﻿ 基于层次分析法的动力系统技术状态评估方法
 舰船科学技术  2017, Vol. 39 Issue (2): 79-82 PDF

A technical conditions evaluation method for power system with analytical hierarchy process
LUO Heng, ZHANG Jing-qiao, LIU Dong-min, LIU Yuan-chun
China Ship Development and Design Center, Wuhan 430064, China
Abstract: In order to provide guidance and reference to the research on the design of ship power system and the shipping maintenance support. The basic characteristics of technical conditions for power system and the essentiality of evaluation method are analyzed, and the evaluation parameters and indexes of technical conditions for power system are discussed in the paper. The evaluation model of technical conditions is established with the Analytical Hierarchy Process combined with the characteristics of the main equipment for power system, the qualitative and quantitative analysis of the weight of each index is carried out in the evaluation method. In the last, the analysis result is in accord with the actual situation of real ship with analytical hierarchy process. Experimental results show that the technical conditions evaluation method for power system is scientific and valuable.
Key words: power system     analytical hierarchy process     technical conditions     evaluation method
0 引 言

1 评价参数

1.1 技术指标

1.2 经济指标

1）燃滑油消耗：降低动力装置的燃滑油消耗，可延长船舶续航能力。燃料消耗含发动机、辅助设备和发电机组，其不仅关系到装置热经济性，而且直接决定船舶的航速与航行工况，也影响了装置的管理水平、运输管理水平。滑油价格贵，对系统影响较大，也影响船舶经济性。

2）动力装置的效率：动力装置重要部分主机、轴系、推进器相应的热效率、传递效率、推进效率等对动力装置效率有重要影响，设备电功率、制冷功率和全船用热等也影响其效率。

3）维修建造费用：由于船舶动力系统复杂、类型差异使得船舶造价、维修差别很大。系统设备的可靠性直接影响后期维修费用，同时工作环境条件也影响维修建造费用[9]

1.3 性能指标

2 评估方法

 图 1 层次分析方法流程图 Fig. 1 The flow chart of analytic hierarchy process
2.1 构建层次结构模型

 图 2 动力系统的梯阶结构模型 Fig. 2 The model of hierarchical structure for ship power system
2.2 构造判断矩阵

2.3 计算权重向量

1） 将判断矩阵中每行元素求取几何平均值：

 $\overline {{w_i}} = {(\mathop \Pi \limits_{j = 1}^n {a_i}_j)^{\frac{1}{n}}}, \;\;\;\;i = 1,2 \ldots \ldots n\text{。}$ (1)

2）上述所得向量进行归一化处理，即得权重向量：

 ${w_i} = \frac{{{{(\mathop \Pi \limits_{j = 1}^n {a_i}_j)}^{\frac{1}{n}}}}}{{\sum\limits_{k = 1}^n {{{(\mathop \Pi \limits_{j = 1}^n {a_k}_j)}^{\frac{1}{n}}}} }}, \;\;\;\;i = 1,2 \ldots \ldots n\text{。}$ (2)

3） 计算最大特征值：

 ${\lambda _{\max }} = \sum\limits_{i = 1}^n {\frac{{{{(Aw)}_i}}}{{n{w_i}}}}, \;\;\;\;i = 1,2 \ldots \ldots n\text{。}$ (3)

2.4 一致性检验

3 应用分析

4 结 语

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