基于改進熵權(quán)的屬性綜合評價模型在雷達BIT測試性能評估中的應(yīng)用

摘要：針對目前雷達裝備BIT缺乏全面有效的測試性綜合評價的問題，提出基于屬性綜合評價法的雷達BIT測試性綜合評價模型。首先建立雷達裝備BIT測試特性指標，然后以熵權(quán)系數(shù)法修正層次分析法的權(quán)重為基礎(chǔ)，應(yīng)用屬性綜合評價系統(tǒng)對某型雷達裝備Brr系統(tǒng)進行建模分析，得到綜合評價結(jié)果，對雷達BIT測試性評估研究具有參考價值。

關(guān)鍵詞：雷達BIT；屬性綜合評價；測試性能

文獻標志碼：A

文章編號：1674-5124（2015）03-0121-03

0 引言

隨著雷達裝備復(fù)雜程度和技術(shù)含量的日益提高，測試性對裝備的作戰(zhàn)能力、生存能力和維護保障性等產(chǎn)生越來越嚴重的影響。傳統(tǒng)的采用外部測試儀器對設(shè)備進行離線測試的方法，已經(jīng)難以滿足裝備測試的要求。武器裝備維修性的提高，迫切要求武器裝備具備故障檢測、故障隔離的能力，以縮短維修時間。而機內(nèi)測試技術(shù)（build-in tesL，BIT）作為提高雷達裝備中測試性、維修性的有效途徑，已成為研究熱點。

但目前雷達裝備BIT性能評價過程中，僅僅是以某一階段的測試性要求進行單指標（故障檢測率、故障隔離率、虛警率）評估。但這種評估結(jié)論未能全面綜合地考慮測試性影響因素，評價過程中帶有很大的主觀性，致使評價結(jié)論難以全面、準確地反映實際的測試性水平，嚴重制約了雷達裝備BIT測試性工作的全面開展，也難以提高裝備的測試性設(shè)計水平。本文運用了區(qū)間屬性評價方法，以量化的方式綜合評估雷達裝備BIT的測試性能，確定雷達裝備BIT的測試性能等級，從而使評價結(jié)果更加科學(xué)合理。

1 雷達BIT測試性能評估指標體系的建立

雷達裝備BIT性能評估指標體系的建立，必須以科學(xué)的理論為指導(dǎo)，堅持系統(tǒng)全面、客觀靈活、科學(xué)適用以及定性與定量相結(jié)合的原則。本文從雷達BIT作為軍用裝備的用途出發(fā)，結(jié)合測試性國家標準軍用標準，確定了雷達BIT測試性評價指標體系由以下5個指標構(gòu)成：故障檢測率、故障隔離率、虛警率、平均故障檢測時間、平均故障隔離時間。具體見圖l。

1）故障檢測率I1。指雷達BIT在一定時間范圍內(nèi)正確檢測故障數(shù)與故障總數(shù)的百分比。即BIT向操作人員指示裝備故障的能力。

2）故障隔離率厶。指雷達BIT將檢測到的故障進行正確的隔離數(shù)與檢測到故障總數(shù)之間的百分比。即BIT快速準確隔離到每個檢測故障的能力。

3）虛警率I3。指在規(guī)定時間內(nèi)的虛警數(shù)（即故障不存在而BIT報故障，第二類虛警）與同時故障指示總數(shù)的百分比。

4）平均故障檢測時間I4。指雷達裝備發(fā)生故障，BIT檢測并指示該故障所需時間的平均值。

5）平均故障隔離時間I5。指雷達裝備BIT從開始隔離故障到完成隔離歷時的平均值。

2 基于屬性綜合評價BIT測試性能模型

屬性綜合評價方法是在屬性集和屬性測度理論基礎(chǔ)上提出的屬性綜合評價和決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)由單指標屬性測度分析子系統(tǒng)、多指標屬性測度分析子系統(tǒng)和識別子系統(tǒng)3部分組成，如圖2所示。

在評估系統(tǒng)中，x=（x₁，x₂，…，X_n）表示待評估的BIT系統(tǒng)的個數(shù)；I=（I₁，I₂，…，I_m）為BIT測試能力指標集；xi=（x₁，x₂，…，X_m）表示不同雷達裝備的BIT的m個指標值反應(yīng)的測試能力，即F為X上分類的屬性空間，C₁，C₂，…，C_k為屬性空間有序分割，滿足C₁2<…k，每個指標的分類標準已知，為了使其滿足有序分割，在此進行有序化處理，BIT評估等級劃分表如表l所示。

表中，（l-I₁）、（1-I₂）、I₃分別表示BIT未檢測故障的概率、未隔離到故障的概率及虛警率，其單位為%；I₄、I₅分別表示檢測與隔離的平均時間，單位為mln；（Cl、C2、C3、C4、C5分別代表BIT測試能力分類中的優(yōu)、較優(yōu)、良、中、待改進）。

2.1 單指標屬性測度分析

單指標測度對第i個雷達裝備BIT的第j個指標測量值t_j屬于第K類C_k的屬性測度。且滿足：

確定單指標屬性測度函數(shù)μ_xjk（t_j）如下：

通過單指標屬性測度函數(shù)實現(xiàn)了評價指標的去量綱化處理，消除了指標量綱的影響。

2.2 多指標綜合屬性測度分析

多指標綜合測試度是根據(jù)每個指標作用的不同，將單指標屬性測度如。與權(quán)重進行加權(quán)，表示x_i屬于第k個評估類C_k的程度。在此且

2.3 屬性識別分析

根據(jù)置信度準則聚類。令λ為置信度（0.5≤λ≤1），其值越大則評價結(jié)果越傾向于保守、穩(wěn)妥，若

則稱x_i∈c_k類。按評分準則排序，對象x的分數(shù)對C1>C2>C3……>C_k時，取n_k=K+1-k；當(dāng)Clk時，取n_k=k。

3 評估權(quán)重的確定

在雷達裝備的BIT測試能力評價中，其指標權(quán)重的分配權(quán)衡關(guān)乎最終結(jié)果的準確性。而目前確定權(quán)重的主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法都存在一定的缺陷，如主觀賦權(quán)法（Delphi，AHP等）主要依靠專家的經(jīng)驗知識和對客觀裝備的認知，主觀性大，而客觀賦權(quán)法主要依據(jù)被評價雷達裝備BIT的相關(guān)信息，但卻忽略了專家的經(jīng)驗知識和決策者的意見。在此為避免現(xiàn)有主流權(quán)重權(quán)衡方法的缺陷，本文首先根據(jù)層次分析法（AHP）計算出各指標權(quán)重，然后采用信息熵技術(shù)對各指標權(quán)重進行修正。其具體步驟如下：

1）建立標準矩陣R。根據(jù)構(gòu)造的判斷矩陣規(guī)范化處理，建立標準矩陣

2）計算第i項指標熵和差異系數(shù)。第i項指標輸出的信息熵（其中i=1，2，…，m；當(dāng)r_ijlnr_ij=0時），則第！項指標熵和差異系數(shù)d_i=1-E_i。

3）確定第i項指標的信息權(quán)重。i=l，2，…，m。

4）AHP法計算權(quán)重。根據(jù)矩陣技術(shù)判斷權(quán)重向量、一致性檢驗。計算出權(quán)重

5）修正AHP權(quán)重。得到熵化后的權(quán)重向量

4 實例應(yīng)用與分析

以某型雷達裝備定型時提供的BIT測試性參數(shù)為例，采用本文屬性模型對雷達裝備的BIT測試能力進行評價。對該雷達裝備BIT測試能力等級按照“CI：優(yōu)”“C2：較優(yōu)”、“C3：良”、“C4：中”、“C5：待改進”五級標準進行評定，相應(yīng)的評價等級標準見表1；表2為某型雷達BIT各測試性評價指標的試驗數(shù)據(jù)。

4.1 實例分析

1）計算單指標屬性測度。

x=（X1I，X12，…，X15）=（11，15，2，2.9，2），由式（2）～式（4）得它的單指標測度為

2）權(quán)重確定

根據(jù)節(jié)3中權(quán)重的確定的方法可以得到指標權(quán)重如表3所示。

3）計算多指標屬性測度

根據(jù)式（5）計算出該型雷達BIT測試能力水平的屬性綜合測度值：

（μ11，μ12，μ13，μ14）=（0.14，0.43，0.19，0.06，0）

4）評估分析

按照式（6）、式（7）的屬性識別進行判別，取置信度λ=0.67，可得到評價結(jié)果為“中”。

4.2 評價結(jié)果分析

根據(jù)屬性識別分析可知，該型雷達BIT的測試能力水平一般。為此，本文建議從以下3個方面進行優(yōu)化設(shè)計：

1）優(yōu)化BIT測試節(jié)點。在測試點優(yōu)選上保證最小故障測試集前提下，依據(jù)測試指標對測試點上進行優(yōu)化。

2）優(yōu)化BIT診斷策略。構(gòu)建一種合理的診斷策略，以便BIT能獲得高的故障診斷精度、低的平均測試費用和故障隔離時間。

3）發(fā)展智能BIT技術(shù)。從傳統(tǒng)的人工智能（如專家系統(tǒng)）技術(shù)向新型的人工智能技術(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯等）方向發(fā)展，從單一的人工智能技術(shù)向采用多種人工智能技術(shù)組成的混合系統(tǒng)方向發(fā)展，達到強雷達裝備系統(tǒng)級BIT綜合診斷與隔離水平。

5 結(jié)束語

本文運用屬性綜合評價系統(tǒng)理論，從定量與定性方面對雷達BIT測試能力進行了評估，文獻[1]進行比較，結(jié)果一致。解決了僅僅依靠單個測試性定量指標評價雷達裝備BIT測試能力的局限性，為雷達裝備BIT的性能評估提供了客觀、合理的評價方法，為雷達BIT檢查驗收階段的提供了量化的方法。同時針對BIT測試性能不佳的問題，從3個方面簡要闡述了BIT改進的方法。

參考文獻

[1]常春賀，楊江平，基于物元可拓法的雷達裝備測試性評價[J]雷達科學(xué)與技術(shù)，2012，1（10）：22-26.