[发明专利]一种基于模糊加权几何平均的燃气轮机系统故障排序方法

权利要求书

1.一种基于模糊加权几何平均的燃气轮机系统故障排序方法，包括如下步骤：

步骤1：根据燃气轮机系统的历史故障数据，结合故障发生位置，确定系统典型故障模式；

步骤2：引用层次分析法(AHP)，将故障排序问题层次化，形成一个影响故障序位的多层结构模型；

步骤3：结合模糊数和六点法，将专家描述进行模糊归一化处理，并运用层次分析法求得评分专家和风险因子的权重；

步骤4：通过加权几何平均法确定模糊风险优先数，使用质心法对所得的故障模式模糊风险优先数进行去模糊化，得到风险优先数的准确值，通过风险优先数对燃气轮机系统典型故障进行排序。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊加权几何平均的燃气轮机系统故障排序方法，其特征在于，所述步骤1中，确定系统典型故障模式为：根据燃气轮机系统的历史故障数据，确定系统中M个子系统的故障率，依据故障率的数值从大到小对各子系统进行排序依次为R₁，R₂，…，R_M；对于子系统R_i，再根据历史数据，确定该子系统中N个部件的故障率，并按照故障率数值从大到小进行排序依次为R_i1，R_i2，…，R_iN；对于子系统R_i，其中前L_i个部件为关键部件，则系统的典型故障依次为FM₁₁，…，FM₂₁…，

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊加权几何平均的燃气轮机系统故障排序方法，其特征在于，所述步骤2包括：将燃气轮机控制系统的故障序位作为目标层，并将故障序位分解成不同的一级准则，故障严重度S、故障发生频度O及故障可检测度D；再将一级准则层分解出二级准则层，故障严重度S划分为故障对燃气轮机机组的影响，故障对所在子系统的影响，故障对部件本身的影响；故障发生频度O划分为部件故障发生次数；故障可检测度D划分系统在线故障诊断困难度和检修期间故障诊断困难度；故障方案层为故障模式。

4.根据权利要求1所述的一种基于模糊加权几何平均的燃气轮机系统故障排序方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤3.1：依据历史故障数据、故障发生位置及故障性质，对于某一故障的风险因子x，找出点区间(c,d)，满足x∈(c,d)；在(c,d)的左右两边各找一个零点a和f，使得对(a,f)内的点x，均有分别在(a,c)与(d,f)内各找一个最模糊的点b和e，即以a、b、c、d、e、f六点为基础，结合模糊数求得任意一点隶属度，如式(1)所示：

式中，为模糊数的隶属函数，a≤b≤c≤d≤e≤f是实数域上的实数；

步骤3.2：利用步骤3.1中的模糊数代替1-9标度，对某一准则层进行两两比较；假设在某个准则层下，共有n个方案，方案i比方案j重要，可以用模糊数a_ij＝(a,b,y,c,d)表示，其中，y是1到9中的整数，代表方案i对比方案j的重要程度；左右扩展a和d，代表判断的模糊程度；当d-a越大时，则判断的模糊程度越高；当d-a＝0时，表示此判断为非模糊，与判断标度y相同；用模糊数a_ij^-1表示方案j对比方案i的重要性，a_ij^-1＝(1/d,1/c,1/y,1/b,1/a)，最终可得到模糊判断矩阵A＝(a_ij)_n×n；

步骤3.3：计算在某准则层下的方案层次单排序权重，如式(2)所示：

式中，为某准则层下第i个方案的层次单排序模糊权重；a_ij为步骤3.1中模糊数，代表方案i比方案j重要性的隶属度；l_ij和m_ij表示方案i与方案j相比，专家认为相对重要性的最小值和最大值；

步骤3.4：根据群体和个体的一致性指标来计算评分专家的权重，假定有m个专家，先计算专家间排序权重向量的接近程度，定义两向量间的夹角余弦，如式(3)所示：

式中，ω_i和ω_j为专家i和专家j的排序权重向量，根据实际情况设定α和β，α和β为大于0小于1的实数；如果DEG_ij≥α，则认为专家i和j之间具有强一致性；如果DEG_ij≤β，则认为专家i和j之间具有强不一致性；

由式(4)来计算专家权重：

式中，如果DEG_ij≥α，η(i,j)＝1，若DEG_ij＜α，η(i,j)＝0；如果DEG_ij≤β，γ(i,j)＝1，若DEG_ij＞β，γ(i,j)＝0；λ_i^*经归一化后即为专家权重λ_i；

步骤3.5：求取模糊一致判断矩阵，对判断矩阵群A_l，l＝1,2…，m，计算各A_l相应元的加权几何平均，用以构造综合判断矩阵，如式(5)所示：

式中，a_ij为综合判断矩阵中第i行j列的相应模糊数；a_ij,l为判断矩阵A_l中第i行j列的相应模糊数；λ_l为第l个专家的权重；

利用加权几何平均法并进行归一化处理后可计算出综合权重向量，如式(6)所示：

式中，为第i个方案的综合模糊权重向量；为第l个专家所给权重向量的第i个对应元；λ_l为第l个专家的权重。