基于事故树方法的电梯检验过程中危险源识别模型.pdf

第 6 卷 第 1 期2023 年 2 月Vol.6 No.1Feb.2023西部特种设备WESTERN SPECIAL EQUIPMENT基于事故树方法的电梯检验过程中危险源识别模型贾龙飞（甘肃省特种设备检验检测研究院甘肃兰州730050）摘 要：为提升危险源识别模型的召回率，增强对危险源的可控能力，营造更加稳定、安全的测定识别环境，本文结合事故树方法，在标定的识别标准约束下，构建危险源识别模型，并进行危险源多目标识别定义，布设 Word2vec 动态向量识别节点，以此为基础构建 FTA 双向事故树识别机制，采用模糊辨识法实现识别模型设计。最终测试结果表明：相比传统交换危险源识别模型、传统聚类危险源识别模型，本文所设计事故树危险源识别模型最终得出的召回率均控制在 90%以上，表明在实际应用的过程中，该模型对电梯危险源的识别更加精准，误差可控。再加上事故树的辅助，可以确保测试结果的可靠性、精准性，具有实际的应用价值和现实意义。关键词：事故树；电梯检验；检验过程；危险源；危险识别；识别模型中图分类号：TD712+.7 文献标志码：A 文章编号：2096-4765（2023）01-073-006Model of Hazard Identification in Elevator Inspection Process Based on the Fault Tree MethodJia Longfei（Gansu Provincial Institute of Special Equipment Inspection and Testing,Lanzhou,Gansu,730050）Abstract:In order to improve the recall rate of the hazard identification model,enhance the controllability of the hazard source,and create a more stable and safe measurement and identification environment,this paper combines the fault tree method,under the constraints of the calibrated identification standards,constructs the hazard identification model and defines the hazard source multi-target identification,deploys the Word2vec dynamic vector identification node,and constructs the FTA two-way fault tree identification mechanism on this basis,The fuzzy identification method is used to realize the identification model design.The final test results show that compared with the traditional exchange hazard identification model and the traditional cluster hazard identification model,the recall rate of the accident tree hazard identification model designed in this paper is 收稿日期：2022-10-12作者简介：贾龙飞（1986），男，本科，工程师，主要从事电气工程及其自动化的工作。742023 年 2 月西 部 特 种 设 备引言近年来，随着安装技术的创新，我国的电梯制造行业得到全面发展，针对电梯的日常检验模式也需要做出相应的优化处理1。传统的电梯检验环节和模型的设计一般是单向的，即首先定位危险源，在特定的环境中锁定异常的危险位置，结合周围的识别描述节点，根据设备的不安全状态、人员的不安全行为以及安全管理缺陷，获取危险数值、信息，进而完成对危险源的层级识别2。这种识别模型虽然可以完成预期的处理目标，但是常常会受到外部因素的影响，同时，电梯在运行过程中，动态执行机制对于单向的识别数据会形成阻碍，导致对危险源的识别结果并不可靠3。因此，本文在职业健康安全管理体系要求及使用指南4和危险源辨识、风险评价和控制措施策划指南5下，结合事故树方法，在标定的环境下，结合电梯检验的过程和结构，建立更为具体、灵活的危险源识别模型。事故树实际上是一种故障检测方式，多被应用于安全系统工程，识别危险的速率较快，同时可以挖掘潜在的事故原因，实现多目标、多层级的识别定位。考虑到最终测试结果的稳定性与可靠性，以事故树为引导，逐步构建循环识别的模型，为电梯检验技术的创新提供参考依据。1 设计电梯危险源识别召回测定方法1.1 危险源多目标识别定义在对事故树方法下电梯检验过程中危险源识别模型设计之前，需要先对电梯运行过程中存在的危险源进行多目标识别定义 6-7。首先，在电梯的周围设定监测节点，每一个节点需要负责对应的识别区域，针对区域内存在的风险进行定向捕捉或者汇总，形成危险源的定义 8。将电梯的识别区域划分为三部分，在不同方位上标定识别核心点，结合电梯的运行状态，计算出单元定义识别距离，具体如公式（1）所示：（1）公式（1）中：Y 表示单元识别距离，表示识别速度，C 表示识别总范围，1表示预设阻挡距离，2表示实测阻挡距离。通过上述计算，最终可以得出实际的单元识别距离。在标定的单元识别范围之中，结合事故树，搭建碰撞危险识别的约束条件，进一步扩大预期的阻挡区域。以此为基础，设定多个危险识别目标，设定识别半轴为 60cm，根据电梯的上升速度，调整危险源识别的范围，完成对危险源的多目标识别定义。1.2 Word2vec 动态向量识别节点布设完成对危险源多目标识别的定义之后，再结合电梯的检验环节及现状，进行 Word2vec 动态向量识别节点的全方位布设。在电梯危险源的易发位置安装监测装置，设定安全约束环节，并设计动态识别结构，具体如图 1 所示。controlled above 90%,indicating that in the process of practical application,the model is more accurate and the error is controllable.With the aid of fault tree,the reliability and accuracy of test results can be ensured,which has practical application value and practical significance.Keywords:Accident tree;Elevator inspection;Inspection process;Hazard source;Hazard identification;Identification model第 6 卷 第 1 期75贾龙飞：基于事故树方法的电梯检验过程中危险源识别模型 图 1 Word2vec 动态向量识别结构图示根据图 1，可以完成对 Word2vec 动态向量识别结构的设计与分析。在标定的范围之内，进行动态危险源识别的转换，形成循环控制关系，确保识别节点布设的安全性与稳定性。与此同时，在标定的范围之内，结合 STPA 建立危险性分析程序，并在区域范围之内布设一定数量的危险源识别节点。需要注意的是，所设定的危险源识别节点虽然均是独立的，但是彼此具有较强的关联性，当电梯的异常区域发生变动时，可以根据节点布设位置的变化实现多方向关联，构建由执行器、控制过程以及多方向传感器形成的反馈识别回路，在复杂情况下，可以确保节点对于危险源识别数据、信息的采集，深入挖掘电梯内部不安全的隐患及场景。将 Word2vec 动态向量识别节点的布设划分为两个部分，分别是动态区域和静态区域，针对电梯中不同位置的异常情况，分化节点的识别程序，根据基础的危险源等级，划定制造对应的危险源识别目标，与节点一一对应，实现对节点的多维度布设。1.3 FTA 双向事故树识别机制构建完成对 Word2vec 动态向量识别节点的布设之后，再结合事故树方法，构建FTA双向识别机制。与传统的单向危险源识别机制不同的是，双向识别的覆盖范围会更大一些，根据电梯检验目标的替换与更改，需要不断重置定向识别程序，并针对电梯中不同位置的事故状态进行危险等级的划分，具体如表 1 所示。表 1 危险源等级划分表根据表 1，可以完成对危险源等级的划分与研究。接下来，采用 FTA 动态双向识别框架，营造碰撞危险识别结构，在预设的危险源识别环境之中，设定多维度的识别坐标，计算出碰撞概率，具体如公式（2）所示：（2）公式（2）中：表示碰撞概率，表示单向危险系数，表示可识别区域，表示未识别区域，表示双向识别极限差值。通过上述计算，可以得出实际的碰撞概率。在标定的范围之内，需要利用事故树将可识别的碰撞概率控制在3.25%以下。以此为基础，结合事故树，构建FTA双向识别环节，具体如图 2 所示。根据图 2，可以完成对 FTA 双向事故树识别机制环节的构建与设计。以此为基础，调整电梯的定向识别目标，在识别系统中设定约束条件和协议，对于部分隐藏的电梯隐患或者危险源进行多维度二次识别，进一步细化识别模型整体的结构，确保最终机制的完整性、可靠性。测定区域危险描述危险等级井道、机房电梯正常运行要求的房屋三级传动区域电机和钢索组成，辅助控制二级升降区域轿厢、对重安全装置一级762023 年 2 月西 部 特 种 设 备1.4 模糊辨识法实现识别模型设计完成对 FTA 双向事故树识别机制的构建之后，再采用模糊辨识法，实现电梯检验过程中危险源识别模型的构建。首先，通过模糊识别装置，对预测的电梯进行基础描述识别，具体如图3所示。根据图 3，可以完成对电梯基础描述识别结构的设计与应用，在标定的范围之内，利用双向识别机制，测定出实时的危险源二次识别结果。采用事故树在合理的范围内，构建新的识别指令，采用模糊辨识法，在可识别区域之中，获取危险源模型的测定结果，通过模糊辨识法实现识别模型的设计与分析。2 模型应用测试本次主要是对事故树方法下电梯检验过程中危险源1危险源1危险源2危险源3危险源4危险源51.危险源11.危险源22.危险源1危险源3.1危险源3.2危险源4.1危险源4.2危险源5.1危险源5.2危险源2.2图 2 FTA 双向事故树识别机制图示N厢图 3 电梯基础描述识别结构图示第 6 卷 第 1 期77危险源识别模型的实际应用效果进行分析与研究。考虑到最终测试结果的稳定性与可靠性，需要事先构建一个稳定的测试环境，设定传统交换危险源识别模型、传统聚类危险源识别模型以及本文所设计事故树危险源识别模型，最终得出的结果以对比的方式展开分析。接下来，结合识别需求、标准，搭建相应的测试环境。2.1 测试准备在对事故树方法下电梯检验过程中危险源识别模型的实际应用效果进行分析与研究之前，需要先搭建相应的测试环境。选择 G 小区电梯作为测试的主要目标对象。首先，需要结合事故树，在危险源识别模型之中，建立多层级、多目标的识别矩阵，获取模糊集合以及隶属函数，对模型中的指标参数做出调整。针对 G 小区电梯的日常运行情况，设定其可识别的区域指标可变动数值，具体如表 2 所示。表 2 识别电梯区域指标可变动数值设定表根据表 2，可以完成对识别电梯区域指标可变动数值的基础设定。以此为基础，对识别模型进行初始设定，获取往期的危险源识别数值、信息，完成测试环境的搭建。核定测试的装置及设备是否处于稳定的运行状态，并确保不存在影响最终测试结果的外部因素，核定无误后，开始具体测试。2.2 测试过程及结果分析在上述搭建的测试环境之中，结合事故树方法，对 G 小区的电梯检验过程中存在的危险源识别模型做测定分析。根据检验的环节，在电梯的各个位置安装检测装置，制定测试周期。一般设置 30 天为一周期，共需要测试 5 个周期。G 小区的电梯为同步双向电梯，检测过程相对较为复杂，利用监测装置获取测试往期数值，以其作为基准，计算出识别误差比率，具体如公式（3）所示：（3）公式（3）中：M 表示识别误差比率，表示可控范围，t 表示极限值，表示动态调动常数，v 表示可识别次数。通过上述计算，最终可以得出实际的识别误差比率。在合理的范围之内，得出合理的识别误差，确保对最终危险源识别模型的应用不会形成影响。以此为基础，利用事故树的处理模式，调整可识别的危险源目标，形成动态多维度的识别矩阵。根据电梯检验过程中出现的问题，不断调整识别目标，采用 FTA 模型，测定出危险源的最小割集，并以此标准，设定危险源识别度序关系。此时，将 G 小区的电梯测试划分为 5 个区域，每一个区域的测定环境均是相同的，根据模型计算出电梯检验过程中对于危险源识别的召回率，具体如公式（4）所示：n （4）公式（4）中：S 表示危险源识别召回率，X表示危险源数量，n 表示已识别数量，Y 表示定向识别距离，Y2表示电梯空间距离，表示循环差。通过上述计算，最终可以得出实际的危险源识别召回率。根据得出的数据，对得出的测试结果对比讨论，具体如表 3 所示。根据表 3，可以完成对测试结果的分析与研究：相比于传统交换危险源识别模型、传统聚类危险源识别模型，本文所设计的事故树危险源识别模型最终得出的召回率均控制在 90%及以上，表明在实际应用的过程中，该模型对于电梯危险源的识别更加精准，误差可控。再加上事故树的测定区域预设故障概率/%可变动范围井道、井道2.52.132.41传动部分6.771.036.05升降部分8.132.038安全及控制部分2.030.112.01贾龙飞：基于事故树方法的电梯检验过程中危险源识别模型782023 年 2 月西 部 特 种 设 备辅助，可以确保测试结果的可靠性、精准性，具有实际的应用价值和现实意义。3 结束语综上所述，便是结合事故树方法构建的电梯检验过程中危险源识别模型。相比于传统的危险源识别模型，本次所设计的识别结构更加灵活、多变，即便是针对复杂的电梯检测环境，也可以获取更为精准、可靠的数值、信息，从多个方向优化、完善危险源的识别程序，对异常区域进行快速定位，营造稳定、安全的识别范围，结合识别模型，提升整体的处理效率，为电梯后续的维护与重置奠定基础。参考文献傅贵，杨晓雨，吴亚丽，等.危险源与事故原因关系及危险源分类研究 J.安全，2021，42（07）：62-66.孙然然，张静萱，朱广宇.基于 SVM 的危险交通流状态实时识别模型 J.公路交通科技，2021，38（10）：120-128.独新平.锅炉检验过程中多发危险源识别要点分析J.科技创新与应用，2021，11（25）：58-60.钱心怡.电梯检验中危险源的识别与防范对策 J.冶金管理,2021(19):71-72.高宏，张占庭，马献军，等.解读危险源辨识，风险评价和控制措施策划指南(中)J.劳动保护，2021（3）：30-33.张照亿，李颖，董双，等.基于船舶领域模型的船舶碰撞危险识别方法 J.中国航海，2021，44（02）：1-7，14.周彬，李宜伦，张异殊，等.基于 CEEMDAN-WPT 的台区线损组合变权预测模型研究 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