[发明专利]基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法在审
| 申请号: | 201710758376.2 | 申请日: | 2017-08-29 |
| 公开(公告)号: | CN107516015A | 公开(公告)日: | 2017-12-26 |
| 发明(设计)人: | 刘启胜;刘静雯;唐佳 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222 | 代理人: | 鲁力 |
| 地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 特征 复合 绝缘子 老化 状态 综合 评估 方法 | ||
1.基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,定义复合绝缘子的老化状态表现包括五大类:表观状态、憎水性能、电气性能、机械性能和其他因素;以这五种因素作为项目层,选取外观检查、伞盘硬化、憎水性、增水迁移性、泄漏电流、工频干耐受、陡坡冲击、工频干湿闪、密封性能、机械耐受、机械破坏值、运行年限、温度和湿度这14个指标作为第二层指标层;指标层对应的14个指标即为特征量,对各指标的评估结果根据实际需要建立评语集,评语集是对评估对象整体状态的等级划分;评估等级划分不宜过多或过少,在复合绝缘子老化状态评估中,评语集表示为V={V1,V2,V3,V4};其中,V1、V2、V3、V4分别表示绝缘子的状态为预警、一般、较好、良好;完成了两级评估指标体系的构建、评语集的确定;
步骤2,选择半梯形与三角形相结合的分布函数作为隶属函数,隶属函数定义为:设X是普通集合,有映射A:使当x∈X都有一个数μA(x)∈[0,1],称为模糊集合简称为F集;A(x)称为x相对与F集A的隶属程度;μA(x)称为隶属函数;将14个特征量就评语集所约定的评估等级确定其隶属度,由于多指标评估系统中,各特征量的数量级和量纲不同,因此需要将数据做归一化处理;对于定量的数据数值越大性能越优的评估指标,计算公式为xi=(Ci-C01)/(C0-C01),数值越小性能越优型的评估指标如工频干湿闪电压下降值,计算公式为xi=(C01-Ci)/(C01-C0),式中,xi为指标i归一化后的值;C0为该指标的最优值;C01为该指标的注意值;Ci为指标i的实测值;对于定性的数据,采用专家打分的方法,评分范围为0-1,分值越小表示该指标的性能越差,分值越大表示指标性能越优;定性指标的模糊分界值统一规定为x1=0.2,x2=0.4,x3=0.6,x4=0.8,由各指标对四种状态的隶属度函数从而得出模糊综合评判矩阵;对指标层中每个特征量采用改进层次分析法确定常权,在常权基础上上,依据变权公式对常权进行修正;变权公式为:式中,xi是第i个评估因素的值,m是评估因素的个数;wi为第i种因素的权重;为第i种因素的常权重;各个特征量的变权构成权重集;完成了隶属函数的确定、特征量数据的归一化处理、常权的求取、变权的确定;
步骤3,按照模糊综合评估的评估方法对复合绝缘子老化状态进行模糊综合评估;首先由单因素模糊综合评估,得到最低一级评估指标的隶属度,构造最底层的模糊矩阵R,然后将该级的权重集与模糊矩阵R按照选定的模糊算子进行模糊运算,得到该级的模糊评判矩阵,再将该评判矩阵作为上一级的模糊矩阵进行上一层的模糊综合评判,得到最终的模糊评判矩阵。
2.根据权利要求1所述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法,其特征在于,所述的步骤3中,模糊算子的确定具体为:综合评估矩阵B=A&R中A为权重集,R为隶属度确定的模糊矩阵,&是广义模糊算子,B是将权重集和模糊矩阵按照模糊算子进行合成得到的综合矩阵;不同的算子选择有不同的意义,对同一个问题求解的结果也大不相同,该选择对评价结果的准确度影响比较重要;对于算子的选择应该按照实际的目的需求及期望达到的效果进行合理的选择,采用加权平均型的综合评判模型,用M(+,·)表示,即
3.根据权利要求1所述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法,其特征在于,所述步骤1中,综合评估结果是采用加权平均得到的,即
4.根据权利要求1所述的基于多特征量的复合绝缘子老化状态综合评估方法,其特征在于,所述的步骤2中,常权重的确定是采用改进的层次分析法,方法如下:
步骤2.1、确定目标和评估因素集:评价目标是复合绝缘子的老化状态,评价因素集是权利要求1中所构建的两层评估体系;
步骤2.2、构造判断矩阵:以A表示目标,gi表示评价因素,gi∈G(i=1,2,3,...,n);gij表示gi对gj的相对重要数值,(j=1,2,3,...,n),由此确定判断矩阵G;
步骤2.3、构造拟优化传递矩阵W*:构造G的一个拟优化传递矩阵其中bij=lggij(对于任意的i,j);
步骤2.4、由矩阵运算求出W*的最大特征值对应的特征向量,将其归一化即为该目标的常权重分配。
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