CN114707807A - 磨煤机风险评估方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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CN114707807A CN202210225859.7A CN202210225859A CN114707807A CN 114707807 A CN114707807 A CN 114707807A CN 202210225859 A CN202210225859 A CN 202210225859A CN 114707807 A CN114707807 A CN 114707807A
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Abstract

本发明提供一种磨煤机风险评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法，包括：获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；确定多个风险评价指标的后验概率，基于后验概率，确定风险评价指标的客观权重；获取风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于磨煤机实时数据集和评价集，得到模糊评价矩阵；基于主观权重、客观权重和模糊评价矩阵，得到磨煤机的风险评估结果。本发明通过将多个风险评价指标对应的主观权重和客观权重，结合磨煤机实时数据集对应的模糊评价矩阵，实现对磨煤机进行全面、动态风险评估。

Description

磨煤机风险评估方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及磨煤机技术领域，尤其涉及一种磨煤机风险评估方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
磨煤机是水泥厂中主要的供能设备，承担着将原煤研磨成细小的煤粉的作用。在煤粉制备的过程中，磨煤机本体的设备安全与部件老化问题影响着磨煤机的安全生产运行。对磨煤机运行风险进行准确的风险评估，及时发现其存在的安全隐患，不仅可以为水泥厂的计划检修提供重要依据，还可以保证水泥生产的安全稳定运行。
因此，建立一套科学、合理的磨煤机风险评估体系，对于找出磨煤机故障存在的主要问题及薄弱环节具有重要的现实意义。当前针对水泥厂磨煤机的风险评估指标体系还不成熟，没有深入磨煤机运行状态层面对磨煤机进行全面的风险评估；另一方面，当前的风险评估方法，难以反映风险的实时动态变化。
发明内容
本发明提供一种磨煤机风险评估方法、装置、电子设备及存储介质，用以实现对磨煤机进行全面、动态风险评估。
本发明提供一种磨煤机风险评估方法，包括：
获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；
确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；
获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；
基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
根据本发明提供的磨煤机风险评估方法，所述对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重，包括：
将所述主观经验指标进行互相对比，得到主观权重排序结果；
基于所述主观权重排序结果，得到所述判断矩阵；
确定所述判断矩阵的特征向量，并基于所述特征向量，得到所述磨煤机故障指标的主观权重。
根据本发明提供的磨煤机风险评估方法，所述基于所述特征向量，得到所述磨煤机故障指标的主观权重，包括：
对所述特征向量进行一致性检验，将通过一致性检验的特征向量，确定为所述主观权重。
根据本发明提供的磨煤机风险评估方法，所述基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重，包括：
将所述多个风险评价指标对应的后验概率进行求和，得到后验概率和；
基于各风险评价指标对应的后验概率与所述后验概率和的比值，得到所述客观权重。
根据本发明提供的磨煤机风险评估方法，所述获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵，包括：
基于所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据，得到所述磨煤机实时数据集；所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据，包括：所述磨煤机的电流、进出口压力差和出口温度；
基于预设的磨煤机实时数据变化比例对应的多个阈值范围，以及所述阈值范围对应的评语，得到所述评价集；
基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到所述风险评价指标对所述风险评价指标的隶属度取值；
基于所述隶属度取值，得到所述模糊评价矩阵。
根据本发明提供的磨煤机风险评估方法，所述基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果，包括：
基于所述主观权重和所述客观权重，得到各风险评价指标的综合权重，所述各风险评价指标的综合权重的计算公式为
Figure BDA0003539147710000031
其中，Wi为第i个风险评价指标对应的综合权重，n为风险评价指标的总数量，Wi′为第i个风险评价指标对应的主观权重，Wi″为第i个风险评价指标对应的客观权重；
基于所述各风险评价指标的综合权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
本发明还提供一种磨煤机风险评估装置，包括：
第一权重确定模块，用于获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；
第二权重确定模块，用于确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；
矩阵生成模块，用于获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；
评估模块，用于基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述磨煤机风险评估方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述磨煤机风险评估方法。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述磨煤机风险评估方法。
本发明提供的磨煤机风险评估方法、装置、电子设备及存储介质，通过磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，得到主观权重，以及通过多个风险评价指标的后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重，将主观权重和客观权重，以及磨煤机实时数据集和评价集得到的模糊评价矩阵相结合，得到磨煤机的风险评估结果。
本发明通过将多个风险评价指标对应的主观权重和客观权重，对磨煤机的运行风险水平进行全面的实时评估，考虑到了不同风险评价指标对磨煤机故障风险的影响，使得对磨煤机的评价体系更加完善、全面。而且，本发明基于磨煤机实时数据集确定的模糊评价矩阵，实现对磨煤机的故障状态进行实时动态诊断。
因此，本发明的磨煤机风险评估方法，可以实现对磨煤机进行全面、动态风险评估。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的磨煤机风险评估方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的磨煤机故障风险评价指标体系构建出贝叶斯网络的示意图；
图3是本发明提供的磨煤机风险评估方法的流程示意图之二；
图4是本发明提供的磨煤机风险评估装置的结构示意图；
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1-图5描述本发明的磨煤机风险评估方法、装置、电子设备及存储介质。
如图1所示，本发明提供一种磨煤机风险评估方法，包括：
步骤110、获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重。
可以理解的是，可以基于层次分析法计算水泥厂磨煤机故障风险下各风险评价指标之间的主观权重。主观经验指标也即是磨煤机领域技术专家的经验指标。
层次分析法的核心是判断矩阵的构造，将问题层次化处理后，通过“1-9”标度法根据专家经验，将指标进行两两比较从而逐层得到权重排序结果，从而得到判断矩阵，判断矩阵P按式如下：
Figure BDA0003539147710000061
式中，n为风险评价指标个数，判断矩阵中的每一个元素均表示一个风险评价指标。
步骤120、确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重。
可以理解的是，磨煤机故障风险评价指标体系构建出贝叶斯网络如图2所示，磨煤机故障风险评价指标体系下包含有磨煤机入口断煤的故障风险、磨煤机堵煤故障风险以及磨煤机煤自然故障风险，每种故障风险下均有三种不同的风险评价指标。
进一步，磨煤机出口温度上升比例A11具体为：过去5min内磨煤机出口温度升幅与过去半小时磨煤机出口平均温度的比例；磨煤机进出口压差减小比例A12表示：过去5min内磨煤机进出口压差降幅与过去半小时磨煤机进出口压差均值的比例；磨煤机电流下降比例A13表示：过去5min内磨煤机电流降幅与过去半小时磨煤机电流均值的比例。
磨煤机出口温度下降比例A21表示：过去5min内磨煤机出口温度降幅与过去半小时磨煤机出口平均温度的比例；磨煤机进出口压差增大比例A22表示：过去5min内磨煤机进出口压差升幅与过去半小时磨煤机进出口压差均值的比例；磨煤机电流增大比例A23表示：过去5min内磨煤机电流升幅与过去半小时磨煤机电流均值的比例。
磨煤机出口温度上升比例A31表示：过去5min内磨煤机出口温度升幅与过去半小时磨煤机出口平均温度的比例；磨煤机进出口压差减小比例A32表示：过去5min内磨煤机进出口压差降幅与过去半小时磨煤机进出口压差均值的比例。
以磨煤机入口断煤的故障风险A1为例，基于贝叶斯网络计算磨煤机入口断煤的故障风险A1下，各风险指标的后验概率，后验概率的计算公式如下：
Figure BDA0003539147710000071
其中，n可以取1、2或3。
步骤130、获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵。
可以理解的是，磨煤机实时数据集，也即是指标集；基于贝叶斯网络并结合层次分析法，对磨煤机故障风险水平模糊综合评价。
基于上述的磨煤机故障风险评估指标体系，将模糊数学中的模糊综合评价引入，从磨煤机出口温度上升比例、磨煤机进出口压差减小比例、磨煤机电流下降比例等角度对磨煤机故障风险进行评估。
将上述的各个风险评价指标的实时数值带入隶属函数中，求取各个指标对应的最大隶属度的评价结果，得到模糊评价矩阵。
步骤140、基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
可以理解的是，基于所述主观权重和所述客观权重对所述模糊评价矩阵中的每个元素进行加权计算，得到所述磨煤机的风险评估结果。
将磨煤机系统故障风险相关的各个评价指标的风险评估结果与隶属函数给出的不同评价结果的隶属度比较，得出该磨煤机的故障风险等级，在磨煤机的故障等级大于预设等级时，将该故障等级确定为高风险等级，将高风险等级的磨煤机纳入重点维护检修对象。
在一些实施例中，所述对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重，包括：
将所述主观经验指标进行互相对比，得到主观权重排序结果；
基于所述主观权重排序结果，得到所述判断矩阵；
确定所述判断矩阵的特征向量，并基于所述特征向量，得到所述磨煤机故障指标的主观权重。
可以理解的是，对于判断矩阵P，选用方根法进行特征向量的求解。计算判断矩阵P中每一行元素的乘积Mi，并求取Mi的n次方根
Figure BDA0003539147710000081
按式计算：
Figure BDA0003539147710000082
Figure BDA0003539147710000083
将
Figure BDA0003539147710000084
按下式归一化处理后得到判断矩阵P的特征向量(即：主观权重)W′＝(W1′,W′2,...,W′n)，按式如下公式计算：
Figure BDA0003539147710000085
在一些实施例中，所述基于所述特征向量，得到所述磨煤机故障指标的主观权重，包括：
对所述特征向量进行一致性检验，将通过一致性检验的特征向量，确定为所述主观权重。
可以理解的是，对上述的特征向量进行一致性检验，以确保判断矩阵的准确性。
在一些实施例中，所述基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重，包括：
将所述多个风险评价指标对应的后验概率进行求和，得到后验概率和；
基于各风险评价指标对应的后验概率与所述后验概率和的比值，得到所述客观权重。
可以理解的是，以磨煤机入口断煤的故障风险A1为例，在磨煤机入口断煤的故障风险A1下有4个不同的风险评价指标A11、A12、A13、A14，磨煤机入口断煤的故障风险A1下第i个客观权重的计算公式如下：
Figure BDA0003539147710000091
式中i取1、2、3或4。
在一些实施例中，所述获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵，包括：
基于所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据，得到所述磨煤机实时数据集；所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据，包括：所述磨煤机的电流、进出口压力差和出口温度；
基于预设的磨煤机实时数据变化比例对应的多个阈值范围，以及所述阈值范围对应的评语，得到所述评价集；所述多个风险评价指标，包括：所述磨煤机的出口温度变化比例、进出口压力差变化比例和电流变化比例；
基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到所述风险评价指标对所述风险评价指标的隶属度取值；
基于所述隶属度取值，得到所述模糊评价矩阵。
可以理解的是，将衡量磨煤机故障风险涉及到的各种电流、进出口压力差、进出口温度集合起来构成磨煤机实时数据集U＝{u1,u2,...,un}。
计算磨煤机出口温度变化比例、磨煤机进出口压差变化比例、磨煤机电流变化比例等各个风险评价指标的实时数值，构建评价集V＝{v1,v2,...,vm}，例如，可以是{高，较高，一般，低}，对磨煤机进行故障风险等级评估。
将上述的各个风险评价指标的实时数值，带入隶属函数中求取各个风险评价指标对应的最大隶属度的评价结果，其中模糊评价矩阵R按如下公式计算：
Figure BDA0003539147710000101
其中，R为磨煤机故障风险等级对应的模糊评价矩阵；rij为第i个风险评价指标对第j个评语(即：评价集中的第j个元素)的隶属度取值，i＝1,2,...,n；j＝1,2,...,m。
在一些实施例中，所述基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果，包括：
基于所述主观权重和所述客观权重，得到各风险评价指标的综合权重，所述各风险评价指标的综合权重的计算公式为
Figure BDA0003539147710000102
其中，Wi为第i个风险评价指标对应的综合权重，n为风险评价指标的总数量，Wi′为第i个风险评价指标对应的主观权重，Wi″为第i个风险评价指标对应的客观权重；
基于所述各风险评价指标的综合权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
可以理解的是，将层次分析法和贝叶斯网络的结果相结合，得到磨煤机故障风险对应的综合权重向量Z＝(W1,W2,...,Wn)，综合权重向量中的每一个元素，表示一个风险评价指标的综合权重。
例如，磨煤机入口断煤故障风险包含有3个指标：磨煤机出口温度上升比例、磨煤机进出口压差减小比例、磨煤机电流下降比例，这三个指标对应的综合权重矩阵为Z1＝[W1W2 W3]，则综合风险指标的综合评价结果X1按如下公式计算：
X1＝W1R1
其中，R1为磨煤机入口断煤故障风险下三个风险评价指标对应的模糊判断矩阵。
进一步，基于上述的综合评价结果，求出构成评价矩阵X＝[X1 X2X3]T，T表示转置，再通过上述步骤求出的综合权重向量Z，得到最终的风险评价结果，最终的风险评价结果F按如下公式计算：
F＝ZX
将磨煤机系统故障风险相关的各个指标的评估结果与隶属函数给出的不同评价结果的隶属度比较，得出该磨煤机的故障风险等级，建议将风险等级较高和高的磨煤机纳入重点维护检修对象。
在另一些实施例中，本发明提供的磨煤机风险评估方法如图3所示，先分析磨煤机故障风险水平的影响因素，构建评价指标体系，构建模糊评价矩阵，确定主观权重和客观权重，最后构建模糊综合评价函数，确定故障风险等级；其中，Cr为一致性比率。
综上所述，本发明提供的磨煤机风险评估方法，包括：获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
在本发明提供的磨煤机风险评估方法中，通过磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，得到主观权重，以及通过多个风险评价指标的后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重，将主观权重和客观权重，以及磨煤机实时数据集和评价集得到的模糊评价矩阵相结合，得到磨煤机的风险评估结果。
本发明通过将多个风险评价指标对应的主观权重和客观权重，对磨煤机的运行风险水平进行全面的实时评估，考虑到了不同风险评价指标对磨煤机故障风险的影响，使得对磨煤机的评价体系更加完善、全面。而且，本发明基于磨煤机实时数据集确定的模糊评价矩阵，实现对磨煤机的故障状态进行实时动态诊断。
因此，本发明的磨煤机风险评估方法，可以实现对磨煤机进行全面、动态风险评估。
下面对本发明提供的磨煤机风险评估装置进行描述，下文描述的磨煤机风险评估装置与上文描述的磨煤机风险评估方法可相互对应参照。
如图4所示，本发明提供的磨煤机风险评估装置400，包括：第一权重确定模块410、第二权重确定模块420、矩阵生成模块430和评估模块440。
第一权重确定模块410，用于获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；
第二权重确定模块420，用于确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；
矩阵生成模块430，用于获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；
评估模块440，用于基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
在一些实施例中，第一权重确定模块410，包括：
排序单元，用于将所述主观经验指标进行互相对比，得到主观权重排序结果；
第一矩阵生成单元，用于基于所述主观权重排序结果，得到所述判断矩阵；
主观权重生成单元，用于确定所述判断矩阵的特征向量，并基于所述特征向量，得到所述磨煤机故障指标的主观权重。
在一些实施例中，主观权重生成单元，进一步用于对所述特征向量进行一致性检验，将通过一致性检验的特征向量，确定为所述主观权重。
在一些实施例中，第二权重确定模块420，包括：
第一计算单元，用于将所述多个风险评价指标对应的后验概率进行求和，得到后验概率和；
第二计算单元，用于基于各风险评价指标对应的后验概率与所述后验概率和的比值，得到所述客观权重。
在一些实施例中，矩阵生成模块430，包括：
磨煤机实时数据集确定单元，用于基于所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据，得到所述磨煤机实时数据集；所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据，包括：所述磨煤机的电流、进出口压力差和出口温度；
评价集确定单元，用于基于预设的磨煤机实时数据变化比例对应的多个阈值范围，以及所述阈值范围对应的评语，得到所述评价集；所述多个风险评价指标，包括：所述磨煤机的出口温度变化比例、进出口压力差变化比例和电流变化比例；
隶属度确定单元，用于基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到所述风险评价指标对所述风险评价指标的隶属度取值；
第二矩阵生成单元，用于基于所述隶属度取值，得到所述模糊评价矩阵。
在一些实施例中，评估模块440，包括：
第三计算单元，用于基于所述主观权重和所述客观权重，得到各风险评价指标的综合权重，所述各风险评价指标的综合权重的计算公式为
Figure BDA0003539147710000141
其中，Wi为第i个风险评价指标对应的综合权重，n为风险评价指标的总数量，Wi′为第i个风险评价指标对应的主观权重，Wi″为第i个风险评价指标对应的客观权重；
评估单元，用于基于所述各风险评价指标的综合权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
下面对本发明提供的电子设备、计算机程序产品及存储介质进行描述，下文描述的电子设备、计算机程序产品及存储介质与上文描述的磨煤机风险评估方法可相互对应参照。
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行磨煤机风险评估方法，该方法包括：
步骤110、获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；
步骤120、确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；
步骤130、获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；
步骤140、基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的磨煤机风险评估方法，该方法包括：
步骤110、获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；
步骤120、确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；
步骤130、获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；
步骤140、基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的磨煤机风险评估方法，该方法包括：
步骤110、获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；
步骤120、确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；
步骤130、获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；
步骤140、基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种磨煤机风险评估方法，其特征在于，包括：
获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；
确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；
获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；
基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
2.根据权利要求1所述的磨煤机风险评估方法，其特征在于，所述对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重，包括：
将所述主观经验指标进行互相对比，得到主观权重排序结果；
基于所述主观权重排序结果，得到所述判断矩阵；
确定所述判断矩阵的特征向量，并基于所述特征向量，得到所述磨煤机故障指标的主观权重。
3.根据权利要求2所述的磨煤机风险评估方法，其特征在于，所述基于所述特征向量，得到所述磨煤机故障指标的主观权重，包括：
对所述特征向量进行一致性检验，将通过一致性检验的特征向量，确定为所述主观权重。
4.根据权利要求1所述的磨煤机风险评估方法，其特征在于，所述基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重，包括：
将所述多个风险评价指标对应的后验概率进行求和，得到后验概率和；
基于各风险评价指标对应的后验概率与所述后验概率和的比值，得到所述客观权重。
5.根据权利要求1所述的磨煤机风险评估方法，其特征在于，所述获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵，包括：
基于所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据，得到所述磨煤机实时数据集；所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据，包括：所述磨煤机的电流、进出口压力差和出口温度；
基于预设的磨煤机实时数据变化比例对应的多个阈值范围，以及所述阈值范围对应的评语，得到所述评价集；
基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到所述风险评价指标对所述风险评价指标的隶属度取值；
基于所述隶属度取值，得到所述模糊评价矩阵。
6.根据权利要求1-5任一项所述的磨煤机风险评估方法，其特征在于，所述基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果，包括：
基于所述主观权重和所述客观权重，得到各风险评价指标的综合权重，所述各风险评价指标的综合权重的计算公式为
Figure FDA0003539147700000021
其中，Wi为第i个风险评价指标对应的综合权重，n为风险评价指标的总数量，Wi′为第i个风险评价指标对应的主观权重，Wi″为第i个风险评价指标对应的客观权重；
基于所述各风险评价指标的综合权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
7.一种磨煤机风险评估装置，其特征在于，包括：
第一权重确定模块，用于获取磨煤机风险状态下多个风险评价指标对应的主观经验指标，对所述主观经验指标进行权重排序，得到判断矩阵，并基于所述判断矩阵，得到磨煤机故障指标的主观权重；
第二权重确定模块，用于确定所述多个风险评价指标的后验概率，基于所述后验概率，确定所述风险评价指标的客观权重；
矩阵生成模块，用于获取所述风险评价指标对应的磨煤机实时数据集和评价集，并基于所述磨煤机实时数据集和所述评价集，得到模糊评价矩阵；
评估模块，用于基于所述主观权重、所述客观权重和所述模糊评价矩阵，得到所述磨煤机的风险评估结果。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述的磨煤机风险评估方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的磨煤机风险评估方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的磨煤机风险评估方法。
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