[發明專利]基于BP神經網絡的起重機系統安全完整性評估方法及系統

在審

• 申請號: 202211217296.3
• 申請日: 2022-10-03
• 公開（公告）號: CN115563548A
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發明（設計）人: 樊衛華;張歐博雅
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06F18/2413
• 分類號: G06F18/2413;G06N3/04;G06N3/08;B66C15/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 陳鵬

本發明涉及一種基于BP神經網絡的起重機系統完整性水平評估方法及系統，該方法收集多組以往專家評估過程中保存的起重機各項指標的數據以及對應的系統安全完整性等級，作為評估模型的訓練樣本，并使用神經網絡訓練起重機系統安全完整性評估模型；采集待評估對象各項指標的數值作為測試樣本；使用評估模型來預測測試樣本的類別，獲得起重機的系統安全完整性等級；所述起重機系統完整性水平評估模型為三層BP神經網絡，BP神經網絡輸入層的輸入數據為訓練樣本，輸出層輸出為起重機系統完整性等級。本發明能直觀、綜合、有效地完成起重機系統完整性水平評估，并可根據實際測得的起重機系統完整性水平對待測起重機的運行管理給出相應優化建議。

技術領域

本發明涉及起重機風險安全評估領域，具體涉及一種基于BP神經網絡的起重機系統安全完整性評估方法及系統。

背景技術

隨著技術的發展，起重機等機電設備在工業生產等領域起著很重要的作用，在鋼材市場、鋼廠、工礦企業、冶金等企業被廣泛應用。在工業生產中，是實現工業過程機械化和自動化必不可少的重要環節。截至2020年底，起重機械數量在我國特種設備中排名第三，高達253.84萬臺，占比15.4％。隨著我國起重機注冊使用的數量逐年增長，在生產效率得到極大提高的同時，起重機安全事故時有發生，往往帶來巨大的財產損失，甚至造成人員傷亡。在2020年各特種設備事故數量和死亡人數分布情況中，起重機行業的事故數量占比為25.23％，死亡總人數占29.25％，可見起重機事故發生頻率較高，事故造成的人員死亡情況相比于其他特種設備更加嚴重，有關起重機安全問題的社會關注度也因此不斷提高，加強起重機械的相關安全技術研究已經成為當務之急。

在功能安全評估中，系統安全完整性涉及到軟件失效、電氣干擾以及使用管理的模式，確定起來十分復雜。與硬件不同，軟件不會發生老化，也不會出現隨機失效，但是軟件設計錯誤以及使用過程中出現的故障可能會帶來比硬件失效更致命的失效。關于軟件部分，國際標準IEC61508具體講解了軟件的安全生命周期，提出要在軟件安全確認階段對軟件的所有功能進行確認并將結果存檔，但對于如何確定軟件部分的安全完整性等級并未明確說明。

另外，確定起重機的系統安全完整性等級通常需要成立專家組，由多位專家對系統的各個組成部分進行評估，匯總所有意見來完成系統功能安全的評估。系統安全完整性等級的確定對專家經驗的要求較高，且評估程序復雜、過程漫長。

因此，對起重機系統安全完整性水平進行快速智能評估既有理論意義，又有十分重要的實際價值。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于BP神經網絡的起重機系統安全完整性評估方法及系統，實現起重機定量、快速、智能的系統安全完整性等級評估。

實現本發明的技術解決方案為：一方面，本發明提供一種基于BP神經網絡的起重機系統完整性等級評估方法，包括以下步驟：

利用以往專家評估得到的多組系統安全完整性等級結果以及各狀態下的輸出數據作為網絡的訓練樣本；

使用起重機系統安全完整性等級評估模型，根據待評估起重機輸出數據獲得其系統完整性等級；

其中，所述起重機系統安全完整性等級評估模型包括十一個參數，分別為：起重量、起升速度、接觸器電流、接觸器電壓、起升電機轉速、起升電機電流、起升電機功率、電機溫度、大車運行偏斜、供電電壓、使用時間；

所述起重機系統安全完整性水平評估模型為三層BP神經網絡，BP神經網絡輸入層的輸入數據為采集到的待評估起重機的輸出數據，包含十一項參數，輸出為起重機系統安全完整性等級。

另一方面，本發明還提供一種基于BP神經網絡的起重機系統完整性等級評估系統，包括：

訓練模塊，利用以往專家評估得到的多組系統安全完整性等級結果以及各狀態下的輸出數據作為網絡的訓練樣本；