CN115239113A - 一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，包括：基于工程系统分解结构，确定内河船闸服役状态的评价因子，构建内河船闸服役状态评价指标体系；对各项指标进行量化分级，确定指标阈值，划分内河船闸服役状态的不同评价等级和相应的界限区间；基于序关系法确定指标主观权重，利用熵权法获得指标客观权重，从而获得综合权重；根据物元可拓理论和云模型，引入可拓云综合评价方法，建立基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法；获取目标船闸的指标数据，输入内河船闸服役状态评价模型，对目标船闸的服役状态进行评价，获得目标船闸的服役状态评价结果。本发明有利于对船闸的服役状态进行合理评估，促进船闸的全生命周期管理。

Description

一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法

技术领域

本发明涉及一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，属于内河航运基础设施管理技术领域。

背景技术

船闸作为综合交通运输体系中不可或缺的组成部分，能产生巨大的水运效益。1950-1970年代是我国水工建筑物建设的繁荣时期，因此船闸使用寿命较长且承担的交通压力较大，定期的检测与管理具有重大的意义。船闸覆盖的专业系统繁多，影响船闸服役状态的因素涉及到各个方面。由于缺乏对内河船闸的统一评估和统筹管理，船闸运营管理过程中仍然存在诸多问题。不全面的船闸服役状态评估方法容易造成安全隐患的疏漏，从而导致严重的交通问题。因此，对船闸展开统一客观的服役状态评估方法有利于船闸的日常功能监测和排查，促进船闸全生命周期管理。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，有利于船闸的日常功能监测和排查，促进船闸全生命周期管理。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，包括如下步骤：

步骤1，基于工程系统分解结构，确定内河船闸服役状态的评价指标，构建内河船闸服役状态评价指标体系；

步骤2，对各项评价指标进行量化分级，确定评价指标阈值，划分内河船闸服役状态的不同评价等级和相应的界限区间；

步骤3，基于序关系法确定评价指标的主观权重，利用熵权法获得评价指标的客观权重，结合主观权重和客观权重确定评价指标的综合权重；

步骤4，根据物元可拓理论和云模型，引入可拓云综合评价方法，结合评价指标的综合权重，建立基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法；

步骤5，获取待评价船闸的指标数据，输入步骤4建立的基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法中，对待评价船闸的服役状态进行评价，获得待评价船闸的服役状态评价结果。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤1的具体过程如下：

1.1，对内河船闸的功能进行界定，船闸功能界定为船闸挡水功能、船舶航行功能、船舶靠泊功能以及船闸监管功能四个功能；

1.2，对船闸系统进行结构分解，得到38个技术指标；

1.3，将船闸功能与船闸系统分解结果进行映射，对技术指标与船闸各功能进行结合，构建内河船闸服役状态评价指标体系，包括38项评价指标。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤2的具体过程如下：

2.1，将38项评价指标分为定性指标和定量指标，其中，定量指标包括：跳动量、疲劳、漂移、门体厚度、对中、系统压力、运行速度、闸门启闭力、阀门启闭力、同步性、电子元器件故障率、接地、绝缘、变形、裂缝、碳化、强度、引航道波动、通航信号；定性指标包括：变形、裂缝、磨损、振动、密封、活塞杆变形、油质、渗漏、管路老化、设备设施老化、供电、传感器稳定性、损坏、渗流、引航道淤积、上下游水流状态、视频监控、通信系统稳定性、船闸运行调度管理；

2.2，将定量指标根据指标的真实数值作为其量化值并划分危险、疲劳、亚健康和健康四个评价区间，将定性指标根据其状态划分为危险、疲劳、亚健康和健康四个评价区间；则内河船闸服役状态评估结果划定为危险、疲劳、亚健康和健康四个评价区间。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤3的具体过程如下：

3.1，设定共有m个评价指标，在其中挑选出最重要的一个评价指标记为x₁，再从余下的m-1个指标中，挑选出最重要的一个评价指标记为x₂，以此类推，在重复m-1次挑选后，剩下的评价指标记为x_m，从而确定序关系式为：

x₁＞x₂＞...＞x_m

则评价指标x_k-1和x_k的重要程度之比r_k为：

其中，S_k-1、S_k分别表示评价指标x_k-1、x_k的重要程度，k＝m,m-1,...,3,2；

计算评价指标的权重系数w_k为：

则评价指标的主观权重α_j即为w_k，j＝k；

3.2，设定有c个待评价船闸的服役状态进行评价，每个船闸的服役状态通过m个评价指标进行评价，则建立一个多指标的船闸服役状态评价指标体系Y，表示为：

其中，y_ij表示第i个待评价船闸的第j项评价指标值，i＝1,2,...,c，j＝1,2,...,m，c为待评价船闸的个数，m为评价指标的个数；

第j项评价指标在第i个待评价船闸中出现的频率表示为：

其中，P_ij为第j项评价指标在第i个待评价船闸中出现的频率；

建立信息熵以对船闸服役状态进行有效评价，则第j项评价指标的信息熵表示为：

其中，E_j表示第j项评价指标的信息熵，0≤E_j≤1；

基于信息熵理论得到第j项评价指标的客观权重β_j表示为：

3.3，基于序关系法所得的主观权重α_j和熵权法所得的客观权重β_j，得到船闸服役状态评价体系的综合权重，第j项评价指标的综合权重W_j表示为：

其中，

表示权重系数，

作为本发明的一种优选方案，对于评价指标中的突发性指标进行赋权优化，即，将评价指标包括变形、门体厚度、对中、系统压力、闸门启闭力、阀门启闭力和供电作为船闸服役状态评价体系的突发性指标，并赋予一票否决权，当突发性指标出现异常状态时，其余评价指标的综合权重一律清零，评价过程中止，船闸服役状态评估结果为危险。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤4的具体过程如下：

根据步骤2所确定的内河船闸服役状态的不同评价等级和相应的界限区间，计算正态云模型的期望值、熵值以及超熵值，获得内河船闸服役状态各评价指标的等级界限云；利用云模型正向发生器生成1000个云滴，计算各评价指标与等级界限云的关联度，确定关联度评判矩阵；结合评价指标的综合权重，计算最终评判向量，根据最大隶属度原则确定最终评估结果，从而建立基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤5的具体过程如下：

确定待评价船闸，并收集待评价船闸各个评价指标的数据，针对定量指标，直接根据指标数据带入评价等级，定性指标则根据其状态划分至相应等级；将指标量化值与对应等级带入步骤4所建立的评价方法中，通过云模型正向发生器确定关联度评判矩阵，并与步骤3所得到的综合权重的矩阵相乘，计算最终评判向量，确定待评价船闸的服役状态评价结果。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

本发明通过工程系统分解结构(EBS)理论，对船闸功能进行界定，确定了内河船闸服役状态的评价因子，构建了指标体系框架；通过对指标进行定性、定量分类，对指标进行分级并确定指标阈值，并划分了内河船闸服役状态的四大评价等级；通过发放问卷，基于序关系法确定指标的主观权重，通过搜集数据，基于熵权法确定指标的客观权重，从而获得指标的综合权重；基于物元可拓理论和云模型，引入了可拓云综合评价方法，并建立了基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法；最终获得目标船闸的指标数据，输入到模型中，对目标船闸开展服役状态评价。有利于对船闸进行日常全面客观的现状评估和监测，促进船闸全生命周期管理，改善船闸的服役状态。

附图说明

图1是本发明一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法的流程示意图；

图2是本发明一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法的指标体系框架图；

图3是本发明一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法的评价过程流程图；

图4是本发明实施例中刘老涧船闸地理位置图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

如图1所示，本发明提供了一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，以该方法应用于终端为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S1，基于工程系统分解结构(EBS)，确定内河船闸服役状态的评价因子，构建内河船闸服役状态评价指标体系。

其中，基于工程系统分解结构(EBS)原理，将船闸功能分为船闸挡水功能、船舶航行功能、船舶靠泊功能、以及船闸监管功能；船闸系统组成分析中对船闸分解结构，一级系统为船闸，二级系统为船闸的各个子系统，三级系统为组成各个子系统的构件元素。通过将船闸功能与船闸系统分解结果进行映射，对实体技术指标与船闸服役功能进行结合，构建内河船闸服役状态评价指标体系。船闸系统技术指标如表1所示。

表1船闸系统结构技术指标

其中，考虑到技术指标所归属的空间实体结构，获得了船闸挡水功能、靠泊功能、航行功能和监管功能下，以闸门金属结构、闸阀门启闭、电气系统、闸室结构、引航道状态和办公区域为二级指标，并构建了涵盖38项三级指标的内河船闸服役状态指标体系框架，如图2所示。

步骤S2，对各项指标进行量化分级，确定指标阈值，划分内河船闸服役状态的不同评价等级和相应的界限区间；其中，将内河船闸服役状态的不同评价等级划分为如表2所示。

表2内河船闸服役状态评价等级划分

其中，对指标进行量化分级时，将38项指标划分为定性和定量指标。将定量指标直接根据指标的真实数值作为其量化值并划分危险、疲劳、亚健康和健康四个评价区间，定性指标则根据其状态划分为危险、疲劳、亚健康和健康四个评价区间。将内河船闸服役状态评估结果划定为病危、病变、亚健康和健康四个评价区间。

具体地：各项指标的量化及等级划分方法如下：

定量指标如下：

A11.跳动量：闸门跳动量取上下游左右闸门的平均跳动量，服役状态及对应评分规则如下：

危险: A11∈(4,6]

疲劳： A11∈(3,4]

亚健康: A11∈(2,3]

健康: A11∈[0,2]

A15.疲劳：根据闸门的顶轴枢表面硬度检测结果与设计值的比值即可知道闸门的疲劳程度服役状态。服役状态及对应评分规则如下：

危险: A15∈(1.05,2]

疲劳： A15∈(1,1.05]

亚健康: A15∈(0.85,1]

健康: A15∈[0,0.85]

A17.漂移：根据相应规范，闸门的漂移的检测标准为水平状态下少于等于150mm。服役状态及对应评分规则如下：

危险: A17∈(200,300]

疲劳： A17∈(175,200]

亚健康: A17∈(150,175]

健康: A17∈[0,150]

A19.门体厚度：通过闸门门体检测，面板平均厚度与规范规定厚度(≥6mm)的比值所反映。服役状态及对应评分规则如下：

危险: A19∈[0,0.85)

疲劳： A19∈[0.85,0.9)

亚健康: A19∈[0.9,0.95)

健康: A19∈[0.95,2]

A20.对中：根据规范，人字闸门的错位量不得大于30mm，可通过现场人工目测、对中以后用尺寸量、或以激光测距等方式得到。服役状态及对应评分规则如下：

危险: A20∈(40,60]

疲劳： A20∈(35,40]

亚健康: A20∈(30,35]

健康: A20∈[0,30]

A21.系统压力：通过启闭机的系统压力检测结果与设计值的偏离结果反映，服役状态及对应评分规则如下：

危险: A21∈(0.075,1]

疲劳： A21∈(0.05,0.075]

亚健康: A21∈(0.02,0.05]

健康: A21∈[0,0.02]

A22.运行速度：通过启闭机的检测运行速度结果与设计值的比值反映，服役状态及对应评分规则如下：

危险: A22∈[0,0.5)

疲劳： A22∈[0.5,0.7)

亚健康: A22∈[0.7,0.9)

健康: A22∈[0.9,1]

A25.闸门启闭力：根据闸门启闭力A25的检测结果与启闭机的设计启闭力的比值结果，服役状态及对应评分规则如下：

危险: A25∈[0,0.18)

疲劳： A25∈[0.18,0.62)

亚健康: A25∈[0.62,0.78)

健康: A25∈[0.78,1]

A26.阀门启闭力：根据阀门启闭力A26的检测结果与启闭机的设计启闭力的比值结果，服役状态及对应评分规则如下：

危险: A26∈[0,0.18)

疲劳： A26∈[0.18,0.62)

亚健康: A26∈[0.62,0.78)

健康: A26∈[0.78,1]

A29.同步性：同步性可根据上游下游闸门左右岸的时间秒数之差最大值作为同步性的结果，同步性服役状态及其对应评分规则如下：

危险: A29∈(30,40]

疲劳： A29∈(20,30]

亚健康: A29∈(10,20]

健康: A29∈[0,10]

A32.电子元器件故障率：由抽检中电子元器件的故障次数与检测总次数的比值评判，服役状态及对应评分规则如下：

危险: A32∈(0.15,1]

疲劳： A32∈(0.1,0.15]

亚健康: A32∈(0.05,0.1]

健康: A32∈[0,0.05]

A34.接地：接地的服役状态可由抽检中符合规范个数与抽检总个数的比值评判，服役状态及对应评分规则如下：

危险: A34∈[0,0.85)

疲劳： A34∈[0.85,0.9)

亚健康: A34∈[0.9,0.95)

健康: A34∈[0.95,1]

A36.绝缘：由抽检中符合规范个数与抽检总个数的比值评判。服役状态及对应评分规则如下：

危险: A36∈[0,0.85)

疲劳： A36∈[0.85,0.9)

亚健康: A36∈[0.9,0.95)

健康: A36∈[0.95,1]

B11.变形：在累计水平方向变形不超过15mm的前提下，由闸墙水平变形值出现的最大位移突变情况体现，服役状态及其对应评分规则如下：

危险: B11∈(10,15]

疲劳： B11∈(8,10]

亚健康: B11∈(5,8]

健康: B11∈[0,5]

B12.裂缝：左右闸室闸墙上裂缝长度大于100mm，宽度大于0.5mm的裂缝条数，闸墙裂缝服役状态及其对应评分规则如下：

危险: B12∈(8,10]

疲劳： B12∈(5,8]

亚健康: B12∈(2,5]

健康: B12∈[0,2]

B15.碳化：通过测量闸室水工的碳化深度(应小于保护层厚度)可判断闸墙碳化(mm)的服役状态：

危险: B15∈(15,20]

疲劳： B15∈(10,15]

亚健康: B15∈(5,10]

健康: B13∈[0,5]

B16.强度：通过计算闸墙混凝土强度的检测结果与闸墙的设计强度的比值即可得到闸墙强度的服役状态：

危险: B16∈[0,1)

疲劳： B16∈[1,1.2)

亚健康: B16∈[1.2,1.5)

健康: B16∈[1.5,2]

C12.引航道波动：由船闸闸首处波高体现，服役状态及其对应评分规则如下：

危险: C12∈(1.5,3]

疲劳： C12∈(1,1.5]

亚健康: C12∈(0.5,1]

健康: C12∈[0,0.5]

D13.通航信号：通航信号的服役状态可以按照信号灯的显示要求服役状况表示，由符合规范个数与总个数的比值评判。服役状态及其对应评分规则如下：

危险: D13∈[0,0.5)

疲劳： B16∈[0.5,0.75)

亚健康: B16∈[0.75,0.9)

健康: B16∈[0.9,1]

定性指标如下：

A12.变形：闸门变形服役状态及其对应评分规则如下：

危险：闸门严重变形及损伤，即A12∈[0,25)；

疲劳：闸门中等变形及损伤，即A12∈[25,50)；

亚健康：闸门轻微变形及损伤，即A12∈[50,75)；

健康：闸门无变形及损伤，即A12∈[75,100]。

A13.裂缝：闸门裂缝的服役状态及其对应评分规则如下：

危险：焊缝质量不合格，即A13∈[0,25)；

疲劳：焊缝质量基本合格，即A13∈[25,50)；

亚健康：焊缝质量合格，即A13∈[50,75)；

健康：焊缝质量优良，即A13∈[75,100]。

A14.磨损：闸门磨损的服役状态及其对应评分规则如下：

危险：止水橡皮、顶底枢轴等严重磨损，即A14∈[0,25)；

疲劳：止水橡皮、顶底枢轴等较严重磨损，即A14∈[25,50)；

亚健康：止水橡皮、顶底枢轴等轻微磨损，即A14∈[50,75)；

健康：止水橡皮、顶底枢轴等无明显磨损，即A14∈[75,100]。

A16.振动：服役状态及对应评分规则如下：

危险：闸门振动明显、强烈，不符合规范，即A16∈[0,25)；

疲劳：闸门振动较为明显强烈，不符合规范，即A16∈[25,50)；

亚健康：闸门有轻微振动，即A16∈[50,75)；

健康：闸门未见明显振动，即A16∈[75,100]。

A18：闸门密封性服役状态及其对应评分规则如下：

危险：承压条有严重漏水错位情况，即A18∈[0,25)；

疲劳：承压条有中等漏水错位情况，即A18∈[25,50)；

亚健康：承压条有轻微漏水或错位，即A18∈[50,75)；

健康：承压条的门轴柱及斜接柱皆无漏水、无错位，即A18∈[75,100]。

A23.活塞杆变形：闸阀门活塞杆服役状态及其对应评分规则如下：

危险：活塞杆严重损伤，即A23∈[0,25)；

疲劳：活塞杆中等损伤，即A23∈[25,50)；

亚健康：活塞杆轻微损伤，即A23∈[50,75)；

健康：活塞杆无损伤，即A23∈[75,100]。

A24油质：闸阀门的油缸油质服役状态及其对应评分规则如下：

危险：油质过黑，污染程度不达标，即A24∈[0,25)；

疲劳：油质偏黑，污染程度不达标，即A24∈[25,50)；

亚健康：油质偏黑，污染程度达标，即A24∈[50,75)；

健康：油缸用油颜色不黑、污染程度达标，即A24∈[75,100]。

A27.渗漏：服役状态及其对应评分规则如下：

危险：油箱渗漏情况严重，即A27∈[0,25)；

疲劳：较多渗漏，即A27∈[25,50)；

亚健康：轻微渗漏，即A27∈[50,75)；

健康：邮箱无渗漏，即A27∈[75,100]。

A28.管路老化：管路老化服役状态及其对应评分规则如下：

危险：管路老化、渗漏情况严重，即A28∈[0,25)；

疲劳：管路老化较严重，较多渗漏即A28∈[25,50)；

亚健康：管路有轻微老化且轻微渗漏，即A28∈[50,75)；

健康：管路无老化、无渗漏，即A28∈[75,100]。

A31.设备设施老化：闸室设备设施服役状态及其对应评分规则如下：

危险：指示状态不合格，性能不能达到要求，即A31∈[0,25)；

疲劳：指示状态维护后合格，基本指标显示正常，即A31∈[25,50)；

亚健康：指示状态合格，主要指标显示正常，即A31∈[50,75)；

健康：指示状态显示优良，全部显示正常，即A31∈[75,100]。

A33.供电：闸室供电服役状态及其对应评分规则如下：

危险：供电问题严重，即A33∈[0,25)；

疲劳：供电偶尔有问题，即A33∈[25,50)；

亚健康：供电基本没问题，即A33∈[50,75)；

健康：供电稳定良好，即A33∈[75,100]。

A35.传感器稳定性：闸室传感器服役状态及其对应评分规则如下：

危险：传感器显示数据不正确，且大部分零件失灵，即A35∈[0,25)；

疲劳：传感器显示数据不正确，少部分零件失灵，即A35∈[25,50)；

亚健康：传感器显示数据不正确，即A35∈[50,75)；

健康：传感器显示数据正确，即A35∈[75,100]。

B13.损坏：损坏的服役状态评分规则如下：

危险：闸室爬梯、系船柱、系船钩、浮槽轨道等存在严重锈蚀破损且数量多，即B13∈[0,25)；

疲劳：闸室爬梯、系船柱、系船钩、浮槽轨道等存在较为严重锈蚀破损，即B13∈[25,50)；

亚健康：室爬梯、系船柱、系船钩、浮槽轨道等存在较为轻微锈蚀破损，即B13∈[50,75)；

健康：室爬梯、系船柱、系船钩、浮槽轨道等不存在明显锈蚀破损，即B13∈[75,100]。

B14.渗流：渗流服役状态及其对应评分规则如下：

危险：沉降缝、伸缩缝中止水材料止水效果差，发生软化、管渗、流土，即B14∈[0,25)；

疲劳：沉降缝、伸缩缝中止水材料止水效果较差，渗流变形，出现析出物，即B14∈[25,50)；

亚健康：沉降缝、伸缩缝中止水材料止水效果一般，渗流量增大，即B14∈[50,75)；

健康：沉降缝、伸缩缝中止水材料止水效果较好，无渗流破坏，即B14∈[75,100]。

C11.引航道淤积：引航道的淤积状态及其对应评分规则如下：

危险：淤积程度严重，通航能力基本丧失，即C11∈[0,25)；

疲劳：淤积程度严重，重载船只无法通行，即C11∈[25,50)；

亚健康：淤积程度较轻，可供船闸在高潮位通行，即C11∈[50,75)；

健康：淤积程度不影响船只通航，即C11∈[75,100]。

C13.上下游水流状态：引航道上下游水流状态及其对应评分规则如下：

危险：上下游有立轴漩涡、夹气、严重击打钢闸门现象，即C13∈[0,25)；

疲劳：上下游水流有漩涡、会打击钢闸门，即C13∈[25,50)；

亚健康：上下游水流有波动、水跃现象，即C13∈[50,75)；

健康：上下游水流流态平顺，即C13∈[75,100]。

D11.视频监控：视频监控服役状态及其对应评分规则如下：

危险：视频监控功能不合格，即D11∈[0,25)；

疲劳：视频监控功能简单维修后合格，基本需求能满足，即D11∈[25,50)；

亚健康：视频监控功能合格，主要需要能被满足，即D11∈[50,75)；

健康：视频监控功能优良，满足视频监控需求，即D11∈[75,100]。

D12.通信系统稳定性：通信系统服役状态及其对应评分规则如下：

危险：通信系统稳定性不合格，性能不能达到设计要求，即D12∈[0,25)；

疲劳：通信系统稳定性不合格，只有基本性能达到设计要求，即D12∈[25,50)；

亚健康：通信系统稳定性合格，主要性能达到设计要求，即D12∈[50,75)；

健康：通信系统稳定性优良，达到设计要求，即D12∈[75,100]。

D14.船闸运行调度管理：船闸运行调度管理的服役状态可以通过船舶运行调度管理过程的情况反映，服役状态及其对应评分规则如下：

危险：船闸调度紊乱，船舶待闸时间过长，通过能力较低，即D14∈[0,25)；

疲劳：船闸运行情况一般，船舶过闸拥挤情况较多，通过能力一般，即D14∈[25,50)；

亚健康：船闸调度情况良好，过闸存在较少拥挤情况，通过能力较高，即D14∈[50,75)；

健康：船闸过闸的闸次多，船舶待闸时间短，通过能力高，即D14∈[75,100]。

步骤S3，基于序关系法确定指标的主观权重，利用熵权法获得指标客观权重，确定指标的综合权重。

具体地，针对船闸服役状态指标设计电子问卷并发放，根据序关系原理，获得内河船闸服役状态指标体系中各个指标的相对重要性，得到每个指标的贡献程度排序，确定指标的主观权重。序关系法的具体步骤为：

(1)确定序关系

设共有m个评价指标为x₁,x₂,...,x_m，在其中选出最重要的一个指标记为x₁ ^*；再从余下的m-1个指标中，选出认为是最重要的一个评价指标记为x₂ ^*；在重复m-1次挑选后，剩下的评价指标记为x_m ^*。这样即可确定序关系式为：

x₁ ^*＞x₂ ^*＞...＞x_m ^*

为方便书写且不失一般性，上式记为：

x₁＞x₂＞...＞x_m

(2)比较判断x_k-1和x_k之间的相对重要性

假设评价指标x_k-1和x_k的重要程度性之比为S_k-1/S_k可以理性判别为：

其中，k＝m,m-1,m-2,...,3,2。r_k的赋值可以直观反映指标之间的关系。

(3)确定权重系数w_k

计算出评价指标x_k的对应权重值为w_k，由此得到的评价指标的主观权重集合为α_j。

具体地，根据熵权法获得指标客观权重步骤为：

通过假定有c个待评价船闸的服役状态进行评价，由c个待评价船闸构成样本集；

每个船闸的服役状态通过m个评价指标进行评价，则初步建立一个多指标的船闸服役状态评价指标体系Y，表示为：

其中，y_ij表示第i个待评价船闸的第j项评价指标值，其中i＝1,2,...,c,j＝1,2,...,m，c为待评价船闸的个数，m为评价指标的个数；

评价指标j在第i个待评价船闸中出现的频率表示为：

其中，P_ij为评价指标j在第i个待评价船闸中出现的频率；

建立信息熵以对船闸服役状态进行有效评价，E_j(0≤E_j≤1)表示第j项评价指标的信息熵，第j项评价指标的信息熵表示为：

船闸服役状态评价指标矩阵由38项指标组成，基于信息熵理论得到指标的客观权重β_j表示为：

其中，确定综合权重为：基于序关系法所得指标主观权重α_j和熵权法所得的客观权重β_j，得到船闸服役状态评价体系的综合权重，指标的综合权重W_j表示为：

其中，

且

可以根据具体情况而定，本发明取0.5，即可确定内河船闸服役状态指标的综合权重。最后，对突发性指标进行赋权优化，即闸门金属结构的“变形”、“门体厚度”、“对中”、闸阀门启闭机的“系统压力”、“闸阀门启闭力”、及电气系统设备的“供电”指标作为船闸服役状态评价体系的关键的突发性指标，并赋予一票否决权，当突发性指标出现异常状态时，其余指标权重一律清零，评价过程中止，船闸服役状态评估结果为危险。

由此获得的指标综合权重如表3所示。

表3指标综合权重

步骤S4，根据物元可拓理论和云模型，引入可拓云综合评价方法，建立基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法。

其中，基于各项指标的量化分级，确定对应等级的阈值如表4所示。

表4指标划分区间阈值

根据表内河船闸服役安全状态评价等级阈值划分表给出的各个等级的界限区间＜a_ji,b_ji＞，可以得到内河船闸服役状态评价正态云模型的期望值、熵值和超熵值(E_x,E_n,H_e)。

具体地，期望值、熵值和超熵值的计算如下所示：

H_e＝s

式中，s可根据评价对象和评价结果由决策者进行调整决定，本发明取为0.01。由此可以获得内河船闸服役状态评价指标的等级界限云，内河船闸服役状态评价的云物元如表5所示。

表5内河船闸服役状态评价指标等级界限云

基于云模型正向发生器，可以对具有定量数值的评价指标进行关联度计算。云发生器评价流程如图3所示。计算过程如下：

(1)根据已经确定的待评价物元及前文建立的标准云，计算得到期望值的均值为E_n，标准差值为H_e，并生成一个正态随机数E_n′；

(2)在内河船闸服役状态评价体系中，设置待评价的指标i值为x_i，期望均值为E_x，标准差为E_n′，生成正态随机数为x_i，从而得到云滴(x_i,μ_k(x_i))；

(3)计算得到关联度为：

(4)重复计算上述步骤n次，所有计算结果取平均值可得最终的关联度矩阵。

关联度矩阵确定后，内河船闸服役状态评价得综合评判向量可由关联度矩阵与综合权重得到，最终确定评价结果。评价结果可由特征熵值E_rn与特征期望值E_rx之比进行检验。其中，

若

越接近于0，说明云滴离散度越小，评价结果更加可靠。

步骤S5，获取目标船闸的指标数据，输入内河船闸服役状态评价模型，对目标船闸的服役状态进行评价，获得目标船闸的服役状态评价结果。

选取刘老涧二号船闸进行服役状态评价，基于刘老涧二号船闸2022年大修检测资料，采集各项指标数据，图4为刘老涧船闸地理位置图。经过重复计算，可得关联度矩阵如表6所示。

表6目标船闸各项指标隶属度矩阵

基于隶属度矩阵与权重计算，可得目标船闸的综合评判向量为D＝WZ＝(0.0054,0.0226,0.1701,0.1023)，“亚健康”的隶属度值最大，说明2022年刘老涧二号大修船闸处于亚健康状态。由计算可得，验证值

接近于0，说明评价结果可靠。

结合上述实施例，证明本发明建立的内河船闸服役状态评价方法具有操作性，且建立的指标体系全面客观，可以用于不同的内河船闸，具有较强的推广意义。船闸应根据评价结果自查自纠，针对薄弱指标进行自评并完善指标状态。基于指标的真实值，内河船闸服役状态评估方法可以在不同时期、不同船闸应用，具有较强的推广价值和可操作性。

应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本发明中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，基于工程系统分解结构，确定内河船闸服役状态的评价指标，构建内河船闸服役状态评价指标体系；

步骤2，对各项评价指标进行量化分级，确定评价指标阈值，划分内河船闸服役状态的不同评价等级和相应的界限区间；

步骤3，基于序关系法确定评价指标的主观权重，利用熵权法获得评价指标的客观权重，结合主观权重和客观权重确定评价指标的综合权重；

步骤4，根据物元可拓理论和云模型，引入可拓云综合评价方法，结合评价指标的综合权重，建立基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法；

步骤5，获取待评价船闸的指标数据，输入步骤4建立的基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法中，对待评价船闸的服役状态进行评价，获得待评价船闸的服役状态评价结果。

2.根据权利要求1所述的基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程如下：

1.1，对内河船闸的功能进行界定，船闸功能界定为船闸挡水功能、船舶航行功能、船舶靠泊功能以及船闸监管功能四个功能；

1.2，对船闸系统进行结构分解，得到38个技术指标；

1.3，将船闸功能与船闸系统分解结果进行映射，对技术指标与船闸各功能进行结合，构建内河船闸服役状态评价指标体系，包括38项评价指标。

3.根据权利要求2所述的基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程如下：

2.1，将38项评价指标分为定性指标和定量指标，其中，定量指标包括：跳动量、疲劳、漂移、门体厚度、对中、系统压力、运行速度、闸门启闭力、阀门启闭力、同步性、电子元器件故障率、接地、绝缘、变形、裂缝、碳化、强度、引航道波动、通航信号；定性指标包括：变形、裂缝、磨损、振动、密封、活塞杆变形、油质、渗漏、管路老化、设备设施老化、供电、传感器稳定性、损坏、渗流、引航道淤积、上下游水流状态、视频监控、通信系统稳定性、船闸运行调度管理；

2.2，将定量指标根据指标的真实数值作为其量化值并划分危险、疲劳、亚健康和健康四个评价区间，将定性指标根据其状态划分为危险、疲劳、亚健康和健康四个评价区间；则内河船闸服役状态评估结果划定为危险、疲劳、亚健康和健康四个评价区间。

4.根据权利要求1所述的基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：

3.1，设定共有m个评价指标，在其中挑选出最重要的一个评价指标记为x₁，再从余下的m-1个指标中，挑选出最重要的一个评价指标记为x₂，以此类推，在重复m-1次挑选后，剩下的评价指标记为x_m，从而确定序关系式为：

x₁＞x₂＞...＞x_m

则评价指标x_k-1和x_k的重要程度之比r_k为：

其中，S_k-1、S_k分别表示评价指标x_k-1、x_k的重要程度，k＝m,m-1,...,3,2；

计算评价指标的权重系数w_k为：

则评价指标的主观权重α_j即为w_k，j＝k；

3.2，设定有c个待评价船闸的服役状态进行评价，每个船闸的服役状态通过m个评价指标进行评价，则建立一个多指标的船闸服役状态评价指标体系Y，表示为：

其中，y_ij表示第i个待评价船闸的第j项评价指标值，i＝1,2,...,c，j＝1,2,...,m，c为待评价船闸的个数，m为评价指标的个数；

第j项评价指标在第i个待评价船闸中出现的频率表示为：

其中，P_ij为第j项评价指标在第i个待评价船闸中出现的频率；

建立信息熵以对船闸服役状态进行有效评价，则第j项评价指标的信息熵表示为：

其中，E_j表示第j项评价指标的信息熵，0≤E_j≤1；

基于信息熵理论得到第j项评价指标的客观权重β_j表示为：

3.3，基于序关系法所得的主观权重α_j和熵权法所得的客观权重β_j，得到船闸服役状态评价体系的综合权重，第j项评价指标的综合权重W_j表示为：

其中，

表示权重系数，

5.根据权利要求4所述的基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，其特征在于，对于评价指标中的突发性指标进行赋权优化，即，将评价指标包括变形、门体厚度、对中、系统压力、闸门启闭力、阀门启闭力和供电作为船闸服役状态评价体系的突发性指标，并赋予一票否决权，当突发性指标出现异常状态时，其余评价指标的综合权重一律清零，评价过程中止，船闸服役状态评估结果为危险。

6.根据权利要求1所述的基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程如下：

根据步骤2所确定的内河船闸服役状态的不同评价等级和相应的界限区间，计算正态云模型的期望值、熵值以及超熵值，获得内河船闸服役状态各评价指标的等级界限云；利用云模型正向发生器生成1000个云滴，计算各评价指标与等级界限云的关联度，确定关联度评判矩阵；结合评价指标的综合权重，计算最终评判向量，根据最大隶属度原则确定最终评估结果，从而建立基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法。

7.根据权利要求1所述的基于可拓云模型的内河船闸服役状态评价方法，其特征在于，所述步骤5的具体过程如下：

确定待评价船闸，并收集待评价船闸各个评价指标的数据，针对定量指标，直接根据指标数据带入评价等级，定性指标则根据其状态划分至相应等级；将指标量化值与对应等级带入步骤4所建立的评价方法中，通过云模型正向发生器确定关联度评判矩阵，并与步骤3所得到的综合权重的矩阵相乘，计算最终评判向量，确定待评价船闸的服役状态评价结果。

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