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262853.999.000美国福斯FLOWSERVE定位器

更新时间:2024-11-25 08:20:00
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构建状态评估指标的隶属度函数ri(s),隶属度的取值范围为0~1,隶属度值越大,则该状态评估指标隶属于评语集中对应级别的程度越大。对于状态评价指标i,当状态评估指标评分值为s时,隶属度函数ri(s)为:


基于上述隶属度函数对电压互感器的评分结果进行聚类分析,得到状态评价指标i隶属于评语集g=[g1g2g3]的模糊聚类集合ri=[ri1ri2ri3],并作为该状态评估指标的初始评判向量。


初始状态评判向量表征着该指标隶属于各类状态等级的情况,n个状态评估指标的初始状态评判向量合成状态评估指标的初始状态评判矩阵r:



基于模糊聚类的方法,对表1中各状态评估指标的评分值利用隶属度函数公式(3)-公式(5)进行分析,得到各状态评估指标的评判向量,如表1中a相变化量指标的评分值为64.8721,利用隶属度函数可得r4=[0.00390.99610]。重复上述过程完成各状态评估指标的聚类分析,而后根据公式(6)结合各状态评估指标的初始评判向量合成初始状态评判矩阵r。


步骤4:采用层次分析理论对各状态评估指标的重要性进行比较,以确定状态评估指标的重要性权重向量ω=[ω1ω2…ωn]。


首先,对于电压互感器中参与状态评估的n个状态评估指标,构建矩阵a=(aij)n×n:



随后确定判断矩阵b=(bij)n×n:



其中,fmax=max(fi),fmin=min(fi),


再基于判断矩阵b=(bij)n×n,计算Zui优传递矩阵l=(lij)n×n:



Zui后基于矩阵l=(lij)n×n,求取拟优一致矩阵c=(cij)n×n:


计算拟优一致矩阵c=(cij)n×nZui大特征值时所对应的特征向量,将其归一化处理后得到表征各状态评估指标重要性的权重向量ω=[ω1ω2…ωn],以解决各状态评估指标在电压互感器评估体系中的差异性。


基于层次分析理论,利用公式(7)-公式(10)求取权重向量ω:



步骤5:结合电压互感器的初始状态评判矩阵和权重向量,即融合各状态评估指标的评估结果以及各状态评估指标的贡献率,计算得到状态评估指标的综合状态评判矩阵:

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