邢志偉,宋俊達(dá),文 濤,凡麗明
(1.中國(guó)民航大學(xué)電子信息與自動(dòng)化學(xué)院,天津 300300;2.中國(guó)民航局第二研究所,四川 成都 610041;3.國(guó)網(wǎng)通用航空有限公司運(yùn)行控制與調(diào)度中心,北京 102209)
近些年來(lái),隨著我國(guó)電力工業(yè)的發(fā)展,輸電線(xiàn)路的長(zhǎng)度得到快速增長(zhǎng),由于輸電線(xiàn)路所處自然環(huán)境大多較為惡劣,容易發(fā)生斷股、磨損、腐蝕等損傷,對(duì)輸電線(xiàn)的正常工作產(chǎn)生一定影響[1]。為提高直升機(jī)電力巡檢的效率和能力,根據(jù)直升機(jī)電力巡檢作業(yè)的特點(diǎn),提出一種根據(jù)其歷史作業(yè)數(shù)據(jù)的效能評(píng)估方法。
在電力巡檢作業(yè)過(guò)程方面,文獻(xiàn)[2]基于離散事件系統(tǒng)建模理論,將直升機(jī)森林單機(jī)滅火訓(xùn)練任務(wù)分解成若干個(gè)事件與活動(dòng),為指標(biāo)的選取提供了基礎(chǔ);文獻(xiàn)[3]使用主成分分析法對(duì)中壓配電網(wǎng)供電可靠性評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)矩陣進(jìn)行主成分提取,并確定了各主成分指標(biāo)的權(quán)重大小。參照以上理論方法,建立直升機(jī)電力巡檢作業(yè)的事件活動(dòng)流,提取并定義其主成分指標(biāo),建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。
在電力巡檢作業(yè)效能評(píng)估方面,文獻(xiàn)[4]使用熵權(quán)法和層次分析法相結(jié)合的方法對(duì)農(nóng)村屋頂光伏電能質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估,目的是減少主觀因素的影響;文獻(xiàn)[5]利用廣義馬氏距離計(jì)算方法消除了汛期水庫(kù)防洪調(diào)度決策指標(biāo)間的相關(guān)性以及量綱的影響,并考慮到指標(biāo)間的重要性差異,為決策起到了科學(xué)性的指導(dǎo);文獻(xiàn)[6]以西北寒旱地區(qū)鐵路綠色施工等級(jí)評(píng)價(jià)為例,運(yùn)用雷達(dá)圖法對(duì)各指標(biāo)的相對(duì)優(yōu)劣情況進(jìn)行縱向和橫向的對(duì)比展示,不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)綠色等級(jí)的判定,還便于展找出研究對(duì)象綠色施工措施存在的主要問(wèn)題。綜合以上指標(biāo)評(píng)估方法,提出基于廣義馬氏距離結(jié)合雷達(dá)圖法(GMD-RCA)的直升機(jī)電力巡檢過(guò)程效能評(píng)估方法。
本文將綜合評(píng)價(jià)方法、廣義馬氏距離和雷達(dá)圖法相結(jié)合,對(duì)作業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面、科學(xué)地分析以及直觀地展示,解決了指標(biāo)間相關(guān)性較強(qiáng)、評(píng)估缺乏客觀性導(dǎo)致準(zhǔn)確性不足的問(wèn)題,為更好地提高直升機(jī)電力巡檢作業(yè)能力提供科學(xué)依據(jù)。
在處理多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題時(shí),為使評(píng)價(jià)更加具有科學(xué)性和全面性,最有效的方法是建立指標(biāo)體系模型,這也是進(jìn)行評(píng)價(jià)的關(guān)鍵問(wèn)題之一。
根據(jù)我國(guó)電力行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《架空輸電線(xiàn)路直升機(jī)巡視技術(shù)導(dǎo)則》并查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料,將直升機(jī)電力巡視作業(yè)流程歸納為航前準(zhǔn)備、線(xiàn)路巡視和航后處理。其中,線(xiàn)路巡視階段是電力巡檢過(guò)程效能評(píng)估的主要階段,這一階段具有明顯的過(guò)程性特征[7],由若干個(gè)具有時(shí)序性的流程組成,可分解成若干個(gè)“事件—活動(dòng)—事件”結(jié)構(gòu)的基本單元,線(xiàn)路巡視階段各事件和活動(dòng)內(nèi)容如表1所示。
表1 各事件和活動(dòng)內(nèi)容
根據(jù)直升機(jī)電力巡檢的基本環(huán)節(jié)以及各事件和活動(dòng)內(nèi)容的時(shí)序性要求,建立事件活動(dòng)流形態(tài)的直升機(jī)電力巡檢流程圖如圖1所示。
圖1 直升機(jī)電力巡檢作業(yè)流程圖
根據(jù)直升機(jī)電路巡檢作業(yè)流程圖,進(jìn)一步分析描述影響直升機(jī)電力巡檢過(guò)程效能的有關(guān)因素,各因素定義如下:
x1=T(E8)-T(E2)
(1)
x2=T(E5)-T(E4)
(2)
(3)
x4=N(A4)
(4)
x5=S(E5)-S(E4)
(5)
(6)
(7)
式中:x1為總飛行時(shí)長(zhǎng);x2為巡線(xiàn)時(shí)長(zhǎng);x3為線(xiàn)上時(shí)間占比;x4為巡視塔基數(shù);x5為巡視里程;x6為飛行速度;x7為巡視速度;T、S分別表示事件中的時(shí)間、路程參數(shù);N表示活動(dòng)中已完成檢查的塔基數(shù)量。
由于直升機(jī)巡線(xiàn)作業(yè)包含指標(biāo)數(shù)量較多,不對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選和整理,會(huì)增加指標(biāo)體系的復(fù)雜度,最終影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。在建立巡線(xiàn)作業(yè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí),首先對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分析,盡可能使用最少的指標(biāo)數(shù)的同時(shí),全面地描述直升機(jī)巡線(xiàn)能力,主成分分析法是處理指標(biāo)降維的典型方法。
在實(shí)際問(wèn)題的研究中[8],為了全面、系統(tǒng)地分析問(wèn)題,必須考慮眾多指標(biāo),因?yàn)槊總€(gè)指標(biāo)都在不同程度上反映了研究問(wèn)題的某些信息,指標(biāo)之間也存在一定的相關(guān)性,因而所反映的信息有著一定程度上的重疊,并且指標(biāo)數(shù)量過(guò)多會(huì)增加計(jì)算量以及分析問(wèn)題的復(fù)雜程度。理想情況是分析問(wèn)題時(shí)涉及到較少的指標(biāo)、得到較多的信息,主成分分析法是適應(yīng)這一情況產(chǎn)生的,也是解決這類(lèi)問(wèn)題的理想工具。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),為消除各指標(biāo)的量綱不同產(chǎn)生的影響,采用Z-score法對(duì)各指標(biāo)的每組原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理
(8)
(9)
(10)
對(duì)于直升機(jī)電力巡視作業(yè),包含信息較少的成分應(yīng)棄去,同時(shí)為體現(xiàn)指標(biāo)體系的全面性,提取的成分的累積百分比應(yīng)不小于95%;在確定提取的主成分個(gè)數(shù)后,分析各主成分與各原始指標(biāo)的相關(guān)性,確定主成分的性質(zhì)與包含的信息。通過(guò)SPSS分析軟件對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到總方差解釋表和成分矩陣表,如表2和表3所示。
表2 總方差解釋
表3 成分矩陣
表2中三個(gè)成分所占方差百分比為94.897%,四個(gè)成分占方差百分比為97.980%,比較接近,為保證巡線(xiàn)作業(yè)能力評(píng)價(jià)的全面性,將提取四個(gè)成分。表3中成分1與所有指標(biāo)均呈正相關(guān),且與巡視塔基數(shù)和巡視里程相關(guān)度最高,將成分1定義為作業(yè)進(jìn)度指標(biāo),用z2表示;成分2與線(xiàn)上時(shí)間占比有較高的相關(guān)度,同時(shí)與總飛行時(shí)長(zhǎng)有比較高的負(fù)相關(guān)度,將成分2定義為作業(yè)效率指標(biāo),用z3表示;成分3與巡視塔基數(shù)和巡視里程有一定的負(fù)相關(guān)性,將成分3定義為作業(yè)損耗指標(biāo),用z4表示;成分4與巡視速度相關(guān)度最高,且與巡視里程有一定的正相關(guān)度,將成分4定義為作業(yè)速度指標(biāo),用z5表示。主成分z2、z3、z4、z5如表4所示,并建立直升機(jī)電力巡檢過(guò)程效能評(píng)估指標(biāo)體系,如圖2所示。
圖2 電力巡檢過(guò)程效能指標(biāo)體系
表4 主成分命名表
其中,各主成分?jǐn)?shù)據(jù)值為:
作業(yè)進(jìn)度:
z2=0.828X1+0.904X2+0.727X3+0.962X4+0.963X5+0.838X6+0.325X7
作業(yè)效率:
z3=-0.5117X1+0.103X2+0.394X3+0.047X4+0.005X5+0.349X6+0.054X7
作業(yè)損耗:
z4=0.094X1+0.073X2+0.250X3-0.179X4-0.161X5-0.101X6+0.267X7
作業(yè)速度:
z5=-0.155X1-0.371X2-0.497X3+0.080X4+0.150X5+0.370X6+0.904X7
(Xi是xi的標(biāo)準(zhǔn)化)
指標(biāo)的權(quán)重大小影響到最終評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性,為增加指標(biāo)權(quán)重的科學(xué)性與合理性,綜合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)以及作業(yè)數(shù)據(jù)。首先,使用層次分析法[9-10](AHP),求取基于專(zhuān)業(yè)人員經(jīng)驗(yàn)判斷的各指標(biāo)權(quán)重大?。恢?,利用上面得到的進(jìn)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù),通過(guò)熵權(quán)法求出除作業(yè)準(zhǔn)備指標(biāo)外的各指標(biāo)權(quán)重大??;最后,建立合理的數(shù)學(xué)模型,求出各指標(biāo)的綜合權(quán)重。
在使用層次分析法求解指標(biāo)權(quán)重之前,要先建立專(zhuān)家系統(tǒng),參照層次分析法的比例標(biāo)度表,建立成對(duì)比較矩陣(判斷矩陣),如表4所示。接下來(lái)進(jìn)行一致性檢驗(yàn),計(jì)算得到一致性指標(biāo)CI=0.0689,一致性比率CR=0.0615,均小于0.1,認(rèn)為該判斷矩陣的一致性可以接受,通過(guò)Matlab軟件運(yùn)算得出基于層次分析法的各指標(biāo)權(quán)重,如表5所示。
表4 成對(duì)比較矩陣
表5 權(quán)重結(jié)果一
熵權(quán)法[11]是一種完全依賴(lài)于數(shù)據(jù)的客觀賦權(quán)方法,有很好的適應(yīng)性,能夠根據(jù)實(shí)際情況結(jié)合其它權(quán)重求解方法一起使用。
直升機(jī)電力巡線(xiàn)作業(yè)中,作業(yè)準(zhǔn)備指標(biāo)采用分級(jí)打分,沒(méi)有具體的數(shù)據(jù),但是可以得到其它四個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),因此在利用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重時(shí),得到除作業(yè)準(zhǔn)備指標(biāo)的其余指標(biāo)權(quán)重大小,如表6所示。
表6 權(quán)重結(jié)果二
最后進(jìn)行綜合權(quán)重[12-13]的求解。指標(biāo)的重要性表現(xiàn)為每個(gè)指標(biāo)在決策中的重要程度各不相同,即權(quán)重的大小直接影響決策結(jié)果。一般來(lái)說(shuō)權(quán)重可分為主觀權(quán)重、客觀權(quán)重和組合權(quán)重。組合權(quán)重[14]是一種綜合權(quán)重,綜合考慮了決策者的主觀偏好和指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布特征。綜上所述,綜合權(quán)重在描述指標(biāo)間的重要性差異方面最優(yōu)秀。
α1=σA1
(11)
(12)
式中,αi表示指標(biāo)綜合權(quán)重,σAk表示通過(guò)層次分析法得到的各指標(biāo)權(quán)重,σEi表示通過(guò)熵權(quán)法得到的各指標(biāo)權(quán)重。
根據(jù)得到的權(quán)重結(jié)果,在對(duì)直升機(jī)巡線(xiàn)作業(yè)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),作業(yè)質(zhì)量和作業(yè)效率對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果影響較大,這兩個(gè)指標(biāo)的權(quán)重之和達(dá)到了0.6,并且作業(yè)準(zhǔn)備指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響很小。因此在直升機(jī)巡線(xiàn)作業(yè)中,應(yīng)更加重視具體巡線(xiàn)作業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù),同時(shí)也不要忽視作業(yè)準(zhǔn)備過(guò)程,對(duì)以后的巡視作業(yè)起到了引導(dǎo)和規(guī)范的作用,綜合權(quán)重結(jié)果如表7所示。
表7 綜合權(quán)重
馬氏距離[15-16]是由印度統(tǒng)計(jì)學(xué)家Mahalanobis與1936年提出的一種統(tǒng)計(jì)距離,不受坐標(biāo)之間的量綱影響,通過(guò)引入兩個(gè)隨機(jī)變量的協(xié)方差來(lái)測(cè)量它們之間的聯(lián)系,消除了指標(biāo)之間的相關(guān)性。將馬氏距離應(yīng)用于直升機(jī)作業(yè)能力評(píng)價(jià)方法中能有效解決指標(biāo)間的相關(guān)問(wèn)題。
將直升機(jī)電力作業(yè)效能評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi),分別是效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo),如表8所示。
表8 指標(biāo)分類(lèi)
單指標(biāo)馬氏距離計(jì)算公式為
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
多指標(biāo)的馬氏距離的計(jì)算公式為
(18)
(19)
加權(quán)廣義馬氏距離的計(jì)算公式如下所示
(20)
式中Ω=diag(a1,a2,a3,…);(a1,a2,a3,…)分別為各指標(biāo)的綜合權(quán)重值。
得到直升機(jī)電力巡檢作業(yè)多指標(biāo)馬氏距離計(jì)算公式
(21)
(22)
Z+={(min(zij)|zi∈J+),(max(zij)|zi∈J-)}
(23)
Z-={(max(zij)|zi∈J+),(min(zij)|zi∈J-)}
(24)
(25)
(26)
式中Z+稱(chēng)為正理想解,是由效益型指標(biāo)的最小值和成本型指標(biāo)的最大值組成的行矩陣;Z-稱(chēng)為負(fù)理想解,是由是由效益型指標(biāo)的最大值和成本型指標(biāo)的最小值組成的行矩陣;D+表示直升機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)到正理想解的距離,該值越大,說(shuō)明該次電力巡檢作業(yè)效能越高;D-表示直升機(jī)作業(yè)數(shù)據(jù)到負(fù)理想解的距離,該值越大,說(shuō)明該次電力巡檢作業(yè)效能越低。
現(xiàn)隨機(jī)選取10次直升機(jī)電力作業(yè)單次起降過(guò)程中的作業(yè)數(shù)據(jù),由此區(qū)域相同型號(hào)直升機(jī)的歷史作業(yè)數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)整理分析比較,分別得到單次起降過(guò)程的正理想解與負(fù)理想解,利用加權(quán)廣義馬氏距離計(jì)算各方案相對(duì)于理想解的貼近度,如表9所示。
表9 機(jī)組綜合得分表
各單次電力作業(yè)指標(biāo)基于馬氏距離雷達(dá)圖表示[18],如圖4所示。
圖4 效能雷達(dá)圖
圖中從左至右序號(hào)依次為(1)、(2)、(3)、(4)、(5)、(6)、(7)、(8)、(9)、(10)。各指標(biāo)的貼近度取值范圍是0~1,越接近1,說(shuō)明該單次起降電力作業(yè)過(guò)程中,直升機(jī)在該指標(biāo)下的表現(xiàn)越優(yōu)秀。
明顯的看出序號(hào)4的直升機(jī)電力作業(yè)過(guò)程中,在各指標(biāo)下的表現(xiàn)都非常優(yōu)秀,其中作業(yè)損耗指標(biāo)的貼近度達(dá)到了1,說(shuō)明該次電力作業(yè)的作業(yè)損耗是該機(jī)組在這一作業(yè)區(qū)域中的最理想情況,有利于機(jī)組人員深入分析這一情況發(fā)生的原因,對(duì)該機(jī)組電力作業(yè)效能的提升起了很大的幫助。
通過(guò)對(duì)該機(jī)組各單次起降電力作業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析,能夠增加對(duì)直升機(jī)機(jī)組在該區(qū)域作業(yè)效能的了解,為其以后的電力作業(yè)任務(wù)規(guī)劃提供意見(jiàn),具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。直升機(jī)電力巡線(xiàn)能力評(píng)估指標(biāo)體系的建立,為通用航空公司對(duì)機(jī)組作業(yè)能力的評(píng)價(jià)提供參考,能夠直觀的了解到某一機(jī)組的缺陷或者不足,從而對(duì)機(jī)組作業(yè)提供合理的建議,使其作業(yè)能力得到提高,為通用航空公司帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益。
1)本文根據(jù)直升機(jī)電力巡檢作業(yè)事件活動(dòng)流程圖,選取與作業(yè)效能相關(guān)的指標(biāo),建立直升機(jī)電力巡檢作業(yè)指標(biāo)體系,其中數(shù)據(jù)指標(biāo)7個(gè),分級(jí)指標(biāo)1個(gè);
2)應(yīng)用主成分分析法能夠減少指標(biāo)數(shù)量的同時(shí)保證評(píng)價(jià)結(jié)果的全面性;層次分析法與熵權(quán)法相結(jié)合使指標(biāo)權(quán)重的結(jié)果更加科學(xué)并且合理;
3)利用廣義馬氏距離來(lái)表示單個(gè)指標(biāo)與理想解的距離,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,并在雷達(dá)圖上將各指標(biāo)的值展示出來(lái);利用廣義加權(quán)馬氏距離表示直升機(jī)機(jī)組多指標(biāo)與理想解的距離,利用貼近度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到綜合得分;
4)通過(guò)對(duì)隨機(jī)的10組直升機(jī)電力巡檢作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)處理,結(jié)合客觀情況,說(shuō)明此方法能夠?qū)崿F(xiàn)直升機(jī)電力巡檢作業(yè)效能的展示。