基于云模型的梯级泵站系统服役状态综合评估

发布时间：2022-01-19 14:06

　　为了准确客观地对高扬程梯级泵站系统服役状态进行定量化评估,以宁夏盐环定高扬程梯级泵站系统为研究对象,通过云理论模型定量化模糊性因素,同时基于云模型数字特征对指标状态进行定量化描述,并构建泵站系统服役状态评估指标体系,构建了评语层标准云模型、要素层隶属度云模型,同时采用排队理论求解指标权重,进而实现泵站系统服役状态的综合评估.结果表明:泵站系统更新改造前与更新改造后2种工况下服役状态综合评价云分别是C_b（0. 626 4,0.061 4,0.016 8）,C_a（0.842 1,0.100 5,0.012 6）,改造前其服役状态处于"较好（V₄）"等级,改造后服役状态处于"好（V₅）"等级,验证评估结果符合实际情况.采用该方法可为梯级泵站系统服役状态评估或类似系统的预测提供有益参考. 

【文章来源】：排灌机械工程学报. 2020,38(06)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

云发生器

为了客观准确地评价当地泵站系统的服役状态，需要构建一套客观合理的评估指标体系．因此，在现场调研了泵站系统的实际运行特点与专家指导意见的基础上，构建评估体系．首先整理影响系统服役状态的各项因素．文中将泵站系统分为输水、管理维护、泵站和运行调度这4个子系统．在泵站服役状态评估体系中，将其状态分为V1(差)、V2(较差)、V3(中等)、V4(较好)、V5(好)这5个等级．然后根据各子系统在泵站系统中的参与要素与具体特点再进行划分．基于所有的影响因素并结合泵站实际运行状况和专家意见，将泵站系统服役状态评估体系划分为4个层级:要素层、系统层、目标层和评语层．图2为泵站系统服役状态评估指标体系．2.2 评语集生成评价标准云

采用逆向云发生器求得下一层指标对上一层指标的隶属度模型．首先聘请专家、泵站管理人员和工作人员，依据图2中的评语层进行打分;然后采用逆向云发生器确定指标的隶属度云数字特征值及评价值，并界定评价值范围为[0,1];最后依据图3隶属度云模型流程图逆向生成评价指标的云数字特征[15]．当超熵过大时，正态云会出现严重的雾化现象，使生成的云数字特征失去意义．因此在研究过程中，依据雾化性质与3δ原则，确保超熵的取值范围为He<1/3En，以得到分布良好的正态云图．2.5 综合评价云

【参考文献】：
期刊论文
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[5]无人机在复杂电磁环境下的效能评估[J]. 焦彦维,侯德亭,周东方,胡涛,林竞羽,王占琪.  强激光与粒子束. 2014(07)
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[9]模糊数学理论在泵站工程老化评价中的应用[J]. 朱丽楠,陈坚,张雷.  武汉大学学报(工学版). 2003(04)
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博士论文
[1]景电灌区水盐运移对局域水土资源影响研究[D]. 徐存东.兰州大学 2010



本文编号：3596988