基于预期目标的高效能电机方案绿色度评价

李方义 彭 鑫 王黎明 李 龙 王 耿 张保财

山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室，济南，250061

0 引言

实施绿色、低碳、清洁、可持续发展的新型绿色化工业模式，成为推动国家制造业转型升级的必由之路。高效能电机作为制造业核心动力部件，评价其绿色化程度对可持续发展与应用具有重要意义。“绿色度”是评价产品绿色与否的重要量化指标[1]，从广义上讲，高效能电机的绿色度是指对电机绿色化水平、产品经济效益与技术先进水平的综合评价。

目前，绿色度评价[2]常采用多目标Topsis法、灰色决策理论、熵值法、层次分析法、模糊综合评价法或相结合的方法。王跃进等[3]采用多级模糊综合评价法建立产品在生命周期下的环境、能源、资源等多因素影响的评价模型。王桂萍等[4]将模糊可拓层次分析法应用于数控机床绿色度的评价，在一定程度上改进了层次分析法在解决专家经验判断模糊性问题上的不足。

随着人们对产品绿色设计理论及方法研究的逐渐深入，传统绿色度评价通常涉及产品层面且较难应用于方案设计阶段的不足逐渐显现，因此，产品设计方案绿色度评价成为了许多学者研究的重点。孟强等[5]针对常规评价方法固有周期长、难以适用于产品设计方案的问题,提出一种基于绿色特征的快速生命周期评价方法。刘源[6]采用模糊可拓分析法对绿色指标赋权，以车辆方案为例验证模型。

目前，设计方案绿色度评价仍存在因数据不完备、权重判断模糊而导致评价困难的问题[7]，为此，本文提出基于预期目标和Larsen模糊推理的高效能电机方案绿色度评价方法。考虑到决策者权重对结论的影响，该方法以绿色设计专家给出的预期目标为依据，设置规范运算模型并补充从评价结果到设计变量的反向回馈，从而能够更客观地评价绿色度，提升评价过程的明晰性。

1 高效能电机方案评价指标体系构建

为便于建立评价体系，提取产品方案中与绿色评价相关的信息，本文引入绿色特征集并建立评价递阶层次模型。依据集合理论，绿色特征集(green feature set，GFS)是以产品全生命周期阶段为基础，提取产品绿色信息并构成的集合，其描述如下：

MGFS={FD,FT,FG}

(1)

式中，FD为产品结构树特征；FT为生命周期阶段(原材料制备、生产制造、包装运输、使用、回收等阶段)特征；FG为与评价有关的绿色信息特征(环境特征、能源特征、资源特征等)。

建立评价递阶层次模型有利于描述产品评价任务、评价指标及绿色特征层次关系。为了简化过程，本文仅以评价指标的三层结构问题为例进行分析。根据高效能电机特性及分析要求，构建绿色度评价递阶层次模型，见图1。

图1 高效能电机绿色度评价体系Fig.1 Comprehensive evaluation system for green degree of high efficiency motor

高效能电机资源特征主要考虑生命周期内所消耗的矿产资源、材料利用率等，能源特征主要考虑能源综合利用率及化石燃料消耗，环境特征主要考虑产品温室效应气体、酸性氧化物排放等方面的影响[8]。高效能电机设计方案评价过程见图2。

图2 高效能电机设计方案评价过程Fig.2 Evaluation process of high efficiency motor design scheme

2 基于预期目标和模糊推理的评价原理

2.1 量纲一标准化

假设某工业产品设计经历了从第一代、第二代至第n代过程的演化。定义第一代产品为基准产品代(basic generation，BG)，并作为绿色度评价模型的指标基准；当前新研发产品称为当前产品代(current generation，CG)；经由绿色设计专家讨论，结合法规标准、生产状况、环境特性等因素对未来第n代的产品绿色化程度做出预测的产品，称为预期产品代(expected generation，EG)，将上述三者分别简称为基准代、当前代、预期代。

根据极大极小聚类模糊(max-min)原则，标准化运算式列举如下：

(2)

(3)

(4)

其中，预期值由绿色设计专家给定。若当前代物质实际消耗量超过基准代物质实际消耗量，表明当前代产品资源消耗或污染程度更高，此时结果为0；若当前代物质实际消耗量已低于预期代设定值，表明当前代设计已提前达到预期指标的要求，此时结果为1，最为绿色和环保；若标准值在区间(0,1)内，则表明当前代绿色化程度相对于基准代绿色化程度已有所提高，且标准值愈高绿色化程度愈高。

2.2 确定模糊集与隶属函数

按照模糊推理演绎法则不同，模糊推理可分为Mamdani推理、Larsen推理、Zadeh推理、Takagi-Sugeno推理[9]等。本文采用的Larsen推理方法具有过程直观、结论区分度高的特点。

图3 隶属函数Fig.3 Membership function

2.3 建立模糊IF-THEN推理规则集

模糊推理系统的核心之一即是建立模糊IF-THEN推理规则[10](表1)，通常指多个输入变量隶属关系交叉运算的映射，多输入变量的广义前向推理规则的表达式如下：

表1 建立模糊IF-THEN推理规则

(5)

(6)

2.4 模糊蕴涵计算

模糊蕴涵计算是一种在每一个模糊规则下，将输入变量映射的模糊集综合为新模糊集的过程。确定模糊蕴涵算子用以定义模糊隶属函数关联运算法则，是模糊推理的关键要素。本文采用Larsen蕴涵算子，若模糊规则Ruler对推理事实1的适配度记为ωRule r,1，规则Ruler对推理事实2的适配度记为ωRule r,2，则在上述适配度的条件下，其第r个规则下的激励强度运算法则如下：

ωRule r=ωRule r,1∧ωRule r,2

(7)

在模糊规则Ruler下，经蕴涵计算后形成的新模糊集为

(8)

2.5 模糊聚合计算

聚合计算融合了每一模糊规则下的蕴涵计算结果，通常采用极大聚合运算法则。IF-THEN规则1下生成蕴涵集φRule 1(G(k))，规则2下生成蕴涵集φRule 2(G(k))，以此类推，第r个规则下生成蕴涵集φRule r(G(k))。蕴涵计算得到的模糊集记作ξ(G(k))，隶属函数为uξ(G(k))，表达式如下：

ξ(G(k))=

φRule 1(G(k))∧φRule 2(G(k))∧…∧φRule r(G(k))

(9)

2.6 解模糊化

(10)

2.7 放缩区间

(11)

2.8 设计方案绿色度评价指数

(12)

式中，NBG为基准代序号；NCG为当前代序号；NEG为预期代序号。

若绿色设计实现指数等于1，则表明当前代产品设计的指标已经达到计划的绿色设计水平，其环境友好度满足预期要求；反之，若绿色设计实现指数小于1，表明当前代产品设计未达到计划的绿色设计水平，其环境友好度并未满足预期要求，且实现指数愈低，对应的项目绿色度愈低，在未来绿色设计过程中需要着重关注优化。

3 案例分析

目前我国电机用电量占用电总量的比重已达50%，占工业用电量的比重接近70%[12]。研制高效能电机作为绿色节能的突破点，对工业绿色化发展有深远的影响。本文以江苏某公司研发的高效能低压三相异步系列电机YE3 160L-4为例进行评估，电机的示意图见图4，电机的基础规格见表2。

图4 YE3 160L-4电机示意图Fig.4 Sketch map of YE3 160L-4 motor

参数额定电压(V)额定电流(A)转速(r/min)效率(%)数值38028.81 46092.1参数额定功率(kW)功率因数极数质量(kg)数值150.864130

由于电机零部件种类较多，所涉及的材料与加工工艺复杂，为简化计算，评价边界选择原材料制备、生产制造、使用、回收等4个阶段，且不考虑运输和再制造环节。产品生产制造阶段由原材料制备及机加工制造组成，相应指标数据来源于该企业产品物料BOM清单和机加工工艺过程表，为保证评价结果具有普适性及本土化的特点，结合CLCD-0.8数据库计算得出。产品使用阶段假设电机均按照两班制(8 h/班)、工作负荷90%、使用年限7年的工况计算，回收阶段假设电机材料除丁腈橡胶与塑料外全部被回收处理。得到的电机评价指标清单见表3，其中，方案绿色性预期值经由绿色设计专家讨论，结合国家法规标准、企业生产状况、区域环境特性等因素对未来的产品绿色化程度做出预测。

表3 电机评价指标清单

注：负值表示矿产资源在回收阶段的回收量

由表3可以看出，方案当前代所有评价指标相对于基准代，在能源资源消耗或是污染物质排放水平上都有显著改善，且不同指标间的改善程度不一样。

为方便表述，以环境属性为例进行计算。根据式(4)计算得到环境属性中烟尘颗粒物指标(j=1,k=1)的基准代、当前代、预期代产品的三者物质排放标准值：

(13)

对于烟尘颗粒物指标来说，其标准值大于0且小于1，表明相对于最初基准代，当前新研发产品的环境绿色度已经有显著提升，但仍未达到专家预期水平。同理可计算其他评价指标的标准值，见表4。

表4 电机评价指标标准值

由表4可以看出，在环境属性指标下，烟尘颗粒物的标准值为0.511，酸性氧化物的标准值为0.479，温室效应气体的标准值为0.479。由绿色设计专家组运用统计原理确定三角形隶属函数，取σ1=0.1，σ2=0.5，σ3=0.9。将标准值进行隶属度转化，得到评价指标分别隶属于一般、良好和优秀模糊集下的隶属度。值得注意的是，每一环境属性指标在隶属关系下均产生不少于2个的隶属度值。隶属度值表示环境属性隶属于性质的程度，环境属性指标的隶属度值见表5。

表5 环境属性指标隶属度值

根据Larsen激励强度运算法则及模糊推理规则，将环境属性下的各标准值两两进行蕴涵计算，其结果见表6。

表6 环境属性蕴涵结果

根据式(9)的计算结果对各蕴涵结果进行聚合，如图5所示，并对聚合图形进行解模糊化计算，得到环境属性(k=1)指标解为

(G(1))*=

图5 环境属性聚合示意图Fig.5 Environmental attribute aggregation schematic

表7列举了YE3 160L-4电机设计方案绿色度评价结果，可以看出，在产品生命周期中，YE3 160L-4电机隶属于环境属性指标下的酸性氧化物排放与温室效应气体排放量仍存在优化空间，隶属于资源属性指标下的矿产资源消耗量较大，尚未达到绿色设计专家给定的预期目标要求。究其原因，这与YE3 160L-4电机的新型结构改进有关，虽然大幅提升了能效水平，却导致其生产制造阶段金属矿产的消耗量明显增加。由此可知，通过本文案例评析，建议新一代高效能电机着重考虑改善结构设计、节能设计，使零部件设计紧凑化，优选硅钢板及绕组材料，加强电机高效制造等以优化矿产资源利用，减少电机运行的铜耗及杂散损耗；同时通过改善生产加工工艺，推进清洁生产并提高加工合格率，进一步优化产品酸性氧化物及温室效应气体的排放水平，以满足高能效系列电机的绿色发展要求与目标。

表7 YE3 160L-4电机设计方案绿色度

4 结论

由于对设计方案绿色度评价仍存在着因数据不完备、权重判断模糊导致评价困难的特点，直接对评价指标赋权会不可避免地产生误差。本文提出基于预期目标和模糊推理的高效能电机方案绿色度评价方法，以绿色设计专家给出的预期目标为依据，从另一角度提供了一种合理的绿色度评价方法，提升了评价过程的客观性与明晰性，并以高效能低压三相异步电机为例验证了该模型的合理性，帮助设计者找到方案优化方向以进一步提升产品绿色度。

需要指出，本文提出的绿色度评价方法存在适用范围，其适用于评价具有周期性、规律性开发的机电产品、车辆等。此外，在对预期目标设定与隶属函数设置中，仍存在一定程度主观性影响。相较于常规方法，本文所提方法的优点是绿色设计专家能够更有针对性地依照生产情况、绿色发展水平对产品绿色度设定预期值。模糊推理作为机器学习算法之一，具备一定程度自主学习特性，两者结合将对产品绿色评价模型与方法的发展带来增益。