基于贝叶斯BWM-VMEA...设备施工风险源等级划分研究_林熹东.pdf

第 20 卷 第 3 期2023 年 3 月铁道科学与工程学报Journal of Railway Science and EngineeringVolume 20 Number 3March 2023基于贝叶斯BWM-VMEA组合模型的牵引供电设备施工风险源等级划分研究林熹东1，胡文博1，王万齐2，汪思成1，刘俊1，杨强3，邱实1(1.中南大学 土木工程学院，湖南 长沙 410075；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081；3.沪昆铁路客运专线湖南有限责任公司，湖南 长沙 410008)摘要：牵引供电设备施工风险源及其等级划分是设备可靠性评估的关键依据。传统依赖于专家主观判断的等级划分方法具有高特异性、低通用性和不全面性，易导致最不利施工风险源的判断偏离实际。提出基于贝叶斯(Best-Worst Method-Variation Mode and Effect Analysis，BWM-VMEA)组合模型的牵引供电设备施工风险源定量等级划分方法，首先采用贝叶斯BWM模型计算施工风险源权重，然后运用VMEA模型引入施工风险源的变化量，最后划分各个施工风险源的风险等级。案例结果表明，考虑施工风险源的变化量影响，有助于刻画施工风险源危害程度的全部特征，得出不同于仅依据权重排序的最不利施工风险源结果，并缩小了最不利施工风险源范围。使用相同案例数据比较分析得出，该组合模型相较于层次分析法可以有效协调专家主观偏好，权重判断结果具有更好的一致性比率(提升近50%)，更优的最低限度违反指标(缩小近3倍)和更小的总偏离度(减小1.751 4)，具有决策过程更科学、计算结果更精细的优势。该组合模型科学合理地识别施工风险源危害程度，有助于运维决策者快速追溯设备故障的最不利施工风险源，高效处理设备故障问题。关键词：牵引供电；风险源；风险等级；贝叶斯BWM-VMEA组合模型；权重判断中图分类号：U226 文献标志码：A 开放科学(资源服务)标识码(OSID)文章编号：1672-7029（2023）03-1085-10Classification of traction power supply equipment construction risk sources based on combined Bayesian BWM-VMEA modelLIN Xidong1,HU Wenbo1,WANG Wanqi2,WANG Sicheng1,LIU Jun1,YANG Qiang3,QIU Shi1(1.School of Civil Engineering,Central South University,Changsha 410075,China;2.Institute of Computing Technology,China Academy of Railway Sciences Co.,Ltd.,Beijing 100081,China;3.Hukun Railway Passenger Line Hunan Co.,Ltd.,Changsha 410008,China)Abstract:Construction risk sources of traction power supply equipment and their classification are the key basis 收稿日期：2022-03-28基金项目：川藏铁路工程若干重大问题研究可靠性保障战略研究(二期)(2021-XBZD-2)；铁路“四电”工程建设项目全过程智能质量管理理论与应用研究(N2019G024)通信作者：邱实(1985)，男，重庆人，教授，博士，从事交通基础设施智能监控管理研究；Email：DOI:10.19713/ki.43-1423/u.T20220580铁 道 科 学 与 工 程 学 报2023 年 3月for equipment reliability assessment.The traditional classification method which relies on the subjective judgment of experts has high specificity,low generality and incomprehensiveness.It easily leads to the deviation of the judgment of the most unfavorable construction risk sources from reality.The proposed quantitative construction risk source classification method based on Bayesian BWM-VMEA(Best-Worst Method-Variation Mode and Effect Analysis)combination model for traction power supply equipment firstly used Bayesian BWM model to calculate construction risk source weights.Then,the VMEA model was applied to introduce the variation of construction risk sources.Finally,the risk level of each construction risk source was classified.The results of the case show that considering the influence of the amount of variation of construction risk sources helps to characterize the full extent of the hazard of construction risk sources,yielding results different from the most unfavorable construction risk sources ranked based on weights only,and narrowing the range of the most unfavorable construction risk sources.Comparative analysis using the same case data shows that the combined model can effectively coordinate the subjective preferences of experts compared with the hierarchical analysis method.The weight judgment results have better consistency ratio(nearly 50%improvement),better minimum violation index(nearly 3 times reduction)and smaller total deviation(total deviation reduced by 1.751 4),which has the advantages of more scientific decision-making process and more refined calculation results.The combined model scientifically and rationally identifies the hazard level of construction risk sources,which helps the decision makers quickly trace the most unfavorable construction risk sources of equipment failure and efficiently deal with equipment failure problems.Key words:traction power supply;risk source;risk level;Bayesian BWM-VMEA combination model;weight judgment 牵引供电设备可靠性对于铁路高效、平稳、安全运行具有重要意义。当前牵引供电设备可靠性评价应用发展迅速15，尤其是针对各类施工风险源的权重计算和等级划分研究49。施工风险源与牵引供电设备可靠性之间的关系如表1。因此，划分施工风险源的风险等级，有利于运维决策者精准、快速判识设备故障原因，从而支持决策。传统的牵引供电设备施工风险源分析方法缺乏全面、精确的数据驱动，无法定量分析施工风险源的危害程度，难以对施工风险源危害程度进行等级划分，导致最不利施工风险源的判断偏离实际。以德尔菲法、层次分析法、熵值法、模糊聚类法和主成分析法等为代表的多因素决策方法在进行风险源比较时缺乏参考对象，需要专家进行多次比较，评分难度高，在应对复杂施工风险源时具有低一致性、高特异性和低可靠性，尤其是仅根据权重排序结果的最不利施工风险源判断，易受单一专家主观偏好的影响，导致筛选结果模糊1014。本文提出的贝叶斯BWM-VMEA的组合模型，首先对施工风险源进行权重判断，然后结合VMEA模型引入施工风险源的变化量因素，计算风险优先值(Variation Risk Priority Number,VRPN)，最后得出相对风险等级，从而确定最不利施工风险源。贝叶斯 BWM-VMEA 组合模型要求专家根据施工风险源的危害程度初步确定明显的最高、最低施工风险源，各个专家得以使用参考比较确定评分集，参考比较方法更加高效，省略了专家比较中间值危害程度的困难过程14；依据贝叶斯层次模型计算群体决策的最佳权重向量，统筹多个专家决策偏好对权重结果的影响15；考虑施工风险源的变化量，更精细化确定施工风险源的危害程度。1 基于贝叶斯 BWM-VMEA 组合模型的牵引供电设备施工风险源等级划分1.1牵引供电设备施工风险源体系建构围绕牵引供电设备故障原因，开展施工现场1086第 3 期林熹东，等：基于贝叶斯BWM-VMEA组合模型的牵引供电设备施工风险源等级划分研究调查，广泛收集牵引供电系统安全风险评估、可靠性评价和“四电”工程质量安全风险分析等相关研究中的施工风险源3,8,16，综合专家意见，从各参建方角度建立牵引供电设备的两级施工风险源体 系，包 括 1 级 施 工 风 险 源 层(Level 1 Key Engineer Characteristic,L1-KEC)和 2级施工风险源层(Level 2 Key Engineer Characteristic,L2-KEC)，如图1。1.2基于贝叶斯 BWM 模型的施工风险源权重计算基于贝叶斯BWM模型对牵引供电设备施工风险源体系进行权重计算，总体实施步骤如下。步骤1：专家根据内业资料、实际调查结果和主观经验，从施工风险源体系中(X=X1，X2，Xn)初步确定最高、最低风险的施工风险源XB和XW作为参考比较对象。步骤 2：专家将XB与其他施工风险源成对比较，得到向量：RB=(rB1,rB2,rBn)(1)其中：rBj表示XB与其他施工风险源的危害程度之表1施工风险源与牵引供电设备可靠性的关系Table 1Relationship between construction risk sources and traction power supply equipment reliability特