液压阀件特性预测系统开发.pdf

控制与检测 组合机床与自 动化加工技术 文 章 编号 1 0 0 12 2 6 5 2 0 1 0 0 90 0 5 60 4 液压阀件特性预测系统开发 马建伟 ， 贾振元 大连理 工大 学 精 密 与特 种加 工教育 部 ，王福吉 ， 刘巍 国家 重 点实验 室 ， 辽 宁 大连 1 1 6 0 2 4 摘 要 液 压阀件 系统是 一个具 有 多几何 要 素影 响 多 系统特 性 的复 杂 系统 ， 建 立 液 压 阀件 系统特 性预 测模型 ， 实现 系统特性 预 测 ， 将对 降低液 压 阀件 产 品返修 率 、 废 品 率具 有重要 意义 。提 出利 用灰 色系统理论 的灰 关联分析 方 法及 径 向基 函数 R B F 神 经 网络 实现 液 压 阀件 系统特 性预 测 ， 通过 S Q L S e r v e r 2 0 0 0 、 V i s u a l C 6 ． 0与 Ma t l a b 7 ． 0三者 之 间的 无缝 联接 ， 开发 液压 阀件 系统 特 性预 测 软件 。 在 实际生产 中， 利 用该软件 实现在 装 配前 预 测液 压 阀件 产 品 装配后 特 性 ， 避免 因液压 阀件 产 品装 配 后不合 格返修 带 来的反复 装拆 工作。试 验结 果表 明 ， 所开发 的 液压 阀件 系统 特性 预 测软件 能 够很 好 地 满足 工程 实践 中液压 阀件 系统 特性预 测要 求。 关键词 特性 预测 ； 灰关联 分析 ； 神 经 网络 ； 液 压 阀 中 图分 类号 T H1 6； T G6 5 文献标 识码 A The Pac ka g e De v e l o pme n t f o r Cha r a c t e r i s t i c s Pr e d i c t i o n o f Hy dr a ul i c Va l v e MA J i a n w e i ，J I A Z h e n y u a n，WANG F u j i ，L I U We i Ke y L a b o r a t o r y f o r P r e c i s i o n a n d N o n t r a d i t i o n a l Ma c h i n i n g T e c h n o l o g y o f t h e Mi n i s t r y o f Ed u c a t i o n， Da l i a n Un i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ，Da l i a n L i a o n i n g 1 1 6 0 2 4，C h i n a Abs t r ac t Hyd r a ul i c va l ve s ys t e m i s a c o mpl e x s ys t e m wi t h mul t i pl e c ha r a c t e r i s t i c s a f f e c t e d b y mu l t i pl e g e o me t r i c e l e me n t s ． I t wi l l b e e s s e n t i a l l y i mp o r t a n t t o e s t a b l i s h t h e p r e d i c t i on mo d e l o f t h e s y s t e m c ha r a c - t e r i s t i c s a n d a c h i e v e t h e g o a l o f f o r e c a s t i n g ， S O a s t o r e d u c e t h e r e p a i r r a t e a n d t h e r e j e c t r a t e ． A n e w p r e - d i c t i o n mo d e l ba s e d o n t he g r e y c o r r e l a t i o n a n a l ys i s a n d RBF n e u r a l n e t wo r k i s pr e s e n t e d a n d c ha r a c t e r i s - t i c s f o r e c a s t i n g s o ft wa r e o f h y d r a u l i c v a l v e i s d e v e l o p e d b y s e a ml e s s c o n n e c t i o n o f S QL S e r v e r 2 0 0 0 、 V i s u a l C 6 ． 0 a nd M a t l a b 7． 0．W i t h t h e d e v e l o pe d s o ftwa r e ．e n t e r pr i s e s c a n d e t e r mi ne whe t h e r t he h y- d r a ul i c va l ve pr o d uc t i o n i s e l i g i b l e o r no t be f o r e a s s e mbl i ng a fte r a n a l y zi n g t h e f o r e c a s t r e s ul t s ， S O a s t o a v o i d t he r e pe a t e d wo r k of a s s e mbl i n g a nd d i s a s s e mb l i ng o f h yd r a ul i c v a l v e s c a us e d b y d i s q ua l i fic a t i o n． Ex - pe r i me n t s i nd i c a t e t ha t t h e d e ve l o pe d s o f t wa r e c a n pe r f e c t l y me e t t h e d e ma nd o f t h e c ha r a c t e r i s t i c s pr e d i c - t i o n o f t h e h y d r a u l i c v a l v e i n e n gin e e r i n g p r o c e s s ． Ke y wo r ds c h a r a c t e r i s t i c f o r e c a s t i n g ； g r e y c o rre l a t i o n a n a l ys i s ；n e u r a l n e t wo r k ；h yd r a ul i c va l v e 0 引 嗣 航 空用液 压 阀件 是 一种 精 密装 配 产 品 。在实 际 生产过 程 中 ， 由于 对 液 压 阀 件 系 统综 合 性 能指 标 产 生影 响的几 何 要 素较 多 ， 使 得 对 系统 综 合 性 能 指 标 的测定 和控 制 变 得非 常 困难 ， 进 而导 致 液 压 阀件 产 品具有较 高 的返 修 率 及 废 品 率 。 因此 ， 采 用 先 进 的 数 据挖掘 方法 、 人 工 智 能算 法 等建 立 液 压 阀件 系 统 特 性预测 模型 ， 实现 系统 特性 预 测 就显 得尤 为 重要 ， 同时， 对降低液压阀件产 品返修率、 废品率具有重要 意 义 。姜 波在将 灰色 系 统方 法 与人 工 神经 网 络技 术 融合 方 面进行 了较 深 刻 的研 究 ， 为建 立 液 压 阀件 系统 特性 预测模 型 奠定 基 础 。在 充 分 分析 实 际生 产 过程 及液 压 阀件 多几 何 要 素 特 点 的基 础 上 ， 利 用 灰 关联 分析 与 R B F神 经 网络 ， 提 出一 种 预测 精 度 较 高 的神 经 网络 预测 模型 。利 用所 构 造 的 系统特 性 预 测 模型 ， 可 以 在 装 配 之 前 ， 以 较 少 的几 何 要 素 作 为 输 入 ， 预 测液 压 阀件 系 统 综 合 特 性 输 出 。通 过 对 预 测 结果的综合分析 ， 直接确定液压 阀件装配后是否需 收 稿 日期 2 0 1 0 0 41 4 基金项 目 辽宁省教育厅创新 团队项 目 L T 2 0 1 0 0 2 0 ； 国家科技重大专项 2 0 0 9 Z X 0 4 0 1 1 0 3 3 作者简介 马建伟 1 9 8 4 一 ， 男， 山西晋城人， 大连理工大学机械工程学院博士研 究生 ， 主要研究领域 为精密加工 、 精 密测量 、 人工智能 ， E ma i l mj w d l u t y a h o o ． c o m． c n 。 5 6 2 0 1 0 年第9 期 控 制与检测 要返修 ， 从 而 大 大 减少 不必 要 的 反 复 装 卸 工 作 。 随 着 软件 行 业 的发 展 ， 采 用 MA T [ A B ／ V C ／ S Q L联 合 编 程的方 法 ， 开发 出液 压 阀件 系统 特性 预测 软 件 ， 将 给 企 业带 来极 大 的便 利 ， 同 时 对 降 低 液 压 阀产 品 返 修 率 、 废 品率具 有重 要意 义 。 l 液压 阀件 系统特 性预 测模型原理 1 ． 1 系统灰 关联 分析 由于液压 阀件 系 统 特 性 影 响 因素 较 多 ， 因此 直 接 建立 系 统 特 性 的 预 测 模 型 比较 困难 。同 时 ， 液 压 阀件 系统 的多 几 何要 素 都会 对 系统 特 性 产生 一 定 的 影 响 ， 但 是 影 响 的 程 度 及 影 响 规 律 未 知 。 系 统 的 “ 贫 ” 信息 性使 得所研 究 的液 压 阀件 系 统构 成 了一个 灰色 系统 。灰 色 关 联 分 析 模 型 。 是 一 种 序 关 系 模 型 ， 利用灰 色关 联度 顺 序 来 描述 因素 关 系 的强 弱 ， 大 小 ， 次序 ， 是贫 信息 系 统分 析 的有效 手段 。本 文 通 过 利用 灰关 联分 析 ， 对 液 压 阀件 复 杂 系 统 中影 响 系统 特性 的多 几何 要 素 进 行 灰 关 联 排 序 ， 从 而 确 定 影 响 系统 特性 的 主要 因 素 ， 进 而 以 主要 因 素 建 立 系 统 的 预测模 型 ， 可 使 液 压 阀件 系 统 特 性 预测 模 型 大 大 简 化 。 1 ． 2 RB F神经 网络 预测 模型 径 向基 函数 R B F神 经 网络 是 由输 入 层 、 隐 含 层 和输 出 层 构 成 的三 层 前 向 网 络 。 目前 已经 证 明 ， 径 向基 网络 能 够 以任 意 精 度 逼 近 任 意 连 续 函数 ， 并 且 收敛 速度 快 。在对 液 压 阀件 多 几 何要 素 灰 关 联 分 析 的基 础上 ， 采用 R B F神 经 网络 建 立 液 压 阀 件 系统 特 性预 测模 型 。 R B F神经网络 的传递函数以权值 向量和阈值 向量之 间 的距 离 l l D l l作 为 自变 量 。 其 中 ，ll D I I通 过输 入 向量 和 加 权 矩 阵 的 行 向量 的 乘 积 得 到 。 径 向 基 网络 隐含层 采 用 径 向基 函 数 作 为 激 励 函数 ， 本 文 径 向基 函数 取 为 高 斯 函数 。 因此 ， 隐含 层 的第 i 个 神 经元 的输 入为 ／ ∑ w l b l 1 V ， 其 中 隐层 每个 神经 元 与输 入 层 相 连 的权 值 向量 ； 输 入矢 量 ； b l 阈值 。 输 出为 r e x p 一1 1 w l 一X llb l 2 实 际工 作 中常用 参数 c 称 为扩展 常 数 调 节 函 数 的灵 敏度 。 此 时隐 含层神 经元 的输 出为 g 一0 ． 8 3 2 6 1l 1 一X ll ／ C 3 输 出层 的输入 为 各 隐含 层 神 经元 输 出的 加 权求 和 。 由于激 励 函数 为纯线 性 函数 ， 因此 ， 输 出为 Y ∑r w 2 4 l I 本 文 对 神 经 网 络 的 训 练 、仿 真 和 验 证 是 在 MA T L A B软 件 环境 中完 成 的。 2 液压 阀件 系统特性预测软件工作流程与 模块化设计 2 ． 1 液压 阀件 系统特 -陛预测 软件 工作流 程 所建 立 的液压 阀件 系统 特 性 预测 软 件 工作 流 程 如 图 1 所 示 。 首 先将 大量 实 际 生 产测 试 数 据 历史 数 据 存 放 到 S Q L数 据库 中 ， 采用灰 关联 分析方 法确 定 影响液压阀件 系统特性 的主要几何要素 ， 然后利用 主要几 何要 素及 液 压 阀件 系 统特性 构建 RB F神经 网 络预测 模 型 。 预测新 生产 的 液压 阀件 系统 特 性值 预测 数据 时， 只需将 主要几何要素值输入 ， 即可得到液压 阀件 特性值 。 显 然， 分析软件预测结果 ， 即可确定所生产 的液压阀件是否合格 ， 从而避免 因液压 阀件产品不 合 格返 修带 来 的反 复装卸 工作 。 预测数据 历史数据 垄竖 圭固塞 墼 灰关 联分 析 ’ ‘ 。。。。。。。。。。。。。。。’。● 。 ‘ ‘ ‘。。。。一 ’ l ’ R B F 神经网 络预测 L 一 确定主要几何因素 预测结果 图 1 软 件 工 作 流 程 2 ． 2 液压 阀件 系统 特性 预测 软件模 块 组成 通过 对 软 件 工 作 流 程 进 行 分 析 ， 液 压 阀件 特 性 预测 软件 按 功能分 为 三个模 块 ， 如 图 2所示 ， 分别 为 图 2 软 件 模 块 组 成 1 数据库 实现数据存储 ， 并可对数据进行添 加 、 修 改 、 删 除等 操作 。 2 灰 关联 分 析 利 用存 储在 数据 库 中的数据 进 行灰 关联 分 析 ， 确 定 影 响 液 压 阀件 系统 特 性 的 主要 几 何要 素 。 3 预测模 型 利用 灰关 联分 析 的分析结 果及存 储在 数据 库 中 的数 据 ， 建 立 液 压 阀件 系统 特 性 的预 测模 型 。 3 液压 阀件 系统特性预测 软件的实现及关 键 技 术 控制与检测 组合机床与自 动化加工技术 3 ． 1 程序语 言选择 液压 阀件 系统特性 预 测软 件 的开 发需 要 大 量 的 生产测试数据， 而 S Q L S e r v e r 2 0 0 0利用图形用户接 口工 具 S Q L E n t e r p r i s e Ma n a g e r 来管 理服 务 器 ， 使建 立 和维护 数据 库 十分方 便 ， 并且 数 据库 存储 容量 大 ， 可 自动扩充 ， 因此采 用 S Q L数 据库 实现 数据 存储 ， 解 决 了在 Ma t l a b中数 据输 入 困难 的 问题 。 Ma t l a b提 供 功能 强大 的工具 箱 ， 并且 具有 强 大 的数值 计算 、 数 值 分析处 理等功 能 ， 特 别 在 矩 阵 运算 方 面具 有 极 大 的 优势 ， 因此采 用 Ma t l a b实 现数 据 的灰 关联 分 析 及 预 测模 型 的建立 。 鉴于 Ma t l a b界面 开发能 力较 差 ， 因此 液压 阀件特性 预测 系统采用 V i s u a l C 6 ． 0开发 用 户 界面 ， 实现界 面交互 ， 端 口操 作等 。 3 ． 2 液压 阀件 系统 特性预 测软件 开发接 口技 术 3 ． 2 ． 1 V C 与 MA T L A B接 口方法 Ma t l a b 与 V C 应 用程 序的接 口 A P I 方式有 三 种 ① 通过调 用语 言编译 器和链 接器 ， 将 Ma t l a b 程序编译成 V C 文件 ； ② 在 V C 中使用 Ma t l a b 引擎服务 ， 通过引擎调用 Ma t l a b的所有函数 ； ③ 在 V C 中包含 Ma t l a b的数学函数库进行编程， 使用 数学函数库中的规定 函数。 由于在建立液压阀件 系 统特 性预测 模型 时需要使 用 MA T L A B工具箱 中的函 数 ， 因此本文采用方式 ②。 表 1 MATLAB En g i n e函数 函数 作用 e n g O p e n 启动 MA T L A B e n g i n e e n g C l o s e 关闭 MA T L A B e n g i n e e n g G e t A r r a y 从 MA T L AB e n g i n e中读一个数组 e n g P u t Ar r a y 向 MA T L AB e n g i n e中写一个数组 e n g E v a l S t r i n g 在 MA T A L B e n g i n e中执行一条指令 e n g O u t p u t B u fi e r 创建保存 MA T L A B文本输 出的缓存区 M A T L A B 的 计 算 引 擎 实 际 上 就 是 利 用 MA T L AB提供 的一组 接 口函数 A P I ， 在用 户开发 的 c语言应用 程序 中， 通过某 种通 信机 制后 台调 用 MA T L AB应 用程 序 以完 成复杂 的系统 任务 。 为 便 于 计 算 引 擎 应 用 程 序 的 开 发 ，调 用 了 MA T L A B的若 干 e n g函数 见表 1 ， 这些 e n g函数辅 助 程序 完成 起 动计 算 引擎 、 取 MA T L AB的 计算 结果 等 工作 。 3 ． 2 ． 2 MA T L A B与 S Q L数据库 的连接 MA T L A B对数 据 库 的 操作 ， 是 通 过 先 获 得 数据 库 的 句 柄 ， 然 后 通 过 MA T L AB 函数 来 操 作 。 实 现 MA T L A B与数 据库 的连接 ， 使用 以下几个 函数 。 c o n n e c t d a t a b a s e ’ d a t a b a s e n a me’ ， ’ u s e n a me ’， ’ p a s s w o r d’ 通过 d a t a b a s e 语句来 获得数 据库 的句柄 ， 它返 回 58 一 个连 接结构 给 c o n n e c t 。 其 中 d a t a b a s e n a m e是 数据 库 名 ， u s e r n a me 是 数 据库的用户名 ， p a s s w o r d是数据库 的密码。 要对数据 进 行操作 ， 需要 先获取 指针 。 c u r s o r e x e c c o n n e c t ， ’ s q l ’ 其 中 s q l 是有 效 的 S Q L 语 句 ， 其 通过 数据库 连接 c o n n e c t 执 行 S Q L语 句 ，并 返 回 一 个 指 针 给 变 量 eursoro c u r s o rf e t c h c u r s o r ， r o w l i mi t f e t c h从打 开的 S Q L 指 针 中获得数 据 ， r o w l i mi t 是 一 个 可选 项 ， 表示 取数 据库 的最大 行数 ， 缺 省 为取 得 所有 数据 。 3 ． 2 ． 3 V C 与 S Q L数据库 的连 接 V i s u a l C 6 ． 0为用 户 提 供 了 O D B C 、 D AO及 O L E DB三种数 据库方 式 。 这 三种方 式 中最 简单 也 最 常用 的是 O D B C， 本 文 即采 用这种 方式 。 在 V i s u a l C 中 ， MF C 的 O D B C 数 据 库 类 C D a t a b a s e 数 据 库 类 、 C R e c o r d S e t 记 录集 类 C R e c o r d V i e w 可视 记 录 集 类 为用 户管 理数 据 库 提供 了切 实 可行 的解决 方 案 。 3 ． 2 ． 4 S Q L S e r v e r 、 V C 与 Ma t l a b间的数 据传递 如图 3所示 ， MA T L A B通过 O D B C连接数据库 ， 从 数据库 取 出数据 由计算 引擎调用 MA T L A B数学 函 数进 行计 算 ， 然 后将 计算 结果存 人 数据库 ， 由 V C 开发 的界 面对 数 据 库 的 数 据 进行 添加 、 删 除 和查 询 及显 示等 操作 m ] 。 图 3 S QL S e r v e r ， VC 与 M ATLAB 间 数 据传 递 4 液压 阀件特性预测 系统运行及验证结果 4 ． 1 系统运行 以某企业具体液压阀件为例 ， 将生产实际积累 下 的大 量 数据 存 人 数 据 库 中， 如 图 4所 示 。 X1 ， X 2 ， X 3 ， ⋯ ， X 9分 别 表示 影 响液压 阀件 特 性 的几 何要 素 ， 具体含义为 阀套孑 L 圆柱度 ， 壳体左端 面跳动 ， 壳体 右端面跳动 ， 阀套与壳体 间隙， 阀芯与阀套 间隙 ， 衬 套 1间隙 ， 衬套 2间隙 ， 衬 套 3间 隙 ， 衬套 4间隙 。 利 用 存 储在 数据库 中 的数 据 进 行 灰 关 联 分 析 ， 确 定 影 响 液压 阀系统 特性 的 主要几 何 因素 ， 如 图 5所 示 。 分别 用 初始 化 、 均值 化 、 极值 化 三种数 据 预处 理 方法 对 液 压 阀件 压力增 益 特 性 进 行 灰 关 联 分 析 ， 得 到 影 响 压 力增益的几何要素 的灰关联序 ， 将三个灰关联序中 都 排在 前面 的几何 要 素作 为影 响 液 压 阀件 压力 增 益 2 0 1 0 年第9 期 控制与检测 特性的主要几何要素 ， 即阀芯与阀套间隙、 衬套 1间 隙、 衬套 3间隙、 衬套 4间隙。 图 4数 据 库 图 5灰 关 联 分 析 对 液压 阀 件 系 统 进 行 压 力 增 益 特 性 预 测 时 ， 只 需输入 主要 几 何 要 素 数 值 ， 即可 得 到 液 压 阀件 压 力 增 益特 性预测 值 ， 如 图 6所 示 。 图 6系统特性预测 4 ． 2运行 结果 利用 本文所 开发 的液 压 阀件 特 性 预测 系统 对 企 业 中某 具体 液压 阀件 的压 力增 益 特性 进 行 预测 ， 表 2 列 出了部分 预测 结果 。 表 2部 分 预 测 结 果 实际值 预测值 相对误差 1 ． 5 91 4l 1 ． 5 6 O 4 9 2 2 4 9 0． 01 9 4 1 ． 3 1 81 5 1 ． 3 6 8 5 6 6 4 9 3 0． 0 3 8 2 1 ． 6 4 6 1 2 1 ． 8 2 2 2 9 9 1 8 9 0 ．1 0 7 0 1 ． 2 0 21 2 1 ． 3 2 8 9 2 8 0 8 0 0 ．1 0 5 4 1 ． 5 61 6l 1 ． 4 9 5 0l 9 5 4 4 o ． 0 4 2 6 1 ． 4 6 4 8l 1 ． 4 6 8 2 5 8 4 95 o ． 0 0 2 4 续表 实际值 预测值 相对误差 1 ． 68 7 9 9 1 ． 6 5 7 3 l 8 5 7 8 0 ． Ol 8 2 2 ． 4 6 3 9 4 2 ． 4 3 1 4 5 4 3 4 7 O ． O1 3 2 1 ． 3 7 0 5 2 1 ． 5 5 6 6 7 6 5 6 5 O ． 1 3 5 8 1 ． 1 0 3 4 5 1 ． 1 9 3 0l 5 6 9 7 O ． 08 l 2 分 析 预 测 结 果 ， 预 测 值 的 平 均 相 对 误 差 为 0 ． 0 5 6 4 。因此 ， 通过系统灰关联分析 ， 确定影响液压 阀件系统特性 的主要几何 要素 ， 利用 主要几何要 素 建立 系统 特 性 的预 测 模 型 ， 进 而 开 发 出 液压 阀 件 系 统 特性 预测 软件 ， 可实 现 系统特 性 的预测 。 5 结束语 本文 基 于灰关 联 分 析 与 R B F神 经 网络 ， 建 立 了 液压阀件系统特性预测模型 ， 将 V C 、 MA T L A B及 S Q L S e r v e r 相结合 ， 实现优势互补 ， 开发 出了液压 阀 件 系 统特 性 预 测 软 件 。分 析 预 测 结 果 表 明 ， 利 用 灰 关 联 分析 与 R B F神 经 网络建 立 液压 阀件 系统 特性 预 测 模 型是 可 行 的 。 同时 ， 所 开发 的 液 压 阀 件 系 统 特 性预测软件 操作 简单 ， 使用 方便 ， 具有 很高 的实用 性。由于该软件是在 P C机上开发 的， 具有很好 的通 用 性 ， 为其他 机 械 零 部 件 特 性 预 测 系 统 推 广 应 用 奠 定 了基 础 。 [ 参考文献 ] [ 1 ]姜 波 ．灰 色 系 统 与 神 经 网络 分 析方 法 及 其 应 用 研 究 [ D ] ．武 汉 华 中科技大学 ， 2 0 0 4 ． [ 2 ]刘 思 峰 ， 党 耀 国 ， 方 志 耕 ， 等．灰 色系 统 理论 及 其 应 用 [ M] ．北京 科学 出版社 ， 2 0 0 4 ． [ 3 ]李永祥 ， 童恒 超 ， 杨建 国．灰色系统理论 在机床热 误差测 点优化 中的应用 [ J ] ．机 械设计 与研究 ， 2 0 0 6 ， 2 2 3 7 8 81 ． [ 4 ]周志华 ， 曹存根 ．神经 网络及其应 用 [ M] ．北京 清华 大 学 出版 社 ， 2 0 0 4 ． [ 5 ]贾振元 ， 马建 伟 ， 刘巍 ， 等．多几 何要 素影 响下液 压 阀特 性的混合神经 网络预测 模型 [ J ] ．机械 工程学 报 ， 2 0 1 0 ， 4 6 2 1 2 61 3 1 ． [ 6 ]许 雪开．V C 与 M A T L A B混 合 编程 [ J ] ．机 电工 程 ， 2 0 0 7， 2 4 2 2 62 7 ． [ 7 ]卢 晓红 ， 贾振元 ， 麻 硕士 ， 等 ．虚 拟数 字信号 处理 仪的研 究 与开发[ J 】 ．计算 机仿 真 ， 2 0 0 7 ， 2 4 3 2 4 0 2 4 5 ． [ 8 ]孙 昆峰 ．MA T L A B和数 据库 的连接 [ J ] ．电脑 开发 与应 用 ， 2 0 0 1 4 1 01 0 ． [ 9 ]侯春生 ．MA T L A B ／ V B ／ s Q L S e r v e r 组 合编程[ J ] ．计算机 时代 ， 2 0 0 2 1 3 1 3 3 ． [ 1 0 ]李 明旭 ， 曹 家 兴 ， 李 仲 麟．MA T L A B ／ V c ／ s Q L S E R V E R 编程在模糊综合评价 中的应用 [ J ] ．广西 工学 院学报 。 2 0 0 7 ， 1 8 2 9 5～ 9 9 ． 编辑李秀敏