基于D-AHP與TOPSIS的列車定位系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

摘" 要：針對(duì)列車組合定位系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程中，由于專家經(jīng)驗(yàn)差異導(dǎo)致評(píng)估信息的不確定性以及語(yǔ)言評(píng)估產(chǎn)生的模糊性問(wèn)題，采用基于D數(shù)理論的層次分析法（D-AHP）和逼近理想解排序法（TOPSIS）對(duì)其進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。以基于衛(wèi)星的列車定位系統(tǒng)為例，分析硬件及環(huán)境因素，確定其影響因素；建立D-AHP層次結(jié)構(gòu)求解各因素權(quán)重，以識(shí)別出系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)較高的部件；通過(guò)改進(jìn)的TOPSIS將專家按能力水平排序，并求解各自所占權(quán)重；最后，綜合影響因素權(quán)重，專家權(quán)重以及評(píng)判矩陣確定系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)量化值及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，為系統(tǒng)的后續(xù)改進(jìn)提供參考。

關(guān)鍵詞：列車組合定位系統(tǒng)；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；D數(shù)理論；層次分析法；逼近理想解排序法

中圖分類號(hào)：U284" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）06-0011-05

Abstract： In view of the uncertainty of assessment information and the fuzziness caused by language assessment due to differences in expert experience during the safety risk assessment of integrated train positioning systems， the Analytic Hierarchy Process based on D-number theory （D-AHP） and the approximate ideal solution sequencing method （TOPSIS） are used to assess the safety risk of the system. Taking the satellite-based train positioning system as an example， hardware and environmental factors are analyzed and their influencing factors are determined; a D-AHP hierarchical structure is established to solve the weights of each factor to identify the components with higher risks in the system; experts are sorted according to their capabilities through the improved TOPSIS， and their respective weights are solved; Finally， the weights of influencing factors， expert weights and evaluation matrix are combined to determine the quantitative value and risk level of system safety risks， providing reference for subsequent improvement of the system.

Keywords： Train Integrated Positioning System（TIPS）; risk assessment; D-number theory; Analytic Hierarchy Process（AHP）; approximation ideal solution sequencing method

因鐵路運(yùn)營(yíng)速度提高，列車運(yùn)行控制系統(tǒng)對(duì)列車定位技術(shù)提出了更高的要求[1]。目前，基于衛(wèi)星的列車組合定位是未來(lái)列車定位技術(shù)的發(fā)展方向，但它作為我國(guó)鐵路信號(hào)領(lǐng)域中的新裝備，未經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間使用，許多隱形風(fēng)險(xiǎn)因素還未發(fā)現(xiàn)，因此對(duì)其進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是非常重要的。

目前對(duì)基于衛(wèi)星的定位系統(tǒng)評(píng)估方法不一，專家評(píng)分方法是常用的方法之一，但其過(guò)度依賴主觀經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致安全評(píng)估存在不確定性，同時(shí)語(yǔ)言評(píng)估存在難量化問(wèn)題。因此，為解決專家評(píng)分法的不足，本文采用D-AHP和TOPSIS對(duì)GPS/SINS組合的列車定位系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。利用D數(shù)理論可以處理不確定性問(wèn)題的特點(diǎn)對(duì)模糊偏好關(guān)系進(jìn)行改進(jìn)，把D數(shù)理論和層次分析法（AHP）相結(jié)合，以使求得的指標(biāo)權(quán)重更科學(xué)合理；而后采用具有一定客觀性和逼近性的TOPSIS法，綜合考慮各位專家的優(yōu)勢(shì)，計(jì)算專家所給意見(jiàn)的準(zhǔn)確度以及專家評(píng)價(jià)的權(quán)重，以便更加客觀地采納專家意見(jiàn)。

1" 列車定位系統(tǒng)

GPS/SINS列車定位系統(tǒng)是以GPS和慣性測(cè)量器件（IMU）構(gòu)成定位功能單元，通過(guò)定位計(jì)算單元對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行解析及計(jì)算，再通過(guò)接口輸出給對(duì)應(yīng)的功能模塊，以實(shí)現(xiàn)定位目的。具體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2" 相關(guān)理論基礎(chǔ)

2.1 D數(shù)理論

D數(shù)在繼承證據(jù)理論優(yōu)勢(shì)的前提下，克服其在表達(dá)不確定信息方面的不足，能夠更好描述和處理不確定信息[2-3]。

4" 實(shí)例驗(yàn)證

4.1" 確定定位系統(tǒng)評(píng)價(jià)體系

在第一節(jié)分析定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，對(duì)各部分所有影響因素進(jìn)行分析，構(gòu)建的最終層次結(jié)構(gòu)如圖3所示。

4.2" 制定安全評(píng)估等級(jí)

參考EN50126、EN50159等標(biāo)準(zhǔn)及目前國(guó)內(nèi)外安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究成果，制定評(píng)分規(guī)則時(shí)，將列車組合定位系統(tǒng)按4個(gè)等級(jí)量化，具體評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。

4.3" 采用D-AHP計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

現(xiàn)以準(zhǔn)則層指標(biāo)為例計(jì)算權(quán)重，組織6名專家參考評(píng)估標(biāo)度[3]對(duì)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，并構(gòu)建準(zhǔn)則層指標(biāo)的D數(shù)偏好矩陣RD

將RD轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù)矩陣RC

進(jìn)而計(jì)算概率矩陣RP，然后將其按行和大小排序后得到三角化概率矩陣RPT

由此得到指標(biāo)Mi對(duì)系統(tǒng)影響結(jié)果：M5gt;M3gt;M6gt;M2gt;M4gt;M1。經(jīng)公式（4）得不一致系數(shù) I.D.=0.01，該值在可接受范圍內(nèi)。

將矩陣RC按Mi排序后轉(zhuǎn)化為RCT

根據(jù)該矩陣求解方程組

式中：wMi代表指標(biāo)的權(quán)重，？姿代表信息的置信度。綜合考慮本次參評(píng)專家經(jīng)驗(yàn)，將？姿取為2。以此解得準(zhǔn)則層指標(biāo)權(quán)重wMi=[0.048 4 0.148 2 0.228 3 0.098 4 0.298 3 0.178 3]。由此可見(jiàn)，對(duì)定位系統(tǒng)影響最大的是環(huán)境因素，影響最小的是安全電源。

結(jié)合層次分析法計(jì)算權(quán)重的特點(diǎn)，同理得到各影響因素權(quán)重，最終得到相對(duì)于目標(biāo)層即定位系統(tǒng)的權(quán)重WXi，結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，X2、X8、X21對(duì)定位系統(tǒng)故障影響較大，所以在以后需要對(duì)其所處的部件進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注改進(jìn)，此外也需要提高其抗干擾能力，以解決環(huán)境問(wèn)題對(duì)系統(tǒng)的影響。

4.4" TOPSIS計(jì)算專家權(quán)重

現(xiàn)結(jié)合確定的因素集，組織各專家對(duì)各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素按照表1的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行賦值。專家評(píng)判矩陣見(jiàn)表2。

分析該22項(xiàng)影響因素，均是賦值越大越好，即均是極大性指標(biāo)，因此選擇公式（5）進(jìn)行規(guī)范化處理。并與D-AHP法求得影響因素權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，構(gòu)建加權(quán)評(píng)判矩陣，確定專家評(píng)分的正負(fù)理想解。為了展示理想解、各專家賦值及其兩者間的距離，更加直觀地體現(xiàn)各專家的優(yōu)勢(shì)，將其繪制到同一雷達(dá)圖上，如圖5所示。

在圖5中，從相對(duì)位置來(lái)看，專家5賦值距正理想解最近且距負(fù)理想解最遠(yuǎn)；從曲線相似程度來(lái)看，專家5賦值對(duì)應(yīng)的曲線形狀和正理想解最接近，則在該圖的6位專家中，綜合兩者后認(rèn)為專家5的賦值相較于其他專家更合理。最終的TOPSIS法得到的結(jié)果見(jiàn)表3。

傳統(tǒng)的TOPSIS方法和改進(jìn)的方法相比，專家4、5的排序相同，而專家1、2、3、6的排序略有不同，因此在最終計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)量化值時(shí)采納專家意見(jiàn)的程度也略有不同。綜合考慮各位專家的職稱、學(xué)歷、工齡和年齡等客觀因素，表3中改進(jìn)后TOPSIS的排序更符合6位專家能力的實(shí)際情況排序。因此最終通過(guò)歸一化改進(jìn)TOPSIS法求得的綜合貼近度即可實(shí)現(xiàn)專家意見(jiàn)的權(quán)重Wh計(jì)算，最終計(jì)算得到專家權(quán)重Wh=[0.165 4 0.175 2 0.158 5 0.152 4 0.178 3 0.170 2]。

4.5" 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)決策法計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)量化值

5" 結(jié)論

本文針對(duì)專家主觀經(jīng)驗(yàn)評(píng)估法的不足以及語(yǔ)言評(píng)估的模糊性問(wèn)題，提出了基于D-AHP和TOPSIS結(jié)合的評(píng)估方法。本文采用D-AHP計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，減少了主觀差異性對(duì)結(jié)果的影響，同時(shí)可以識(shí)別出對(duì)系統(tǒng)影響較大的部件，為后續(xù)維護(hù)、保養(yǎng)以及設(shè)計(jì)人員優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供了依據(jù)；采用TOPSIS求其綜合貼近度和專家權(quán)重，使得在確定最終風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)時(shí)根據(jù)專家權(quán)重大小更合理采納專家意見(jiàn)；經(jīng)計(jì)算確定該定位系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)為2級(jí)，安全水平中等，后續(xù)可利用其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，進(jìn)而制定相關(guān)的控制策略。

參考文獻(xiàn)：

[1] 寧濱.智能交通中的若干科學(xué)和技術(shù)問(wèn)題[J].中國(guó)科學(xué)：信息科學(xué)，2018，48（9）：1264-1269.

[2] FAN G C ，ZHONG D H ， YAN F G ， et al. A hybrid fuzzy evaluation method for curtain grouting efficiency assessment based on an AHP method extended by D numbers[J].Expert Systems With Applications，2016，44（1）：289-303.

[3] 劉培德，滕飛.基于D-AHP的圍填海對(duì)海洋資源影響評(píng)價(jià)[J].廣東海洋大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，37（2）：1-10.

[4] 李雙明，關(guān)欣，趙靜，等.一種參數(shù)區(qū)間交叉類型的目標(biāo)識(shí)別方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，46（7）：1307-1316.

[5] 劉豪杰.基于熵權(quán)TOPSIS模型的?？h農(nóng)村生態(tài)文明建設(shè)滿意度研究[D].大連：大連海洋大學(xué)，2024.

第一作者簡(jiǎn)介：王妍（1995-），女，碩士，助教。研究方向?yàn)榱熊嚱M合定位。