轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法和系统，涉及轮胎硫化机液压系统技术领域。本发明专利技术通过构造轮胎硫化机液压系统指标评估体系，采集轮胎硫化机液压系统的不同单位工作时间指标数据，计算出每个指标的AHP权重和熵权权重，得到组合权重。主客观权重结合，更为科学，以组合权重作为数据支撑，所得到的综合健康状态准确性更高。同时，通过云模型完成定性与定量的转换，结合组合权重能够直观看出轮胎硫化机液压系统所处的健康状态，方便快捷，实用价值高。实用价值高。实用价值高。

【技术实现步骤摘要】
轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法和系统


[0001]本专利技术涉及轮胎硫化机液压系统
，具体涉及一种轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法和系统。

技术介绍

[0002]液压式轮胎硫化机是一种较为庞大且复杂的产品，具有精密、昂贵等特点。其液压系统作为轮胎硫化机的动力源，对轮胎硫化机正常运行起着至关重要的作用。因此，能够准确、客观地针对压式轮胎硫化机中液压系统的健康状态进行综合评估，并以此为根据制定合理的维护决策，对降低维护成本、保障企业的正常生产具有重大意义。
[0003]虽然目前对于液压系统的健康评估研究较多，但没有针对轮胎硫化机液压系统的健康状态评估模型，导致轮胎硫化机液压系统的健康状态的评估准确性较低。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法和系统，解决了轮胎硫化机液压系统的健康状态的评估准确性较低的技术问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0008]第一方面，本专利技术提供一种轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法，所述方法包括：
[0009]S1、构建轮胎硫化机液压系统的指标评估体系，并采集指标评估体系中每个指标单位工作时间的数据；
[0010]S2、基于每个指标单位工作时间的数据获取每个指标的AHP权重和每个指标的熵权权重，通过每个指标的AHP权重和每个指标的熵权权重计算每个指标的组合权重；获取每个指标的逆向云相关值，通过每个指标的逆向云相关值和每个指标的组合权重计算得到逆向云的数字特征，将逆向云的数字特征代入逆向云发生器中得到指标云模型；构建轮胎硫化机液压系统的定性语言评估标准，通过定性语言评估标准对系统进行定性评估，获取正向云发生器中得到状态等级云模型；
[0011]S3、将指标云模型和状态等级云模型相结合，得到轮胎硫化机液压系统的综合健康状态。
[0012]优选的，所述轮胎硫化机液压系统的指标评估体系为层次结构，包括准则层和指标层；
[0013]所述准则层包括：液压油缸、液压油和液压泵；
[0014]所述指标层包括：液压油缸最低启动压力、液压油缸最低稳定速度、液压油缸泄露量、液压油温度、液压油油质、系统回油流量、出口处压力、出口处流量和油泵转速。
[0015]优选的，所述S2具体包括：
[0016]S201、获取同一准则层的不同指标两两对比的层次判断矩阵，根据层次判断矩阵获取每个指标的AHP权重；
[0017]S202、对每个指标单位工作时间的数据进行相对劣化度处理，根据处理后的数据计算每个指标的熵权权重；
[0018]S203、基于每个指标的AHP权重和每个指标的熵权权重获取组合权重；
[0019]S204、基于逆向云发生器将定量数值型指标转化成定性因素，求得每个指标的逆向云相关值，其中，逆向云相关值包括逆向云期望、逆向云熵值、逆向云超熵值；
[0020]S205、根据每个指标的逆向云期望、逆向云熵值、逆向云超熵值和每个指标的组合权重计算得到逆向云的数字特征，将逆向云的数字特征代入逆向云发生器中得到指标云模型；
[0021]S206、构建轮胎硫化机液压系统的定性语言评估标准，通过定性语言评估标准对系统进行定性评估，得到定性语言对应的数字区间，根据定性语言对应的数字区间计算正向云的数字特征，将正向云的数字特征代入正向云发生器中得到状态等级云模型。
[0022]优选的，所述相对劣化度处理包括：
[0023]对于正向型指标，将数据代入到以下公式进行相对劣化度处理：
[0024][0025]对于适中型指标，将数据代入到下面公式进行相对劣化度处理：
[0026][0027]对于逆向型指标，将数据代入到下面公式进行相对劣化度处理：
[0028][0029]其中，x表示相对劣化度处理后的数据；X表示每个指标单位工作时间的数据；X
max
每个指标单位工作时间的最大数据；X
min
每个指标单位工作时间的最小数据。
[0030]优选的，所述方法还包括：
[0031]S4、采用灰色关联度分析
‑
优劣解距离法综合评价法，获取综合评价依据；
[0032]S5、将综合评价依据映射到状态等级云模型，对所有相同评分的云滴的隶属度求平均值，得到每个样本对应不同评价标准的隶属度。
[0033]优选的，所述S4具体包括：
[0034]S401、获取包括每个评估指标的n组样本观测值，并计算其灰色关联度；
[0035]S402、基于每个指标的组合权重和TOPSIS法获取指标距离；
[0036]S403、基于灰色关联度和指标距离获取综合评价依据。
[0037]第二方面，本专利技术提供一种轮胎硫化机液压系统的健康状态评估系统，包括：
[0038]数据采集模块，用于构建轮胎硫化机液压系统的指标评估体系，并采集指标评估
体系中每个指标单位工作时间的数据；
[0039]数据求解模块，用于基于每个指标单位工作时间的数据获取每个指标的AHP权重和每个指标的熵权权重，通过每个指标的AHP权重和每个指标的熵权权重计算每个指标的组合权重；获取每个指标的逆向云相关值，通过每个指标的逆向云相关值和每个指标的组合权重计算得到逆向云的数字特征，将逆向云的数字特征代入逆向云发生器中得到指标云模型；构建轮胎硫化机液压系统的定性语言评估标准，通过定性语言评估标准对系统进行定性评估，获取正向云发生器中得到状态等级云模型；
[0040]健康状态评估模块，将指标云模型和状态等级云模型相结合，得到轮胎硫化机液压系统的综合健康状态。
[0041]优选的，所述轮胎硫化机液压系统的指标评估体系为层次结构，包括准则层和指标层；
[0042]所述准则层包括：液压油缸、液压油和液压泵；
[0043]所述指标层包括：液压油缸最低启动压力、液压油缸最低稳定速度、液压油缸泄露量、液压油温度、液压油油质、系统回油流量、出口处压力、出口处流量和油泵转速。
[0044]第三方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于轮胎硫化机液压系统的健康状态评估的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如上述所述的轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法。
[0045]第四方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：
[0046]一个或多个处理器；
[0047]存储器；以及
[0048]一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上述所述的轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法。
[0049](三)有益效果
[0050]本专利技术提供了一种轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法和系统。与现有技术相比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构建轮胎硫化机液压系统的指标评估体系，并采集指标评估体系中每个指标单位工作时间的数据；S2、基于每个指标单位工作时间的数据获取每个指标的AHP权重和每个指标的熵权权重，通过每个指标的AHP权重和每个指标的熵权权重计算每个指标的组合权重；获取每个指标的逆向云相关值，通过每个指标的逆向云相关值和每个指标的组合权重计算得到逆向云的数字特征，将逆向云的数字特征代入逆向云发生器中得到指标云模型；构建轮胎硫化机液压系统的定性语言评估标准，通过定性语言评估标准对系统进行定性评估，获取正向云发生器中得到状态等级云模型；S3、将指标云模型和状态等级云模型相结合，得到轮胎硫化机液压系统的综合健康状态。2.如权利要求1所述的轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法，其特征在于，所述轮胎硫化机液压系统的指标评估体系为层次结构，包括准则层和指标层；所述准则层包括：液压油缸、液压油和液压泵；所述指标层包括：液压油缸最低启动压力、液压油缸最低稳定速度、液压油缸泄露量、液压油温度、液压油油质、系统回油流量、出口处压力、出口处流量和油泵转速。3.如权利要求2所述的轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法，其特征在于，所述S2具体包括：S201、获取同一准则层的不同指标两两对比的层次判断矩阵，根据层次判断矩阵获取每个指标的AHP权重；S202、对每个指标单位工作时间的数据进行相对劣化度处理，根据处理后的数据计算每个指标的熵权权重；S203、基于每个指标的AHP权重和每个指标的熵权权重获取组合权重；S204、基于逆向云发生器将定量数值型指标转化成定性因素，求得每个指标的逆向云相关值，其中，逆向云相关值包括逆向云期望、逆向云熵值、逆向云超熵值；S205、根据每个指标的逆向云期望、逆向云熵值、逆向云超熵值和每个指标的组合权重计算得到逆向云的数字特征，将逆向云的数字特征代入逆向云发生器中得到指标云模型；S206、构建轮胎硫化机液压系统的定性语言评估标准，通过定性语言评估标准对系统进行定性评估，得到定性语言对应的数字区间，根据定性语言对应的数字区间计算正向云的数字特征，将正向云的数字特征代入正向云发生器中得到状态等级云模型。4.如权利要求3所述的轮胎硫化机液压系统的健康状态评估方法，其特征在于，所述相对劣化度处理包括：对于正向型指标，将数据代入到以下公式进行相对劣化度处理：对于适中型指标，将数据代入到下面公式进行相对劣化度处理：
对于逆向型指标，将数据代入到下面公式进行相对劣化度处理：其中，x表示相对劣化度处理后的数据；X表示每个指标单位工作时间的...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡小建，王之海，王跃，王韵玥，尹文龙，赵跃东，郑哲，吴小松，宋旭东，郭警中，罗毅，
申请(专利权)人：安徽维德工业自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：