[发明专利]一种智能化电磁电器性能评估方法及系统

权利要求书

1.一种智能化电磁电器性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建性能评估体系：所述性能评估体系的第一层包括吸合、吸持、分断三个阶段，第二层包括各个阶段的各项特征指标，所述吸合阶段的特征指标包括吸合时间、弹跳时间和吸合功耗，所述吸持阶段的特征指标包括吸持功耗和接触电阻，所述分断阶段的特征指标包括燃弧时间、分断时间和燃弧功率；

构建性能评估模型：先对各项特征指标进行无量纲化处理，并确定各项特征指标的权重，而后建立关于各项特征指标的指标数据云模型和关于三个阶段的评价等级云模型，以将指标数据和阶段评价等级转化为数字特征形式进行统一度量，结合逼近理想解排序法构建得到性能评估模型；

采集智能电磁电器的各项特征指标数据，输入所述性能评估模型，解算得到评估结果；

构建性能评估体系时，首先构建初始性能评估体系，所述初始性能评估体系的第一层包括吸合、吸持、分断三个阶段，第二层包括各个阶段的各项特征指标，所述吸合阶段的特征指标包括吸合时间、弹跳时间、吸合功耗、超程时间和吸合末速度，所述吸持阶段的特征指标包括吸持功耗、接触电阻和噪声水平，所述分断阶段的特征指标包括燃弧时间、燃弧能量、分断时间、燃弧功率、电弧侵蚀量、燃弧相角、累积燃弧能量和分断末速度；然后通过层次聚类算法对特征指标进行筛选，遍历所有特征指标，计算两两之间的相似性距离，将距离最近的两个特征指标聚为一类，再对新的聚类重复上述步骤，形成分层树状图形式的指标聚类结果；舍弃相似性较大且难以直接测量或计算的特征指标，最终得到所述性能评估体系；

构建性能评估模型包括以下步骤：

对各项特征指标进行同质化转换，即进行无量纲化处理，以去除量纲不一致带来的影响；

确定各项特征指标的权重；

所述性能评估体系的第一层三个阶段为定性分析的指标，第二层的各项特征指标为定量衡量的数据性指标，基于云模型理论，将定量指标和定性评估区间都表示为由三个数字特征组成的云向量，即(Ex，En，He)，其中，Ex为期望，描述云滴的典型值，En为熵，反映云滴的离散程度，He为超熵，反映云滴的凝聚度和厚度；

对于定量指标，如下式所示，根据其样本数据可以计算云向量：

对于定性指标，划分其评估区间与各评估等级范围[c_min,c_max]，如下式所示，可以计算各评估区间的云向量：

E_x＝(c_min+c_max)/2

E_n＝(c_max-c_min)/6

从而将指标数据和阶段评价等级转化为数字特征形式进行统一度量，结合逼近理想解排序法构建得到性能评估模型；

采用主客观结合的赋权方法确定各项特征指标的权重：结合文献大数据与专家咨询结果确定主观权重，根据指标数据的变异系数确定客观权重，然后采用离差最小化法确定主客观权重的分配占比，计算公式如下式所示：

假设有m个待评样本，n个指标，r_ij为第i个样本第j个指标无量纲化后的值，w_jz为第j个指标的主观权重，w_jk为第j个指标的客观权重，a是主观权重占比，b是客观权重占比，w_z为主观权重，w_k为客观权重，w为组合权重；

采用逼近理想解排序法TOPSIS对性能评估模型进行解算：计算待评样本与正负理想解的距离，从而计算相对贴近度，选择评语等级最高与最低的等级云作为正负理想云，计算指标数据云与正负理想云的相对贴近度，相对贴进度越大，即样品评价值越高，样品性能越优；求得性能评估体系中第一层各阶段的独立评估结果，再确定第一层指标的权重，将相对贴近度为1作为最优解，相对贴近度为0作为最负解，利用TOPSIS方法确定最终评价结果。

2.根据权利要求1所述的一种智能化电磁电器性能评估方法，其特征在于，所述最终评价结果可以雷达图形式表征，以便于衡量各阶段评估情况，也可以最终的贴近度数值形式表示，确定整体评估结果。