層遞階解釋結構模型,鐵路機務行車的安全影響因素可歸納為頂層因素、過渡層因素和底層因素3個層級。

(1)最頂層的6個因素對鐵路機務系統的影響最為直接,分別為疲勞駕駛列車(S3)、車輛傷害(S4)、設備檢修標準(S5)、設備標準執行(S15)、防火防爆(S16)、救援標準執行(S17);其次,同為頂層因素的季節安全(S18)和機具傷害(S2),通過相應的作用手段對鐵路機務行車的安全影響也較為顯著。

(2)過渡層級的6個因素分別為機車配件脫落(S13)、設備標準(S14)、輪對管理(S1)、檢修標準(S12)、過軌鑒定(S7)、檢修標準執行(S9)。過渡層的6個因素之間存在較強的互動性,只對其中一個或幾個因素進行調整,通常對機務系統的安全達不到整體改觀的效果。因此,對過渡層因素進行整體改進才能實現對鐵路機務系統的安全提升。

(3)底層因素是機務系統發生事故的根源,底層因素包括設備超期檢修(S8)、施工管理(S10)、管理履職(S6)和制度制定(S11)。從根源出發,層層遞進,進而達到對整個機務系統的安全防范。

3.2 機務行車安全優化建議

鐵路機務系統不僅在鐵路運輸中發揮著不可替代的作用,對鐵路運輸過程中的突發故障(或事故)也起到預防和控制的作用[15]。根據解釋結構模型對影響因素的分析結果,結合機務系統本身提出以下建議:

(1)由圖1可見,要想對救援標準的執行問題(S17)進行進一步改進,就要提高季節安全性問題。救援列車、救援起重機、發電機組等設備在冬季要按照規定進行防寒任務的落實(S18)。加強對機車機具的管理(S2)可以避免發生設備和檢修標準執行不當的問題(S5、S15)。針對疲勞駕駛列車(S3)的問題,機務部門應采取清查機務人員,增加機務人員數量,滿足線區要求,并合理分配機務人員到崗等措施。針對車輛傷害(S4)的問題,機車調度員在駕駛列車時,應確認機下人員及其他機車操作人員均處于安全位置;確認換向手柄位置正確;落實庫內動車時的安全措施,做好自控和互控工作,按呼叫應答語言標準執行呼叫應答。同時要定期檢查各類電流電壓保險和保護裝置,以防止機車火災(S16)事故的發生。

(2)對于過渡層,機車配件脫落(S13)和輪對管理(S1)都屬于列車配件方面的問題,其間存在一定的從屬關系,都可以通過提高檢修標準的執行力度(S12、S9)得以改善。針對過軌鑒定(S7)問題,機務人員要嚴格執行“要道還道”制度,嚴防拉閘后不確認開關的合閘狀態,不關注啟動信號等。

(3)管理履職(S6)、制度制定(S11)、設備超期檢修(S8)和施工管理(S10)的問題是影響軌道交通機務系統安全問題的最底層因素,雖然不會直接對系統造成影響,但卻是最不可忽視的一部分。在日常管理中應該注重文化培養,提高工作人員的整體文化程度和業務素質,加強對工作崗位規章制度的制定指標,確保職能分配公平合理。

4 結論

(1)本文構建了影響鐵路機務行車安全的模糊解釋結構模型,對各類風險因素間的主次與層級關系進行系統分析,模型充分考慮因素之間的橫向與縱向關系,并為后續風險因素權重的確定提供了參考。

(2)機務系統作為鐵路運輸牽引動力安全可靠的重要保障,通過構建解釋結構模型,能夠從理論根源上對影響機務系統的因素進行劃分與說明,為鐵路運輸安全標準的制定奠定基礎。

(3)在鐵路機務系統模糊解釋結構模型建立過程中,將影響鐵路機務行車安全的風險因素概括為3個層次是不夠細致的,后續的研究將會對此方面進行著重優化,以期得到的結果更加細致全面。