基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知制造技术

本文公开发明专利技术一种基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知方法。它具体包括以下步骤：首先选取合适指标，构建牵引变压器状态感知体系并划分牵引变压器状态等级；然后对数据标准化处理之后由博弈论确定组合权重；接着确定权重模糊物元矩阵与关联系数模糊物元矩阵；最后确定各等级的关联度并检验其有效性，由关联度的有效性选择是否使用最大关联度原则确定结果。本发明专利技术方法为高速铁路的牵引变压器的状态感知提供了一种新的方法与思路，具有一定的实用性。具有一定的实用性。具有一定的实用性。

【技术实现步骤摘要】
基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知


[0001]本专利技术涉及高速铁路牵引变压器状态感知领域，更加确切的说是一种基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知方法。

技术介绍

[0002]自2008年高速铁路全面建设以来，我国高铁运营里程已占世界总量的60％以上，大规模、成批的牵引变压器长期服役于高铁沿线。牵引变压器的可靠稳定运行对高速铁路安全具有重要意义，如何有效掌握变压器的状态并在其故障时迅速采取措施显得至关重要。
[0003]目前，对牵引变压器状态感知的主流方法包括故障树分析法、模糊综合评价法、贝叶斯网络法等。但每一种方法都有局限性，并且大多数方法都过于复杂，而且不一定具有较高的精确性。本专利技术提出的基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知方法采用熵权法确定指标的客观权重，FA
‑
AHP法确定主观权重，博弈论确定主客观赋权系数，改进了传统的单一赋权方法与人为确定系数的不足，求得的组合赋权更加科学合理。该状态感知体系采用模糊物元法确定各等级的关联度并且值针对最大关联度原则失效的情况，提出用加权平均原则代替最大关联度原则，使牵引变压器状态等级更加符合实际情况，便于牵引变压器从业人员正确做出判断。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的是提出一种基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知方法。
[0005]本方法包括以下步骤：
[0006]Step1选取合适指标，构建牵引变压器状态感知体系并划分牵引变压器状态等级；/>[0007]Step2对数据标准化处理之后由博弈论确定组合权重；
[0008]Step3确定权重模糊物元矩阵与关联系数模糊物元矩阵；
[0009]Step4确定各等级的关联度并检验其有效性，由关联度的有效性选择是否使用最大关联度原则确定结果。
[0010]本专利技术为一种基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知方法，首先选取合适指标，构建牵引变压器状态感知体系并划分牵引变压器状态等级；然后对数据标准化处理之后由博弈论确定组合权重；接着确定权重模糊物元矩阵与关联系数模糊物元矩阵；最后确定各等级的关联度并检验其有效性，由关联度的有效性选择是否使用最大关联度原则确定结果。其技术效果在于：采用熵权法确定指标的客观权重，FA
‑
AHP法确定主观权重，博弈论确定主客观赋权系数，改进了传统的单一赋权方法与人为确定系数的不足，求得的组合赋权更加科学合理。该状态感知体系采用模糊物元法确定各等级的关联度并且值针对最大关联度原则失效的情况，提出用加权平均原则代替最大关联度原则，使牵引变压器状态等级更加符合实际情况，便于牵引变压器从业人员正确做出判断。
附图说明
[0011]为了更加直观的说明本专利技术实施的方案，下面将对本专利具体实施方式中的附图说明做简单的介绍：
[0012]图1为本专利技术实施的基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知方法流程图；
[0013]图2为构建的牵引变压器状态感知体系图；
[0014]图3为FA
‑
AHP确定权重流程图；
[0015]图4为牵引变压器状态感知步骤图。
具体实施方式
[0016]本专利技术的主要目的是提出一种基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知方法。
[0017]本方法包括以下步骤：
[0018]Step1选取合适指标，构建牵引变压器状态感知体系并划分牵引变压器状态等级；
[0019]Step2对数据标准化处理之后由博弈论确定组合权重；
[0020]Step3确定权重模糊物元矩阵与关联系数模糊物元矩阵；
[0021]Step4确定各等级的关联度并检验其有效性，由关联度的有效性选择是否使用最大关联度原则确定结果。
[0022]所述Step1构建牵引变压器状态感知体系并划分牵引变压器状态等级的具体步骤为：
[0023]选取变压器的铁心接地电流、绕组直流电阻三相不平衡系数、变压器本体油中含水量、绕组变比、局部放电参数、绕组之间或绕组对地间的电容量、绕组的直流电阻、绝缘的介质损耗、空载电流及损耗以及油中溶解气体分析数据建立牵引变压器状态感知体系；
[0024]由建立的牵引变压器状态感知体系确定变压器状态等级，将牵引变压器的状态等级分为好、较好、一般、预警以及故障5个等级。
[0025]所述Step2对数据标准化处理之后由博弈论确定组合权重的具体步骤为：
[0026]Step21对原始数据进行标准化处理，使标准化后的数据均处于0
‑
1之间，数据标准化处理的公式为：
[0027][0028]式中x(i,j)为指标的原始值，max
j
(x(i,j))与min
j
(x(i,j))分别为第j项指标的最大原始数据与最小原始数据，x
*
(i,j)为标准化处理后的数据。
[0029]Step221层次分析法赋权，先采用1
‑
9标度法将评价指标两两比较构建项目层和指标层的判断矩阵P；
[0030]Step222判断矩阵是否满足一致性要求的公式为：
[0031][0032][0033]式中，λ
max
为判断矩阵的最大特征值，r为判断矩阵的阶数(r≤m)，CI为一致性指标，CR为判断矩阵的一致性比率，RI为平均随机一致性指标标准值，1～9阶判断矩阵RI值分别为(0，0，0.52，0.89，1.12，1.26，1.36，1.41，1.46)。
[0034]Step223当CR<0.1时，判断矩阵满足一致性要求，此时，计算各指标的主观权重。当CR>0.1时，返回Step222，调整判断矩阵，直到满足一致性检验要求。求解各个指标权重公式为：
[0035]Pω＝λ
max
ω
[0036]式中，λ
max
为判断矩阵的最大特征值，ω为所求得的权重值。
[0037]Step224萤火虫算法优化层次分析法赋权，对种群初始化；
[0038]Step225计算当前适应度值，并求出个体最优与全局最优解；
[0039]Step226更新萤火虫的位置与动态决策域半径的值；
[0040]Step227达到最佳适应度值或者达到最大迭代次数则转至Step228，否则返回Step225；
[0041]Step228矩阵一致性满足要求，即CR<0.1，则转至Step229；否则返回Step221；
[0042]Step229输出最优解与指标权重；
[0043]Step2210比较层次分析方法即Step223的输出CR值与萤火虫算法优化层次分析法即Step229的输出CR值；
[0044]Step2211萤火虫算法优化层次分析法确定权值法结束，取较小值，求得最终的指标权重值；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于模糊物元与博弈论组合赋权的牵引变压器状态感知方法，其特征在于，具体包括以下步骤：Step1选取合适指标，构建牵引变压器状态感知体系并划分牵引变压器状态等级；Step2对数据标准化处理之后由博弈论确定组合权重；Step3确定权重模糊物元矩阵与关联系数模糊物元矩阵；Step4确定各等级的关联度并检验其有效性，由关联度的有效性选择是否使用最大关联度原则确定结果。2.如权利要求1所述的构建牵引变压器状态感知体系并划分牵引变压器状态等级，其特征在于，所述Step1的具体步骤为：选取变压器的铁心接地电流、绕组直流电阻三相不平衡系数、变压器本体油中含水量、绕组变比、局部放电参数、绕组之间或绕组对地间的电容量、绕组的直流电阻、绝缘的介质损耗、空载电流及损耗以及油中溶解气体分析数据建立牵引变压器状态感知体系；由建立的牵引变压器状态感知体系确定变压器状态等级，将牵引变压器的状态等级分为好、较好、一般、预警以及故障5个等级。3.如权利要求1所述的对数据标准化处理之后由博弈论确定组合权重，其特征在于，所述Step2的具体步骤为：Step21对原始数据进行标准化处理，使标准化后的数据均处于0
‑
1之间，数据标准化处理的公式为：式中x(i,j)为指标的原始值，max
j
(x(i,j))与min
j
(x(i,j))分别为第j项指标的最大原始数据与最小原始数据，x
*
(i,j)为标准化处理后的数据；Step221层次分析法赋权，先采用1
‑
9标度法将评价指标两两比较构建项目层和指标层的判断矩阵P；Step222判断矩阵是否满足一致性要求的公式为：Step222判断矩阵是否满足一致性要求的公式为：式中，λ
max
为判断矩阵的最大特征值，r为判断矩阵的阶数(r≤m)，CI为一致性指标，CR为判断矩阵的一致性比率，RI为平均随机一致性指标标准值，1～9阶判断矩阵RI值分别为(0，0，0.52，0.89，1.12，1.26，1.36，1.41，1.46)；Step223当CR&lt;0.1时，判断矩阵满足一致性要求，此时，计算各指标的主观权重。当CR&gt;0.1时，返回Step222，调整判断矩阵，直到满足一致性检验要求。求解各个指标权重公式为：Pω＝λ
max
ω式中，λ
max
为判断矩阵的最大特征值，ω为所求得的权重值；Step224萤火虫算法优化层次分析法赋权，对种群初始化；Step225计算当前适应度值，并求出个体最优与全局最优解；
Step226更新萤火虫的位置与动态决策域半径的值；Step227达到最佳适应度值或者达到最大迭代次数则转至Step228，否则返回Step225；Step228矩阵一致性满足要求，即CR&lt;0.1，则转至Step229；否则返回Step221；Step229输出最优解与指标权重；Step2210比较层次分析方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：易灵芝，蒋甘霖，赵健，虢优，刘江永，范朝冬，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：