基于故障預(yù)測和安全評(píng)價(jià)技術(shù)的電梯按需維保平臺(tái)研究

王爽 馮文龍

摘 要：在國家對(duì)“按需維?！崩砟詈碗娞菸锫?lián)網(wǎng)技術(shù)的大力推行下，研發(fā)了基于故障預(yù)測和安全評(píng)價(jià)技術(shù)的電梯按需維保平臺(tái)。依托現(xiàn)有智慧電梯安全綜合監(jiān)管平臺(tái)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集電梯運(yùn)行和故障數(shù)據(jù)，利用原平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)對(duì)采集數(shù)據(jù)開展分析，采用模糊聚類算法開展基于故障狀態(tài)分級(jí)的安全評(píng)價(jià)，并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)判電梯安全運(yùn)行時(shí)間。最終建立兼具電梯運(yùn)行監(jiān)測、故障實(shí)時(shí)診斷、事故故障預(yù)警、電梯維保決策等功能的維保智能管理系統(tǒng)。系統(tǒng)采用高科技手段為電梯按需維保提供平臺(tái)，滿足社會(huì)大眾和相關(guān)機(jī)構(gòu)對(duì)特種設(shè)備安全監(jiān)管的迫切需求。提升電梯安全形勢，促進(jìn)電梯綜合管理新機(jī)制的形成。

關(guān)鍵詞：電梯;按需維保;故障預(yù)測;安全評(píng)價(jià);物聯(lián)網(wǎng);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TP39文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）11-00-04

0 引 言

我國建設(shè)處于高速發(fā)展時(shí)期，經(jīng)濟(jì)騰飛脫離不了交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展和壯大。在各類運(yùn)輸活動(dòng)中，有一類至關(guān)重要且深系人民生命安全的運(yùn)輸工具—電梯，不可忽視。電梯使用量在我國飛速遞增，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年僅南京市在用電梯已達(dá)97 732臺(tái)。電梯的安全問題成為國計(jì)民生的重中之重。近年來，由于政府對(duì)電梯安全監(jiān)管和應(yīng)急救援工作的大力推進(jìn)，以及社會(huì)各部門積極配合，研發(fā)創(chuàng)新，我國電梯安全監(jiān)控工作正向著智能化、可視化方向飛速發(fā)展，萬臺(tái)事故起數(shù)和死亡人數(shù)持續(xù)下降，安全形勢穩(wěn)定向好[1-5]。

但隨著時(shí)間的推移，電梯使用年限逐漸累積，機(jī)械構(gòu)件和電器元件逐漸老化，危險(xiǎn)因素日益增加，對(duì)維保的需要也日益頻繁。但現(xiàn)行的電梯維保規(guī)定仍停留在《特種設(shè)備安全監(jiān)察條例》規(guī)定的“每15日一次清潔、潤滑、調(diào)整和檢查”上。按部就班、定期定點(diǎn)，導(dǎo)致老舊易損的電梯與新投用電梯處于同樣維護(hù)保養(yǎng)模式下，人力資源和資金投入分布僵化，缺乏科學(xué)性。由于維保疏漏導(dǎo)致的電梯故障和事故仍時(shí)有發(fā)生，造成嚴(yán)重的生命傷害和不良社會(huì)影響。因此，如何“按需維保”成為當(dāng)下政府部門和相關(guān)機(jī)構(gòu)關(guān)注的重點(diǎn)。

1 按需維保

早在2017年以前，我國就有學(xué)者提出“按需維?！崩砟睢０凑誘SG T5002-2017電梯維護(hù)保養(yǎng)規(guī)則，傳統(tǒng)的維保項(xiàng)目為31項(xiàng)，維保內(nèi)容單一，基本為“清潔”和“潤滑”。而各電梯的使用年限、材料、構(gòu)件情況和安裝、使用狀態(tài)不同，存在的隱患和問題也大相徑庭，無法用簡單的“掃灰式”維保統(tǒng)一處理。因此，按照單個(gè)電梯的獨(dú)特“需求”開展維修、維護(hù)、保養(yǎng)工作成為當(dāng)下解決問題的關(guān)鍵[6-7]。

2018年國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于加強(qiáng)電梯質(zhì)量安全工作的意見》中關(guān)于“改進(jìn)使用管理與維護(hù)保養(yǎng)模式”中提到“‘推廣全生命周期安全最大化和成本最優(yōu)化理念，推行‘電梯設(shè)備+維保服務(wù)一體化采購模式，探索專業(yè)化、規(guī)?；碾娞菔褂霉芾矸绞健Ｍ苿?dòng)維護(hù)保養(yǎng)模式轉(zhuǎn)變，依法推進(jìn)按需維保，推廣‘全包維保‘物聯(lián)網(wǎng)+維保等新模式。加強(qiáng)維保質(zhì)量監(jiān)督抽查，全面提升維保質(zhì)量”。且在2016年至2019年間，原國家質(zhì)檢總局，現(xiàn)市場監(jiān)管總局先后頒布《特種設(shè)備安全監(jiān)管改革頂層設(shè)計(jì)方案》《質(zhì)檢總局關(guān)于同意江蘇、浙江省開展電梯安全監(jiān)管改革創(chuàng)新試點(diǎn)的批復(fù)》《2019年特種設(shè)備安全監(jiān)察與節(jié)能監(jiān)管工作要點(diǎn)》等文件，將電梯作為突破口開展特種設(shè)備安全監(jiān)管改革，闡明“物聯(lián)網(wǎng)+維?！笔且环N預(yù)測性維保，借助物聯(lián)網(wǎng)手段準(zhǔn)確了解電梯的運(yùn)行參數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)狀況，進(jìn)而依據(jù)其風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng)。并正式批復(fù)南京和寧波成為首批電梯安全監(jiān)管改革創(chuàng)新試點(diǎn)城市，將“物聯(lián)網(wǎng)+維?！弊鳛樗捻?xiàng)主要任務(wù)的其中一項(xiàng)。因此，研發(fā)電梯高科技維保策略和手段是當(dāng)前社會(huì)的迫切需求。

2 基于電梯故障監(jiān)控與識(shí)別技術(shù)

2.1 電梯安全監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)

以南京特檢院建成的“南京智慧電梯安全綜合監(jiān)管平臺(tái)”為依托，電梯安全監(jiān)控系統(tǒng)根據(jù)先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)，以3G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，以大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用服務(wù)為支撐，通過建設(shè)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的云數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)電梯生態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的監(jiān)控和監(jiān)管。系統(tǒng)總體框架如圖1所示。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分為數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)傳輸、云計(jì)算處理和業(yè)務(wù)應(yīng)用四大層次，貫穿標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系和安全保障體系。

監(jiān)控平臺(tái)包括終端感知層（現(xiàn)場狀態(tài)感知及監(jiān)控裝置）、數(shù)據(jù)傳輸層（數(shù)據(jù)支撐網(wǎng)絡(luò)）、應(yīng)用層（電梯公共安全監(jiān)控中心）。終端感知層采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)和狀態(tài)參數(shù)，經(jīng)數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換進(jìn)入傳輸層，遠(yuǎn)程傳輸?shù)诫娞莨舶踩O(jiān)控中心。集中的數(shù)據(jù)可在終端展開大數(shù)據(jù)分析和信息挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)電梯的全狀態(tài)監(jiān)控和故障收集預(yù)判[8]。

2.2 系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)采集

通過裝設(shè)應(yīng)變片、光電感應(yīng)探頭的感觸前端可實(shí)時(shí)采集電梯運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，再由遠(yuǎn)程傳輸裝置按預(yù)設(shè)時(shí)間定期將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)分析終端。運(yùn)行數(shù)據(jù)采集可采用以下三種方式：

（1）從電梯控制柜直讀狀態(tài)數(shù)據(jù)，并采集輸送;

（2）從電梯的運(yùn)行部件上布點(diǎn)采集，即前述的應(yīng)變片和觸頭裝設(shè)在電梯運(yùn)行部件上，通過振動(dòng)、電流、應(yīng)力變化等采集信號(hào)，并進(jìn)行信號(hào)轉(zhuǎn)換與傳輸;

（3）在電梯運(yùn)行部位附近設(shè)置獨(dú)立的傳感裝置采集。

各種方式可單獨(dú)使用，也可聯(lián)合作業(yè)，所采集的電梯運(yùn)行狀態(tài)包括電梯基站狀態(tài)、電梯運(yùn)行方向、電梯平層狀態(tài)、轎廂門開關(guān)狀態(tài)、轎廂內(nèi)是否有乘客、上行限位狀態(tài)、下行限位狀態(tài)及供電狀態(tài)。

2.3 RSR法確定故障狀態(tài)參數(shù)指標(biāo)

我國科學(xué)家田鳳調(diào)提出的RSR（秩和比法）是一種適用于各類數(shù)理情況的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法。原本被用作醫(yī)療衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，但由于其應(yīng)用廣、邏輯強(qiáng)，可滿足數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的各種需求，因此將其計(jì)算方式用于確定分析電梯故障狀態(tài)參數(shù)指標(biāo)。

秩和比綜合評(píng)價(jià)法的實(shí)質(zhì)是利用秩變換的方式，將監(jiān)測樣本的多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一個(gè)取值在[0，1]之間的RSR統(tǒng)計(jì)量。且無論針對(duì)何種情形，該統(tǒng)計(jì)量均為越大越好，符合電梯安全使用周期指數(shù)的特征，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電梯不同時(shí)刻的健康運(yùn)行狀態(tài)做出綜合評(píng)價(jià)，基于RSR法構(gòu)造的電梯故障狀態(tài)參數(shù)指標(biāo)比較可靠且有應(yīng)用價(jià)值。利用加權(quán)秩和比值來表示電梯安全使用時(shí)間指數(shù)，不同的電梯故障狀態(tài)參數(shù)指標(biāo)對(duì)電梯運(yùn)行的影響程度不同，計(jì)算各故障參數(shù)和電梯運(yùn)行變化的關(guān)系，從而得到影響權(quán)重。電梯安全使用時(shí)間指數(shù)計(jì)算公式如下：

3 電梯故障診斷與安全評(píng)價(jià)

3.1 電梯運(yùn)行故障診斷

根據(jù)前述的系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)采集，獲得遠(yuǎn)程傳輸?shù)碾娞葸\(yùn)行數(shù)據(jù)，在將數(shù)據(jù)信號(hào)統(tǒng)一形式的前提下，應(yīng)用基于信號(hào)識(shí)別、數(shù)學(xué)模型和知識(shí)體系的“基于大數(shù)據(jù)分析的電梯故障遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)”[9]，采取調(diào)用專家?guī)?、大?shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)采集信號(hào)參數(shù)進(jìn)行識(shí)別、整合、處理、分析，最終根據(jù)故障樹法則，將故障信號(hào)和普通運(yùn)行信號(hào)辨別并分離，實(shí)現(xiàn)電梯故障的預(yù)判或診斷。

包含在故障信號(hào)中的電梯故障類型有電梯轎門異常關(guān)啟、轎門或?qū)娱T未閉合時(shí)電梯運(yùn)行、非開門區(qū)域停梯、電梯超速、異常抱閘、抱閘不穩(wěn)溜梯、電梯蹲底、電梯沖頂、失電等。

3.2 數(shù)據(jù)處理和故障分類

識(shí)別并診斷電梯的故障狀態(tài)后，需要對(duì)電梯的安全現(xiàn)狀開展評(píng)價(jià)。采用模糊聚類算法對(duì)電梯故障數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分類和電梯狀態(tài)分級(jí)。模糊聚類算法是結(jié)合了聚類法和模糊數(shù)學(xué)的科學(xué)算法。模糊算法是將概念模糊化，研究沒有清晰邊界或定論的事物的理論，比如對(duì)電梯的安全狀態(tài)等級(jí)進(jìn)行劃分時(shí)，并沒有明確規(guī)定每一等級(jí)的取值范圍，因此利用模糊聚類法較為合理，這里采用逐步聚類法，將已監(jiān)測到的電梯樣本數(shù)據(jù)劃分為“優(yōu)”“良”“中”三類[10-18]。

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)判電梯安全使用時(shí)間

基于誤差反向傳遞的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是依靠梯度下降和層層迭代方式，將模型最終輸出和實(shí)際值之間的誤差降到最小，該算法一般分成輸入層、隱含層和輸出層，其訓(xùn)練過程可分為如下兩部分：

（1）根據(jù)已確定好的權(quán)值和閾值，在輸入層輸入數(shù)據(jù)，正向計(jì)算模型輸出值和期望輸出值之間的誤差;

（2）若正向計(jì)算的誤差超出了起初設(shè)定的最大閾值范圍，則反向傳遞誤差，通過某種機(jī)制將誤差分配給各層單元的權(quán)值以及連接閾值，以新的權(quán)值和閾值替換舊值，計(jì)算出下一次的模型參數(shù)。

在訓(xùn)練過程中，模型的輸出誤差隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加不斷下降，一旦輸出誤差小于某一規(guī)定的臨界值（或者認(rèn)為誤差可忽略不計(jì)）時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即完成迭代。此時(shí)便基于最終結(jié)果開展新樣本預(yù)測。

基于該算法預(yù)判電梯安全狀況的要點(diǎn)如下。

（1）由于監(jiān)測數(shù)據(jù)均為時(shí)序數(shù)據(jù)，可以以電梯任意連續(xù)次數(shù)的樣本監(jiān)測值為輸入節(jié)點(diǎn)，取樣第一次監(jiān)測值為輸出，開展BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算并預(yù)判電梯安全狀況。

（2）計(jì)算預(yù)測樣本與模糊聚類“優(yōu)”“良”“中”三類聚類中心的距離，劃分新的預(yù)測樣本的運(yùn)行狀態(tài)等級(jí)。在無維保的情況下電梯的安全狀況隨著時(shí)間推移呈現(xiàn)衰退，逐漸歸于“中”“差”類，最終進(jìn)入危險(xiǎn)期。

（3）當(dāng)樣本歸入“中”類，設(shè)置階段距離判斷電梯安全狀況何時(shí)步入“差”類等危險(xiǎn)時(shí)刻，當(dāng)系統(tǒng)計(jì)算樣本步入此間距后，電梯即進(jìn)入維修節(jié)點(diǎn)或報(bào)廢期。間隔時(shí)間即為電梯的監(jiān)測點(diǎn)到其維修或退役的時(shí)間[9]。

4 電梯按需維保系統(tǒng)研發(fā)

4.1 電梯智慧維保平臺(tái)

根據(jù)前述電梯運(yùn)行故障診斷、模糊聚類算法對(duì)故障數(shù)據(jù)的分類以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算電梯的剩余壽命，設(shè)計(jì)研發(fā)了電梯按需維保系統(tǒng)，其主界面如圖2所示。該系統(tǒng)兼具運(yùn)行監(jiān)測、實(shí)時(shí)診斷、故障預(yù)警、維保決策等功能，在前端監(jiān)測數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下開展故障實(shí)時(shí)診斷，并根據(jù)診斷結(jié)果啟動(dòng)報(bào)警功能，根據(jù)故障類型和體量數(shù)據(jù)，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計(jì)算電梯故障時(shí)間節(jié)點(diǎn)及剩余使用時(shí)間，從而確定維保時(shí)間和次數(shù)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策。系統(tǒng)可全面推動(dòng)電梯的安全監(jiān)控與維保策略相結(jié)合，真正實(shí)現(xiàn)“按需維?！?。

4.2 數(shù)據(jù)監(jiān)測前后臺(tái)

依托前述“電梯智能公共安全監(jiān)控平臺(tái)”中的“電梯運(yùn)行監(jiān)控子系統(tǒng)”，通過統(tǒng)一的平臺(tái)與平臺(tái)間的對(duì)接協(xié)議，將維保單位監(jiān)測的電梯實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上傳至物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測平臺(tái)，經(jīng)過檢驗(yàn)監(jiān)察庫和96333應(yīng)急處置系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)比對(duì)，核實(shí)數(shù)據(jù)后，將其存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)中心云平臺(tái)。系統(tǒng)具備地圖監(jiān)控、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查看、歷史故障記錄、分類監(jiān)控、統(tǒng)計(jì)分析等功能，如圖3所示。

系統(tǒng)對(duì)于對(duì)接的電梯廠家接入定量電梯開展監(jiān)控，并在平臺(tái)內(nèi)展示所有監(jiān)控的電梯狀態(tài)，同時(shí)提供針對(duì)不同廠家、不同狀態(tài)等維度的查詢功能。對(duì)于在線的電梯，能夠?qū)崟r(shí)查看最新的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如樓層、上下行、運(yùn)行時(shí)間、運(yùn)行次數(shù)、故障數(shù)等。

4.3 按需維保計(jì)算界面

結(jié)合電梯前端運(yùn)行及故障數(shù)據(jù)挖掘、處理和整合，再根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)電梯故障前使用時(shí)間的預(yù)測和維修時(shí)間的迭代推算設(shè)計(jì)系統(tǒng)后臺(tái)運(yùn)算，開發(fā)“按需維?！庇?jì)算界面，如圖4所示。該界面可根據(jù)電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷其可能發(fā)生的故障，并計(jì)算電梯的剩余使用時(shí)間和維修間隔，判斷電梯預(yù)防性維修時(shí)間，從而做出相應(yīng)維保決策。

5 結(jié) 語

通過對(duì)相關(guān)政策的研究和我國電梯維保存在問題的分析和探討，開展基于故障預(yù)測和安全評(píng)價(jià)技術(shù)的電梯按需維保系統(tǒng)研究，可以得出以下結(jié)論：

（1）依托現(xiàn)有的智慧電梯平臺(tái)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集電梯運(yùn)行和故障數(shù)據(jù)，并利用平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)對(duì)采集的數(shù)據(jù)開展分析;

（2）采用RSR法確定故障狀態(tài)參數(shù)指標(biāo)，調(diào)用專家?guī)?、大?shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)電梯故障開展預(yù)判和診斷;

（3）采用模糊聚類算法開展基于故障狀態(tài)分級(jí)的安全評(píng)價(jià)，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)估電梯安全運(yùn)行時(shí)間;

（4）建立兼具電梯運(yùn)行監(jiān)測、故障實(shí)時(shí)診斷、事故故障預(yù)警、電梯維保決策等功能的維保智能管理系統(tǒng)。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]李飛，張登攀，馬維東.淺析基于物聯(lián)網(wǎng)的電梯遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)[J].南方農(nóng)機(jī)，2018（17）：168.

[2]陳燕超，蔡衛(wèi)峰，王天祥.電梯安全遠(yuǎn)程監(jiān)控管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2017（12）： 99-100.

[3]李東風(fēng).基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電梯安全運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)[J].通訊世界，2017（17）：8-9.

[4]徐子棟.電梯運(yùn)行現(xiàn)狀及其管理方案的優(yōu)化研究[J].科技風(fēng)，2019（20）：153.

[5]林燕，李剛，林創(chuàng)魯，等.電梯物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀綜述[J].中國電梯，2019（9）：35-37.

[6]楊芝.電梯按需維保時(shí)代來臨 “互聯(lián)網(wǎng)+電梯按需維保”保障電梯安全[J].寧波通訊，2019（8）：54-59.

[7]江蘇省南京市市場監(jiān)管局.深化“物聯(lián)網(wǎng)+按需維?！比嫱苿?dòng)電梯監(jiān)管改革創(chuàng)新[N]. 中國市場監(jiān)管報(bào)，2019-1-22（005）.

[8]張慎如，王爽，王會(huì)方，等.電梯應(yīng)急處置與安全監(jiān)管大數(shù)據(jù)分析決策技術(shù)研究[J].機(jī)電工程技術(shù)，2019，48（5）：125-128.

[9]王爽，馮文龍.基于大數(shù)據(jù)分析的電梯故障遠(yuǎn)程診斷模式探討[J].中國特種設(shè)備安全，2018（9）：39-44.

[10] GOMEZ M P，ANDERSON W E A. A Rational analytic theory of fatigue [J]. Trend in engineering，1961（13）： 9-14.

[11] CHEN J，BROWNE M，TAYLOR M，et al. Application of an interface failure model to predict fatigue crack growth in an implanted metallic femoral stem. [J]. Compute methods programs biomed，2004，73（3）：249-256.

[12] YANG X，F(xiàn)ENG D，LI C，et al. Life prediction model for oil-impregnated paper bushing based on weibull distribution [J]. High voltage apparatus，2015（51）： 103-109.

[13] ZHU Q S，GAO F，MA H C，et al. Failure behavior of flip chip solder joint under coupling condition of thermal cycling and electrical current [J]. Journal of materials science materials in electronics，2017（1）：1-9.

[14] ZHANG J，ZHANG X，ZONG Y，et al. Life prediction for a vacuum fluorescent display based on two improved models using the three-parameter weibull right approximation method [J]. Luminescence the journal of biological & chemical luminescence，2017，33（1）：34-39.

[15] PETERSEN D R，LINK R E，TIGDEMIR M，et al. Development of new low-cost indirect tensile test equipment for bituminous mixtures [J]. Journal of testing & evaluation，2001，29（4）：387.

[16]徐光，鄭友屹.檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)對(duì)老舊電梯風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法探討及實(shí)踐效果[J].中國設(shè)備工程，2018（17）：55-56.

[17]周振龍，林正.基于多層次模糊綜合評(píng)價(jià)法的電梯安全評(píng)估[J].中國電梯，2018，23（19）：34-36.

[18]周思園.淺析老舊電梯模糊層次安全技術(shù)評(píng)價(jià)方法[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2018（13）：168-169.