一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法，通过管廊统一管理平台获取数据，选定可以作为运营健康度衡量的指标，将各指标作为云模型的输入样本，将实际的评估结果作为输出值，对不同的指标实现对应的输出值。对状态量的描述采用定性和定量相结合的方式，根据综合云模型评估法的步骤和信息设备的运行特点，建立了评估模型，本发明专利技术使得运营人员可以对一段时间内管廊的运营状况得到一个量化的体现，帮助运营人员改进管理方法。帮助运营人员改进管理方法。帮助运营人员改进管理方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法


[0001]本专利技术涉及综合管廊
，具体涉及一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法。

技术介绍

[0002]城市地下综合管廊运载了被誉为城市“生命线”的各类市政管线，是21世纪城市发展现代化的重要基础设施之一，能够带来巨大的社会效益、经济效益和环境效益，管廊内部容纳大量管线，各类管线属性不同，承担的功能也各不相同，为保障综合管廊的全安运营，管廊内部配置了众多的机电系统，如视频监控系统，环境与设备监控系统、火灾自动报警系统等，还会有一个上层的统一监控管理平台，都是为了保障管廊的安全运营，但运营的健康程度一直无法量化，故如何能够对管廊的运营状况进行健康度管理是管廊运营公司非常重视的问题。
[0003]云模型是在结合概率论和模糊数学理论两者的基础上，通过赋予样本点以随机确定度来统一刻画概念中的随机性、模糊性及其关联性。它利用三个数字特征（期望，熵，超熵）来描述一个定性概念，并通过特定的算法形成用数字特征表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型，主要反映概念中的模糊性和随机性。云模型用期望Ex（expected value）、熵En（entropy）和超熵He(hyper entropy)三个数字特征来整体表征一个概念。期望Ex：云滴在论域空间中分布的期望，是最能够代表定性概念的点，或者说是这个概念早化的最典型样本。熵En：是定性概念的不确定度，由概念的随机性和模糊性共同决定。超熵He：是熵的不确定性度量，即熵的熵，由熵的随机性和模糊性共同决定。正向云发生器（forward cloud generator），由云的数字特征C（Ex,En,He）产生定量数值。正向云发生器算法可表述如下：输入：某定性概念的期望值Ex，熵En和超熵He，并给定云滴数N；输出：N个云滴在论域空间的定量位置及每个云滴代表该概念的隶属度。
[0004]逆向云发生器（backward cloud generator, BCG）是实现定量数值和其定性语言值之间的不确定性转换，是从定量是定性的映射，它将一定数量的精确数据有效转换为以数字特征C（Ex,Ex,He）表示的定性概念。逆向云发生器算法是根据一定数量的数据样本，将其表示为用数字特征表示的定性概念，是实现从定性概念的外延到内涵转换的过程。根据给定的云滴，求出正向云发生器的三个特征Ex，En，He。输入：N个云滴在数域空间的定量位置及每个云滴代表该概念的隶属度输出：某定性概念的期望值Ex、熵En和超熵He，并给定云滴数N。

技术实现思路

[0005]1.所要解决的技术问题：针对上述技术问题，本专利技术提供一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法，使得运营人员可以对一段时间内管廊的运营状况得到一个量化的体现，帮助运营人员改进管理方法。
[0006]2.技术方案：一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：建立能够作为管廊运营健康度衡量的评价指标以及指标的云模型数字特征；所述评价指标包括一级指标与二级指标。
[0007]步骤二：对步骤一中确定的各个评价指标中根据其所在的指标级别分别确定其对应的权重；其中一级指标的权重采用主观赋权确定，二级指标的权重均采用客观赋权法
‑
熵值法来确定。
[0008]步骤三：由专家定性描述每个二级指标中各个健康度评价指标对应的每个二级指标的评估级别区间，确定健康度等级对应的二级指标的评估级别区间的云模型数字特征；确定健康度等级的评估级别区间的云模型数字特征。
[0009]步骤四：统计目标时间段内各级指标数据；将目标时间段分为多个时间周期，带入步骤三中统计每个周期中每个二级指标的评估级别区间，将评估级别区间带入正向云发生器生成每个评估级别区间对应的隶属度；将得到的隶属度通过Y条件云发生器，得到对应隶属度对应的得分；根据每个周期中每个二级指标的隶属度与得分计算目标时间段对应的二级指标的总得分，其中隶属度为通过正向云发生器来获得。
[0010]步骤五：重复步骤四，直至该一级指标包括的所有二级指标的总得分全部计算出；根据每个二级指标分配的权重，计算出该一级指标的总得分。
[0011]步骤六：继续步骤三至五，直至计算出四个一级指标的得分；根据四个一级指标的权重，计算出整个管廊系统的健康度得分。
[0012]进一步地，所述一级指标包括告警量指标、未完成工单量指标、状态项数据指标以及设备寿命指标；每个一级指标均包括预设的多个二级子指标；其中告警量指标包括的二级子指标为预设时间内系统中发生不同级别告警的数量，不同种级别的告警对应不同的二级子指标；所述未完成工单量包括的二级子指标为预设时间内未完成的多种工单的数量，不同种未完成的工单对应不同的二级子指标；所述状态项数据指标包括的二级子指标为获取系统中多种日志信息系统状态项的级别的数量，其中不同种级别对应不同的二级子指标；所述设备寿命指标为根据预设的管廊中与管廊健康运营相关的设备的生命周期的指标，所剩使用寿命的长短对应不同的二级子指标；根据每个二级指标的不同范围预设其对应的健康度等级。
[0013]所述健康度为对管廊运营整体或者单位系统关于健康运行方面进行量化评分，并根据评分的范围将得到该系统对应的健康度等级；其中健康度分为5个等级；即健康度等级1为良好状态、健康度等级2为正常状态、健康度等级3为注意状态、健康度等级4为异常状态、健康度等级5严重状态。
[0014]进一步地，步骤三具体包括：S31：所述云模型数字特征为能够定性或者定量评估健康度等级的云模型C（Ex,En,He），其中一个云模型C（Ex,En,He）对应一个指标基于期望值Ex、熵En和超熵He三个参数得到的该指标对于系统健康运行做出的定性定量的评价。
[0015]S32：所述二级指标的评估级别区间的云模型数字特征，具体为：专家定性描述的其中的一个二级指标对应健康度等级最大与最小数量范围Xmin，Xmax，则该二级指标的评估级别区间的双边约束为[Xmin，Xmax]；该二级指标的云模型的数
字特征C1（Ex,En,He）如式（1
‑
1）计算为。
[0016]ꢀꢀꢀ
（1
‑
1）。
[0017]S33：确定健康度等级的评估级别区间的云模型数字特征，具体为：根据预设的其中的一个健康度等级对应的评分的分值的最大与最小值的X
’
min，X
’
max，则该健康度等级的评估级别区间[X
’
min，X
’
max]；则该健康度等级的评估级别区间的云模型数字特征C2（E
’
x,En
’
,He
’
）由式（1
‑
2）所示为：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（1
‑
2）；其中得到二级指标的总得分具体为：在云模型里，每一个隶属度与得分相当于一个云滴，根据给定的云滴，通过逆向云发生器求出三个特征Ex，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：建立能够作为管廊运营健康度衡量的评价指标以及指标的云模型数字特征；所述评价指标包括一级指标与二级指标；步骤二：对步骤一中确定的各个评价指标中根据其所在的指标级别分别确定其对应的权重；其中一级指标的权重采用主观赋权确定，二级指标的权重均采用客观赋权法
‑
熵值法来确定；步骤三：由专家定性描述每个二级指标中各个健康度评价指标对应的每个二级指标的评估级别区间，确定健康度等级对应的二级指标的评估级别区间的云模型数字特征；确定健康度等级的评估级别区间的云模型数字特征；步骤四：统计目标时间段内各级指标数据；将目标时间段分为多个时间周期，带入步骤三中统计每个周期中每个二级指标的评估级别区间，将评估级别区间带入正向云发生器生成每个评估级别区间对应的隶属度；将得到的隶属度通过Y条件云发生器，得到对应隶属度对应的得分；根据每个周期中每个二级指标的隶属度与得分计算目标时间段对应的二级指标的总得分，其中隶属度为通过正向云发生器来获得；步骤五：重复步骤四，直至该一级指标包括的所有二级指标的总得分全部计算出；根据每个二级指标分配的权重，计算出该一级指标的总得分；步骤六：继续步骤三至五，直至计算出四个一级指标的得分；根据四个一级指标的权重，计算出整个管廊系统的健康度得分。2.根据权利要求1所述的一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法，其特征在于：所述一级指标包括告警量指标、未完成工单量指标、状态项数据指标以及设备寿命指标；每个一级指标均包括预设的多个二级子指标；其中告警量指标包括的二级子指标为预设时间内系统中发生不同级别告警的数量，不同种级别的告警对应不同的二级子指标；所述未完成工单量包括的二级子指标为预设时间内未完成的多种工单的数量，不同种未完成的工单对应不同的二级子指标；所述状态项数据指标包括的二级子指标为获取系统中多种日志信息系统状态项的级别的数量，其中不同种级别对应不同的二级子指标；所述设备寿命指标为根据预设的管廊中与管廊健康运营相关的设备的生命周期的指标，所剩使用寿命的长短对应不同的二级子指标；根据每个二级指标的不同范围预设其对应的健康度等级；所述健康度为对管廊运营整体或者单位系统关于健康运行方面进行量化评分，并根据评分的范围将得到该系统对应的健康度等级；其中健康度分为5个等级；即健康度等级1为良好状态、健康度等级2为正常状态、健康度等级3为注意状态、健康度等级4为异常状态、健康度等级5严重状态。3.根据权利要求2所述的一种基于云模型的综合管廊运营健康度评估方法，其特征在于：步骤三具体包括：S31：所述云模型数字特征为能够定性或者定量评估健康度等级的云模型C（Ex,En,He），其中一个云模型C（Ex,En,He）对应一个指标基于期望值Ex、熵En和超熵He三个参数得到的该指标对于系统健康运行做出的定性定量的评价；S32：所述二级指标的评估级别区间的云模型数字特征，具体为：专家定性描述的其中的一个二级指标对应健康度等级最大与最小数量范围Xmin，Xmax，则该二级指标的评估级别区间的双边约束为[Xmin,Xmax]；该二级指标的云模型的数
字特征C1（Ex,En,He）如式（1
‑
1）计算为：
ꢀꢀꢀꢀꢀ
（1
‑
1）；S33：确定健康度等级的评估级别区间的云模型数字特征，具体为：根据预设的其中的一个健康度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘军，吴迅，
申请(专利权)人：江苏安防科技有限公司，
类型：发明
国别省市：