[发明专利]一种船舶动力装置综合状态评估方法

说明书

本发明涉及一种船舶动力装置综合状态评估方法，属于船舶动力装置技术领域，解决了现有技术建模过程复杂、不易验证模型正确性、对船舶动力装置运行状态评估不准确且效率较低的问题。该方法包括如下步骤：确定与船舶动力装置运行状态有关联的所有因素，以及每一因素对应的权重；确定每一因素可能的评判状态，分析每一因素在各评判状态下的隶属程度，建立模糊综合评判矩阵；根据上述模糊综合评判矩阵，以及每一因素对应的权重，获得综合评判结果，根据所述综合评判结果对船舶动力装置运行状态进行综合评价。该方法结合船舶动力装置的实际运行状态可对多因素模型进行验证，因此能够对船舶动力装置的运行状态给出准确评估，提升全船任务执行能力。

技术领域

本发明涉及船舶动力装置技术领域，尤其涉及一种船舶动力装置综合状态评估方法。

背景技术

船舶动力装置作为新兴动力装置，具有结构紧凑、平稳性高、效率高、噪声低、排放量低等优点。作为关系国防安全及民用经济领域的能源供给之一，其发生故障将会带来不可估量的经济损失。如何能够维持船舶动力装置的安全可靠、持久耐用，成为研究人员日益关注的焦点。

目前，船舶动力装置综合状态常用的评估方法包括模型法、层次分析法和人工神经网络法等。其中，模型法通过建立物理或数学模型，对研究对象进行评估。层次分析法通过将半定性、半定量问题转化为定量计算，有效地将把复杂问题进行分解，表示成有序的结构呈阶梯层次分布的多个因素，各指标的权重值通过两两比较各层次因素的相对重要性来进行确定。人工神经网络通过在物理机制上对人脑信息处理机制进行模拟，具有处理信息、学习、记忆等功能。

上述方法中，模型法建模过程复杂，且不易对所建模型进行验证。层次分析法只能从原有的多个备选方案中选择最优，而不能为决策者提供解决问题的新技术方案，且在分析问题时缺少已知数据的输入，评估结果主观性较强，难以令人信服。人工神经网络需要输入大量的数据进行学习和训练，对输入的样本量要求较高，且学习时间较长。可见，目前缺少一种有效的船舶动力装置综合状态评估方法，用于在样本量较少时能够简单、有效、科学、客观地得到船舶动力装置综合运行状态。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种船舶动力装置综合状态评估方法，用以解决现有技术建模过程复杂、不易验证模型正确性、对船舶动力装置运行状态评估结果不准确且效率较低的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种船舶动力装置综合状态评估方法,包括如下步骤:

获得与船舶动力装置运行状态有关联的所有因素，确定每一因素对应的权重；

基于每一因素可能的评判状态，分析每一因素在各评判状态下的隶属程度，建立模糊综合评判矩阵；

根据上述模糊综合评判矩阵，以及每一因素对应的权重，获得综合评判结果，根据所述综合评判结果得到船舶动力装置的运行状态。

上述技术方案的有益效果如下：提出了一种适用于船舶动力装置综合状态评估的新方法——模糊综合评价方法。从船舶动力装置工作机理出发，运用模糊综合评价方法对船舶动力装置的运行状态进行准确评估，确保船舶动力装置运行的安全性和可靠性，从而提升全船任务执行能力。该方法建模过程简单且实用，相比人工神经网络，不需要输入大量的数据样本进行训练，效率较高。获得的综合评判结果是一个矢量而不是点值，在输入已知因素对应的数据后，可计算各运行状态下的隶属度(即综合评判结果)，从而对船舶动力装置进行综合评价。而且，该方法有成熟的模型验证机制，具体地，结合船舶动力装置实际运行情况，可对选用的与船舶动力装置运行状态有关联的所有因素构成的模型进行验证，因此，可根据实际需求方便地调整技术方案，优化技术方案。

基于上述方法的另一个实施例中，所述获得与船舶动力装置运行状态有关联的所有因素，确定每一因素对应的权重，包括如下步骤：

对所述船舶动力装置的组成和参数进行分析，获得与船舶动力装置运行状态有关联的所有因素，建立因素集；