高建國， 張 晗,2， 閔桂龍， 王 強(qiáng)

(1.空軍工程大學(xué)，西安 710000； 2.西安財(cái)經(jīng)大學(xué)，西安 710000; 3.中國人民解放軍94810部隊(duì)，南京 211000)

0 引言

航空安全風(fēng)險評價是在安全風(fēng)險識別的基礎(chǔ)上，對危險源引發(fā)危險的可能性及其后果的嚴(yán)重程度進(jìn)行綜合評價的過程，可以確定系統(tǒng)的安全風(fēng)險等級，是開展安全風(fēng)險管理的核心關(guān)鍵，可為安全風(fēng)險預(yù)警和控制提供支撐。因此，開展安全風(fēng)險評價方法研究，對減少或消除安全風(fēng)險隱患，提高航空安全風(fēng)險管理水平具有重要價值。

關(guān)于航空安全風(fēng)險評價方法的研究，概括起來有概率風(fēng)險評價、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的評價法和綜合評價法三大類。概率風(fēng)險評價的研究成果有：MOHAGHEGH等[1]

考慮組織因素的影響，拓展了概率風(fēng)險評估模型，提出了SoTeRiA (Social-Technical Risk Analysis)事故致因模型，結(jié)合故障樹(FT)、事件序列圖(ESD)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BBN)和系統(tǒng)動力學(xué)(SD)等方法對航空安全風(fēng)險進(jìn)行了定量評價；GROTH等[2]和ROELEN等[3]結(jié)合ESD,FT和BBN構(gòu)建了航空運(yùn)輸系統(tǒng)的概率風(fēng)險評價方法；袁樂平等[4]組合事件樹(ETA)和人誤評估與減少技術(shù)(HEART)方法建立了飛行沖突調(diào)配概率安全評估模型?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的評價方法的研究成果有：孫大鑫等[5]提出了基于集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空安全風(fēng)險評價方法;劉俊勇等[6]建立了基于BA-WNN的滑行道安全風(fēng)險預(yù)警模型;BROOKER[7]構(gòu)建了安全風(fēng)險評估的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。綜合評價法的研究成果有：除了層次分析法[8]、模糊綜合評價[9]、灰色綜合評價[10]等常用方法，網(wǎng)絡(luò)分析法[11]、集對分析[12]、可拓優(yōu)度[13]、物元理論[14]等方法也被用于航空安全風(fēng)險評價。

由于航空系統(tǒng)的復(fù)雜特性，在航空安全風(fēng)險評價中普遍存在各類不確定問題，其關(guān)鍵是評價指標(biāo)數(shù)據(jù)信息的不確定性問題，主要源自飛機(jī)故障和環(huán)境變化的隨機(jī)性、決策信息不完備、評價專家意見分歧以及主觀指標(biāo)難以精確分析等。而上述安全風(fēng)險評價方法在系統(tǒng)處理不確定性問題方面具有一定的局限性，因此，需要結(jié)合航空系統(tǒng)特點(diǎn)，研究解決安全風(fēng)險評價的不確定問題。在證據(jù)推理和模糊集理論基礎(chǔ)上發(fā)展而來的模糊證據(jù)推理方法，以其運(yùn)算規(guī)則允許對未知情況缺省處理的特點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用[15]。WANG等[16]最先將模糊集理論與證據(jù)推理算法相結(jié)合提出一種新的安全分析方法；在國內(nèi)，姜江等[17]最早將模糊證據(jù)推理方法引入風(fēng)險分析與評價領(lǐng)域，其研究最具系統(tǒng)性；張笛等[18]運(yùn)用證據(jù)推理方法融合以模糊信度分布表示的各評價指標(biāo)的安全風(fēng)險值，將模糊證據(jù)推理方法引入內(nèi)河船舶航行的安全評價領(lǐng)域。在此基礎(chǔ)上，本文提出航空安全風(fēng)險評價的模糊證據(jù)推理方法，由航空領(lǐng)域?qū)＜腋鶕?jù)經(jīng)驗(yàn)知識并結(jié)合被評價對象的實(shí)際情況給出每個安全風(fēng)險評價指標(biāo)的可能性和嚴(yán)重性等級，利用模糊風(fēng)險評價方法求得每個指標(biāo)以信度結(jié)構(gòu)表示的安全風(fēng)險值，并基于證據(jù)推理算法所具有良好的合成不同來源信息、處理沖突數(shù)據(jù)問題的能力，將其用于合成不同評價指標(biāo)的安全風(fēng)險值，最終得到航空系統(tǒng)綜合安全風(fēng)險值和安全風(fēng)險等級。

1 航空安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建

由于航空系統(tǒng)是由人員、飛機(jī)、環(huán)境和管理等因素構(gòu)成的復(fù)雜社會技術(shù)系統(tǒng)。因此，基于“人-機(jī)-環(huán)”系統(tǒng)安全理論[1]，在總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)和分析78起安全事件基礎(chǔ)上，采用問卷調(diào)查的形式征求5位航空安全專家意見，根據(jù)專家反饋意見，優(yōu)化構(gòu)建航空安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系，如圖1所示。

圖1 航空安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系Fig.1 Aviation safety risk evaluation index system

由圖1可以看出，航空安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系共涵蓋14項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)，指標(biāo)的選取覆蓋了航空系統(tǒng)安全風(fēng)險的各個維度，全面系統(tǒng)、適用可行。

2 安全風(fēng)險評價的模糊證據(jù)推理方法

2.1 證據(jù)推理算法

S(ei)={(Hn,βn,i),n=1,2,…,N}i=1,2,…,L

(1)

設(shè)βn為總體指標(biāo)y被評價為等級Hn的信任度，證據(jù)推理算法就是將所有基本指標(biāo)ei的信度分布S(ei)={(Hn,βn,i),n=1,2,…,N}提供的信息合成為總體指標(biāo)y的信度分布S(y)={(Hn,βn),n=1,2,…,N}的過程。

設(shè)mn,i為已分配的基本概率函數(shù)，表示第i個基本指標(biāo)ei支持總體指標(biāo)y為等級Hn的程度；設(shè)mH,i是在指標(biāo)ei上所有評價等級都被考慮后未分配給任何等級的剩余概率函數(shù)。其算式為

mn,i=ωiβn,in=1,2,…,N

(2)

(3)

(4)

(5)

令EI(i)為前i個基本指標(biāo)的集合，即EI(i)={e1,e2,…,ei}。令mn,I(i)表示前i個基本指標(biāo)支持y為等級Hn的程度，mH,I(i)為在前i個指標(biāo)e1,e2,…,ei上所有評價等級都被考慮后未分配給任何等級的剩余概率函數(shù)。mn,I(i)和mH,I(i)需要合成所有mn, j和mH, j(n=1,2,…,N，j=1,2,…,i)得到。

求mn,I(i)和mH,I(i)的遞歸公式[19]為

{Hn}:mn,I(i+1)=KI(i+1)(mn,I(i)mn,i+1+
mn,I(i)mH,i+1+mH,I(i)mn,i+1)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

2.2 模糊安全風(fēng)險評價方法

安全風(fēng)險R可以用R=P×S表示，即危險事件發(fā)生可能性P與引發(fā)后果嚴(yán)重性S的乘積。由于不確定性因素的影響，通常難以定量地對安全風(fēng)險進(jìn)行評價。一個實(shí)用且有效的方法是應(yīng)用定性描述來表示安全風(fēng)險級別。危險事件發(fā)生的可能性可以定性地用語言等級表述為“很低”、“低”、“較高”、“高”和“很高”；而后果的嚴(yán)重性也可以描述為“無影響”、“輕微”、“較大”、“危險”和“災(zāi)難性”。本文將風(fēng)險參數(shù)P和S的語義評價等級描述轉(zhuǎn)化為用三角模糊數(shù)表示，其對應(yīng)關(guān)系見表1。

表1 語義等級評價與三角模糊數(shù)對應(yīng)關(guān)系Table 1 Corresponding relationship between semantic grade evaluation and triangular fuzzy number

(13)

安全風(fēng)險評價等級的定義及風(fēng)險參數(shù)描述見表2。

表2 安全風(fēng)險評價等級的定義及風(fēng)險參數(shù)描述Table 2 Definition of safety risk evaluation level and risk parameter description

圖2 5個等級三角模糊數(shù)的隸屬度函數(shù)曲線Fig.2 Membership function curve of five-grade triangular fuzzy numbers

將每個評價指標(biāo)的安全風(fēng)險值從三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為信度結(jié)構(gòu)的步驟如下。

5) 將ZR歸一化得到標(biāo)準(zhǔn)化的信度結(jié)構(gòu)Z={βVL,βL,βM,βH,βVH}。

2.3 安全風(fēng)險評價的模糊證據(jù)推理方法

結(jié)合模糊評價方法和證據(jù)推理算法，提出航空安全風(fēng)險評價的模糊證據(jù)推理方法，其步驟如下：

1) 構(gòu)建航空安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系。

2) 運(yùn)用層次分析法計(jì)算各評價指標(biāo)權(quán)重。

3) 對各指標(biāo)的安全風(fēng)險參數(shù)等級進(jìn)行評價，將評價結(jié)果以三角模糊數(shù)形式表示。

4) 采用式(13)求得各評價指標(biāo)以三角模糊數(shù)形式表示的安全風(fēng)險值。

5) 將各指標(biāo)的安全風(fēng)險值從三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為以S(ei)={(Hn,βn,i),n=1,2,…,5}表示的信度結(jié)構(gòu)。

6) 根據(jù)證據(jù)推理算法(式(2)～(12))綜合所有評價指標(biāo)以信度結(jié)構(gòu)表示的安全風(fēng)險值，得到以信度結(jié)構(gòu)表示的總體航空安全風(fēng)險值。

7) 求取航空安全風(fēng)險值的期望效用值u。

在此基礎(chǔ)上，可定義3種不同的期望效用值，即最大、最小及平均期望效用值[19-20]分別為

(14)

(15)

(16)

若評價是完全的，u(y)=uavg(y)=umin(y)=umax(y)，總體指標(biāo)的期望效用值為

(17)

8) 確定航空安全風(fēng)險等級。

3 實(shí)例分析

以某飛行大隊(duì)為評價對象，采用本文提出的模糊證據(jù)推理方法對其航空安全風(fēng)險進(jìn)行評價，以驗(yàn)證方法的有效性。首先，運(yùn)用調(diào)查咨詢法，邀請5位航空領(lǐng)域?qū)＜?，?4個安全風(fēng)險評價指標(biāo)出發(fā)，對該大隊(duì)可能存在的安全風(fēng)險進(jìn)行分析判斷，咨詢過程中發(fā)現(xiàn)該飛行大隊(duì)存在人員教育培訓(xùn)不充分、心理狀態(tài)不佳、安全意識淡薄等安全風(fēng)險隱患，根據(jù)調(diào)查分析情況，給出該單位每個安全風(fēng)險評價指標(biāo)的可能性和嚴(yán)重性等級，結(jié)果如表3所示。

表3 評價指標(biāo)的可能性和嚴(yán)重性等級Table 3 Possibility and severity level of evaluation indexes

其次，參考表2，將表3中每個指標(biāo)的可能性和嚴(yán)重性等級從語義評價轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)，并根據(jù)式(13)求得每個指標(biāo)以三角模糊數(shù)形式表示的安全風(fēng)險值，結(jié)果如表4所示。

表4 三角模糊數(shù)表示的風(fēng)險評價結(jié)果Table 4 Risk evaluation results expressed by triangular fuzzy numbers

然后，采用三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為信度結(jié)構(gòu)的算法，將表4中每個指標(biāo)以三角模糊數(shù)形式表示的安全風(fēng)險值轉(zhuǎn)化為信度結(jié)構(gòu)表示，結(jié)果如表5所示。

表5 歸一化的評價指標(biāo)安全風(fēng)險值Table 5 Safety risk value of normalized evaluation index

進(jìn)一步，利用層次分析法求解評價指標(biāo)權(quán)重[8]，計(jì)算得到一級指標(biāo)和二級指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重值，結(jié)果如表6和表7所示。

表6 一級指標(biāo)權(quán)重Table 6 Weight of first-level indexes

表7 二級指標(biāo)權(quán)重Table 7 Weight of second-level indexes

最后，運(yùn)用證據(jù)推理算法綜合每個評價指標(biāo)的安全風(fēng)險值，得到4個一級指標(biāo)和總體航空安全風(fēng)險值，如表8所示。從表8中可以看出，評價是完全的。

表8 一級指標(biāo)和系統(tǒng)總體安全風(fēng)險值Table 8 First-level index and overall safety risk value of the system

因此，該單位的安全風(fēng)險等級序號為3，其相應(yīng)的風(fēng)險等級為“中等(M)”，表示該單位整體安全風(fēng)險水平較高，若技術(shù)可行，必須采取措施降低安全風(fēng)險，這與該單位的實(shí)際安全狀況是相符的。

4 結(jié)束語

基于“人-機(jī)-環(huán)”系統(tǒng)安全理論，構(gòu)建了由人員風(fēng)險、飛機(jī)風(fēng)險、環(huán)境風(fēng)險和管理風(fēng)險構(gòu)成的航空安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系。

提出了航空安全風(fēng)險評價的模糊證據(jù)推理方法。以三角模糊數(shù)及其運(yùn)算規(guī)則為邏輯基礎(chǔ)，提出了模糊安全風(fēng)險評價方法，運(yùn)用證據(jù)推理算法綜合所有指標(biāo)的安全風(fēng)險值。通過實(shí)例分析驗(yàn)證了模糊證據(jù)推理方法的可行性和有效性。

為保證航空安全風(fēng)險評價的客觀性，需進(jìn)一步研究客觀評價指標(biāo)的識別和數(shù)據(jù)采集方法，為實(shí)現(xiàn)航空安全風(fēng)險實(shí)時動態(tài)預(yù)警提供支持。