基于AHP-模糊综合评价法的车务段安全分析

王中华，赵 宁，戴广龙，赵道体

（1. 安徽理工大学 能源与安全学院，安徽 淮南 232001；2. 郑州铁路局 洛阳车务段，河南 洛阳 471000）

0 引言

安全评价又被称为“风险评价”，它以实现系统的安全为目的，按照科学的原理与方法，从系统的角度出发对潜在的危险因素进行预先识别、分析与评价，为制定预防措施和管理决策提供依据。目前应用比较广泛的评价方法有检查表法、预先危险性分析法、事故树法、道氏法、蒙德法、概率风险评价法等[1]。

多年来，铁路系统的安全评价标准以天数为衡量指标，这种只注重结果不注重过程的评价，没有从根本上做到“安全第一，预防为主，综合治理”，不利于安全工作的可持续性[2]。由于车务段业务复杂，下辖中间站众多，同时需要机务段、工务段、车辆段、电务段等其他部门配合，环环相扣，因而引入安全检查表进行定性或半定量的评价后，发现往往因为工作量过大，对定量部分的评价不完善，导致评价结果很难达到客观和公正[3]。

模糊集理论是美国控制论专家 L. A. Zadeh 提出的一种数学方法，模糊集理论借助隶属函数把不确定性因素转化为确定性因素。模糊评价就是在此理论的基础上将一些模糊的、定性的因素定量化，具有广泛、直观的特点[4-7]。层次分析法(Analytical Hierarchy Process，AHP)是由美国运筹学家 T. L.Satty 在20世纪70年代提出的以系统工程学为依据的分析方法，根据复杂系统内部的隶属关系，将系统分为有序的层次，逐层比较各因素间重要度确定权重值。该方法利用人的判断分析，综合处理较难量化的复杂问题，可以将事件中的定性分析转化为定量分析，将决策者的思维模型化、数学化，用于多准则、多因素系统的决策分析[8]。

车务段所辖中间站的站点众多，作业环境开放，各工种人员分布广泛，各部门协调与控制难度较大。因此，可以将车务段看成一个系统，把影响系统的要素分层，借助层次分析法计算权重的优势，同时结合模糊评价法对车务段进行安全评价。

1 评价指标选取

评价指标的选取直接决定着评价的可靠性与实用性。因此，在选取评价指标时应本着可操作性、独立性、科学性的原则，尽可能选取全面、合理、客观反映影响系统安全性的各个因素[9]。中间站作为一个生产系统，必然离不开人、设备、环境3个方面，同时又伴随着多部门间的协调运作，因而管理因素也是不可缺少的一方面。根据《 铁路技术管理规程 》的要求，结合《 铁路行车事故案例选编 》，同时参考洛阳车务段管辖范围内的事故资料[10]，经有关专家评议分析得出，在人的方面影响车务段系统安全的因素有：职工受教育水平、职工安全培训、职工业务技能、职工身体状况；设备方面的影响因素有：设备定期检查情况、信号设备可靠性、安检设备可靠性；环境方面的影响因素有：中间站沿线民风、乘车旅客数量、职工工作环境、自然环境；管理方面的影响因素有：安全规章制度(是否合理、健全)、领导管理责任(是否到位)、绩效考核。

2 指标权重确定

2.1 建立系统层次结构模型

根据上述影响车务段系统安全因素的分析可知，建立系统层次结构模型如图1所示。

2.2 构造判断矩阵

以上一层指标因素为目的，两两比较下一层指标间的重要度而得出的标度，即可以构成判断矩阵。一般可以构造 n 个 m × m 矩阵(n 为上层指标的个数，m 为与上层指标相连的本层指标个数)。标度采用9级标度法，分别用1—9表示。

采用问卷调查咨询法，邀请车务段中间站一线职工对各层指标进行两两比较，然后邀请专家进行修正，建立判断矩阵计算权重值，各判断矩阵如表1—表5所示。

2.3 计算各指标相对权重

以 B 层相对于 A 的判断矩阵为例，利用和积法求解判断矩阵，具体步骤如下。

将判断矩阵按列归一化，可得矩阵为

将 A 中元素按行相加得

图1 车务段系统层次结构图

表1 A — Bi 判断矩阵

表2 B1 — C1j 判断矩阵

表3 B2 — C2j 判断矩阵

表4 B3 — C3j 判断矩阵

表5 B4 — C4j 判断矩阵

将中各元素进行归一化，即得到 B 层元素对于 A 的相对权重 W 为

同理，可以计算得到判断矩阵 B1—C1j的权重为 W1= [0.0960.4660.1610.277]T，B2—C2j的权重为 W2= [0.5390.2970.164]T，B3—C3j的权重为 W3= [0.0960.4660.2770.161]T，B4—C4j的权重为 W4= [0.1100.5810.309]T(j =1，2，3，4)。判断矩阵均通过了一致性检验。

3 模糊综合评价

3.1 确定模糊对象评判集

确定模糊对象评判集 V = { vi}，其中 vi(i =1，2，…，n)是评判等级的标准，规定了评判结果所能选择的范围。根据易判别原则，车务段安全状况评判集 V = { 优秀，良好，合格，不合格 }。

3.2 确定模糊综合评价矩阵

采用专家打分法获得定性指标评语集。根据评价指标，邀请30位生产一线不同部门专家对影响车务段安全因素打分，采用百分制统计法统计专家意见，得到定性指标的评语集。例如，30位专家对设备定期检查情况 C21进行评价，有12位专家认为“优秀”，12位专家认为“良好”，6位专家认为“合格”，0位专家认为“不合格”，将各评价等级人数除以总人数即得 C21的模糊评价矩阵为 [0.40，0.40，0.20，0.00]。车务段评价结果如表6所示。

3.3 综合评价

模糊一级综合评价的公式为

式中：Bi为 B 层第 i 个指标所包含的下级因素对其综合模糊运算结果；Wi为 B 层第 i 个指标下级因素相对其权重值；Ri为模糊评价矩阵 B 层第 i 指标下级各因素相对于评语集的关系。运算符“*”为合成算子，此处取普通矩阵算法。将权重和表6中数据分别代入公式⑴得到一级综合评价结果如下。

准则层 Bi可以看作是目标层 A 的单因子判断，

式中：B 为目标层 A 下级各因素相对于 A 的模糊计算结果；W 为 A 的下级各因素对于 A 的指标权重；R 为 A 的下级各层相对于评判指标结果的关系，由一级综合评价结果可知则二级综合评价公式为

根据公式⑵，可得

因此，车务段安全状况有32.7% 可能为“优秀”，36.6% 可能为“良好”，22.3% 可能为“合格”，8% 的可能为不合格。根据最大隶属度原则，车务段安全状况为“良好”。

4 结论

（1）从对该车务段模糊综合评价的结果可以看出，该车务段仍然存在安全状况不合格的可能性，应查缺补漏，防微杜渐。

（2）根据一级综合评价结果和最大隶属度原则，准则层 B 中只有 B2“设备因素”属于“优秀”。而在 B 层关于 A 层的权重中重要指标“人的因素”只为良好，因而需要加大对职工的培训及关怀，使人的因素在保障车务段安全中发挥最大作用。

表6 专家对车务段模糊综合评价结果

（3）根据 C 层关于 B 层的相对权重，“职工安全培训”、“设备定期检查情况”、“乘车旅客数量”、“领导管理责任”这4项在其各自所对应的“人的因素”、“设备因素”、“环境因素”和“管理因素”中所占的权重较大，均在0.5左右，说明这4项属于重要指标，该车务段应将培训职工的安全意识和常识，维护旅客的乘车秩序，以及强化安全责任制等内容作为今后工作的重点。

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[1]代利明，陈玉明. 几种常用定量风险评价方法的比较[J]. 安全与环境工程，2006，4(13)：95-98.

[2]王士超. 铁路车务段在新管理体制下的安全研究[D]. 成都：西南交通大学，2010.

[3]张 虓. 基于模糊综合评价法的专用铁路(线)安全评价[D].成都：西南交通大学，2012.

[4]谢季坚，刘承平. 模糊数学方法及其应用[M]. 武汉：华中科技大学出版社，2006.

[5]宋祥波，肖桂平，贾明涛. 基于层次分析法的机车行车安全评价研究[J]. 中国安全生产科学技术，2006，2(6)：86-89.

[6]吴丽萍. 模糊综合评价方法及其应用[D]. 太原：太原理工大学，2006.

[7]甘应爱，田 丰，李维铮，等. 运筹学[M]. 北京：清华大学出版社，2005.

[8]张丽娜. AHP-模糊综合评价法在生态工业园区评价中的应用[D]. 大连：大连理工大学，2006.

[9]秦寿康. 综合评价原理与应用[M]. 北京：电子工业出版社，2003.

[10]铁道部安全监察司. 铁路行车事故案例选编附[M]. 北京：中国铁道出版社，2005.

收稿日期：2013-07-26