基于預期目標的高效能電機方案綠色度評價

李方義 彭 鑫 王黎明 李 龍 王 耿 張保財

山東大學高效潔凈機械制造教育部重點實驗室，濟南，250061

0 引言

實施綠色、低碳、清潔、可持續發展的新型綠色化工業模式，成為推動國家制造業轉型升級的必由之路。高效能電機作為制造業核心動力部件，評價其綠色化程度對可持續發展與應用具有重要意義。“綠色度”是評價產品綠色與否的重要量化指標[1]，從廣義上講，高效能電機的綠色度是指對電機綠色化水平、產品經濟效益與技術先進水平的綜合評價。

目前，綠色度評價[2]常采用多目標Topsis法、灰色決策理論、熵值法、層次分析法、模糊綜合評價法或相結合的方法。王躍進等[3]采用多級模糊綜合評價法建立產品在生命周期下的環境、能源、資源等多因素影響的評價模型。王桂萍等[4]將模糊可拓層次分析法應用于數控機床綠色度的評價，在一定程度上改進了層次分析法在解決專家經驗判斷模糊性問題上的不足。

隨著人們對產品綠色設計理論及方法研究的逐漸深入，傳統綠色度評價通常涉及產品層面且較難應用于方案設計階段的不足逐漸顯現，因此，產品設計方案綠色度評價成為了許多學者研究的重點。孟強等[5]針對常規評價方法固有周期長、難以適用于產品設計方案的問題,提出一種基于綠色特征的快速生命周期評價方法。劉源[6]采用模糊可拓分析法對綠色指標賦權，以車輛方案為例驗證模型。

目前，設計方案綠色度評價仍存在因數據不完備、權重判斷模糊而導致評價困難的問題[7]，為此，本文提出基于預期目標和Larsen模糊推理的高效能電機方案綠色度評價方法。考慮到決策者權重對結論的影響，該方法以綠色設計專家給出的預期目標為依據，設置規范運算模型并補充從評價結果到設計變量的反向回饋，從而能夠更客觀地評價綠色度，提升評價過程的明晰性。

1 高效能電機方案評價指標體系構建

為便于建立評價體系，提取產品方案中與綠色評價相關的信息，本文引入綠色特征集并建立評價遞階層次模型。依據集合理論，綠色特征集(green feature set，GFS)是以產品全生命周期階段為基礎，提取產品綠色信息并構成的集合，其描述如下：

MGFS={FD,FT,FG}

(1)

式中，FD為產品結構樹特征；FT為生命周期階段(原材料制備、生產制造、包裝運輸、使用、回收等階段)特征；FG為與評價有關的綠色信息特征(環境特征、能源特征、資源特征等)。

建立評價遞階層次模型有利于描述產品評價任務、評價指標及綠色特征層次關系。為了簡化過程，本文僅以評價指標的三層結構問題為例進行分析。根據高效能電機特性及分析要求，構建綠色度評價遞階層次模型，見圖1。

圖1 高效能電機綠色度評價體系Fig.1 Comprehensive evaluation system for green degree of high efficiency motor

高效能電機資源特征主要考慮生命周期內所消耗的礦產資源、材料利用率等，能源特征主要考慮能源綜合利用率及化石燃料消耗，環境特征主要考慮產品溫室效應氣體、酸性氧化物排放等方面的影響[8]。高效能電機設計方案評價過程見圖2。

圖2 高效能電機設計方案評價過程Fig.2 Evaluation process of high efficiency motor design scheme

2 基于預期目標和模糊推理的評價原理

2.1 量綱一標準化

假設某工業產品設計經歷了從第一代、第二代至第n代過程的演化。定義第一代產品為基準產品代(basic generation，BG)，并作為綠色度評價模型的指標基準；當前新研發產品稱為當前產品代(current generation，CG)；經由綠色設計專家討論，結合法規標準、生產狀況、環境特性等因素對未來第n代的產品綠色化程度做出預測的產品，稱為預期產品代(expected generation，EG)，將上述三者分別簡稱為基準代、當前代、預期代。

根據極大極小聚類模糊(max-min)原則，標準化運算式列舉如下：

(2)

(3)

(4)

其中，預期值由綠色設計專家給定。若當前代物質實際消耗量超過基準代物質實際消耗量，表明當前代產品資源消耗或污染程度更高，此時結果為0；若當前代物質實際消耗量已低于預期代設定值，表明當前代設計已提前達到預期指標的要求，此時結果為1，最為綠色和環保；若標準值在區間(0,1)內，則表明當前代綠色化程度相對于基準代綠色化程度已有所提高，且標準值愈高綠色化程度愈高。

2.2 確定模糊集與隸屬函數

按照模糊推理演繹法則不同，模糊推理可分為Mamdani推理、Larsen推理、Zadeh推理、Takagi-Sugeno推理[9]等。本文采用的Larsen推理方法具有過程直觀、結論區分度高的特點。

圖3 隸屬函數Fig.3 Membership function

2.3 建立模糊IF-THEN推理規則集

模糊推理系統的核心之一即是建立模糊IF-THEN推理規則[10](表1)，通常指多個輸入變量隸屬關系交叉運算的映射，多輸入變量的廣義前向推理規則的表達式如下：

表1 建立模糊IF-THEN推理規則

(5)

(6)

2.4 模糊蘊涵計算

模糊蘊涵計算是一種在每一個模糊規則下，將輸入變量映射的模糊集綜合為新模糊集的過程。確定模糊蘊涵算子用以定義模糊隸屬函數關聯運算法則，是模糊推理的關鍵要素。本文采用Larsen蘊涵算子，若模糊規則Ruler對推理事實1的適配度記為ωRule r,1，規則Ruler對推理事實2的適配度記為ωRule r,2，則在上述適配度的條件下，其第r個規則下的激勵強度運算法則如下：

ωRule r=ωRule r,1∧ωRule r,2

(7)

在模糊規則Ruler下，經蘊涵計算后形成的新模糊集為

(8)

2.5 模糊聚合計算

聚合計算融合了每一模糊規則下的蘊涵計算結果，通常采用極大聚合運算法則。IF-THEN規則1下生成蘊涵集φRule 1(G(k))，規則2下生成蘊涵集φRule 2(G(k))，以此類推，第r個規則下生成蘊涵集φRule r(G(k))。蘊涵計算得到的模糊集記作ξ(G(k))，隸屬函數為uξ(G(k))，表達式如下：

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 放縮區間

(11)

2.8 設計方案綠色度評價指數

(12)

式中，NBG為基準代序號；NCG為當前代序號；NEG為預期代序號。

若綠色設計實現指數等于1，則表明當前代產品設計的指標已經達到計劃的綠色設計水平，其環境友好度滿足預期要求；反之，若綠色設計實現指數小于1，表明當前代產品設計未達到計劃的綠色設計水平，其環境友好度并未滿足預期要求，且實現指數愈低，對應的項目綠色度愈低，在未來綠色設計過程中需要著重關注優化。

3 案例分析

目前我國電機用電量占用電總量的比重已達50%，占工業用電量的比重接近70%[12]。研制高效能電機作為綠色節能的突破點，對工業綠色化發展有深遠的影響。本文以江蘇某公司研發的高效能低壓三相異步系列電機YE3 160L-4為例進行評估，電機的示意圖見圖4，電機的基礎規格見表2。

圖4 YE3 160L-4電機示意圖Fig.4 Sketch map of YE3 160L-4 motor

參數額定電壓(V)額定電流(A)轉速(r/min)效率(%)數值38028.81 46092.1參數額定功率(kW)功率因數極數質量(kg)數值150.864130

由于電機零部件種類較多，所涉及的材料與加工工藝復雜，為簡化計算，評價邊界選擇原材料制備、生產制造、使用、回收等4個階段，且不考慮運輸和再制造環節。產品生產制造階段由原材料制備及機加工制造組成，相應指標數據來源于該企業產品物料BOM清單和機加工工藝過程表，為保證評價結果具有普適性及本土化的特點，結合CLCD-0.8數據庫計算得出。產品使用階段假設電機均按照兩班制(8 h/班)、工作負荷90%、使用年限7年的工況計算，回收階段假設電機材料除丁腈橡膠與塑料外全部被回收處理。得到的電機評價指標清單見表3，其中，方案綠色性預期值經由綠色設計專家討論，結合國家法規標準、企業生產狀況、區域環境特性等因素對未來的產品綠色化程度做出預測。

表3 電機評價指標清單

注：負值表示礦產資源在回收階段的回收量

由表3可以看出，方案當前代所有評價指標相對于基準代，在能源資源消耗或是污染物質排放水平上都有顯著改善，且不同指標間的改善程度不一樣。

為方便表述，以環境屬性為例進行計算。根據式(4)計算得到環境屬性中煙塵顆粒物指標(j=1,k=1)的基準代、當前代、預期代產品的三者物質排放標準值：

(13)

對于煙塵顆粒物指標來說，其標準值大于0且小于1，表明相對于最初基準代，當前新研發產品的環境綠色度已經有顯著提升，但仍未達到專家預期水平。同理可計算其他評價指標的標準值，見表4。

表4 電機評價指標標準值

由表4可以看出，在環境屬性指標下，煙塵顆粒物的標準值為0.511，酸性氧化物的標準值為0.479，溫室效應氣體的標準值為0.479。由綠色設計專家組運用統計原理確定三角形隸屬函數，取σ1=0.1，σ2=0.5，σ3=0.9。將標準值進行隸屬度轉化，得到評價指標分別隸屬于一般、良好和優秀模糊集下的隸屬度。值得注意的是，每一環境屬性指標在隸屬關系下均產生不少于2個的隸屬度值。隸屬度值表示環境屬性隸屬于性質的程度，環境屬性指標的隸屬度值見表5。

表5 環境屬性指標隸屬度值

根據Larsen激勵強度運算法則及模糊推理規則，將環境屬性下的各標準值兩兩進行蘊涵計算，其結果見表6。

表6 環境屬性蘊涵結果

根據式(9)的計算結果對各蘊涵結果進行聚合，如圖5所示，并對聚合圖形進行解模糊化計算，得到環境屬性(k=1)指標解為

(G(1))*=

圖5 環境屬性聚合示意圖Fig.5 Environmental attribute aggregation schematic

表7列舉了YE3 160L-4電機設計方案綠色度評價結果，可以看出，在產品生命周期中，YE3 160L-4電機隸屬于環境屬性指標下的酸性氧化物排放與溫室效應氣體排放量仍存在優化空間，隸屬于資源屬性指標下的礦產資源消耗量較大，尚未達到綠色設計專家給定的預期目標要求。究其原因，這與YE3 160L-4電機的新型結構改進有關，雖然大幅提升了能效水平，卻導致其生產制造階段金屬礦產的消耗量明顯增加。由此可知，通過本文案例評析，建議新一代高效能電機著重考慮改善結構設計、節能設計，使零部件設計緊湊化，優選硅鋼板及繞組材料，加強電機高效制造等以優化礦產資源利用，減少電機運行的銅耗及雜散損耗；同時通過改善生產加工工藝，推進清潔生產并提高加工合格率，進一步優化產品酸性氧化物及溫室效應氣體的排放水平，以滿足高能效系列電機的綠色發展要求與目標。

表7 YE3 160L-4電機設計方案綠色度

4 結論

由于對設計方案綠色度評價仍存在著因數據不完備、權重判斷模糊導致評價困難的特點，直接對評價指標賦權會不可避免地產生誤差。本文提出基于預期目標和模糊推理的高效能電機方案綠色度評價方法，以綠色設計專家給出的預期目標為依據，從另一角度提供了一種合理的綠色度評價方法，提升了評價過程的客觀性與明晰性，并以高效能低壓三相異步電機為例驗證了該模型的合理性，幫助設計者找到方案優化方向以進一步提升產品綠色度。

需要指出，本文提出的綠色度評價方法存在適用范圍，其適用于評價具有周期性、規律性開發的機電產品、車輛等。此外，在對預期目標設定與隸屬函數設置中，仍存在一定程度主觀性影響。相較于常規方法，本文所提方法的優點是綠色設計專家能夠更有針對性地依照生產情況、綠色發展水平對產品綠色度設定預期值。模糊推理作為機器學習算法之一，具備一定程度自主學習特性，兩者結合將對產品綠色評價模型與方法的發展帶來增益。