基于LM-BP神经网络的起重机械安全评价方法分析.doc

基于LM-BP神经网络的起重机械安全评价方法分析 摘要：本文在总结与分析起重机械安全运行影响因素的基础上，基于本质安全理论与人-机-环境安全评价思想，构建起重机械的本质安全评价模型，设计了相对完善的起重机械安全评价指标体系。并运用信息熵与模糊数学等理论，选择BP神经网络，利用LM算法，开展起重机械安全评价方法的分析。测试结果表明，该方法误差偏离较小，具有很高的识别准确度。 关键词：起重机械 BP神经网络 安全评价 起重机械属于特种设备的范畴，广泛地应用在建筑、机电、煤矿、港口等生产行业。根据其中机械操作过程可以得出，起重机械因为其特殊的结构形式、操作规程、作业环境以及搬运形式，存在很多的危险因素，再加上人为的操作因素、系统安全体系的因素、管理层面的因素，各种潜在的危险因素交织一起，就容易导致事故的发生。据国家质检总局统计，2011年全国共发生特种设备安全事故有275起，其中起重机械方面的事故有50起，死亡51人，事故数量占特种设备安全事故总数的18%。而起重机械中，出现事故较多的主要有桥（门）式起重机、升降式起重机以及塔式起重机。起重机械一旦发生安全事故，就会产生较大的经济损失与人身伤亡。所以，对起重机械的安全要求就会非常严格。这就要求对起重机械进行更为科学、更为完善、更为严谨的安全评价分析方法，从而降低甚至杜绝起重机械发生的概率，减少经济损失与人身伤亡。 1 起重机械安全评价指标体系 1.1 设计思路 起重机械安全评价指标体系的设计应当体现“人-机-环境-管理”这一系统的作用，从起重机械的出厂设计与制造、安装与使用、改造与管理等环节全面评价。在设计起重机械安全评价指标时，应综合考虑能够引起起重机械工作状态发生异常变化的各方面相互联系的具体指标。按照人的因素、物的因素、系统因素以及管理因素四个大的方面着手，按照各大因素的具体表现内容以及特点，进行分类，确定危险因子，并对可能存在的问题进行详细描述。同时，注意全面覆盖各项指标体系，突出风险程度较大的评价指标，按照权重进行评价指标的量化评价与分析。从而，深层次地分析安全风险产生的原因，有效地提出安全风险的解决方案与预防性维护。 1.2 安全评价指标体系的构建 采取层次分析法建立起重机械安全评价模型，对其进行逐层细化。按照本文划分的起重机械四类危险源，从人机的角度进行层次分析。安全评价模型如图1所示： 图1 起重机械安全评价模型 危险源的识别需要对能够引起起重机械发生安全事故各种因素的内容、特点与分类进行分析，从而进一步明确事故发生的主要原因，寻找根源。本文划分的四种类型危险源，具体如下： （1）起重机械自身危险源 起重机械自身危险源涵盖起重机械的出厂设计与制造、安装与维修、改造与使用、设备结构、安全保护装置、设备参数、设备载荷试验与设备运行情况。具体来说，起重机械的设计制造单位、安装单位、改造单位是否具备相应的所需资质、监督检验是否合格；型式试验合格与否；安全保护装置选型合理程度、齐全程度、完好程度、人员配置、管理结构如何；结构本体的金属结构是否存在安全隐患，如整体失稳、塑性变形、裂纹、主梁副板局部平面度等异常；结构本体的主要零部件是否存在异常，如吊钢、钢丝线、制动器、卷筒以及滑轮的异常。 （2）组织保障危险源 包括作业人员、岗位职责、机制保障、操作规程、日常检查、定期检验与维护保养等方面。具体来说，作业人员配备数量是否充足，持证上岗情况，岗前培训、操作记录情况、作业人员工作经验与责任心；安全组织机构设立情况，岗位职责明确情况、人员配备合理与否；激励/奖惩机制规范程度、人员准入与培训机制；操作规程编制、放置、执行情况；日常检查频率、项目与结果；定期检验计划和报检、检验单位资质、检验结果；维护保养单位资质、保养项目、保养记录与保养规程。 （3）安全文化危险源 安全管理制度、安全文化宣传、安全监察状况、技术档案与安全保卫制度。具体来说，起重机械使用单位是否制定了以岗位责任制为核心的安全管理制度；是否定期进行本职安全文化宣传和教育工作；起重机械使用单位是否能够按照安全监察意见对存在的问题或隐患进行改正或合理解释；技术档案内容完整状况；安全保卫制度制定与执行情况。 （4）应急故障处理危险源 起重机械的紧急故障处理措施，在发生故障时，自动故障处理装置是否能够有效工作，人工操作故障处理装置是否有效运行；应急预案内容完整性情况、应急预案内容的检查与修订；应急中心设置；应急设备和工具情况；应急预案演习。 按照以上分析，以图表的形式列出起重机械安全评价指标体系，以设备本体危险源为例，安全评价指标体系如图2所示： 图2 起重机械安全评价指标体系图——设备本体危险源层指标 2 基于神经网络的起重机械安全评价方法 起重机械安全评价方法一般采取加权平均的统计方法来评价起重机械的安全状况。此种方法有一定