基于多级模糊综合评价的水利工程健康状态诊断研究

2018-05-16

中国水能及电气化 2018年4期

(普兰店市皮口国土资源管理所，辽宁大连 116200)

近年来，随着我国水利工程建设的不断发展和大量资金的投入，水利基础设施体系已基本建成。但是，随着时间的推移水利设施的运行环境和工作条件极其复杂，在设施运行过程中往往会存在不同程度的损伤和裂化问题，对水利工程设施的效益和功能的正常发挥造成不利影响[1]。因此，全面客观地对水利工程健康状态进行评级并及时有效地对水利设施病害进行诊断是管理和维护水利基础设施的前提和重要内容。目前，考虑工程的安全可靠性能是进行水利设施健康状态诊断的核心内容，往往对工程结构的适用性、耐久性、可靠性和稳定性等方面进行健康诊断，而对影响水利设施健康状态的因素及其在健康评价指标体系的比重研究相对较少，还未形成较为成熟、科学的评价体系[2]。据此，本研究对水利工程的健康内涵利用建筑类人性化观点进行定义，在分析了水利设施三维健康影响因素的基础上构建了系统科学的健康状态诊断指标体系，并对各指标的权重采用改进熵权法与层次分析法相结合的方法进行综合赋权，对水利工程的健康状态采用多级模糊综合评价模型进行客观科学的诊断，以期为现代水利工程的管理与维护提供一定的决策依据和理论支撑[3]。

1 水利工程健康状态基本内涵

水利工程健康状态基本内涵是指水利工程所表现出的工程设施与周围环境协调性能良好、设施结构安全、工程质量优良且在工程管理过程中科学的完美状态[4]；其内涵主要涵盖三个维度：工程实体健康E：工程机械设备运行状态良好、设施结构安全且建筑外观完好；工程管理科学M：工程设施管理单位具有良好的资金、人员和制度管理水平；工程适用性与环境协调性S：在区域系统内工程设施能够充分发挥其作用效益，在实现工程价值的基础上做到与周围环境协调相处，其中工程实体的健康状况可对工程适应性与环境协调性产生直接的影响作用[5]。

水利工程类似于其他生命个体，具有类似的寿命周期，水利工程相对于人类的出生、成长、成熟和死亡的各个阶段，其全寿命周期主要包括规划设计、建设实施、投入运行和报废退役的整个过程。随着时间的不断变化，水利工程的健康状态产生变化，其生命周期最长的阶段为水利设施的投入运行阶段，水利设施受内外部因素的作用影响以及随着时间的推移逐渐表现出机理老化、陈旧损坏等健康问题，而工程设施在运行阶段的健康状况将直接影响到工程价值和效益的正常发挥[6]。据此，本文将水利工程的投入运行时期作为其寿命周期健康状态评价的研究范围。

2 构建水利工程健康诊断模型

2.1 多级模糊综合评价基本理论

步骤一：构建评价对象因素集。根据文中所述水利工程健康基本内涵，引入水利工程综合健康H，分别由E、M和S三个维度组成，并标记H=(E,M,S)。设定各个维度的健康包含i个主控因子，各因子对应于j个评价指标；选取工程实体健康E，其一级指标集和二级指标集可表述为E={E1,E2,…,Ei}、Ei={Ei1,Ei2,…,Eij}。

步骤二：划分水利工程健康状态等级。结合医学上对人体健康的描述和规定，并参考坝工工程对健康等级划分的相关要求，本文将水利工程划分为健康、亚健康、病变和病危四个状况等级标准，所构建的健康评价集V={v1,v2,v3,v4}={健康、亚健康、病变、病危}。

步骤三：构建评判矩阵。通过建立Ei、Mj、Sk到F(V)的模糊映射可对各二级指标进行单因素的评价分析，即利用各因素评价集V的隶属函数进行该因素对Vi的隶属度计算。其中定性指标和定量指标的计算分别如下：

b.定量指标计算方法。利用水利工程监测统计数据作为隶属度计算的初始数据，为了便于计算和描述，引入Xi作为三级评价指标符号，其隶属度可用下式计算：

(1)

式中h1=|xi-(bij+aij)/2|-(bij-aij)/2；

h2=|xi-(bpj+apj)/2|-(bpj-apj)/2；

xi——Xi指标的初始值；

[aij,bij]——各评价等级的取值区间；

[apj,bpj]——Xi指标可允许的取值范围。

步骤四：对各评价指标的权重进行计算。不同评价指标对健康状况的影响作用存在一定的差异，据此可利用组合权重法对各诊断指标的权重进行计算，并以此消除不同指标之间的不可通透性。

步骤五：对健康状态进行诊断。利用所构建的判别矩阵和各指标的权重及对指标进行逐级的模糊诊断，并进行综合评价集的计算，然后采用隶属度向量评价集可求得健康状态综合诊断结果。

2.2 构建诊断指标体系

客观、全面地对工程健康状态指标进行选取不仅直接影响到诊断指标体系的构建，并对诊断结果的真实性和可靠性产生影响，而且可有效提高诊断计算结果的效率和速度[7]。结合工程健康状态实际情况，指标的选取在遵循科学、客观、可操作和完整性等基本原则的基础上，采用层次分析法对影响健康状态的各要素进行考虑并构建健康诊断评价指标体系，利用工程健康内涵分别从工程管理、实体健康以及环境协调三个维度建立评价体系准则对工程运行状态进行真实客观的表征[8]。构建的工程健康状态评价指标体系见表1。

表1 水利工程健康评价指标体系

2.3 诊断指标规范化处理

不同评价指标的单位和量纲存在差异，为消除各指标之间的不可通透性并对工程健康状态的优劣程度进行数值表征[9]，在进行诊断分析前需对各指标进行规范化统一处理，评价指标根据其值的大小和所代表的含义可划分为数值越大健康状态越优、数值越小健康状态越优两种类型，其计算公式分别见式(2)、式(3)，其中定性和定量评价指标数值的获取分别采用专家调查赋值法和监测数据统计法进行。

数值越大越优型指标：

Zij=(xij-xmin)/(xmax-xmin)

(2)

数值越小越优型指标：

Zij=(xmax-xxij)/(xmax-xmin)

(3)

上二式中xij——评价指标的初始值；

[xmax,xmin]——评价指标的正常趋势区间。

2.4 诊断指标的组合赋权

不同评价指标对工程健康状态的重要程度不同，选取合理的指标权重计算方法可获得可靠的评价结果。当前，主观和客观赋权法是指标权重计算常用的方法，然而在工程健康综合评价过程中二者均表现出一定的缺陷。本研究采用改进熵值法与层次分析法相结合的方法对各指标的权重进行组合赋权，不仅考虑了客观统计数据的作用，而且从健康机理上反映了对水利工程的经验认识。

本文结合工程健康指标层次结构，利用专家调查法对各指标在整体健康诊断中的贡献率进行计算，对各指标的权重进行确定[10]。首先对各指标进行两两对比分析，并采用五标度法对j条件下的i指标相对于上层目标的重要程度进行评价分析，并构件健康状态判别矩阵A，表达式如下：

(4)

然后采用根法对各指标的权重进行计算，计算公式如下：

(5)

对上述判别矩阵进行一致性比例和一致性指标计算，公式如下：

C1=(λmax-n)/(n-1),CR=C1/R1

(6)

以上式中λmax——判别矩阵的最大特征值；

n——指标权重个数；

R1——评价一致性判别指标，从相关表格中获取。

CR值的大小代表了判别矩阵的一致性检验结果，其值小于0.1时可认为判别矩阵符合一致性检验要求；其值位于其他区间时则认为判别矩阵需进行重新调整。

诊断指标的变异程度是熵值法计算的理论依据，它是将计算得到的信息熵作为指标熵权的客观赋权法。为规避传统熵值法出现的熵值过小或过大对熵权造成较大影响的缺陷，本研究采用改进熵值法进行各指标的客观权重计算，诊断指标j的熵值Ej计算公式如下：

(7)

式中rij——健康等级为j时，指标i的隶属度。

(8)

(9)

式中n为诊断指标的个数，据此可求得各评价指标的综合权重向量C=(η1,η1,…ηn)。

2.5 确定健康等级

引入w和R分别作为权重向量和判别矩阵，判断结果可采用H=wR=(h1,h2,…,nm)进行表征，其中m代表健康等级数。通常情况下评价结果利用最大隶属度进行评价，即综合评价等级为隶属度最大值所对应的评价等级。然而最大隶属度原则往往忽略了其他信息对评价结果的影响，其结果虽然显现出了优势类比所占的比重,但仍具有一定的片面性。据此，考虑评价指标隶属度有效性原则，科学地选择贴进度分析法与最大隶属度相结合法对指标进行评判。评判指标最大隶属度有效性原则可采用下式进行表述，并引入指标μ：

μ=(ma-1)/[2β(m-1)]

(10)

式中α、β分别为H中最大与次大隶属度所占综合隶属度的比例。当μ不小于0.5时，μ越大越优并认为最大隶属度原则比贴近度分析法更加有效可靠，并采用该方法进行健康状态的评判；当μ小于0.5时，贴进度分析法较为有效，应利用贴进度分析法对健康状态进行评判。

贴进度分析法的基本过程为：首先引入V=(v1,v2,…,vm)作为健康状态评价集，则评价结果vi的模糊特征子集为Dj=(0,…,1,…,0)=(d1,…,dj,…,dm)，贴进度N(H,Dj)可采用下式进行表征：

(11)

式中μH(hj)、μD(hj)分别为H、Dj对应于评价结果vj的隶属度。当N(H,Dj)满足N(H,Dj)=max1≤j≤mN(H,Dj)时，则健康状况评价结果为vj。

3 实例应用

本研究选取辽宁省大连市普兰店区碧流河水库为研究对象，该水库的功能是防洪、发电、灌溉、养殖、旅游等，并于1986年完成建设并投入运行。该水库大坝为混凝土重力坝。通过查找资料并对工程现场进行实地调研，该水利工程质量状况良好，无较大的安全隐患，工程表观及设备正常运行；工程功能及效益发挥基本正常，监测系统和日常维护管理工作符合相关要求，运行状况保持良好[11]。

3.1 确定指标权重

首先对评价指标体系的二级指标权重用层次分析法进行计算，并结合二级指权重计算记过和隶属度可构建一级指标判别矩阵，各指标值的计算结果和判别矩阵如下：

结合上述计算结果并采用层次分析法与指标熵权法可求得各指标的主观权重，并用式(9)求得各指标的组合权重，计算结果见表2。

表2 水利工程健康诊断在不同维度的因子权重计算结果

3.2 模糊诊断结果与分析

利用文中所述相关公式最终可得到各指标的综合权重向量，计算结果分别如下：

CEi=(0.055,0.287,0.214,0.195,0.249)

CMj=(0.118,0.305,0.387,0.189)

CSk=(0.135,0.216,0.215,0.307,0.227)

利用判别矩阵R(E)、R(M)、R(S)以及综合权重向量CEi、CMj、CSk计算结果可进行判别矩阵向量的计算，计算结果分别如下：

H(E)=CEiR(E)=(0.070,0.577,0.312,0.040)

H(M)=CmjR(M)=(0.435,0.411,0.126,0.028)

H(S)=CSkR(S)=(0.277,0.562,0.108,0.052)

结合最大隶属度有效原则对水利工程健康状态评价等级分别选择合适指标进行判断，最终求得各维度下的健康评价结果分别为μE=0.697、μM=0.297、μS=0.756。据此可知μE及μS计算结果均大于0.5，符合隶属度原则基本要求，所以采用最大隶属度原则对工程环境协调性和实体健康状态进行诊断分析；采用贴进度分析法对工程的管理过程进行健康状态评价分析。工程环境协调性S与工程实体健康E的评价等级根据最大隶属度原则评价结果，可评定为v2等级，此维度的健康水平处于亚健康状态；然后利用式(11)分别对N(M,D1)、N(M,D2)、N(M,D3)、N(M,D4)进行计算，结果分别为0.471、0.475、0.381和0.355，其中N(M,D2)=max1≤j≤4N(H,D2)，由此可知工程管理健康水平处于亚健康状态。根据单一指标评价结果值可知，本文所选取的碧流河水库整体外观状态处于良好水平，而实体健康状态受结构渗透作用影响较大；工程管理健康状态研究表明，仍需要进一步加强对监测系统的管理；工程功能健康状态基本保持正常，其工程效益和作用基本满足相关要求，该诊断评价结果与工程实际健康状态调研结果基本一致。