为实现储能电池全生命周期下的电池状态动态评估,提高复杂工况下锂离子电池模型的自适应性与状态估计的准确性,提出基于改进逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)-模糊贝叶斯...为实现储能电池全生命周期下的电池状态动态评估,提高复杂工况下锂离子电池模型的自适应性与状态估计的准确性,提出基于改进逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)-模糊贝叶斯网络的电池荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)联合估计方法。应用多阶电阻-电容电路(resistor-capacitance circuit,RC)模型、使用节点-支路框架构建电池的等效电路模型,通过基尔霍夫定律与欧姆定律对二阶RC电池等效电路模型中的并联回路进行电气特性分析,构建空间状态方程及等效输出方程;对构建的状态方程进行离散化处理,分别定义并联独立回路离散化零输入响应、零状态响应,分析离散化电池模型状态空间方程;将专家打分法引入TOPSIS算法中进行电池SOC量化估计,结合融入模糊尺度的贝叶斯网络,在相同时间分布尺度下通过电池SOH值计算电池观测样本中对应的SOC值,实现电池SOH与SOC联合估计。实验结果表明:所提方法可有效估计不同离散空间尺度下的电池SOC和SOH结果,估计方法具有良好的准确性与较高的精度。展开更多
针对赣南大道下穿赣深高铁桥梁近接桥墩段路基施工优化比选问题,提出了一种基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)-指标相关性权重确定法(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation,CRITIC)和逼近理想解排序法(...针对赣南大道下穿赣深高铁桥梁近接桥墩段路基施工优化比选问题,提出了一种基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)-指标相关性权重确定法(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation,CRITIC)和逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的多因子多方案综合评价方法。首先,基于结构变形、内力变化和经济指标构建了客观可量化的下穿工程综合评价指标体系;其次,基于各评价指标的价值差异问题,提出了AHP-CRITIC综合赋权法,利用最小鉴别信息原理将主、客观权重相结合,充分考虑了下穿工程评价中主观判断的重要作用及评价指标间信息量的对比强度和冲突性;最后,利用TOPSIS法求得多维空间中样本点到理想样本的正、负理想距离,通过计算相对贴进度对下穿施工工法进行定量排序。研究表明,该方法对下穿工程评价的影响因素复杂性和评价标准模糊性具有良好的处理效果,为方案评估优化提供了一条有效途径。展开更多
为科学有效地评价一线矿工不安全状态,进一步提升煤矿安全管理水平,以一线矿工作为研究对象,借助文献分析法获取不安全状态影响因素,编制问卷进行调查;运用SPSS 26.0软件对有效问卷数据进行探索性因子分析,构建一线矿工不安全状态评价...为科学有效地评价一线矿工不安全状态,进一步提升煤矿安全管理水平,以一线矿工作为研究对象,借助文献分析法获取不安全状态影响因素,编制问卷进行调查;运用SPSS 26.0软件对有效问卷数据进行探索性因子分析,构建一线矿工不安全状态评价指标体系;在此基础上,应用MATLAB R2018a软件计算,使用熵权逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对10名一线矿工不安全状态进行综合评价。结果表明:在一线矿工不安全状态的12个评价指标中,家庭支持重要度最大,自我效能重要度最小;采用熵权TOPSIS法对一线矿工不安全状态进行综合评价是客观合理可行的;3号、8号和9号一线矿工不安全状态等级高于Ⅲ级,其工作安全性低,应引起煤矿重视。研究结果对煤矿井下人因事故的防控具有一定的指导作用。展开更多
为提高富水软岩山岭隧道塌方风险评价等级的精确性,提出了一种基于博弈组合赋权-逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的隧道塌方风险评价模型。首先,在查阅相关文献并结合工...为提高富水软岩山岭隧道塌方风险评价等级的精确性,提出了一种基于博弈组合赋权-逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的隧道塌方风险评价模型。首先,在查阅相关文献并结合工程实际情况的基础上,构建了包括工程地质、勘查设计、组织管理和环境气候4个一级指标、16个二级指标在内的富水软岩山岭隧道塌方风险评估指标体系;其次,针对传统层次分析法在分析处理不确定性信息能力较弱的情况下,通过引入D数理论对其进行改进从而确定主观权重,提高了在确定权重值过程中专家对指标的偏好性,充分利用了专家的经验,为充分考虑所选评价指标间存在的相关性和冲突性,更加合理确定权重系数,优选CRITIC法确定客观权重,通过采用博弈论将主、客权重值进行组合优化,得出最优综合解经加权规范化后基于TOPSIS法进行风险等级判定;最后,运用该评价模型对黄砂隧道中的5个样本隧道区段进行了实例分析。结果表明:进出口样本隧道段风险等级均为3级,而其他隧道洞身段风险等级均为2级,经勘查了解到隧道进出口区段相较于隧道洞身本身存在偏压、涌水等不利因素,因此评估结果与实际情况相吻合,验证了所提模型具有一定的适用性。展开更多
为准确评估民航法定自查人员的培训效果,并提高安全培训管理水平。首先基于柯氏模型的特点,构建反应层、学习层、行为层、结果层4个评估模块,再结合法定自查人员工作的特点和实施情况,构建民航法定自查人员培训效果评估指标体系。其次,...为准确评估民航法定自查人员的培训效果,并提高安全培训管理水平。首先基于柯氏模型的特点,构建反应层、学习层、行为层、结果层4个评估模块,再结合法定自查人员工作的特点和实施情况,构建民航法定自查人员培训效果评估指标体系。其次,再将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的主观权重与熵权法的客体权重通过博弈论的思想有效组合,以决定指标体系的综合权重。最后采用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法对培训效果指标体系进行实例评估。研究结果表明:构建的指标体系能够较为真实地反映其培训效果,确定并量化了影响其培训效果的具体因素,评估指标体系有一定的全面性和实用性。展开更多
提出了一种融合改进白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization with Stranding Phase,BWOSP)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和理想排序法(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPS...提出了一种融合改进白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization with Stranding Phase,BWOSP)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和理想排序法(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)构建综合指标,并结合深度学习的旋转机械故障诊断方法。首先,通过加入“搁浅”阶段建立了一种新型BWOSP算法;其次,利用BWOSP-VMD得到(K,α)最优参数组合;再次,考虑各本征模态分量的中心频率、相关性系数、峭度指标和包络熵通过TOPSIS构建综合指标并进行筛选、重构;最后,将BWOSP-VMD-TOPSIS降噪方法与多种深度学习模型相结合,以某轴承故障为例计算了故障诊断准确率和F1值,并与多种方法对比验证了方法的有效性和泛化性。结果表明,基于BWOSP-VMD-TOPSIS和深度学习的故障诊断方法能对含有强噪声干扰的旋转机械故障信号有效降噪并准确进行故障诊断,具有较强的泛化能力。展开更多
文摘为实现储能电池全生命周期下的电池状态动态评估,提高复杂工况下锂离子电池模型的自适应性与状态估计的准确性,提出基于改进逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)-模糊贝叶斯网络的电池荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)联合估计方法。应用多阶电阻-电容电路(resistor-capacitance circuit,RC)模型、使用节点-支路框架构建电池的等效电路模型,通过基尔霍夫定律与欧姆定律对二阶RC电池等效电路模型中的并联回路进行电气特性分析,构建空间状态方程及等效输出方程;对构建的状态方程进行离散化处理,分别定义并联独立回路离散化零输入响应、零状态响应,分析离散化电池模型状态空间方程;将专家打分法引入TOPSIS算法中进行电池SOC量化估计,结合融入模糊尺度的贝叶斯网络,在相同时间分布尺度下通过电池SOH值计算电池观测样本中对应的SOC值,实现电池SOH与SOC联合估计。实验结果表明:所提方法可有效估计不同离散空间尺度下的电池SOC和SOH结果,估计方法具有良好的准确性与较高的精度。
文摘针对赣南大道下穿赣深高铁桥梁近接桥墩段路基施工优化比选问题,提出了一种基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)-指标相关性权重确定法(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation,CRITIC)和逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的多因子多方案综合评价方法。首先,基于结构变形、内力变化和经济指标构建了客观可量化的下穿工程综合评价指标体系;其次,基于各评价指标的价值差异问题,提出了AHP-CRITIC综合赋权法,利用最小鉴别信息原理将主、客观权重相结合,充分考虑了下穿工程评价中主观判断的重要作用及评价指标间信息量的对比强度和冲突性;最后,利用TOPSIS法求得多维空间中样本点到理想样本的正、负理想距离,通过计算相对贴进度对下穿施工工法进行定量排序。研究表明,该方法对下穿工程评价的影响因素复杂性和评价标准模糊性具有良好的处理效果,为方案评估优化提供了一条有效途径。
文摘为科学有效地评价一线矿工不安全状态,进一步提升煤矿安全管理水平,以一线矿工作为研究对象,借助文献分析法获取不安全状态影响因素,编制问卷进行调查;运用SPSS 26.0软件对有效问卷数据进行探索性因子分析,构建一线矿工不安全状态评价指标体系;在此基础上,应用MATLAB R2018a软件计算,使用熵权逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)对10名一线矿工不安全状态进行综合评价。结果表明:在一线矿工不安全状态的12个评价指标中,家庭支持重要度最大,自我效能重要度最小;采用熵权TOPSIS法对一线矿工不安全状态进行综合评价是客观合理可行的;3号、8号和9号一线矿工不安全状态等级高于Ⅲ级,其工作安全性低,应引起煤矿重视。研究结果对煤矿井下人因事故的防控具有一定的指导作用。
文摘为提高富水软岩山岭隧道塌方风险评价等级的精确性,提出了一种基于博弈组合赋权-逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法的隧道塌方风险评价模型。首先,在查阅相关文献并结合工程实际情况的基础上,构建了包括工程地质、勘查设计、组织管理和环境气候4个一级指标、16个二级指标在内的富水软岩山岭隧道塌方风险评估指标体系;其次,针对传统层次分析法在分析处理不确定性信息能力较弱的情况下,通过引入D数理论对其进行改进从而确定主观权重,提高了在确定权重值过程中专家对指标的偏好性,充分利用了专家的经验,为充分考虑所选评价指标间存在的相关性和冲突性,更加合理确定权重系数,优选CRITIC法确定客观权重,通过采用博弈论将主、客权重值进行组合优化,得出最优综合解经加权规范化后基于TOPSIS法进行风险等级判定;最后,运用该评价模型对黄砂隧道中的5个样本隧道区段进行了实例分析。结果表明:进出口样本隧道段风险等级均为3级,而其他隧道洞身段风险等级均为2级,经勘查了解到隧道进出口区段相较于隧道洞身本身存在偏压、涌水等不利因素,因此评估结果与实际情况相吻合,验证了所提模型具有一定的适用性。
文摘为准确评估民航法定自查人员的培训效果,并提高安全培训管理水平。首先基于柯氏模型的特点,构建反应层、学习层、行为层、结果层4个评估模块,再结合法定自查人员工作的特点和实施情况,构建民航法定自查人员培训效果评估指标体系。其次,再将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的主观权重与熵权法的客体权重通过博弈论的思想有效组合,以决定指标体系的综合权重。最后采用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法对培训效果指标体系进行实例评估。研究结果表明:构建的指标体系能够较为真实地反映其培训效果,确定并量化了影响其培训效果的具体因素,评估指标体系有一定的全面性和实用性。
文摘提出了一种融合改进白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization with Stranding Phase,BWOSP)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和理想排序法(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)构建综合指标,并结合深度学习的旋转机械故障诊断方法。首先,通过加入“搁浅”阶段建立了一种新型BWOSP算法;其次,利用BWOSP-VMD得到(K,α)最优参数组合;再次,考虑各本征模态分量的中心频率、相关性系数、峭度指标和包络熵通过TOPSIS构建综合指标并进行筛选、重构;最后,将BWOSP-VMD-TOPSIS降噪方法与多种深度学习模型相结合,以某轴承故障为例计算了故障诊断准确率和F1值,并与多种方法对比验证了方法的有效性和泛化性。结果表明,基于BWOSP-VMD-TOPSIS和深度学习的故障诊断方法能对含有强噪声干扰的旋转机械故障信号有效降噪并准确进行故障诊断,具有较强的泛化能力。
