基于可拓学的空管系统安全评价

刘 颖，李 祥，陈可嘉，林 静

(1.中国民航科学技术研究院, 北京 100028； 2.福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350108)



基于可拓学的空管系统安全评价

刘 颖1，李 祥1，陈可嘉2，林 静2

(1.中国民航科学技术研究院, 北京 100028； 2.福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350108)

空中交通管理系统作为民航运输系统的一个关键组成部分，其安全运作与否直接影响民航安全。因此，针对空管系统进行安全评价，可以了解空管系统的安全状态，使得相关部门可以依此进行宏观管理，提升民航安全水平。首先，在分析空管系统以及明确指标选取原则的基础上，从“人、机、环、管”4个方面，建立空管系统安全评价指标体系。其次，采用模糊序关系分析法确定指标权重，并引入可拓学理论框架，建立基于可拓学的空管系统安全评价方法。最后，通过对某空管单位安全评价的实例研究，验证了该方法的可行性和有效性。

空管系统；安全评价；可拓学；模糊序关系分析法

随着社会经济的发展和科学技术的变革，民航运输业也随之不断发展，给人们生活带来了巨大的方便，从而在人类生活中占据着越来越重要的位置。空中交通管理系统作为民航运输系统的一个关键组成部分，其安全运作与否直接影响着民航安全。

关于空管系统安全评价方面的研究，已经有不少学者做了相关工作。SHORROCK[1]通过对空管错误类型的归纳分析，认为管制员对所接收的信息能否及时地做出判断关系着空管的安全能否得到保障。SUBOTIC等[2]评估了空管设备出现故障情况下空管系统的可靠性。KIRWAN等[3]分析了空管系统中管制员的管制失误，并对如何提高空管系统安全给出了建议。杜红兵等[4]鉴于空管安全因素间彼此影响相互关联的情况，采用了模糊-网络层次分析对空管安全进行评价。张晓全等[5]应用SHELL模型系统地识别出空管安全因素集，并运用灰色关联分析进行定量评价。高扬等[6]利用模糊评价理论对空管系统危险发生后果的严重程度进行评估，利用不确定分布估计来估算危险发生的可能性。ZHANG等[7]采用模糊集值统计理论对指标权重进行计算，同时，使用模糊综合评价法评价了空管系统安全。陈芳等[8]从静态能力与动态能力两方面构建空管安全运行保障能力模型，并认为安全投入、设备能力和风险管理是提高安全运行保障能力最直接有效的3个方面。梁曼等[9]通过使用目标分析法和输出分析法对民航空管设施设备系统进行安全评价。

空管系统安全受到人、设备、环境及管理等多方面因素影响，空管系统安全评价是一个相对复杂与抽象的评价问题，而当前关于空管系统安全评价方法的研究主要集中于模糊方法和灰色方法。可拓学是为解决矛盾问题而诞生的一门边缘学科，其通过把复杂问题转化为易理解的形象化模型，在此基础上得到相应的解决办法。可拓学构建的评价方法，通过量化的数值描述评价结果，从而达到较为完整地反映事物综合水平的目的，并且方便计算机进行规范化处理[10]。因此，笔者提出基于可拓学的空管系统安全评价方法，并通过实例研究，验证该方法的可行性和有效性。

1 空管系统安全评价指标体系的构建

参考已有的研究成果[11-12]，并按照科学性、层次结构、可操作性、定性定量相结合的原则，建立的空管系统安全评价指标体系如表1所示。

表1 空管系统安全评价指标体系的等级标准与指标值

2 基于可拓学的空管系统安全评价方法

设R表示物元，C为评判因素集，C={c1,c2,…,cl}，其中l为评判因素的个数。根据各影响因素的特点以及被评价事物的安全程度大小，划分不同的安全级别，构建出安全级别域U，U={u1,u2,…,um}，其中m代表安全级别数。

2.1 确定经典域和节域

式中：Rj为经典域；Vj为评判因素集C关于安全等级Uj的量值范围。

式中：Ru为节域；Vu为评判因素集C关于所有安全级别U的量值范围。

2.2 确定待评物元

对待评价对象，把实际调研取得的数据用Ri表示：

(3)

式中：Ri为待评价对象；vik为关于cik的量值(k=1,2,…,p)；p为评判因素的个数。

2.3 计算关联度

第i个一级指标中第k个二级指标关于安全等级j(j=1,2,…,m)的关联度kj(cik)为：

2.4 模糊序关系分析法确定权重

(2)相对重要程度的比较判断。在序关系分析法中ck-1与ck间相对重要程度ωk-1/ωk通常是一个具体数值，没有考虑人员判断的模糊性，所以笔者引入三角模糊数来给定ck-1与ck间相对重要程度的比较判断。即ωk-1/ωk=rk(k=m,m-1,…,2)。其中，rk用三角模糊数表示。

(5)

2.5 多级可拓评价

(1)一级评价。一级指标对各安全等级的关联度矩阵K(ci)等于二级指标的权重向量ωi=(ωik)乘以二级指标对各安全等级的关联度矩阵K(cik)=(kj(cik))。

(6)

(2)二级评价。待评价对象对各安全等级的关联度K(N)等于一级指标的权重ω=(ωj)乘以一级指标对各安全等级的关联度K(C)=(kj(ci))。

(7)

(8)

(9)

其中，j*为目标层安全级别的变量特征值，即安全级别的程度。

3 实例研究

3.1 数据的收集

空管系统的安全评估指标体系中，有定量指标和定性指标。定量指标有具体指标值，是通过空管单位记录统计收集而来的；而定性指标是通过专家打分获得，笔者选择5个专家分别为塔台管制室、飞行服务室、气象预报室、技术保障部网络设备室和安监科的工作人员打分，然后求平均算出该定性指标最终的得分。对于每个指标，可根据安全程度划分为5个等级：很好(K1)、较好(K2)、一般(K3)、较差(K4)、很差(K5)，根据以往数据分析及专家意见，可以得到各评价指标等级划分标准(见表1)。

3.2 确定经典域和节域

以二级指标设备因素为例，根据式(1)、式(2)对其经典域和节域进行求解，其他指标依次类推。其经典域为：

其节域为：

3.3 确定待评物元

由式(3)可知，针对某空管单位，确定待评价空管单位的物元。vik为关于cik的量值，其分值如表1所示。

3.4 计算关联度

由式(4)可得各评价指标的关联度与权重的计算结果，如表2所示。

表2 评价指标的关联度与权重

3.5 模糊序关系分析法确定权重

根据上述步骤对各指标权重进行计算，得到的汇总结果如表2所示。

3.6 多级可拓评价

由式(6)、式(7)分别计算出各一级指标和待评价对象的关联度，如表3所示。由表3可知：maxkj(N)=k2(N)，因此该空管单位的安全状况处于“较好”这一等级。根据式(8)和式(9)可求得j*=1.962 4，即准确的等级特征值为1.962 4，介于“很好”与“较好”之间，但更偏向“较好”。4个子系统中，设备因素和管理因素子系统的安全状况等级为“很好”，说明该空管单位在设备方面和管理方面做出了很大的努力，也达到了一个较为安全的管理水平。人为因素和环境因素子系统的安全状况等级为“较好”，说明在人为因素和环境因素方面仍需努力，特别是人为因素更应该引起重视，大量航空安全事故原因调查发现：人为因素已经成为造成航空事故的主要原因。因此在人为因素方面应该加强对员工的管理，加大人员培训力度，提高员工的安全意识和责任意识。环境因素方面则应该收集更全面的数据，依靠信息技术，实现信息化管理，为飞机飞行提供一个安全的飞行环境。从空管系统整体来看，该空管单位的安全管理仍需加强才能更好地实现飞机飞行安全，保障机上人员的生命和财产安全。

表3 一级指标和待评价对象的关联度

通过与灰色证据理论[14]的评价结果进行对比，发现两者高度吻合，进一步证明了可拓学理论评价方法的稳定性，具体对比情况如表4所示。

表4 可拓学理论评价方法与灰色证据理论

4 结论

空管的安全与否直接关系机上所有人员的生命和财产安全。笔者从影响空管系统安全的因素入手，建立了包含“人、机、环、管”4个方面的空管系统安全评价指标体系。在评价方法方面，充分利用可拓学理论可以量化表示评价结果并且较为全面反映事物综合水平的优点，提出了基于可拓学的空管系统安全评价方法；在权重确定方面，考虑到人员决策判断的模糊性，引入了模糊序关系分析法。将所提出的方法应用于某空管单位的安全评价，开展实例研究，得出了该空管单位的安全状况等级及各子系统的评价结果，为该空管单位进一步提升其安全管理水平提供了决策支持。

[1] SHORROCK S T. Errors of perception in air traffic control[J]. Safety Science, 2007,45(8):890-904.

[2] SUBOTIC B, OCHIENG W Y, STRAETER O. Recovery from equipment failures in ATC: determination of contextual factors[J]. Reliability Engineering and System Safety, 2007,92(7):858-870.

[3] KIRWAN B, GIBSON W H, HICKLING B. Human error data collection as a precursor to the development of a human reliability assessment capability in air traffic management[J]. Reliability Engineering and System Safety, 2008,93(2):217-233.

[4] 杜红兵,李晖,袁乐平,等.基于Fuzzy-ANP的空管安全风险评估研究[J].中国安全科学学报,2010,20(12):79-85.

[5] 张晓全,于露,曹钧.基于不安全事件等级的空管风险管理研究[J].中国民航大学学报,2012,30(2):39-42.

[6] 高扬,王雅萱, 朱艳妮,等.空中交通管制系统安全风险评估[J].中国民航大学学报,2012,30(6):40-43.

[7] ZHANG Z , MENG N, ZHOU P. Based on the fuzzy set-valued statistics and the fuzzy mathematics theory in air traffic control system safety appraisal application[J]. Physics Procedia, 2012(33):511-520.

[8] 陈芳,陈道刚,韩攀峰,等.空管安全运行保障能力模型实证研究[J].中国安全科学学报,2013,23(11):113-119.

[9] 梁曼,戴福青,田佳,等.民航空管设施、设备系统安全评价研究[J].安全与环境学报,2013,13(4):249-253.

[10] 蔡文,杨春燕,何斌.可拓逻辑初步[M].北京:科学出版社,2003：68-79.[11] 万健.民航安全风险监测方法及其应用研究[D].南京:南京航空航天大学,2008.

[12] 潘红霞.空管系统安全综合评价与预警的方法及应用研究[D].福州:福州大学,2013.

[13] CHAMODRAKAS I, ALEXOPOULOU N, MARTAKOS D. Customer evaluation for order acceptance using a novel class of fuzzy methods based on TOPSIS[J]. Expert Systems with Applications, 2009(36):7409-7415.

[14] 陈可嘉,林月柑,潘红霞.基于灰色证据理论的空管系统安全评价[J].物流工程与管理,2014,36(8):183-186.

LIU Ying:Assistant Researcher, China Academy of Civil Aviation Science and Technology, Beijing 100028,China.

Air Traffic Control System Safety Evaluation Based on Extenics Theory

LIUYing,LIXiang,CHENKejia,LINJing

Air traffic management system as a key component of the civil aviation transportation system. Its safe operation or not directly affects the civil aviation safety. Therefore, to evaluate the safety of ATC system can make us understand security of air traffic control systems. Allowing departments to conduct macro-management, and enhance the security level of civil aviation. Firstly, based on the analysis of the air traffic control system and the index selection principle clarification, the air traffic control safety evaluation index system is established including the four aspects of human, equipment, environmental, management. Next, weight values of indexes are determined by the fuzzy order relation analysis method. The air traffic control system safety evaluation method based on the extenics theory is developed. Finally, through the empirical study of an air traffic control unit safety evaluation, the feasibility and validity of the method is verified.

air traffic control system; safety evaluation; extenics theory; fuzzy order relation analysis method

2095-3852(2016)05-0524-05

A

2016-05-21.

刘颖(1972-)，女，辽宁锦州人，中国民航科学技术研究院助理研究员.

X949 DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2016.05.002

国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资金项目(61179061)；教育部新世纪优秀人才支持计划资金项目(NCET-11-0903)；民航局科技计划资金项目(MHRD20150211).