一种设备多任务模态下的危险控制评估方法技术

本发明专利技术公开了一种设备多任务模态下的危险控制评估方法，通过建立一种线性与正态抗饱和相复合的基函数的神经网络，并采用危险控制评估的历史数据对网络进行训练，将设备按照决策管理人员、操作管理人员、维修管理人员、维修人员、检测人员、指挥人员、保障人员、测试设备、接地系统、温湿度控制系统、照明系统、告警系统、消防系统、避雷设施、十四个环节与控制行为未施加、施加了不安全行为、施加了错误的控制行为、控制行为施加过早、控制行为施加过迟、控制行为停止过早、控制行为停止过迟七个方面对危险控制进行评估，由专家打分给出相应的危险控制分析数据，代入训练好的网络求解得到最终的设备多任务模态的危险控制评估方法。的设备多任务模态的危险控制评估方法。的设备多任务模态的危险控制评估方法。

【技术实现步骤摘要】
一种设备多任务模态下的危险控制评估方法


[0001]本专利技术涉及设备多任务模态下的危险控制评估领域，具体而言，涉及一种基于线性正态基抗饱和神经网络训练与估计的设备多任务模态下的危险控制评估方法。

技术介绍

[0002]危险分析与危险控制评估是以实现工程、大系统，尤其是复杂系统的安全为目的，对系统中存在的危险与有害因素进行分解、辨识与分析，从而为大工程大系统大任务发生危险与职业危害的可能性进行判断、对危险控制的防范措施与决策管理提供科学依据。一般危险因素有能量、有害物质的丢失与失去控制、设备故障与缺陷、人员素质不高造成的主观影响或者安全基础管理缺陷等。一类大型的系统或作业任务，大多都可以按照决策管理人员、操作管理人员、维修管理人员、维修人员、检测人员、指挥人员、保障人员、测试设备、接地系统、温湿度控制系统、照明系统、告警系统、消防系统、避雷设施等诸多方面进行分析其造成危险的主要因素。而一旦产生危险之后，其危险控制可以区分为控制行为未施加、施加了不安全行为、施加了错误的控制行为、控制行为施加过早、控制行为施加过迟、控制行为停止过早、控制行为停止过迟多种情况，这些情况可能相互重叠，也可能互不相干。因此进行大系统大工程作业的危险控制评估是非常复杂的工程问题。基于上述背景原因，本专利技术按照任务模态分类，并按照历史数据，构建一类线性正态基抗饱和神经网络进行训练，等到网络训练误差收敛后，代入实施的危险控制相关专家采集数据，得到多任务模态下的危险评估结果，并通过实验表明了所提方法具有很好的危险控制评估效果，从而本专利技术具有很高的实用价值。
[0003]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分专利技术的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种设备多任务模态下的危险控制评估方法，进而克服由于传统评估技术的限制和缺陷而导致的危险控制评估方法精度不高的问题。
[0005]根据本专利技术的一个方面，提供一种设备多任务模态下的危险控制评估方法，包括以下步骤：
[0006]步骤S10，将设备按照任务分解为多个任务模态，每个任务模态按照危险控制的典型存在场景、历年出现危险的关键部位、危险持续时间、历年危险发生概率、历次危险造成的平均经济损失五个方面，由专家打分给出每个模态在上述五个方面上的方面权重系数，通过综合求解每个模态的方面综合权重系数，再通过综合非线性变换求解出每个模态的平均权重系数。
[0007]步骤S20，针对每个任务模态，按照决策管理人员、操作管理人员、维修管理人员、维修人员、检测人员、指挥人员、保障人员、测试设备、接地系统、温湿度控制系统、照明系统、告警系统、消防系统、避雷设施十四个环节，每个环节分别按照控制行为未施加、施加了
不安全行为、施加了错误的控制行为、控制行为施加过早、控制行为施加过迟、控制行为停止过早、控制行为停止过迟七个方面进行检查，采用专家打分的形式，同时给出每个环节在不同危险控制方面的分数，并同时打分给出其属于危险技术控制、危险人为控制、危险管理控制三个类型的权值系数；然后求解每个模态每个环节的危险技术控制分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值；然后汇总得到每个模态的危险技术控制综合分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值，最终叠加任务模态的平均权重系数，得到总任务的危险技术控制综合分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值。
[0008]步骤S30，根据已有的每个任务模态的平均权重系数历史数据、专家对第j个任务模态的第i个环节的第k个方面危险控制的平均分值历史数据、专家对第j个任务模态的第i个环节的第k个方面危险控制属于每个类型的权值系数历史数据建立线性正态基抗饱和神经网络，将网络输出与总任务的危险技术控制综合分值历史数据、总任务的危险人为控制分值历史数据、总任务危险管理控制分值历史数据进行对比得到网络训练误差数据，根据网络训练误差设计权值系数自适应调节规律对网络进行训练，达到给定的误差要求后，停止训练网络，然后输入现有的任务模态的平均权重系数、专家对第j个任务模态的第i个环节的第k个方面危险控制的平均分值数据、专家对第j个任务模态的第i个环节的第k个方面危险控制属于每个类型的权值系数数据进入训练好的网络，得到最终的设备总任务的危险技术控制最终分析数据、总任务的危险人为控制最终分析数据、总任务危险管理控制最终分析数据。
[0009]在本专利技术的一种示例实施例中，将设备按照任务分解为多个任务模态，每个任务模态按照危险控制的典型存在场景、历年出现危险的关键部位、危险持续时间、历年危险发生概率、历次危险造成的平均经济损失五个方面，由专家打分给出每个模态在上述五个方面上的方面权重系数，通过综合求解每个模态的方面综合权重系数，再通过综合变换求解出每个模态的平均权重系数包括：
[0010][0011][0012]其中H
j
为第j个任务模态的平均权重系数，n为任务模态的总个数，G
j
为第j个任务模态的方面综合权重系数；A
j
为第j个模态在典型存在场景方面的方面权重系数；B
j
为第j个模态在历年出现危险的关键部位方面的方面权重系数；C
j
为第j个模态在危险持续时间方面的方面权重系数；D
j
为第j个模态在历年危险发生概率方面的方面权重系数；E
j
为第j个模态在历次危险造成的平均经济损失方面的方面权重系数。
[0013]在本专利技术的一种示例实施例中，针对每个任务模态，按照决策管理人员、操作管理人员、维修管理人员、维修人员、检测人员、指挥人员、保障人员、测试设备、接地系统、温湿度控制系统、照明系统、告警系统、消防系统、避雷设施十四个环节，每个环节分别按照控制行为未施加、施加了不安全行为、施加了错误的控制行为、控制行为施加过早、控制行为施加过迟、控制行为停止过早、控制行为停止过迟七个方面进行检查，采用专家打分的形式，同时给出每个环节在不同危险控制方面的分数，并同时打分给出其属于危险技术控制、危
险人为控制、危险管理控制三个类型的权值系数；然后求解每个模态每个环节的危险技术控制分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值；然后汇总得到每个模态的危险技术控制综合分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值，最终叠加任务模态的平均权重系数，得到总任务的危险技术控制综合分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值包括：
[0014][0015][0016][0017][0018][0019][0020][0021][0022][0023]其中i＝1,2,3,
…
,14分别代指十四个环节，u
jik
表示专家对第j个任务模态的第i个环节的第k个方面危险控制的平均分值；k＝1，2，3，4，5，6，7分别代指控制行为未施加、施加了不安全行为、施加了错误的控制行为、控制行为施加过早、控制行为施加过迟、控制行为停止过早、控制行为停止过迟七个方面；v＝1,2,3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备多任务模态下的危险控制评估方法，其特征在于，将设备按照任务分解为多个任务模态，每个任务模态按照危险控制的典型存在场景、历年出现危险的关键部位、危险持续时间、历年危险发生概率、历次危险造成的平均经济损失五个方面，由专家打分给出每个模态在上述五个方面上的方面权重系数，通过综合求解每个模态的方面综合权重系数，再通过综合变换求解出每个模态的平均权重系数如下：数，再通过综合变换求解出每个模态的平均权重系数如下：其中H
j
为第j个任务模态的平均权重系数，n为任务模态的总个数，G
j
为第j个任务模态的方面综合权重系数；A
j
为第j个模态在典型存在场景方面的方面权重系数；B
j
为第j个模态在历年出现危险的关键部位方面的方面权重系数；C
j
为第j个模态在危险持续时间方面的方面权重系数；D
j
为第j个模态在历年危险发生概率方面的方面权重系数；E
j
为第j个模态在历次危险造成的平均经济损失方面的方面权重系数。2.根据权利要求1所述的一种设备多任务模态下的危险控制评估方法，其特征在于，针对每个任务模态，按照决策管理人员、操作管理人员、维修管理人员、维修人员、检测人员、指挥人员、保障人员、测试设备、接地系统、温湿度控制系统、照明系统、告警系统、消防系统、避雷设施十四个环节，每个环节分别按照控制行为未施加、施加了不安全行为、施加了错误的控制行为、控制行为施加过早、控制行为施加过迟、控制行为停止过早、控制行为停止过迟七个方面进行检查，采用专家打分的形式，同时给出每个环节在不同危险控制方面的分数，并同时打分给出其属于危险技术控制、危险人为控制、危险管理控制三个类型的权值系数；然后求解每个模态每个环节的危险技术控制分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值；然后汇总得到每个模态的危险技术控制综合分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值，最终叠加任务模态的平均权重系数，得到总任务的危险技术控制综合分值、危险人为控制分值、危险管理控制分值如下：为控制分值、危险管理控制分值如下：为控制分值、危险管理控制分值如下：为控制分值、危险管理控制分值如下：为控制分值、危险管理控制分值如下：为控制分值、危险管理控制分值如下：
其中i＝1,2,3,
…
,14分别代指十四个环节，u
jik
表示专家对第j个任务模态的第i个环节的第k个方面危险控制的平均分值；k＝1，2，3，4，5，6，7分别代指控制行为未施加、施加了不安全行为、施加了错误的控制行为、控制行为施加过早、控制行为施加过迟、控制行为停止过早、控制行为停止过迟七个方面；v＝1,2,3，分别代指危险技术控制、危险人行为控制、危险管理控制三个类型，o
jikv
代指专家对第j个任务模态的第i个环节的第k个方面危险控制属于每个类型的权值系数；r
ji1
为第j个模态第i个环节的危险技术控制分值、r
ji2
为第j个模态第i个环节的危险人为控制分值、r
ji3
为第j个模态第i个环节的危险管理控制分值；R
j1
为第j个模态的危险技术控制综合分值；R
j2
为第j个模态的危险人为控制综合分值；R
j3
为第j个模态的危险...

【专利技术属性】
技术研发人员：李静，袁胜智，董海迪，申森，方登建，金凯，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军工程大学，
类型：发明
国别省市：