一种基于灰色理论的电池更换站安全评价方法

摘要

本发明公开了一种基于灰色理论的电池更换站安全评价方法，针对电动汽车电池更换站安全性问题，利用灰色关联度和灰熵等灰色理论技术，通过分析评价对象相关因素的影响，建立灰熵综合评价模型，并通过某电池更换站经验数据与理想值的对比求解各评价对象权重值，最后根据各权重值大小判断评价对象对电池更换站机械系统和电气系统的影响，以此对电池更换站的安全性做出最终评价。

主权项

一种基于灰色理论的电池更换站安全评价方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤一，定义电池更换站的机械系统和电气系统中存在n个共同评价对象；定义n个评价对象的理想行为序列为X₀＝{x₀(i)}|_1×n,i＝1,2,…,n其中，X₀为评价对象理想值序列，x₀(i)为第i个评价对象的理想值；步骤二，假定每个评价对象存在m个影响因素，m个影响因素比较序列为；$X_j=\left\{x_j\left(i\right)\right\}{|}_{1\times n},\begin{array}{c}j=1,2,...,m\\ i=1,2,...,n\end{array}$式中，X_j为影响因素比较序列，x_j(i)为第i个评价对象的第j个影响因素；步骤三，对评价对象影响因素进行无量纲化处理；$x_j^{\prime }\left(i\right)=\frac{x_j\left(i\right)}{x_j^{*}\left(i\right)}$式中，x′_j(i)为x_j(i)的无量纲化，为影响因素的理想值；步骤四，计算评价对象影响因素与理想值间的灰色关联度系数；$r\left(x_0\right(i),x_j(i\left)\right)=\frac{\underset{i}{min}\underset{j}{min}|x_0^{\prime }\left(i\right)-x_j^{\prime }\left(i\right)|+\rho \underset{i}{\max }\underset{j}{\max }|x_0^{\prime }\left(i\right)-x_j^{\prime }\left(i\right)|}{|x_0^{\prime }\left(i\right)-x_j^{\prime }\left(i\right)|+\rho \underset{i}{\max }\underset{j}{\max }|x_0^{\prime }\left(i\right)-x_j^{\prime }\left(i\right)|}$式中，r(x₀(i),x_j(i))为x_j(i)与x₀(i)间的灰色关联度系数，ρ∈(0,1)为分辨率系数，x₀′(i)为x₀(i)的无量纲化；步骤五，计算灰色关联度加权系数概率分布值；$y_j\left(i\right)=\frac{{\omega }_{i}r\left(x_0\right(i),x_j\left(i\right))}{r(X_0,X_j)}$式中，y_j(i)为灰色关联度加权系数概率分布值，且满足ω_i为第i个评价对象关联系数权重，r(X₀,X_j)为系统评价对象间灰色关联度；$r(X_0,X_j)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\omega }_{i}r\left(x_0\right(i),x_j(i\left)\right);$步骤六，构造有限离散序列Y(i)＝{y_j(i)}|_1×n；步骤七，计算Y(i)的灰熵；$H\left(Y\right(i\left)\right)=-\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\omega }_i{y}_j\left(i\right)·{\mathrm{lny}}_j\left(i\right)$式中，H(Y(i))为Y(i)的灰熵；则灰熵的极大值H_m为，H_m＝lnm；步骤八，根据灰熵和熵极大值，给出均衡度函数；B(i)＝H(Y(i))/H_m其中，B(i)为Y(i)的衡度函数，B(i)值越大，Y(i)越均衡；步骤九，根据均衡度函数构造评价对象的权重序列；$W\left(i\right)=\frac{1-B\left(i\right)}{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}(1-B(i))}$式中，W(i)为第i个评价对象的权重序列，W(i)值越大，表示评价对象越接近理想对象，该评价对象越安全。