华清自动化090423王佳高层建筑火灾风险的模糊综合评价研究

1、 成绩： 西安建筑科技大学毕业设计 (论文)文献综述 院 （系）： 机械电子工程系 专业班级： 自动化0904 毕 业 设 计论 文 方 向 ： 建筑火灾风险评估 综述题目： 高层建筑火灾风险的 模糊综合评价研究 学生姓名： 王 佳 学 号： 200906010423 指导教师： 李 兆 强 2013年 3月13日高层建筑火灾风险的模糊综合评价研究摘要：由于针对高层建筑火灾的安全问题, 参考高层民用建筑设计防火规范并征求专家意见, 建立了高层建筑火灾风险的多级多层次评价因素集, 并用层次分析法确定了各评价因素的权重。 根据模糊综合评价原理提出了高层建筑火灾风险的模糊综合评价模型, 并应用此模型

2、对某一高层建筑的火灾风险进行了评价, 得出其火灾安全等级。 研究结果表明, 所建立的模型对高层建筑火灾的风险评价具有较好的应用价值, 并为建筑消防监督的公正、规范提供了依据。关键词：高层建筑火灾; 风险因素集; 火灾安全; 层次分析法; 模糊综合评价; 智能控制理论;C语言1前言随着经济水平和建筑技术的不断发展, 我国各大中城市高层建筑的数量越来越多。 高层建筑由于层数多、体积大、人员集中, 其火灾危险性比普通建筑物大得多。 发生在高层建筑内的火灾具有烟囱效应显著、起火因素多、人员集中且疏散困难、火灾扑救难度大的特点。中华人民共和国消防法确定了“预防为主, 防消结合”的方针, 要防范火灾, 防

3、患于未“燃”。 然而, 我国消防监督部门在对高层建筑的防火监督检查中, 对建筑物消防安全状况的评价缺乏客观的技术手段, 在建筑物火灾隐患的确定和整改上存在执法不规范、随意性很大的问题, 使违法行为不能及时有效处理, 制约了消防监督的公正、廉洁和高效。 因此, 研究消防安全评估技术, 将有助于重大火灾隐患的确定和消除。对高层建筑火灾的评价, 既要考虑到不发生或少发生火灾, 也要考虑到发生火灾后扑救、疏散和防止蔓延的需要。 因此, 高层建筑火灾风险的评价涉及多个影响因素, 且许多影响因素难以量化, 因而具有一定的模糊性。 本文将模糊理论应用于高层建筑火灾风险的评价, 以使高层建筑火灾风险的评价结果

4、尽可能客观、公正。模糊分析(Fuzzy Analysis)是一种对不能准确定义的多因素事件进行半定量分析的方法，它将某种定性描述和人的主观判断用量级形式表达，通过模糊运算用隶属度的方式确定系统的危险等级。该方法可在一定程度上检查和减少人的主观影响，从而使分析更科学。高层建筑的火灾风险是由多因素决定的，利用模糊综合评价方法可将整个系统分解为若干单元或因素，在分别确定各因素的危险度及权重的基础上，对系统的火灾风险作出综合评价。建立基于模糊数学的高层火灾评估模型，本次论文将用C语言来编程，现在只是一个资料的搜集阶段，因此具体的程序在接下来的日子里写出来。2.高层建筑火灾风险评价因素体系的确定2.1评

5、价指标的选取原则建立准确、全面、有效的高层建筑火灾风险评价因素体系, 是火灾风险评估的关键, 因此选择评价指标时应注意以下原则12。(1) 主导性原则评价指标数应适当, 能够反映出各因素之间的差异, 以降低评价的负担。(2) 可操作性原则有关参评指标的数据应易于获取和计算, 并有较明确的评价标准。(3) 独立性原则所选择的各指标应能说明被评价对象某一方面的特征, 指标之间应尽量不相互联系。根据评价指标的上述选择原则, 结合高层建筑防火设计规范、建筑防火对策、防火措施和专家意见, 以及大量火灾安全的调查、分析和总结, 确定主要评价指标如下:(1) 建筑火灾安全的主动防火指的是直接限制火灾发生和发

6、展的技术, 分为消防设备和消防队, 消防设备又分为火灾探测系统、自动喷淋系统、报警系统、火警广播引导系统、防排烟系统和消防栓系统。(2) 建筑火灾安全的被动防火它是提高或增强建筑构件或材料承受火灾破坏能力的技术, 主要有防火间距、建筑结构、楼面火灾荷载、水平防火分区、垂直防火分隔、消防电梯、水平疏散距离和安全出口。(3) 火灾安全管理与建筑属性它是建筑火灾安全评价的重要指标, 分为建筑内部人员状况、管理水平和建筑占用模式。 建筑内部人员状况分为人员密度、年龄状况和防火训练情况; 管理水平分为消防管理规定、专职值班和业余消防组织。从所选定的评价指标可以知道, 高层建筑火灾风险评价集是一个多因素、

7、多层次的评价体系, 见表2-1。表2-1高层建筑火灾风险评价因素集及单因素评价结果目标层准则层方案层评价集及对应单因素评价结果12345高层建筑火灾安全主动防火u消防设备u1火灾探测系统u110.630.090.170.110自动喷淋系统u120.070.330.400.140.06报警系统u1300.520.150.180.15火警广播引导系统u140.900.0600.040防排烟系统u150.060.160.680.100消防栓系统u160.130.470.120.200.08消防队u20.710.080.140.070被动防火v防火间距v 10.520.200.060.180.04建筑

8、结构v 20.260.210.300.020.21楼面火灾载荷v 300.480.360.160水平防火分区v 40.700.100.060.140垂直防火分隔v 50.400.520.0800消防电梯v 60.780.150.0700水平疏散距离v 70.620.320.0600安全出口v 80.700.100.230.070火灾安全管理w建筑物内部人员w 1人员密度w 110.610.190.2000年龄状况w 120.190.220.190.400防火训练情况w 13000.280.660.06管理水平w 2消防管理规定w 210.580.260.060.100专职值班w 2200.22

9、0.370.370.04业余消防组织w 2300.680.260.060建筑占用模式w 30.380.570.050 03多级模糊综合评价模型高层建筑火灾风险的评价因素体系是多层次结构, 因此, 对火灾风险的评价是多级模糊综合评估过程。 从而将涉及人主观因素的隶属度和权重限制在单一的、很小的范围内, 使主观评判较为准确,也保证了对因素状态和重要程度的确定都更加符合客观实际。3.1单因素评价整个因素体系中不可再分的因素, 即为单因素3。 本文采用专家评分法确定单因素的评价结果。设因素集U = u1, u2, , un, 评价集V = v1, v2, vm , 专家组成员有k 人, k 个专家对u

10、 i 被评为v j的评分分别为cij1, cij2, , cijk , 其中0 cijp 100 (p= 1, 2, , k; i = 1, 2, , n; j = 1, 2, ,m ) , 则r,ij=(cu1+cu2+cuk)/k。 进行归一化处理, 得rij=r,ij/(r,i1+r,i2+r,im)式中: rij 为ui 对vj的隶属度。这样, 便得到单因素ui 的模糊评价Ri =( ri1,ri2, , rim )。 如果一个因素可以分成t 个单因素, 则这个因素的模糊矩阵为R=(rij)n×m 。3.2多级模糊综合评价设因素集U = u1, u2, , un, 评价集V

11、=v1, v2, , vm 。 多级模糊综合评价, 即把因素集U按某些属性分成几类, 此时每一类中因素的个数相对较少, 这样可先就每一类中的因素进行评价, 然后再就评价结果进行类之间的高层次综合评价3。 如将因素集U 划分成k 个子集, 即U = U 1,U 2, ,U k, 其中ki= = U 且U i U j = 空集 ( i j ) , 于是得到第二级因素集合U i ( i = 1, 2, , k )。若U i 中含有ni 个因素, 则就每个U i 中的ni 个因素进行模糊综合评价。假定评价集V i = v i1, v i2, , v im , 对应的因素权重集A i =(ai1, ai

12、2, , aini) ,= 1 且aik 0, 评价结果Bi = (bi1, bi2, , bim ) ( i = 1, 2, k )。 把每一个U i 作为一个因素类, 把Bi作为U i的单因素评价, 设U 的因素类权重集A = (a1, a2, ak ) ,= 1 且ak 0 (k = 1, 2, , n) , 则模糊综合评价结果为B = A & R =(a1, a2, , ak ) & (B 1,B 2, ,B k )T =(b1, b2, , bm ) （1）式中, 算子“& ”可取(, ) 或(·, + )。若对U i 再划分, 可得三级以至更多级综

13、合评价方法。3.3各级因素权重的确定模糊综合评价的准确性取决于目标权重分配的准确性, 层次分析法把定性方法与定量方法有机地结合起来, 把多目标、多准则决策问题化为多层次单目标的两两对比, 是一种应用非常广泛的确定因素权重的方法3。根据层次分析法 , 首先构造判断矩阵, 从层次结构模型的第1 级子因素开始, 对同属于上一层因素的各子因素, 用1 9 比较尺度构造判断矩阵,直到最下层。 然后对每一个判断矩阵计算最大特征值和对应特征向量, 并利用一致性指标C I, 随机一致性指标R I 和一致性比率CR 作一致性检验。 若CR < 0。 1, 认为判断矩阵具有满意的一致性, 特征向量(归一化后

14、) 即为权向量, 否则, 需重新构造判断矩阵, 直至判断矩阵具有满意的一致性。3.4评价指标的处理求出综合评价结果B = (b1, b2, , bm ) 后, 为了给出确定的评判结果, 有3 种处理方法, 即最大隶属度法、加权平均法和模糊分布法10。 加权平均法要求评价对象是数性量, 如果评价对象不是数性量, 就无法应用加权平均法; 模糊分布法将评价指标作为评价结果, 各评价指标具体反映评价对象在所评价特性方面的分布状态。因此, 此2 种方法都不适用于对高层建筑火灾风险的评判。 而最大隶属度法主要考虑最大指标的贡献, 对判定评价等级问题很适用。最大隶属度法取V 中与max（1jm）bj 最为“

15、接近”的元素v 作为评价结果, 即v = v l|v l 最接近于max（1jm）bj。 4 等级参数评判法的应用由多级模糊综合评判法得到的总评价结果B= (b1, b2, , bm ) , 按照“最大隶属度原则”选择bj( j= 1, 2, ,m )中的最大者, 没有充分利用B 带来的全部信息。 实际应用中, 一般要给各种等级规定某些参数作为评级标准810。将高层建筑火灾风险评价结果分为5 个安全等级: 等级 名称 评分区间 级 很安全 90, 100 级 较安全 70, 90 级 一般安全 50, 70 级 不安全 30, 50 级 很不安全 10, 30 可选择各等级评分区间的某一值ci

16、 ( i = 1, 2, n) 作为各等级参数。 为了充分利用模糊总评价结果B 的信息, 把各等级的评价参数和评价结果B进行综合考虑, 使得评价结果更加符合实际。 设由多级模糊综合评价得出的模糊总评价结果为B = A & R = (b1, b2, , bm ) ,各等级规定的参数列向量C = (c1, c2, , cm ) T , 则等级参数评判结果为Y = B õC = = P (P R) （2）取等级参数向量C = (95, 80, 60, 40, 20)T , 则对于上述某高层建筑火灾风险的评判结果, 由式(2)可以确定为Y = 74.971。 也就是说, 该高层建筑的

17、安全等级为级, 即该高层建筑较安全。5智能控制理论 智能控制是当今多学科交叉的前沿领域之一。以1987年召开的第一界智能控制国际会议为标志，智能控制已经开始成为一门新的学科4。纵观智能控制产生、发展的历史背景与现状，其研究中心始终是解决传统控制理论、方法(包括古典控制、现代控制、自适应控制、鲁棒控制、大系统方法等)所难以解决的不确定性问题。控制学科所面临的控制对象的复杂性、环境的复杂性、控制目标的复杂性愈益突出，智能控制的研究正提供了解决这类问题的有效手段，集中表现在控制工程中运用智能方法解决复杂系统的控制已取得了相当多的成功；另一方面，智能控制的研究虽然取得了一些成果，但实质性进展甚微，理论

18、方面尤为突出，应用则主要是解决技术问题，对象具体而单一。应当着重于基础控制工程方法的开发而不是技术演示5。智能控制作为多学科交叉的产物，其研究现状与存在的问题固然与交叉学科的发展密切相关，但传统的方法论也在一定程度上束缚了它的发展。事实上，在人们久已习惯的还原论思想及传统控制思路的引导下，智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的。 常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。5.1智能控制的分支智能控制的概念和原理主要是针对被控对象、环境、控制目标或任务的复

19、杂性而提出来的。智能控制与传统控制的主要区别在子传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题5。目前，根据智能控制发展的不同历史阶段和不同的理论基础可以分为四大类: (1)基于专家系统的智能控制; (2)分层递阶智能控制; (3)模糊逻辑控制; (4)神经网络控制。5.2模糊逻辑控制的分析模糊逻辑拉制沦于1965年由扎德教授首先提出。它的主要思想是吸取气类思维具有模糊性的特点，通过模糊逻辑推理来实现对众多不确定性系统的有效控制4。如果说。传统的控制是从被控对象的数学结构上去考虑进行控制的。那么，模糊控制是从人类智能活动的角度和基础上去考虑实施控制的。其设计

20、的核心是模糊控制规则和隶属度函数的确定。经典的模糊逻辑控制器的隶属度函数、控制规则都是根据经验预先总结出来的。控制过程中没有对规则进行修正功能，不具备学习和适应能力。但仍然在许多场合。如炉窑控制、化工过程控制、水处理、家电等得到广泛的应用。同时。多种改进的或夏合的模糊控制器也不断涌现。如模糊日。调节器、模糊专家拧制器、模糊自适应控制器。模糊神经网络控制器等。此外，模糊系统建模、模糊控制器的稳定性分析、模糊控制器的鲁棒性设计等一些热点和难点问题也都取得了进展。模糊拄制已经进人一个新阶段。理想的模糊杜制必须建立在系统模糊模型辨识的基础上。与传统的系统建模一样，模糊建模也有两个部分:结构建模和参数辨

21、u一模糊模型是反映模糊系统输人输出关系的一种数学表达式目前。描述模糊系统模型的方式大致有3种:(1)基于模糊关系方程的模糊模型 Y=X·R （3）式中，X和Y为定义在论域X和Y中的模糊集合:这种模型常用于医疗诊断、模糊控制系统故障诊断和决策。(2)Takag-Sugeno模型(3)Matndam橙型模糊模型除具连续函数的映射能力之外，还具有以下优点: (1)可将专家经验直接融合到模糊模型中，通过IF····THEN规则的形式表达知识特征; (2)以上3种都可以根据系统的输人输出数据进行辨识，具有定量和定性知识集成的特点。预测控制是为了适应复杂工

22、业过程控制而提出来的算法9。它是解决大涌后对象控制同题的一条有效途径:把预测控制与模糊逻辑推理相结合。更符合人类的控制思想，因而也很有吸引力。根据其结合方式不同，模糊预测控制有两类:一是利用ugeno模型、将多个模糊模型转化为线性时变差分模型进行GPC算法设计;二是利用被控过程模型预测在参考控制量作用下过程的朱来输出。根据预侧输出结果评价各参考控制量的控制效果，并进行模糊逻辑修整。经典控制理论和现代控制理论的系统稳定性分析都有成熟的理论和方法,它们的理论基础是精确的系统数学模型。然而，正是由于需要精确的数学模型使得传统的控制理论在许多被控对象的控制中成为问题，利用经验建立的模糊控制器表现出更大

23、的优越性:但是，经典控制的稳定性分析并不适用于模糊系统的稳定性分析和判据。对于Sugeno模糊模型，可以采用Lpap直接法进行稳定性判据:但是，hfamtuni模型的稳定性判据还没有成熟的理论和方法。5.3基于知识表达的智能控制5.3.1专家控制(1) 产生式控制系统(P roduct ion Cont ro l System )产生式规则IF () THEN () EL SE () 表达。它是人推理中最基础的部分, 是人工智能的基础11。产生式控制系统由三大部分组成, 它们是综合数据库(GlobedDatabase)、产生式规则集合库(Sets of Rules) 和控制系统(Cont ro

24、 l System s)。可见, 产生式控制是一种较简单的专家控制。(2) 专家控制系统专家系统是一种能以人类专家水平完成专门和固定专业任务的计算机系统11。专家控制系统则是工程控制论与专家系统结合的产物。其低级形式是专家控制器, 它是在原有控制器基础上加入几条专家经验形成,因而结构简单、代价低、性能令人满意、应用广泛, 如自整定、自学习P ID 控制器。其高级形式为正规的专家控制系统, 它的结构复杂，研制代价高，加之现有计算机计算水平不够，它的应用还很少。5.3.2 模糊控制(Fuzzy Control)1965年, 美国控制论专家扎德(L 1A 1Zadeh) 创立了模糊集合论, 为描述研

25、究和处理模糊性现象提供了新的数学工具。1974年, 英国的马丹尼(E1H1M amdani) 把模糊语言逻辑用于控制并获得成功, 这标志着模糊控制的诞生10。现在，模糊控制已广泛地被用于工业实践中。模糊控制是以模糊集合论，模糊语言变量以及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。5.3.3 时序逻辑控制用IF () THEN () EL SE () 表达的是有关人们对于控制系统认识经验方面的浅层知识。用x = f (x , u, t);y= y (x , o, t)表达的则是有关控制系统的深层知识。过去控制理论只研究深层知识, 智能控制引入浅层知识又不能解决诸如时变等问题。这样人们便希望能表达出

26、折衷的中层知识, 时序逻辑控制在此背景下产生了。时序逻辑分为时间域, 特性(P roperty) 和过程(P rocess)、函数、谓词、连接符与量词五大部分。现在有人给出了该模型下能控、能观、稳定的定义，但还仅停留在理论分析阶段，离实用还差得较远。6 总结 本文是资料收集的结晶，虽然时间不长，但是在查找资料的这段时间里，我确实接触到了很多新知识，也有了很深的感悟，肯定对后面的毕业论文的撰写将会有不少的帮助。 根据模糊数学原理, 提出了高层建筑火灾安全的模糊综合评价模型。从高层建筑火灾风险评价因素体系的确定中，我学习到评价指标的选取原则以及多级模糊综合评价模型的确立。而等级参数评判法充分利用了模糊总评价结果带来的信息，其评判结果比较符合实际，可作为高层建筑物两两之间进行比较的重要判据，为建筑消防监督