CN111626646B - 一种装备完好性检查信息融合方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种装备完好性检查信息融合方法，包括如下步骤：步骤1、明确装备完好性检查评估的关键单元，确定数据来源；步骤2、建立装备完好性评估指标体系模型，并确定各层指标权重；步骤3、通过数据终端查询、实装动用、外观检查、仪器检测多种方式，采集装备定量状态数据和定性统计信息；步骤4、确认数据准确完备，拟制评定算法；基于采集的定量状态数据和定性统计信息，对装备的关键单元主、次项指标，以及其余指标进行量化评估；步骤5、结合评估指标体系各层指标权重和底层指标量化评定矩阵，得到装备完好性综合评估结果。

Description

一种装备完好性检查信息融合方法

技术领域

本发明属于电子信息技术领域，尤其涉及一种装备完好性检查信息融合方法。

背景技术

当前一部分装备战备完好性检查定性描述多，定量评估少，不能完全满足装备管理业务需求。一是不清楚采集哪些定量状态数据和统计定性信息；二是缺乏相关模型算法对定量与定性数据分别进行分析处理；三是不具备定量与定性信息融合评估方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出一种在作战训练动用前或装备抽查普查和调配交接时进行装备战备完好性检查的方法，能够为部队评估装备作战能力提供科学依据，为提高部队装备管理水平提供原始信息，为装备研制单位研发新型装备和改进现役装备提供参考信息，为制定作战、训练和装备保障计划提供装备技术状态和完好性水平最新信息。本发明采用D-S证据理论和模糊综合评判对定量与定性数据进行处理，结合评估体系指标权重，能够实现装备完好性评估，为装备管理业务提供技术支撑。

本发明的技术方案为一种装备完好性检查信息融合方法，包括如下步骤：

步骤1、明确装备完好性检查评估的关键单元，确定数据来源；

步骤2、建立装备完好性评估指标体系模型，并确定各层指标权重；

步骤3、通过数据终端查询、实装动用、外观检查、仪器检测多种方式，采集装备定量状态数据和定性统计信息；

步骤4、确认数据准确完备，拟制评定算法；基于采集的定量状态数据和定性统计信息，对装备的关键单元主、次项指标，以及其余指标进行量化评估；

步骤5、结合评估指标体系各层指标权重和底层指标量化评定矩阵，得到装备完好性综合评估结果。

进一步的，所述步骤1包括如下步骤：

步骤(1.1)确定装备关键单元

完成任务不可少的单元称为关键单元，通过分析受检装备任务剖面、从系统分解结构所组成的系统中提取，或从装备设计、研制和生产方案中获取，具体到零件、组件或部件级；首先要明确装备关键单元，然后评估状态信息确定关键单元主项指标得分；

步骤(1.2)确定数据来源

装备完好性检查过程中需要一些数据来直观的反映设备状态是否良好，状态参量例如泵的流量、液压油温、发动机转速等，其他数据例如外观是否完好、保养是否及时等，这些数据是装备完好性检查的重要依据。

数据的选择包括有两方面：一是要涵盖受检装备所有的子系统和部件；二是测量的数据种类要全面，涵盖受检装备状态的各方面；

部分子系统或部组件的次项指标通过外观检查、仪器检测、查询统计方式获取，装备系统关键单元主项指标参数通过装备嵌入式信息融合设备获取，包括按日历时间采集装备的启动、正常停机与故障停机、故障定位、运行参数、任务开始、任务变化、任务中断以及装备能否正常工作的数据；关键单元性能储备指标参数，包括某车辆类装备的车体摩托小时、储备里程、剩余电量、侦察车气瓶压力数据。

进一步的，所述步骤2包括：建立装备完好性评估模型：包括技术指标、各系统性能储备指标、配套性指标三部分。其中技术指标包括主项技术指标，次项技术指标，外观完好性，保养到位性；根据主项技术指标和次项技术指标，能够确定多个关键单元，关键单元1、关键单元2、关键单元3等；各系统性能储备包括：剩余寿命、车体储备里程、摩托小时等；配套性指标包括附件备品工匠配套性、维修器材配套性、资料配套性参数。

进一步的，所述步骤3包括，通过数据终端查询、实装动用、外观检查、仪器检测多种方式，采集装备定量状态数据和定性统计信息；具体包括如下内容：

采用辅助手段，包括外观检查，通过目视、手触对装备各子系统和部组件组成、外观、连接、保养进行检查；

采用仪器检测，利用专用仪器对装备部组件的密封状况、传动装置以及其他嵌入式系统不能采集的信息进行检测；

采用查询统计，按照清单对装备随装工具、备品、附件、维修器材、资料逐项进行清点；

实装动用，采用启动或实操，检查装备有关技术性能指标，该实装动用专指检测装备的非量化指标，定量的参数数据通过装备数据终端获取。

进一步的，所述步骤4包括：确认数据准确完备，拟制评定算法；基于采集的定量与定性数据，对装备的关键单元主、次项指标，以及其他指标进行量化评估；具体包括：

在建立评估体系模型的基础上，采用计算机专家系统对各层指标进行确权，再对采集到的装备各类数据信息进行分析，在底层指标评分中，受检装备某关键单元主项技术指标其状态参量由装备嵌入式信息融合设备获取，然后通过D-S证据合成法计算完好概率并转化为百分制，其余底层指标由装备专家系统模糊综合评判得来，其评判参考数据来自于实装动用、仪器检测、外观观察、查询统计和装备嵌入式信息融合设备，最终得到受检装备的整体完好性评分，作为判定其是否完好的量化依据。

进一步的，对于受检某关键单元次项指标得分以及其余指标得分，由于其部分状态信息不能通过装备嵌入式信息融合设备获取，需要外观检查、仪器检测手段评估，通过模糊综合评判法对其评估，首先明确受检的装备次项指标，而后利用仪器进行检测后获取支持信息，再通过模糊综合评判对该项指标进行量化评分。

进一步的，对装备的专业和行驶部分的关键单元检查实行一票否决制，即其中有一项不完好，则判定整个装备系统不完好。

有益效果：

本发明基于D-S证据理论和模糊综合评判法，可对采集的装备定量状态数据和定性统计数据融合分析处理，实现装备完好性科学评估。

附图说明

图1装备完好性检查流程；

图2装备完好性评估体系模型；

图3基于D-S证据理论的技术状态评估计算过程；

图4模糊综合评判法评估过程；

图5装备整体完好性评估过程。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

根据本发明的一个实施例，提出一种装备完好性检查信息融合方法，包括如下步骤：

步骤1、明确装备完好性检查评估的关键单元，确定数据来源；

步骤2、建立装备完好性评估指标体系模型，并确定各层指标权重；

步骤3、通过数据终端查询、实装动用、外观检查、仪器检测多种方式，采集装备定量状态数据和定性统计信息；

步骤4、确认数据准确完备，拟制评定算法；基于采集的定量与定性数据，对装备的关键单元主、次项指标，以及其他指标进行量化评估；

步骤5、结合评估指标体系各层指标权重和底层指标量化评定矩阵，得到装备完好性综合评估结果。

所述步骤1、明确装备完好性检查评估的关键单元，即确定数据来源，具体包括：

步骤(1.1)确定装备关键单元

为便于装备完好性评估，首先要明确装备关键单元，然后评估状态信息确定关键单元主项指标得分。完成任务不可少的单元称为关键单元，可通过分析受检装备任务剖面、从系统分解结构所组成的系统中提取，也可从装备设计、研制和生产方案中获取，可具体到零件、组件或部件级。以某装备为例，其上装作业系统关键单元可划分为某泵、管路部分、引水装置、传动装置、控制装置、仪表、箱体部分、喷枪喷刷、绞盘等。

步骤(1.2)确定数据来源

装备完好性检查过程中需要一些数据来直观的反映设备状态是否良好，状态参量例如泵的流量、液压油温、发动机转速等，其他数据例如外观是否完好、保养是否及时等，这些数据是装备完好性检查的重要依据。

数据的选择有两方面：一是要涵盖受检装备所有的子系统和部件；二是测量的数据种类要全面，涵盖受检装备状态的各方面。

完好性状态信息一般集中在装备实际运行中反映出来，除一些子系统或部组件的次项指标通过外观检查、仪器检测、查询统计等方式获取外，装备系统关键单元主项指标参数可通过装备嵌入式信息融合设备获取，如按日历时间采集装备的启动、正常停机与故障停机、故障定位、运行参数、任务开始、任务变化、任务中断以及装备能否正常工作等数据；关键单元性能储备指标参数，如某车辆类装备的车体摩托小时、储备里程、剩余电量、侦察车气瓶压力等数据。

所述步骤2，建立装备完好性评估指标体系模型，并确定各层指标权重；具体包括如下内容：

建立评估体系模型，通过对受检装备所需状态信息的分析，参照GJB4386-2002《武器装备维修质量评定要求和方法》，根据具体装备特点，可建立评估体系模型并提出对应的完好性评定指标。这里需要指出，对装备的专业和行驶部分等关键单元检查实行一票否决制，即其中有一项不完好，则判定整个装备系统不完好。本发明建立的装备完好性评估模型如图2所示：包括技术指标、各系统性能储备指标、配套性指标三部分。其中技术指标包括主项技术指标，次项技术指标，外观完好性，保养到位性；根据主项技术指标和次项技术指标，能够确定多个关键单元，关键单元1、关键单元2、关键单元3等；各系统性能储备包括：剩余寿命、车体储备里程、摩托小时等；配套性指标包括附件备品工匠配套性、维修器材配套性、资料配套性等参数。

所述步骤3，通过数据终端查询、实装动用、外观检查、仪器检测多种方式，采集装备定量状态数据和定性统计信息；具体包括如下内容：

目前应用装备嵌入式信息融合设备并不能获取系统的所有指标信息，还需要一些辅助手段，如外观检查，通过目视、手触等对装备各子系统和部组件组成、外观、连接、保养等进行检查；仪器检测，利用专用仪器对装备部组件的密封状况、传动装置以及其他嵌入式系统不能采集的信息进行检测；查询统计，按照清单对装备随装工具、备品、附件、维修器材、资料等逐项进行清点；实装动用，采用启动或实操，检查装备有关技术性能指标，这里需要强调，该实装动用专指检测装备的非量化指标，定量的参数数据通过装备数据终端获取。

所述步骤4、确认数据准确完备，拟制评定算法；基于采集的定量与定性数据，对装备的关键单元主、次项指标，以及其他指标进行量化评估；具体包括：

在建立评估体系模型的基础上，采用计算机专家系统对各层指标进行确权，再对采集到的装备各类数据信息进行分析，进行可信度分配，在底层指标评分中，受检装备某关键单元主项技术指标(其状态参量可由装备嵌入式信息融合设备获取)通过D-S证据合成法计算完好概率并转化为百分制，其余底层指标可由装备领域专家模糊综合评判得来(其评判参考数据来自于实装动用、仪器检测、外观观察、查询统计和装备嵌入式信息融合设备)，最终可得受检装备的整体完好性评分，作为判定其是否完好的量化依据。

对于某关键单元主项指标得分，利用D-S证据理论对其技术状态进行评估的过程如图3所示。

对于受检某关键单元次项指标得分以及其余指标得分，由于其部分状态信息不能通过装备嵌入式信息融合设备获取，需要外观检查、仪器检测等手段评估，因此为了简化计算过程、提高评估效率，可通过模糊综合评判法对其评估，过程如图4所示。首先明确受检的装备次项指标，例如潜水泵的密封性，而后利用仪器进行密封性检测后获取支持信息，再通过模糊综合评判对该项指标进行量化评分。

根据装备系统主项技术指标评估结果与其它指标打分结果，结合评价体系各层指标权重，可得受检装备完好性评估结果，具体过程如图5所示：

首先建立装备完好性评估指标体系模型并确定各层指标权重；其次明确装备完好性检查评估的关键单元；再通过数据终端查询、实装动用、外观检查、仪器检测等方式，采集装备定量状态数据和定性统计信息；而后基于D-S证据合成法则，对数据终端采集的关键单元的多个定量主项指标参数进行融合数据处理，基于模糊综合评判法则，对通过外观检查、仪器检测等手段统计的定性数据进行量化处理；最后结合评估指标体系各层指标权重和底层指标量化评定矩阵，得到装备完好性综合评估结果。

根据本发明的一个实施例，对装备完好性检查流程和评定计算方法进行详细说明。

(1)完好性检查实施流程

检查前，首先需要成立装备完好性评定组织，一般由装备领域专家、管理部门人员、使用维护人员和维修人员组成，经过完好性检查所需数据需求分析，采用实装动用装备的同时通过装备嵌入式信息融合设备获取使用数据，主要是技术性能指标；管理数据，主要是作战能力储备指标；维修数据，主要是装备关键单元状态参数指标；同时辅以外观检查、查询统计和仪器检测等方法手段，全面了解受检装备系统的整体完好性情况。当所有定量和定性数据准确的汇总完毕后，开始拟制装备完好性评定计划并组织实施，采用一定的评定方法对受检装备完好性进行计算评定，最后形成该类单件装备和部队整体装备完好性评定结论并给出处理意见和辅助决策建议。具体评定流程如图1所示。

根据本发明的又一个实施例，以某装备完好性检查为例，对其具体过程和计算方法进行举例说明。

(1)确定模型指标权重

首先，利用装备领域专家系统对单项参数权重进行评分，根据两两互相比较的原则，通过判断一致性检验是否合理，从而使参评指标权重最大限度的符合客观实际，下表分别为打分结果。

表1战备完好性指标权重打分

表2技术指标权重打分

表3主要部件性能储备指标权重打分

表4装备配套性指标权重打分

计算判断矩阵及其相对权重值，根据表25～表28可知其相对应的四个比较矩阵分别为：

调用Matlab计算工具中的eig函数对这四个判断矩阵进行计算，可求出其一致性指标CR都小于0.1，也即是比较矩阵都有效，最大特征根分别为：

对应的特征向量分别为：

归一化之后可得各层指标的权重向量分别为：

ω_G＝(0.7173,0.1947,0.0880)^T

(2)确定底层完好性指标评分

如上文所述，将评估体系模型底层指标分两类，第一类是关键单元主项技术指标，通过D-S证据合成法得来，其余为第二类，采用模糊综合评判法得来。

分析出该受检喷洒车关键单元和主要部件的定量技术指标一切正常，也可分析其作战能力储备情况，例如发动机剩余寿命＝发动机平均故障间隔时间-摩托小时，但是其余定性指标还需通过外观检查和查询统计等方法评定。下面以某离心泵主项技术指标为例，说明采用D-S证据理论对其评分的详细过程。

该实例中，选取泵的转速(m₁)、压力(m₂)以及工作温度(m₃)作为评价其技术状态完好性的支持证据，各支持证据分别有三个状态，为好(A₁)、中(A₂)、差(A₃)，其评判标准由装备专家确定，然后通过合成法则和决策概率函数确定状态评价值。建立各状态与对应的评估值如表5所示：

表5与状态对应的评估值

经专家评判，可得三个主项技术参数的基本可信度分配如表6所示：

表6各证据基本可信度分配

通过证据合成法则算出合成系数K，求解泵转速和压力的合成系数K₁₂过程如下：

K₁₂＝[1-(0.07+0.035+0.08+0.005+0.08+0.01)]^-1≈1.39

求得K₁₂后可算出证据m₁和m₂合成的结果，如表7所示。

表7前两组证据合成结果

由上表可得：

m₁₂(A₁)＝K₁₂(0.56+0.08+0.035)＝0.9383

m₁₂(A₂)＝K₁₂(0.01+0.01+0.005)＝0.0348

m₁₂(A₃)＝K₁₂(0.005+0.005+0.005)＝0.0209

m₁₂(Θ)＝K₁₂0.005＝0.007

同理，再将前两项证据融合结果m₁₂与第三项参数进行合并，可得表8所示结果。通过决策概率函数设定门限值判断其技术状态评定值，例如设α₁＝0.2α₂＝0.05，根据决策概率的选择可得该泵最终技术状态评价值m₁₂₃(A₁)＝0.9708，因为此值值域为[0,1]，且技术状态评价值和完好性评分在描述装备技术状态上本质相同，所以可将其换算为百分制评分，为97.08分。

表8三组证据最终合成结果

得到关键单元主项技术参数评分后，对其次项指标进行模糊综合量化评分，可得该关键单元主、次项指标评分，表9为受检装备某泵主次项指标的评分结果：

表9某泵技术指标评分表

根据以上计算方法和步骤，同理可逐一得到受检装备所有关键单元主项和次项技术指标评分。因为各关键单元对装备系统的重要程度相同，都是缺一不可，所以认为其权重相同，将所有关键单元主、次项指标评分分别做算术平均，结果可作为装备整体主、次项技术指标评分，其余指标量化评分通过模糊综合评判得到，从而可得装备完好性评估体系所有指标评分。根据以上分析，受检装备完好性指标评分矩阵为：

EC₁＝(95.6,96.2,94.1,92.7)，EC₂＝(92.3,97.5,87.6)，EC₃＝(93.3,96.9,95.1)

(3)计算综合评定值

通过已计算出的各层指标权重和底层指标评定矩阵值，最终可求出完好性指标综合得分。该受检喷洒车的技术指标、主要部件性能储备指标和装备配套性指标得分如下：

E₁＝EC₁·ω_C1＝(95.6,96.2,94.1,92.7)(0.6438,0.2205,0.0472,0.0885)＝95.41

E₂＝EC₂·ω_C2＝(92.3,97.5,87.6)(0.6370,0.2583,0.1047)＝93.15

E₃＝EC₃·ω_C3＝(93.3,96.9,95.1)(0.2790,0.6491,0.0719)＝95.77

最终，求出受检喷洒车完好性综合评定值为：

E_总＝[E₁,E₂,E₃]·ω_G＝(95.41,93.15,95.77)(0.7173,0.1947,0.0880)≈95

根据装备完好性评定准则，将装备分为两类：完好，即装备达到各项规定的性能指标，保养状况良好，关键单元主要部件性能储备充足，随装工具、备品、附件、维修器材、资料等齐全，能较好完成任务，评定得分在90分(含)以上；非完好，与上述标准相悖，评定得分在90分以下。因此，该受检装备完好性评估结果为“完好”。

结合目前部队装备完好性检查的相关要求，当主要用以刻划装备对使用、训练、执勤的可能保障程度以及装备技术状况和管理水平时，装备完好率常采用装备能够随时遂行作战任务的完好数占实有数的百分比表示：

式中，P_ORi为某类装备当日战备完好率；N_0i为受检单位某类装备实有数；N_i为受检某类装备当日完好数；i则为装备检查某日。

当需要统计装备的年度平均完好率时，要用到以下公式：

式中，为某类装备年度平均完好率；n为某类装备年度受检总日数。

在该算例中，装备管理部门某检查日共抽检13台装备，其中11台完好性检查综合得分在90分以上，被评定为完好，2台得分在90分以下，被评定为非完好，依据装备完好率计算公式可知，受检单位的装备完好率为84.6％。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，且应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (4)

1.一种装备完好性检查信息融合方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、明确装备完好性检查评估的关键单元，确定数据来源；

步骤2、建立装备完好性评估指标体系模型，并确定各层指标权重；

步骤3、通过数据终端查询、实装动用、外观检查、仪器检测多种方式，采集装备定量状态数据和定性统计信息；

步骤4、确认数据准确完备，拟制评定算法；基于采集的定量状态数据和定性统计信息，对装备的关键单元主、次项指标，以及其余指标进行量化评估；

所述步骤4包括：确认数据准确完备，拟制评定算法；基于采集的定量与定性数据，对装备的关键单元主、次项指标，以及其他指标进行量化评估；具体包括：

在建立评估体系模型的基础上，采用计算机专家系统对各层指标进行确权，再对采集到的装备各类数据信息进行分析，在底层指标评分中，受检装备某关键单元主项技术指标其状态参量由装备嵌入式信息融合设备获取，然后通过D-S证据合成法计算完好概率并转化为百分制，其余底层指标由装备专家系统模糊综合评判得来，其评判参考数据来自于实装动用、仪器检测、外观观察、查询统计和装备嵌入式信息融合设备，最终得到受检装备的整体完好性评分，作为判定其是否完好的量化依据；

包括如下步骤：

对于受检某关键单元次项指标得分以及其余指标得分，由于其部分状态信息不能通过装备嵌入式信息融合设备获取，需要外观检查、仪器检测手段评估，通过模糊综合评判法对其评估，首先明确受检的装备次项指标，而后利用仪器进行检测后获取支持信息，再通过模糊综合评判对该项指标进行量化评分；

步骤5、结合评估指标体系各层指标权重和底层指标量化评定矩阵，得到装备完好性综合评估结果；

所述步骤1包括如下步骤：

步骤（1.1）确定装备关键单元

完成任务不可少的单元称为关键单元，通过分析受检装备任务剖面、从系统分解结构所组成的系统中提取，或从装备设计、研制和生产方案中获取，具体到零件、组件或部件级；首先要明确装备关键单元，然后评估状态信息确定关键单元主项指标得分；

步骤 （1.2）确定数据来源

装备完好性检查过程中需要一些数据来直观的反映设备状态是否良好，状态参量包括泵的流量、液压油温、发动机转速，其他数据包括外观是否完好、保养是否及时，这些数据是装备完好性检查的重要依据；

数据的选择包括有两方面：一是要涵盖受检装备所有的子系统和部件；二是测量的数据种类要全面，涵盖受检装备状态的各方面；

部分子系统或部组件的次项指标通过外观检查、仪器检测、查询统计方式获取，装备系统关键单元主项指标参数通过装备嵌入式信息融合设备获取，包括按日历时间采集装备的启动、正常停机与故障停机、故障定位、运行参数、任务开始、任务变化、任务中断以及装备能否正常工作的数据；关键单元性能储备指标参数，包括某车辆类装备的车体摩托小时、储备里程、剩余电量、侦察车气瓶压力数据。

2.根据权利要求1所述的一种装备完好性检查信息融合方法，其特征在于，所述步骤2包括：

建立装备完好性评估模型：包括技术指标、各系统性能储备指标、配套性指标三部分，其中技术指标包括主项技术指标，次项技术指标，外观完好性，保养到位性；根据主项技术指标和次项技术指标，能够确定多个关键单元；各系统性能储备包括：剩余寿命、车体储备里程、摩托小时；配套性指标包括附件备品工匠配套性、维修器材配套性、资料配套性参数。

3.根据权利要求1所述的一种装备完好性检查信息融合方法，其特征在于，所述步骤3包括，通过数据终端查询、实装动用、外观检查、仪器检测多种方式，采集装备定量状态数据和定性统计信息；具体包括如下内容：

采用辅助手段，包括外观检查，通过目视、手触对装备各子系统和部组件组成、外观、连接、保养进行检查；

采用仪器检测，利用专用仪器对装备部组件的密封状况、传动装置以及其他嵌入式系统不能采集的信息进行检测；

采用查询统计，按照清单对装备随装工具、备品、附件、维修器材、资料逐项进行清点；

实装动用，采用启动或实操，检查装备有关技术性能指标，该实装动用专指检测装备的非量化指标，定量的参数数据通过装备数据终端获取。

4.根据权利要求3所述的一种装备完好性检查信息融合方法，其特征在于：对装备的专业和行驶部分的关键单元检查实行一票否决制，即其中有一项不完好，则判定整个装备系统不完好。