[发明专利]一种基于CREAM模型的设备技术准备过程危险评估方法

权利要求书

1.一种基于CREAM模型的设备技术准备过程危险评估方法，其特征在于以下步骤：

步骤S10，选取多台设备的历史数据，将每台设备的技术准备过程分为平台系统维护阶段、伺服单元测试阶段、综合测试作业阶段、分段装配作业阶段；然后对每个阶段按照CREAM模型分为组织的完善性、工作条件的匹配性、技术准备流程的适用性、设备操作时间的充分性、设备培训质量与效果、技术准备小组成员动作配合的效率六个层面来评估其危险性；然后针对每个层面按照注意力观察的合理性、解释决策的准确性、计划的优劣、执行过程的完好性四个方面进行评估其危险程度；

步骤S20，分别针对每台设备技术过程的4个阶段6个层面的4个方面，采用专家权值打分的方式对其进行危险性评估。其中在注意力观察的合理性方面，主要分为以下以下五个子类进行评估，其中子类一为观测没有进行，子类二为观察区域不合理，子类三为观察时间分配不合理，子类四为观察目标错误，子类五为辨识目标错误；在解释决策的准确性方面，主要分为以下三个子类：子类一为诊断错误，子类二为决策错误，子类三维决策滞后；在计划的优劣方面主要分为以下两个子类：子类一为计划不合理，子类二为计划优先次序不当；在执行过程的完好性方面主要分为以下四个子类：子类一为动作时间错误，子类二为动作目标错误，子类三为动作顺序错误，子类四为动作遗漏；由本级专家对设备进行基于CREAM模型评估后给出两个评估数据，记作a_ijkwl与b_ijkw，其中a_ijkwl表示第i台设备第j个阶段第k个层面第w个方面第l个子类的分值；b_ijkw表示第i台设备第j个阶段第k个层面第w个方面的权值因子；同时记录第i台设备在上级专家对设备完成任务后进行的危险综合后验评估数据，记作c_i；

步骤S30，根据所述的本级专家对设备进行基于CREAM模型评估后给出两个评估数据，首先对第i台设备第j个阶段第k个层面第w个方面的所有子类的分值进行叠加，得到第i台设备第j个阶段第k个层面第w个方面的绝对分值；然后根据第i台设备第j个阶段第k个层面第w个方面的权值因子，解算第i台设备第j个阶段第k个层面的层面总分值数据如下：

其中a_1ijkw为第i台设备第j个阶段第k个层面第w个方面的绝对分值、d表示子类个数；w为方面的次序值、b_1ijk为第i台设备第j个阶段第k个层面的层面总分值数据；1≤i≤n，n为用于训练网络的设备总台数；

步骤S40，根据本级专家对设备进行基于CREAM模型评估后的两个评估数据以及上级专家对设备完成任务后进行的危险综合后验评估数据，建立基于CREAM架构的专用径向基神经网络；首先根据所述的解算第i台设备第j个阶段第k个层面的层面总分值数据，分别选取80个神经网络节点中心值；并设置神经网络节点敏感区间，然后进行分数阶组合指数幂变换乘以相应的网络指数权值，并叠加线性变换乘以相应的网络线性权值，得到网络对第i台设备第j个阶段第k个层面的危险评分估值；再对所有的6个层面进行叠加，得到网络对第i台设备第j个阶段的危险评分估值；再对所有的4个阶段进行叠加；得到网络对第i台设备的危险评分估值如下：

其中b_ajkp为网络节点中心值，总共选取80个网络节点中心值；p为网络节点的次序值；σ_jk为网络节点敏感区间，均为常值参数；u_0ijk为网络对第i台设备第j个阶段第k个层面的危险评分估值；k_1jkp为网络指数权值；c_1jkp为网络线性权值；u_1ij为网络对第i台设备第j个阶段的危险评分估值；u_2i为网络对第i台设备的危险评分估值；

步骤S50，根据所述的网络对第i台设备的危险评分估值与第i台设备在上级专家对设备完成任务后进行的危险综合后验评估数据进行对比，得到网络训练误差数据；然后根据网络训练误差数据设计正余弦非线性震荡权值收敛规律；然后采用积分方式对网络指数权值与网络线性权值进行跟新，从而完成网络权值的闭环训练，直至网络误差收敛到0附近小区间，停止训练；

e_i＝c_i-u_2i；

k_1jkp(n+1)＝k_1jkp(n)+k_1jkpd；

c_1jkp(n+1)＝c_1jkp(n)+c_1jkpd；

其中e_i为网络训练误差数据；k_1jkpd、c_1jkpd分别为网络指数权值与网络线性权值的权值收敛规律，l_1jkp、c_1jkp为常值参数，用于调节神经网络权值收敛速度的快慢；

步骤S60，根据本级专家对待评价的第n+1台设备的基于CREAM模型评估后的两个评估数据，求解第n+1台设备第j个阶段第k个层面的层面总分值数据，然后代入训练好的神经网络，得到网络对第n+1台设备的基于CREAM模型的设备技术准备过程危险评估值如下：

其中a_n+1,jkwl与b_n+1,jkw为本级专家对待评价的第n+1台设备的基于CREAM模型评估后的两个评估数据；其中a_n+1,jkwl表示第n+1台设备第j个阶段第k个层面第w个方面第l个子类的分值；b_n+1,jkw表示第n+1台设备第j个阶段第k个层面第w个方面的权值因子；a_1n+1,jkw为第n+1台设备第j个阶段第k个层面第w个方面的绝对分值；b_1n+1,jk为第n+1设备第j个阶段第k个层面的层面总分值数据；u_0n+1,jk为网络对第n+1台设备第j个阶段第k个层面的危险评分估值；u_1n+1，j为网络对第n+1台设备第j个阶段的危险评分估值；u_2,n+1为网络对第n+1台设备的基于CREAM模型的设备技术准备过程危险评估值。