[发明专利]一种采煤机摇臂系统维修性综合评价方法有效

专利信息
申请号: 201710440505.3 申请日: 2017-06-12
公开(公告)号: CN107169234B 公开(公告)日: 2020-12-22
发明(设计)人: 程刚;陈相丞;李勇;刘畅;杨金勇;杨建华 申请(专利权)人: 中国矿业大学
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06Q10/06;G06Q10/00
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 杨晓玲
地址: 221008 江苏省徐*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 采煤 摇臂 系统 维修 综合 评价 方法
【权利要求书】:

1.一种采煤机摇臂系统维修性综合评价方法,其特征在于,包括步骤:

(1)以采煤机摇臂系统的截割系统、液压系统、电气系统、辅助系统为方案层、以预先选取的各分系统的维修性评价指标为准则层、以采煤机摇臂系统维修性指数为目标层,建立采煤机摇臂系统的维修性层次分析模型;

(2)基于采煤机摇臂系统的维修性层次分析模型,采用三角模糊层次分析法计算各分系统对采煤机摇臂系统维修性指数的指标综合权重,即各分系统的维修性权重,具体步骤包括:

1)构造三角模糊互补判断矩阵

式中,为所述维修性层次分析模型中,第i个元素相对于第j个元素的重要程度;lij和uij分别为三角模糊数的上下界限,并满足:lij+uji=1,uij+lji=1,lii=0.5,uii=0.5;mij为三角模糊数的中值;

2)计算初步单层模糊权重

根据初步单层模糊权重,进行层次单排序,即假设上一层的元素数为n,计算下一层中第i个元素相对于上一层某元素的三角模糊权重为:

3)建立模糊一致性可能度矩阵,对步骤②计算得到的单层模糊权重进行去模糊化处理,步骤为:

设计算的可能度为:

其中,pij表示的可能度,li、ui分别为三角模糊权重的上、下界限,mi为三角模糊权重的中值;λ∈[0,1];λ>0.5时,表示决策者是追求风险的;λ=0.5时,表示决策者是风险中立的;λ<0.5时,表示决策者厌恶风险的;取λ=0.5,计算初步互补可能度矩阵P=(pij)n×n,并转化为模糊一致性可能度矩阵R=(rij)n×n,即:

ri和rj都是中间变量,pik表示的可能度,rij是模糊一致性可能度矩阵R当中第i行、第j列元素;

4)计算最终单层权重

根据模糊一致性可能度矩阵R,对三角模糊数进行排序,得到可能度矩阵的排序向量,即各元素的层次单排序的最终权重:

5)计算综合权重

假设所述维修性层次分析模型第二层元素数为m,其层次总排序权重分别为a1,a2,…,am;第三层各元素的层次单排序权重分别为b1j,b2j,…bSj,则第三层各分系统的综合权重ωs为:

(3)将维修性评价指标分为定性指标和定量数据指标,并分别计算各分系统的定性指标和定量数据指标的效能值;其中,定性指标的效能值采用模糊综合评价法进行计算,而定量数据指标的效能值采用如下数学模型表示:

式中,x表示定量数据指标数值;xmax表示定量数据指标在预设区域范围内的最大值;xmin表示定量数据指标在预设区域范围内的最小值;A为评估值范围参数,表示将A后面的数值归一化处理为百分制;B表示形状参数,B取0时表示形状参数为线性参数;

(4)计算各分系统的维修性指数Ms为:

式中,Es为第s个分系统的定性指标的效能值,Fs为第s个分系统的定量数据指标的效能值;S表示分系统的总数;

(5)计算所述采煤机摇臂系统的维修性指数M为:

其中,ωs表示第s个分系统的维修性权重;Ms表示第s个分系统的维修性指数。

2.根据权利要求1所述的一种采煤机摇臂系统维修性综合评价方法,其特征在于,所述维修性评价指标包括:可达性、装配/拆卸性能、检测及诊断性能、维修安全性、维修人素和修复率;其中可达性、装配/拆卸性能、检测及诊断性能、维修安全性、维修人素为定性指标,修复率为定量数据指标。

3.根据权利要求1所述的一种采煤机摇臂系统维修性综合评价方法,其特征在于,所述采用模糊综合评价法计算任意一个分系统定性指标的效能值的步骤包括:

(4-1)构建该分系统的模糊综合评价模型,将定性指标作为模糊综合评价模型的因素集,并预先给出模糊综合评价模型的评语集;

(4-2)确定模糊评价矩阵

用fpq表示模糊综合评价模型中,第p个因素对第q个评语的隶属度,则模糊评价矩阵为:

F=[fpq]P×Q

式中,P表示因素集中定性指标的总数,Q表示评语集中评语的总数;

(4-3)确定重要性权值为:

W={w1,w2,…,wP}

W满足

(4-4)进行模糊运算,计算模糊综合评价集为:

其中,为合成算子;

(4-5)计算该分系统的定性指标的效能值为:

Es=BET

式中,Es为第s个分系统的定性指标的效能值,E为评语集对应的评估参数集。

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