油品性能评价方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

1.本技术涉及油品选型领域，具体而言，涉及一种油品性能评价方法、装置、电子设备及可读存储介质。


背景技术：

2.油品选型，是为机械设备选择合适的“油品质量等级、牌号(比如，320号、460号等)、种类(比如，齿轮油、液压油等)”的油品，是一个涉及复杂因素、多种量纲的问题。目前一般是专家对油品进行评价，然后基于专家的评价选出较大优势的油品。然而，专家的决策往往具有很大的主观性，缺乏说服力。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种油品性能评价方法、装置、电子设备和可读存储介质，其能够对油品的评价结果量化，直观反馈各待评价油品的综合得分情况，为油品性能评价提供科学的数字化的决策依据。
4.本技术的实施例可以这样实现：
5.第一方面，本技术实施例提供一种油品性能评价方法，所述方法包括：
6.针对各待评价油品，获得该待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值；
7.根据各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值，计算得到各目标检测项目对应的综合权重；
8.针对各目标检测项目，根据该目标检测项目对应的主观分值对该目标检测项目对应的各检测值进行处理，得到目标检测值；
9.根据各待评价油品在各目标检测项目对应的综合权重及目标检测值，计算得到各待评价油品的综合得分；
10.根据各待评价油品的综合得分，对各待评价油品的性能进行评价。
11.第二方面，本技术实施例提供一种油品性能评价装置，所述装置包括：
12.信息获得模块，用于针对各待评价油品，获得该待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值；
13.权重计算模块，用于根据各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值，计算得到各目标检测项目对应的综合权重；
14.处理模块，用于针对各目标检测项目，根据该目标检测项目对应的主观分值对该目标检测项目对应的各检测值进行处理，得到目标检测值；
15.综合得分计算模块，用于根据各待评价油品在各目标检测项目对应的综合权重及目标检测值，计算得到各待评价油品的综合得分；
16.评价模块，用于根据各待评价油品的综合得分，对各待评价油品的性能进行评价。
17.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存
储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现前述实施方式所述的油品性能评价方法。
18.第四方面，本技术实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式所述的油品性能评价方法。
19.本技术实施例提供一种油品性能评价方法、装置、电子设备及可读存储介质，首先得到各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值，然后根据各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值计算得到各目标检测项目对应的综合权重，并针对各目标检测项目，根据该目标检测项目对应的主观分值对该目标检测项目对应的各检测值进行处理，得到目标检测值；进而根据各待评价油品在各目标检测项目对应的综合权重及目标检测值，计算得到各待评价油品的综合得分；最后则根据各待评价油品的综合得分，对各待评价油品的性能进行评价。如此，可对油品的评价结果进行量化，直观反馈各待评价油品的综合得分情况，为油品性能评价提供科学的数字化的决策依据，从而保证评价结果的全面性，以避免仅根据专家意见来确定油品性能时缺乏说服力以及评价结果片面化的情况。
附图说明
20.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
21.图1为本技术实施例提供的电子设备的方框示意图；
22.图2为本技术实施例提供的油品性能评价方法的流程示意图；
23.图3为图2中步骤s110包括的子步骤的流程示意图之一；
24.图4为图2中步骤s110包括的子步骤的流程示意图之二；
25.图5为图2中步骤s120包括的子步骤的流程示意图；
26.图6为元素重要性比较表；
27.图7为图2中步骤s130包括的子步骤的流程示意图；
28.图8为本技术实施例提供的各待评价油品在各目标检测项目中的检测值的示意图；
29.图9为本技术实施例建立的评价体系示意图；
30.图10为本技术实施例提供的各项权重分布示意图；
31.图11为本技术实施例提供的各目标检测项目对应的最大主观分值及最小主观分值的示意图；
32.图12为本技术实施例提供的性能指标归一化蛛网图；
33.图13为本技术实施例提供的三款齿轮油各自的综合得分示意图；
34.图14为本技术实施例提供的油品性能评价装置的方框示意图。
35.图标：100-电子设备；110-存储器；120-处理器；130-通信单元；200-油品性能评价装置；210-信息获得模块；220-权重计算模块；230-处理模块；240-综合得分计算模块；250-评价模块。
具体实施方式
36.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
37.因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
38.需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
39.目前一般是使用针对油品的参数指标对比的方法来对油品进行评价，进而选出合适的油品。针对油品的参数指标对比的方法为：对各油品进行所有检测项目的检测，然后基于各项目检测数据，由专家对各个项目单独进行评价，再结合个人诊断经验选择具有较大优势的润滑油。在这种方式中，虽然有数据的支持，但主要是基于专家的决策来评价油品，专家的决策往往具有很大的主观性，缺乏说服力，并且判定的标准缺乏客观评价。
40.为了解决上述问题，本技术实施例提供了一种油品性能评价方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以对评价结果量化，直观反馈各待评价油品的综合得分情况，为评价提供科学的数字化的决策依据。
41.下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
42.请参照图1，图1为本技术实施例提供的电子设备100的方框示意图。所述电子设备100可以是，但不限于，电脑、服务器等。所述电子设备100包括存储器110、处理器120及通信单元130。所述存储器110、处理器120以及通信单元130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
43.其中，存储器110用于存储程序或者数据。所述存储器110可以是，但不限于，随机存取存储器(random access memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmable read-only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmable read-only memory，eeprom)等。
44.处理器120用于读/写存储器110中存储的数据或程序，并执行相应地功能。比如，存储器110中存储有油品性能评价装置200，所述油品性能评价装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器110中的软件功能模块。所述处理器120通过运行存储在存储器110内的软件程序以及模块，如本技术实施例中的油品性能评价装置
200，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本技术实施例中的油品性能评价方法。
45.通信单元130用于通过网络建立所述电子设备100与其它通信终端之间的通信连接，并用于通过所述网络收发数据。
46.应当理解的是，图1所示的结构仅为电子设备100的结构示意图，所述电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
47.请参照图2，图2为本技术实施例提供的油品性能评价方法的流程示意图。所述方法可以应用于上述电子设备100。下面对油品性能评价方法的具体流程进行详细阐述。所述方法可以包括步骤s110～步骤s150。
48.步骤s110，针对各待评价油品，获得该待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值。
49.在本实施例中，各待评价油品可以是根据用户需求确定的需要评价性能的油品。待评价油品可以是新油。各待评价油品的类型相同，比如，均为润滑油中的齿轮油。在确定出待评价油品的情况下，可对各待评价油品分别进行多项目标检测项目的检测，从而得到各待评价油品在各目标检测项目中的检测值。可以理解的是，不同的待评价油品进行的目标检测项目相同。
50.还可以通过专家的打分得到各待评价油品在各目标检测项目中的主观分值。比如，针对各目标检测项目，让专家在该目标检测项目下对各待评价油品进行打分，并将该分作为各待评价油品在该目标侧项目下的主观分值。例如，有a、b、c三种待评价油品，目标检测项目包括1、2，则经过专家打分，可以得到a、b、c三种待评价油品各自在目标检测项目1下的主观分值、以及各自在目标检测项目2下的主观分值。
51.步骤s120，根据各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值，计算得到各目标检测项目对应的综合权重。
52.步骤s130，针对各目标检测项目，根据该目标检测项目对应的主观分值对该目标检测项目对应的各检测值进行处理，得到目标检测值。
53.步骤s140，根据各待评价油品在各目标检测项目对应的综合权重及目标检测值，计算得到各待评价油品的综合得分。
54.基于各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值，处理得到各目标检测项目对应的综合权重、以及各待评价油品在各目标检测项目对应的目标检测值，进而经过加权计算得到各待评价油品的综合得分。
55.步骤s150，根据各待评价油品的综合得分，对各待评价油品的性能进行评价。
56.本技术实施例是基于各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值，通过信息融合处理，得到各待评价油品的综合得分，进而基于该综合得分对各待评价油品的性能进行综合评价。如此，可为油品性能评价提供科学的数字化的决策依据，进而对油品性能进行评价。
57.其中，综合得分计算公式可如下所示：
[0058][0059]
其中，m表示综合得分，mj表示第j个目标检测项目对应的目标检测值，wj表示第j个
目标检测项目对应的综合权重。
[0060]
其中，可选地，在待评价油品为齿轮油的情况下，所述目标检测项目基于基本理化指标、抗污染性能以及极压抗磨性能确定，所述目标检测项目包括：运动粘度、倾点、抗乳化性、漆膜倾向指数、最大无卡咬负荷、烧结负荷、综合磨损值、磨斑直径及极压性能。
[0061]
请参照图3，图3为图2中步骤s110包括的子步骤的流程示意图之一。可选地，在本实施例中，步骤s110可以包括子步骤s112～子步骤s115。
[0062]
子步骤s112，获得各待评价油品在各初始检测项目中的检测值。
[0063]
可针对各待评价油品，将该待评价油品在确定的各项初始检测项目下进行检测，从而得到各待评价油品在各初始检测项目中的检测值。检测值是通过在相应的检测项目中进行检测得到的值。
[0064]
子步骤s113，根据各待评价油品在各初始检测项目中的检测值，从所述初始检测项目中筛选出目标检测项目。
[0065]
在得到各待评价油品在各初始检测项目中的检测值的情况下，可以结合参考维度(比如，在评价润滑油时，参考维度包括基本理化指标、抗污染性能以及极压抗磨性能三个维度)、使用工况、使用要求等进行筛选，选出符合要求的项目检测数据，剔除不符合要求的项目检测数据。如此，可以减少数据的处理量。
[0066]
可选地，作为一种可能的实现方式，可以选出信息量较大的项目检测数据，提出掉信息量较小的项目检测数据。如此，可以既减少干扰因素，避免后续在主客观赋权时产生误差。
[0067]
在该方式中，可针对各初始检测项目，判断该初始检测项目对应的检测值是否满足该初始检测项目对应的信息量要求。在满足时，将该初始检测项目作为目标检测项目。在不满足时，不将该初始检测项目作为目标检测项目。
[0068]
其中，该初始检测对应的信息量要求可以结合使用工况及使用要求等设置。所述信息量要求可以包括预设差值。可以根据该初始检测项目对应的检测值，得到该初始检测项目对应的最大检测值及最小检测值，可以计算该最大检测值与该最小检测值的差值。若该差值大于预设差值，则可以确定该初始检测项目的项目检测数据(即检测值)是信息量较大的项目检测数据，该初始检测项目对应的检测值满足该初始检测项目对应的信息量要求，可以将该初始检测项目作为目标检测项目，并保留该初始检测项目对应的检测值。若该差值不大于预设值，则可以确定该初始检测项目的项目检测数据(即检测值)是信息量较小的项目检测数据，该初始检测项目对应的检测值不满足该初始检测项目对应的信息量要求，可以将提出该初始检测项目对应的检测值。
[0069]
子步骤s114，从各待评价油品在各初始检测项目中的检测值中获得各待评价油品在各目标检测项目中的检测值。
[0070]
子步骤s115，获得各待评价油品在各目标检测项目中的主观分值。
[0071]
可以在确定出目标检测项目的情况下，再请专家进行打分，从而得到各待评价油品在各目标检测项目中的主观分值。
[0072]
请参照图4，图4为图2中步骤s110包括的子步骤的流程示意图之二。在子步骤s112之前，步骤s110还可以包括子步骤s111。
[0073]
子步骤s111，根据待评价油品的类别及工况，确定待评价油品对应的初始检测项
目。
[0074]
在本实施例中，可以根据待评价油品的类别(即类型)及工况，从可选检测项目中选出初始检测项目。如此，可以减少要检测的项目，降低成本。
[0075]
可以预先保存有不同油品类别及工况各自对应的初始检测项目，在确定出待评价油品之后，可根据待评价油品的类别及工况、不同油品类别及工况各自对应的初始检测项目，确定出待评价油品对应的初始检测项目。
[0076]
在本实施例中，可以构建涵盖目标层、准则层以及方案层的层次分析结构的评价体系以进行主观赋权，引入熵权法进行客观赋权，进而得到各目标检测项目对应的综合权重。请参照图5，图5为图2中步骤s120包括的子步骤的流程示意图。在本实施例中，步骤s120可以包括子步骤s121～子步骤s123。
[0077]
子步骤s121，基于层次分析法，根据各待评价油品在各目标检测项目中的主观分值，计算得到各目标检测项目对应的主观权重。
[0078]
可应用层次分析法(the analytic hierarchy process，ahp)方法，基于得到的主观分值进行权重计算。为防止可能出现指标(即目标检测项目)a》b、b》c、c》a的决策逻辑模糊，所有目标检测项目都需要通过一致性评价。
[0079]
应用层次分析法的算法如下。一般先用图6所示的元素相对重要性表构建判断矩阵。在该表中，标度1，表示两个因素相比，具有同样重要性；标度3，表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要；标度5，表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要；标度7，表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要；标度9，表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要；标度2、4、6、8，代表上述两相邻判断的中值；倒数，含义为i与j相比的标度为a
ij
，则j与i相比为1/a
ij
。
[0080]
指标确定的主观性强，所以采用正互反矩阵降低影响，用首行指标对其余进行计算。公式如下所示：
[0081][0082]
θ
ij
＝θ
1i-θ
1j
[0083][0084]
其中，δ
ij
表示判断矩阵的第i行第j列的值，θ
ij
表示判断矩阵的转换矩阵的第i行第j列的值。
[0085]
根据以上公式建立判断矩阵后，计算判断矩阵的最大特征根的特征向量，即为对应指标的权重。之后使用随机一致性指标c，以验证结果的准确性，公式如下：
[0086][0087]
[0088]
其中，cr表示一致性比率，ci表示一致性指标，ri表示随机一致性指标，n表示判断矩阵的维度。只有当cr＜0.10时，才能通过一致性检验。
[0089]
子步骤s121，基于熵权法，根据各待评价油品在各目标检测项目中的检测值，计算得到各目标检测项目对应的客观权重。
[0090]
可利用熵权法对各待评价油品在各目标检测项目中的检测值进行分析处理，得到各目标检测项目的客观权重。全程无主观评价，全部数据进行客观赋权，保证了结论的客观性。
[0091]
熵权法的算法如下。熵权法是计算单行指标(即单个目标检测项目)熵权。第i类第j个指标的比重为：
[0092][0093]
其中，ej表示第j个指标的单行权重，ln(m)＞0，且满足ej≥0。
[0094]
指标信息熵的冗余度为：
[0095]gj
＝1-ej[0096][0097]
其中，w
ej
即为客观权重。
[0098]
子步骤s123，根据各目标检测项目对应的主观权重及客观权重，得到各目标检测项目对应的综合权重。
[0099]
在得到各目标检测项目对应的主观权重和客观权的情况下，可对两种权重进行融合，从而得到各目标检测项目对应的综合权重。可选地，可以使用乘数合成归一法融合两种算法的权重，也即利用熵权法所得的客观权重对层次分析法得到的主观权重进行修正，其计算公式为：
[0100][0101]
其中，wj表示第j个目标层(即第j个目标检测项目)的综合权重，w
aj
表示层次分析法计算得到的第j个目标层的权重(即主观权重)，w
ej
表示熵权法计算得到的第j个目标层的权重(即客观权重)。
[0102]
请参照图7，图7为图2中步骤s130包括的子步骤的流程示意图。在本实施例中，步骤s130可以包括子步骤s131及子步骤s132。
[0103]
子步骤s131，针对各目标检测项目，确定该目标检测项目对应的最大主观分值及最小主观分值。
[0104]
子步骤s132，针对各目标检测项目对应的各检测值，根据该检测值、该目标检测项目对应的最大主观分值及最小主观分值，计算得到该检测值对应的目标检测值。
[0105]
在本实施例中，可对各目标检测项目对应的各检测值，使用改进的归一化方法进行归一化处理，得到各检测值对应的目标检测值。在进行该归一化处理之前，首先要确定出各目标检测项目对应的最大主观分值及最小主观分值，然后结合以下预设归一化公式计算
得到各检测值对应的目标检测值。
[0106]
其中，预设归一化公式为：
[0107][0108][0109]
其中，s(n)表示归一化后得到的目标检测值，max表示该目标检测项目对应的最大主观分值(即专家确定的单个目标检测项目横向对比数据中的最大值)，min表示该目标检测项目对应的最小主观分值(即专家确定的单个目标检测项目横向对比数据中的最小值)，n表示该目标检测项目对应的任意检测值，μ表示预设值。对于逆向指标需要引入负数。通过上述计算，可以将x的取值范围设置为-μ～μ之间，从而放大数据的差异，进而避免油品的综合得分差别很小。其中，μ的具体值可以结合实际需求设置。比如，可以设置μ值为4，从而将x的取值范围设置在-4～4之间。
[0110]
在得到各待评价油品的综合得分的情况下，可对各待评价油品的性能进行评价。比如，将综合得分最高的待评价油品确定为最优油品，将综合得分次高的待评价油品确定为次优油品。
[0111]
在得到各待评价油品的性能评价的情况下，可以将各待评价油品的性能评价作为油品选用依据进行油品选型。比如，可以将综合得分最高的待评价油品作为当前用油，对当前用油进行是否恰当的分析。在不恰当的情况下，则可以从现有牌号或新增牌号中为该设备选择更合适的油品。在恰当的情况下，还可以部分设备的用油也调整为该当前用油。若部分设备及该设备使用该当前用油均恰当，则可以将该设备及部分设备的用油均替换为该当前用油。还可以再结合用量、价格等，来确定替换旧油的新油。
[0112]
其中，在评价是否恰当时，可以结合中心数据库中存储的数值范围及当前用油在实际使用中的实际值，来判断是否恰当，比如，若实际值在相应的数值范围内，则可以确定恰当。
[0113]
下面以举例的方式，结合图8～图13，对上述油品性能评价方法进行举例说明。
[0114]
假设需要对某风力发电oem齿轮箱的用油进行选型，目前有齿轮油a、b、c三种。
[0115]
根据齿轮油这一类别及实际工况确定初始检测项目为：运动黏度(40℃)、运动黏度(100℃)、水分、倾点、铜片腐蚀、液相锈蚀、抗乳化性、最大无卡咬负荷pb、烧结负荷pd、综合磨损值zmz、磨斑直径d、泡沫性质、漆膜倾向指数、氧化安定性、剪切安定性、低温黏度、极压性能。通过检测，可获得齿轮油a、b、c各自在上述初始检测项目中的检测值。
[0116]
接着，可根据齿轮油a、b、c各自在上述初始检测项目中的检测值，进行检测项目的筛选，确定出目标检测项目，进而得到如图8所示的齿轮油a、b、c在各目标检测项目中的检测值，还可以获得齿轮油a、b、c在各目标检测项目中的主观分值。其中，目标检测项目包括：运动粘度(40℃)、倾点、抗乳化性、漆膜倾向指数、最大无卡咬负荷、烧结负荷、综合磨损值、磨斑直径及极压性能。图8中的“梯姆肯试验机法，ok负荷值”对应极压性能。
[0117]
可以建立图9所示的评价体系。在该评价体系中，目标层a为：风电齿轮油新油性能评价a；准则层b为：基本理化指标b1、抗污染性能b2、极压抗磨性能b3；方案层c为：运动粘度
o1、倾点o2、抗乳化性o3、漆膜倾向指数o4、最大无卡咬负荷o5、烧结负荷o6、综合磨损值o7、磨斑直径o8及极压性能o9。
[0118]
基于上述评价体系、齿轮油a、b、c在各目标检测项目中的主观分值，可利用层次分析法确定出如图10所示的各目标检测项目对应的主观权重。并根据齿轮油a、b、c在各目标检测项目中的检测值，利用熵权法得到如图10所示的各目标检测项目对应的客观权重。然后，利用乘数合成归一的方法融合权重，得到如图10所示的各目标检测项目对应的综合权重。
[0119]
在使用改进sigmoid方法对各项目标检测项目的检测值进行归一化处理前，需要确定各项目标检测项目的最大主观分值与最小主观分值。假设各目标检测项目对应的最大主观分值及最小主观分值如图11所示，则可以根据各目标检测项目对应的最大主观分值及最小主观分值、预设归一化公式，得到各目标检测项目对应的目标检测值。齿轮油a、b、c在各目标检测项目对应的目标检测值可如图12所示。
[0120]
之后，可针对齿轮油a、b、c，分别基于各目标检测项目对应的目标检测值及综合权重，进行综合权重赋权，从而得到如图13所示的齿轮油a、b、c各自的综合得分分别为：0.818、0.454、0.529。可以基于该综合得分，确定性能最佳的是齿轮油a，其次是齿轮油c，最后是齿轮油b。
[0121]
为了执行上述实施例及各个可能的方式中的相应步骤，下面给出一种油品性能评价装置200的实现方式，可选地，该油品性能评价装置200可以采用上述图1所示的电子设备100的器件结构。进一步地，图14为本技术实施例提供的油品性能评价装置200的方框示意图。需要说明的是，本实施例所提供的油品性能评价装置200，其基本原理及产生的技术效果和上述实施例相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的实施例中相应内容。所述油品性能评价装置200可以包括：信息获得模块210、权重计算模块220、处理模块230、综合得分计算模块240及评价模块250。
[0122]
所述信息获得模块210，用于针对各待评价油品，获得该待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值。
[0123]
所述权重计算模块220，用于根据各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值，计算得到各目标检测项目对应的综合权重。
[0124]
所述处理模块230，用于针对各目标检测项目，根据该目标检测项目对应的主观分值对该目标检测项目对应的各检测值进行处理，得到目标检测值。
[0125]
所述综合得分计算模块240，用于根据各待评价油品在各目标检测项目对应的综合权重及目标检测值，计算得到各待评价油品的综合得分。
[0126]
所述评价模块250，用于根据各待评价油品的综合得分，对各待评价油品的性能进行评价。
[0127]
可选地，上述模块可以软件或固件(firmware)的形式存储于图1所示的存储器110中或固化于电子设备100的操作系统(operating system，os)中，并可由图1中的处理器120执行。同时，执行上述模块所需的数据、程序的代码等可以存储在存储器110中。
[0128]
本技术实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的油品性能评价方法。
[0129]
综上所述，本技术实施例提供的油品性能评价方法、装置、电子设备及可读存储介
质，首先得到各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值，然后根据各待评价油品在各目标检测项目中的检测值及主观分值计算得到各目标检测项目对应的综合权重，并针对各目标检测项目，根据该目标检测项目对应的主观分值对该目标检测项目对应的各检测值进行处理，得到目标检测值；进而根据各待评价油品在各目标检测项目对应的综合权重及目标检测值，计算得到各待评价油品的综合得分；最后则根据各待评价油品的综合得分，对各待评价油品的性能进行评价。如此，可对油品的评价结果进行量化，直观反馈各待评价油品的综合得分情况，为油品性能评价提供科学的数字化的决策依据，从而保证评价结果的全面性，以避免仅根据专家意见来确定油品性能时缺乏说服力以及评价结果片面化的情况。
[0130]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0131]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0132]
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0133]
以上所述仅为本技术的可选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。