本發(fā)明涉及機(jī)床評(píng)價(jià)，具體而言，涉及一種外界環(huán)境影響機(jī)床選取的評(píng)價(jià)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、各種環(huán)境影響指標(biāo)都對(duì)機(jī)床精度有不同程度的影響，但目前無法量化各個(gè)影響指標(biāo)對(duì)整個(gè)精密機(jī)床精度的影響，影響機(jī)床精度可用于選取不同類型的機(jī)床，通常采用層次分析法構(gòu)建判斷矩陣的方法選取機(jī)床，但是現(xiàn)有技術(shù)中層次分析法獲取判別矩陣具有一定的主觀性，現(xiàn)有技術(shù)的選取方法不夠精確。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種外界環(huán)境影響機(jī)床選取的評(píng)價(jià)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過熵權(quán)法確定各個(gè)影響指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)其判別矩陣進(jìn)行優(yōu)化，避免了主觀因素的影響，提高機(jī)床選取的精度，保證了分析結(jié)果的客觀性。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，提供一種外界環(huán)境影響機(jī)床選取的評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：

3、建立機(jī)床選取評(píng)價(jià)模型指標(biāo)體系，所述體系包括目標(biāo)層、中間層和決策層；

4、獲取目標(biāo)機(jī)床的類型、型號(hào)，放入所述目標(biāo)層；

5、獲取用于評(píng)價(jià)所述目標(biāo)機(jī)床的各個(gè)影響指標(biāo)，放入所述中間層；

6、采集各個(gè)所述影響指標(biāo)的指標(biāo)數(shù)據(jù)；

7、根據(jù)所述指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用熵權(quán)法確定所述影響指標(biāo)權(quán)重；

8、構(gòu)造判別矩陣，量化所述目標(biāo)機(jī)床的分值，得到對(duì)所述目標(biāo)機(jī)床的評(píng)價(jià)結(jié)果；

9、根據(jù)所述評(píng)價(jià)結(jié)果，從所述決策層選取輸出所述目標(biāo)機(jī)床。

10、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：通過熵權(quán)法確定所述影響指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)判別矩陣進(jìn)行優(yōu)化，避免了主觀因素的影響，能夠提高選取機(jī)床的精確度。

11、在可選的實(shí)施方式中，所述采集各個(gè)所述影響指標(biāo)的指標(biāo)數(shù)據(jù)的步驟之后，還包括：

12、對(duì)所述指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到異常指標(biāo)數(shù)據(jù)和空白指標(biāo)數(shù)據(jù)；

13、對(duì)所述異常指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除及平滑處理。

14、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：采集指標(biāo)數(shù)據(jù)后對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，篩選處異常指標(biāo)數(shù)據(jù)后進(jìn)行剔除，防止異常指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果造成干擾，再對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高評(píng)價(jià)方法的可靠性和準(zhǔn)確性。

15、在可選的實(shí)施方式中，所述對(duì)所述異常指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除及平滑處理的步驟之后，還包括：

16、通過擬合函數(shù)對(duì)所述指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，確定所述空白指標(biāo)數(shù)據(jù)的位置；

17、根據(jù)所述空白指標(biāo)數(shù)據(jù)的位置，通過擬合函數(shù)對(duì)所述空白指標(biāo)數(shù)據(jù)的位置進(jìn)行填充。

18、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：，篩選指標(biāo)數(shù)據(jù)后和剔除異常指標(biāo)數(shù)據(jù)后會(huì)存在空白指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過擬合函數(shù)確定所述空白指標(biāo)數(shù)據(jù)的位置，再通過擬合函數(shù)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，對(duì)空白指標(biāo)數(shù)據(jù)的位置進(jìn)行填充，保證數(shù)據(jù)的完整性，采用擬合函數(shù)擬合提高指標(biāo)數(shù)據(jù)的可靠性。

19、在可選的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用熵權(quán)法確定所述影響指標(biāo)權(quán)重的步驟包括：

20、對(duì)所述指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

21、計(jì)算各個(gè)方案下各個(gè)所述影響指標(biāo)的比重；

22、根據(jù)各個(gè)所述影響指標(biāo)的比重，計(jì)算各個(gè)所述影響指標(biāo)的信息熵；

23、根據(jù)所述信息熵，計(jì)算各個(gè)所述影響指標(biāo)的權(quán)重；

24、根據(jù)所述權(quán)重，得到各個(gè)方案的綜合得分。

25、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：通過使用熵權(quán)法確定各個(gè)影響指標(biāo)的變化程度，進(jìn)而確定各個(gè)影響指標(biāo)的權(quán)重，保證了結(jié)果的客觀性，基于數(shù)據(jù)本身的離散程度確定權(quán)重，避免了主觀因素的影響，使得評(píng)價(jià)方法更加客觀。

26、在可選的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述信息熵，計(jì)算各個(gè)所述影響指標(biāo)的權(quán)重的步驟還包括：

27、根據(jù)所述信息熵，計(jì)算所述信息熵的冗余度；

28、根據(jù)所述冗余度，計(jì)算各個(gè)所述影響指標(biāo)的權(quán)重。

29、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：根據(jù)冗余度計(jì)算各個(gè)所述影響指標(biāo)的權(quán)重，可以提高計(jì)算效率。

30、在可選的實(shí)施方式中，所述構(gòu)造判別矩陣，量化所述目標(biāo)機(jī)床的分值，得到對(duì)所述目標(biāo)機(jī)床的評(píng)價(jià)結(jié)果的步驟包括：

31、設(shè)初矩陣?b=（bij）n×n，bij＞0，bji=?1/bij；

32、對(duì)所述初矩陣b進(jìn)行歸一化及縮放處理，則判別矩陣cij=10(bij-min(bij))/max(bij)-min(bij)，得到各個(gè)所述影響指標(biāo)對(duì)所述目標(biāo)機(jī)床的分值，其中i表示所述影響指標(biāo)順序，j表示各個(gè)所述影響指標(biāo)的權(quán)重，n表示所述目標(biāo)機(jī)床序號(hào)；

33、得到機(jī)床量化結(jié)果為：dn=w1×c1n+w2×c2n+...+wi×cin，選取最終機(jī)床為max(dn)。

34、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：對(duì)判別矩陣進(jìn)行歸一化及縮放處理，得到各個(gè)所述影響指標(biāo)的分值，避免了主觀因素的影響，提高評(píng)價(jià)結(jié)果的精度。

35、在可選的實(shí)施方式中，所述構(gòu)造判別矩陣，量化所述目標(biāo)機(jī)床的分值，得到對(duì)所述目標(biāo)機(jī)床的評(píng)價(jià)結(jié)果的步驟之后，還包括：

36、獲取一致性比率cr；

37、通過cr的大小判斷所述判別矩陣是否通過一次性檢驗(yàn)；

38、若cr＜0.1，則所述判別矩陣通過所述一次性檢驗(yàn)；

39、若cr≥0.1，則重新采集所述指標(biāo)數(shù)據(jù)并利用熵權(quán)法計(jì)算所述中間層各個(gè)所述影響指標(biāo)的權(quán)重，并重新構(gòu)建所述判別矩陣。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：通過一致性檢驗(yàn)判斷判別矩陣是否合理，可以幫助識(shí)別和排除不合理的判斷，保證判斷矩陣的整體可靠性。

41、在可選的實(shí)施方式中，所述指標(biāo)數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、灰塵和噪聲數(shù)據(jù)的至少一項(xiàng)。

42、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：所述指標(biāo)數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、灰塵和噪聲的至少一項(xiàng)，所述指標(biāo)為選取機(jī)床的評(píng)價(jià)指標(biāo)，基本涵蓋了機(jī)床受環(huán)境影響的影響指標(biāo)，提高選取機(jī)床的準(zhǔn)確性。

43、本發(fā)明還提供一種外界環(huán)境影響機(jī)床選取的評(píng)價(jià)裝置，所述評(píng)價(jià)裝置實(shí)現(xiàn)如上述實(shí)施例任一項(xiàng)所述的評(píng)價(jià)方法，所述評(píng)價(jià)裝置包括：

44、獲取模塊，所述獲取模塊用于獲取目標(biāo)機(jī)床的類型、型號(hào)和所述目標(biāo)機(jī)床的各個(gè)影響指標(biāo)；

45、采集模塊，所述采集模塊用于采集各個(gè)所述影響指標(biāo)的指標(biāo)數(shù)據(jù)；

46、權(quán)重運(yùn)算模塊，所述權(quán)重運(yùn)算模塊用于利用熵權(quán)法確定所述影響指標(biāo)權(quán)重；

47、數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模塊，所述數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模塊用于構(gòu)造判別矩陣，量化所述目標(biāo)機(jī)床的分值，得到對(duì)所述目標(biāo)機(jī)床的評(píng)價(jià)結(jié)果；

48、執(zhí)行模塊，所述執(zhí)行模塊用于從所述決策層選取輸出所述目標(biāo)機(jī)床。

49、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：本發(fā)明實(shí)施例的一種外界環(huán)境影響機(jī)床選取的評(píng)價(jià)裝置用于實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明任一技術(shù)方案的評(píng)價(jià)方法，因而具有如本發(fā)明任一實(shí)施例的評(píng)價(jià)方法的全部有益效果，在此不再贅述。

50、本發(fā)明還提供一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有程序，所述程序被處理器執(zhí)行如上述實(shí)施例任一項(xiàng)所述的評(píng)價(jià)方法。

51、與現(xiàn)有技術(shù)相比，采用該技術(shù)方案所達(dá)到的技術(shù)效果：本發(fā)明實(shí)施例的一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明任一技術(shù)方案的評(píng)價(jià)方法，因而具有如本發(fā)明任一實(shí)施例的評(píng)價(jià)方法的全部有益效果，在此不再贅述。

52、本發(fā)明實(shí)施例的有益效果包括：本發(fā)明通過使用熵權(quán)法確定各個(gè)影響指標(biāo)的變化程度，進(jìn)而確定各個(gè)影響指標(biāo)的權(quán)重，保證了結(jié)果的客觀性，基于數(shù)據(jù)本身的離散程度確定權(quán)重，對(duì)其判別矩陣進(jìn)行優(yōu)化，避免了主觀因素的影響，提高機(jī)床選取的精度，保證了分析結(jié)果的客觀性。