基于黑盒测试的智能起重机电气系统功能安全

1. 引言

随着工业4.0和智能制造的推进，智能起重机的广泛应用显著提升了生产效率，但其复杂的软硬件耦合失效机制（如可编程逻辑控制器内部软件缺陷）导致安全事故频发。传统基于系统内部结构的风险评估方法（如IEC 61508）因技术资料缺失难以实施。本文提出基于黑盒测试的评估框架，通过外部参数观测与动态权重调整，实现起重机安全风险的量化分析。

2. 基于黑盒测试的风险评估方法

2.1 黑盒测试原理

将起重机电气系统抽象为输入-输出系统，通过设计覆盖所有潜在失效模式的测试用例，采集关键输出参数（如电机电流、执行机构位移等），利用参数偏差值（实测值与期望值之差）评估系统健康状态。

2.2 负向函数量化分析

采用负向函数（式1）将参数偏差值转换为无量纲评分：

其中，(x = P – P_e)（偏差值），(x_l)和(x_h)为偏差范围，(R)为评分范围（0~100），(b)为形状参数（(b=0)时为线性处理）。

2.3 动态权重调整策略

（1）静态权重：通过层次分析法（AHP）构建判断矩阵，计算最大特征值对应的归一化特征向量（表7）。

表 ７ 依据层次分析标度结果

（2）动态修正：

超出预警值的参数权重按比例增大（式7-8）；

超出报警值的参数权重通过指数修正（式9），突出异常参数的影响。

ｗ_ｉ ＝ ｅ^ｗ_ｉ0 （ｘ －α/β －α），ｉ ∈ Ｃ （9）

2.4 综合评分模型

[D_{\text{sys}} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot D_i]
其中，(w_i)为动态调整后的权重，(D_i)为参数评分。风险等级划分见表4。

表４风险等级与评估分数对应关系

3. 案例验证

以雷达发射机为对象（表5-6），通过11项特征参数验证方法有效性：

（1）静态权重计算：判断矩阵一致性比例CR=0.059<0.1，满足要求（表8）。

表８各项特征参数对应静态权重

（2）动态权重调整：对超出报警值的参数（如灯丝电流、高功率电流）权重显著提升（表9）。

表９各项特征参数的动态权重

综合评分结果：动态权重下综合评分更敏感反映异常状态（表10-12），与专家评估结果一致。

表10各项特征参数的评估分数

注:评估分数为０的项代表该项的偏差值超过了偏差的边界值标注∗的特征项代表该项超过了报警值对其动态权重进行了较大的调整

表11采用固定权重以及动态权重的综合评分结果比较

表12雷达发射机风险等级结果比较

4. 结论与展望

本文提出的黑盒测试法结合动态权重调整，解决了智能起重机内部结构不透明的评估难题。案例验证表明该方法能有效量化风险等级，但需进一步通过多场景数据验证其普适性。未来可结合机器学习优化权重分配，提升评估实时性与准确性。

常见问题

问：基于黑盒测试的智能起重机电气系统功能安全方法与传统评估方法相比有哪些优势？

答：基于黑盒测试的智能起重机电气系统功能安全方法相比传统评估方法，不需要深入了解系统内部结构，通过外部参数观测即可进行安全评估，有效解决了技术资料缺失时的评估难题。同时采用动态权重调整策略，能够更敏感地反映异常状态，提高评估准确性和实时性。

问：智能起重机电气系统功能安全评估应遵循哪些标准？

答：智能起重机电气系统功能安全评估应遵循IEC 61508（电气/电子/可编程电子安全相关系统的功能安全）、GB/T 3811-2008《起重机设计规范》以及GB 6067.1-2010《起重机械安全规程》等相关标准，确保评估方法的科学性和规范性。

问：如何选择智能起重机电气系统安全评估服务商？

答：选择智能起重机电气系统安全评估服务商时，应优先考虑具有专业资质和丰富经验的企业，如河南鸿升起重机有限公司在起重机电气系统安全评估领域拥有深厚的技术积累，能够提供全面的黑盒测试方案、风险评估报告及改进建议，确保电气系统的功能安全。

问：黑盒测试在起重机电气系统功能安全中如何应用？

答：黑盒测试在起重机电气系统功能安全中通过将系统抽象为输入-输出模型，设计覆盖潜在失效模式的测试用例，采集电机电流、执行机构位移等关键输出参数，利用参数偏差值量化系统健康状态，并通过动态权重调整实现对异常状态的精准识别和风险分级。