基于灰色关联分析的新能源农业拖拉机性能评价方法

冯振华，张红卫

（许昌电气职业学院，河南 许昌 461000）

在2017 年，汉诺威农机展芬特纯电动拖拉机E100 正式亮相之后，世界农机前三强——约翰迪尔、凯斯纽荷兰、爱科等均发布了新能源拖拉机，在人类历史中拥有200 多年发展史的拖拉机迎来新的变革。新能源拖拉机的性能如何是世界关注的重点，其性能评价成为新能源农业拖拉机合理选型的重要依据，近年来一直是相关部门的重点研究内容。考虑到新能源农业拖拉机性能评价中存在的模糊性特征，导致新能源农业拖拉机性能评价具有很高的难度。在我国，农业机械性能评价主要采用专家评价的方式，但在实际应用中存在置信度低的问题。而灰色关联分析作为一种分析技术，能够在大量数据中发现其中的相关性，尤其针对模糊性较大的指标数据，能够根据其动态的发展规律，发现其中蕴含的规律[1-2]。灰色关联分析的核心是灰色关联度，通过计算灰色关联度，明确各指标因素中的数值关系，提高对数据评估的精度。因此，有理由将灰色关联分析应用在新能源农业拖拉机性能评价中，通过设计一种基于灰色关联分析的新能源农业拖拉机性能评价方法，致力于从根本上提高新能源农业拖拉机性能评价的置信度，提高新能源农业拖拉机选型的合理性。

1 新能源农业拖拉机性能评价方法

1.1 确定新能源农业拖拉机性能评价指标

在新能源农业拖拉机性能评价过程中，必须预先确定新能源农业拖拉机性能评价指标。本文选定的新能源农业拖拉机性能评价指标包括：新能源农业拖拉机作业每1 hm2成本、收获损失率、零部件供应的及时性、可靠性以及操作方便及舒适性。

为了保证设计的评价方法不失一般性，在对新能源农业拖拉机性能评价指标计算过程中，需要将其作为整体考核，设新能源农业拖拉机性能评价指标集合为L，可得公式1：

公式1中，s表示新能源农业拖拉机性能评价指标中的特征值集合；x表示新能源农业拖拉机性能评价特征空间中的横坐标；y表示新能源农业拖拉机性能评价特征空间中的纵坐标；c表示新能源农业拖拉机性能评价指标的贡献率；d表示新能源农业拖拉机性能评价指标个数，为实数。通过公式1，确定新能源农业拖拉机性能评价指标，为下文灰色关联分析新能源农业拖拉机性能评价指标奠定基础。

1.2 计算新能源农业拖拉机性能评价指标灰色关联度

以上述6 个评价指标为依据，将新能源农业拖拉机性能评价分为6个维度进行。基于灰色关联分析计算新能源农业拖拉机性能评价指标灰色关联度，提取评价要素[3]。本文采用灰色关联分析对数据分级分解的方法，计算评价指标灰色关联度。设新能源农业拖拉机性能评价指标灰色关联度为δ，可得公式2：

公式2 中，n表示新能源农业拖拉机性能评价指标数据特征矢量；i表示新能源农业拖拉机性能评价指标特征个数，为实数；w表示新能源农业拖拉机性能评价指标属性相关程度；m表示摩擦系数；k表示新能源农业拖拉机性能评价指标特征权值系数；g表示新能源农业拖拉机性能评价指标特征隶属度函数；μ表示新能源农业拖拉机性能评价指标属性相互依赖度。根据评价指标灰色关联度体现出评价指标与结论间的非线性关系，并以事实为依据，排除人为地增加评价指标灰色关联度的模糊性[4]。

1.3 构建新能源农业拖拉机性能评价荷载矩阵

通过新能源农业拖拉机性能评价指标灰色关联度计算，提取出关键评价因子。下述将采用构建评价因子荷载矩阵的方式，设计评价方法的下一步。首先，建立对应的数据样本矩阵，自定义该组矩阵的表示方法为y，则y对应的样本组合表示为yi={yi1，yi2,……yij}，j表示新能源农业拖拉机性能评价主成分的数量。选择可实现数据动态化综合分析的线性函数，定义函数的PAC 设计标准，保留传统评价方法中数据处理的优势，正交方向转换特征空间中的数据，按照数据的特征值大小，将新能源农业拖拉机性能从优到劣依次进行排列，前m 组数据集合是保留数据变异结构最多的数据组。最后，计算特征数据代表成分的方差数值，设目标函数为λ，可得公式3。

公式3中，I表示多种评价特征元素的单向矩阵。根据上述公式可进行新能源农业拖拉机性能的综合投影评价，结合投影的单位及覆盖范围，实现对应的评价因子荷载矩阵建立，满足数据的综合性评价。

1.4 得出新能源农业拖拉机性能公式并赋值

在构建新能源农业拖拉机性能评价荷载矩阵的基础上，采用连续性综合评价的方式，得出新能源农业拖拉机性能评价公式。设其表达式为S，可得公式4。

式中，r表示新能源农业拖拉机质量系数；N表示评价子因素，为实数；a表示评价维度下评价重要度量值；h表示评价指标下评价重要度量值。通过公式4，可以得出新能源农业拖拉机性能评价系数。本文采用德尔菲数据处理方法，对比多组数值的评价系数，从评价置信度角度出发，模拟化检测综合评价结果。结合基础对比指标，将区间赋值数据分为0～60分、60～75分、75～85分以及＞85分，整合新能源农业拖拉机性能评价指标赋值的数值，从大到小进行排序，数值越大表示新能源农业拖拉机性能越好。

2 实例分析

2.1 实验准备

本文通过设计实例分析的方式，选取某新能源农业拖拉机作为实验对象。首先，使用本文设计的评价方法评价新能源农业拖拉机性能，通过Kinect 软件测试评价置信度并记录，将其设为实验组；再使用传统评价方法评价新能源农业拖拉机性能，同样通过Kinect 软件测试评价置信度并记录，将其设为对照组。由此可见，本次实验主要内容为测试2 种评价方法的评价置信度，评价置信度数值越高证明该评价方法的评价精度越高。通过5 次实验，针对实验测得的评价置信度，记录实验数据。

2.2 实验结果分析与结论

对比2 种评价方法下的评价置信度，评价置信度对比结果，如表1所示。

表1 2种方法实验对比结果Tab.1 The experimental comparison results of the two methods

结合表1 所示，为了更好地分析出此次设计方法的评价置信度，利用实验数据绘制了2种评价方法置信度曲线图，如图1所示。

图1 2种评价方法置信度对比曲线图Fig.1 The confidence comparison curves of the two evaluation methods

根据图1 可知，本文设计的评价方法置信度明显高于对照组，具有明显的优势。

3 结束语

通过基于灰色关联分析的新能源农业拖拉机性能评价方法研究，能够取得一定的研究成果，解决新能源农业拖拉机性能评价中存在的问题。由此可见，本文设计的方法是具有现实意义的，能够指导新能源农业拖拉机性能评价方法优化。在后期的发展中，应加大本文灰色关联分析在新能源农业拖拉机性能评价中的应用力度，为提高新能源农业拖拉机的综合性能提供参考。