论文总字数：16566字

摘 要

本文运用了模糊数学理论和matlab软件，旨在解决存在于模糊安全评价中的数据处理问题或是模糊安全评价的推理系统，再进一步实现在软件应用的过程中对安全评价相关的问题有较好的，同时用matlab软件处理存在于定量安全评价中常见数据格式，并尝试建立有较强通用性的模糊推理数学模型应用于实际评价过程中。最终通过程序设计实现模糊安全评价的逻辑矩阵运算，依靠软件能力搭建出可以使用的模糊推理系统，在实现既定任务目标的同时操作简便，从而便于评价人员得出评价结论。

关键词：matlab 安全评价 模糊数学 模糊安全评价

Fuzzy Security Evaluation Based on MATLAB

Abstract

Matlab has been used in this paper.At the same time, matlab software is used to process common data formats existing in quantitative safety evaluation, and attempts to establish a fuzzy general mathematical model with strong versatility is applied in the actual evaluation process. Finally, the logic matrix operation of fuzzy security evaluation is realized through program design, and the fuzzy inference system that can be used is built up by software ability. It is easy to operate while achieving the target of the given task, which is convenient for the evaluation personnel to draw the evaluation conclusion.

Keywords: Matlab;Safety Evaluation;Fuzzy Mathematics;Fuzzy Security Evaluation

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1前言 1

1.2 安全评价领域使用模糊数学概况 1

1.3 Matlab基本概况 2

1.4 Matlab在安全评价中应用前瞻 3

第二章 模糊安全评价简介 5

2.1 一般的模糊安全评价步骤 5

2.2 模糊安全评价的因素集 5

2.3 模糊安全评价的评价集 5

2.4 模糊安全评价的权重集 5

2.5 模糊安全评价矩阵的计算方法 6

第三章 模糊安全评价在Matlab中实现过程 8

3.1 在matlab中实现计算过程 8

3.2 构建matlab软件中的模糊评价模型 11

3.2.1 模糊评价的来源 11

3.2.2 模糊评价确定权重集方法 12

3.2.3 matlab中模糊数学的使用方法 12

3.2.4 模糊推理系统的搭建 15

第四章 实例分析 18

4.1 编译文件模拟运算 18

4.2 针对实例构建模糊推理系统 20

4.2.1 对实例进行层次分析法 20

4.2.2 应用matlab的fuzzy工具箱 20

第五章 总结 26

参考文献 27

致谢 29

第一章 绪论

1.1前言

在模糊控制理论被提出后，基于各行各业的实际需求，工程人员将模糊控制理论应用于实际。而在提出安全工程这一学科后，模糊理论也被引用进安全工程的实际应用中。因为没有绝对的安全，同时也没有绝对的危险，处于安全的事物存在于一种相对稳定的稳态之中，这个稳态在一点微小的变化后就有可能转变为危险状态，在评价这种状态时，这种相对稳态有着不可量化的确切指标，进而需要将这些模糊的概念定量化、数字化，此种情况下使用模糊数学是较好的选择。而在目前的工业生产活动中，为保障其安全生产的进行需要对其进行系统安全评价，而主流的多种安全评价方法（例如安全检查表、HAZOP等）所使用到的评语都具有模糊性，不能用数字来清楚的表明程度，所以这时候多采用模糊综合评价方法。在模糊综合评价方法的实际使用过程中，需要遵循其基本原理，根据其所包含的基本要素，进行层次的划分和数据的收集，较常用的是一级综合评价所构造的数学模型，或者是基于一级综合评价并结合层次分析法所构造出来的数学模型。在进行模糊安全评价中期，研究人员收集了相应的数据并且需要处理相关数据，而处理数据的过程相当复杂而繁琐（建立因素集、评价集等，并计算单因素模糊矩阵助力模糊综合评价），需要大量时间，实际评价过程中苦于数据的收集和处理多用其他评价方法而不采用模糊安全评价。

Matlab是由美国Mathworks公司于1984年推出的数学软件，自从初代版本推出以来，经过这几十年的优化提升、功能改进和性能发展，Matlab也成为了业界或工程相关行业内首推的工程计算软件。本文基于数学计算和模拟软件Matlab，将数据处理过程编译成代码，编写相应程序达到简化计算过程的目的，进而更快的得出评价矩阵结果，取得相应的评价结论。

1.2 安全评价领域使用模糊数学概况^{[3][4][11][14]}

在当代针对生产活动的安全评价中，基本分为定性安全评价和定量安全评价两种，前者不涉及实验数据或者事故统计资料，依赖评价人员的相关行业经验以及同行意见，后者则基于大量实验数据和事故统计资料进行分析进而获得相应的指标或者总结出规律，两者都会按照有关标准对生产系统的工艺、设备、设施、人员等方面的状况做出评价结果以及相应的改进措施。定性安全评价方法易于理解，过程简单；相比来说定量安全评价因为需要数据的支撑而显得过于繁琐，但数据又变成了科学性的支撑点使其更易被人接受并注意到。而在定量安全评价中，因模糊数学能够解决在有些生产活动评价过程中存在的多因素、多层次无法定量、数字化的问题，使模糊安全评价在许多方面受到广泛应用。而模糊综合评价可使用隶属函数描述评价队形，使评价结果更具客观性（在计算隶属度的时候会根据专家给出的重要度之比确定相应权重或者根据生产活动实际需求由相关企业人员确认相应权重）。

在实际使用过程中较多是使用模糊综合评价所得到的数学模型，相关模型以层次分析法建立不同的递进阶层次结构模型或是根据灰关联赋权得到的指标体系为主（江海涛等人所做的熵权模糊评价法实质上还是层次分析法为主体），通过给出具体生产单元的总的评价分数以及相应部分的评价权重转换成易于理解的形式，得出相应结论，同时可依托数据来针对性的对发现的问题给出定性的建议。

1.3 Matlab基本概况

Matlab作为数学软件，主要包含Matlab和Simulink两大部分。本文中要涉及到的主要是软件的矩阵运算部分，在运算过程中与线性代数中运算步骤相同，但在本文应用过程中又会略有不同。在掌握了一门计算机语言后学习起Matlab十分迅捷，同时相较于C，Fortran等语言来说，完成相同的事情更加简洁，易于操作也易于理解。

图1-1 Matlab登录界面

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