基于組合賦權和正態云模型的電子對抗系統健康狀態評估

關鍵詞：電子對抗系統；健康狀態評估；正態云模型；組合賦權

中圖分類號：ＴＪ０７ 文獻標志碼：Ａ DOI：１０．１２３０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１-５０６Ｘ．２０２４．１２．２２

０引言

機載電子對抗系統是軍用飛機應對復雜電磁環境、進行電子戰的必要系統，在當前的戰爭形態下發揮著舉足輕重的作用［１］，其健康狀態直接影響飛機作戰能力。然而，當前機載電子對抗系統健康狀態缺乏科學合理的評估方法，難以準確掌握其健康狀態，導致使用和維修保障壓力急劇增大。因此，有必要開展機載電子對抗系統健康狀態評估方法研究，為其作戰使用和保障決策提供有力支撐。

通過文獻檢索，目前健康狀態評估方法可分為模型驅動法、數據驅動法和知識驅動法［２］，其中模型驅動法具有時空復雜度較低、物理意義清晰等優點，但對數學解析建模的完整性和準確性要求較高，在評估零部件的健康狀態時表現較好［３］。數據驅動法具有客觀性強、準確度高等優點［４］，但高度依賴龐大的數據集，可解釋性較差，如高殿柱等［５］基于循環神經網絡提出綜合長期和短期混合特征的健康狀態評估方法，且該法通常需要結合仿真開展［６］。知識驅動法不受評估對象限制，具有時空復雜度低、普適性較好等優點，如李鑫等［７］采用改進層次分析（ａｎａｌｙｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓ，ＡＨＰ）法和變權綜合法對在軌衛星開展健康狀態評估。本文基于知識驅動方法，建立健康狀態評估指標體系，開展機載電子對抗系統健康狀態評估方法研究。

針對評估指標賦權，現有文獻主要采用基于專家經驗的主觀方法（如ＡＨＰ等）和基于指標數據統計分析的客觀方法（如熵權法、模糊綜合評價法等）［８１２］。李儼等［１３］和程宏波等［１４］分別利用ＡＨＰ 和熵權法進行賦權，前者缺乏客觀性，后者忽視了專家經驗，都可能導致評估指標權重分配不夠科學合理，進而降低評估結果可信度。因此，本文將專家經驗和客觀數據信息結合，利用最小鑒別信息原理［１５］進行組合賦權，以提高賦權的合理性。

目前，大多研究采用排序法、隸屬度函數、灰色聚類等方法集結指標信息，如王敏等［９］和趙書強［１５］等分別利用基于折中方案的備選方案排序法（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｓａｎｄｒａｎｋｉｎｇａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｏｍｐｒｏｍｉｓｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＭＡＲＣＯＳ）和逼近理想解排序法（ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｆｏｒｏｒｄｅｒｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｂｙｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｔｏｉｄｅａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＴＯＰＳＩＳ）法得到待評對象的相對優劣順序，但無法進行個體評估；李進友等［１６］和Ｈｕ 等［１７］利用不同類型的隸屬度函數描述集結指標信息，崔建國等［１８］利用模糊灰色聚類對各項指標進行健康狀態綜合評估，這兩種方法原理相近，但部分隸屬函數和白化權函數描述模糊性時會出現突變點，不符合健康狀態的漸變特征。然而，對復雜設備健康狀態的描述不僅具有模糊性，表征其健康狀態的底層指標還具有隨機性。為兼顧模糊性和隨機性，本文基于云理論，采用普適性和描述不確定問題能力更強的正態云模型，構建定性概念和定量表示之間的映射。

綜上所述，本文基于組合賦權和正態云模型，開展機載電子對抗系統健康狀態評估方法研究。首先，解構機載電子對抗系統功能和能力，建立其健康狀態評估指標體系；其次，基于組合賦權，給出指標信息處理和權重確定方法；然后，明確健康狀態分級規則，利用正態云模型，確定各指標對各健康狀態等級的隸屬度，逐級開展健康狀態評估；最后，得到機載電子對抗系統健康狀態等級，并結合實例分析加以驗證。

１健康狀態評估指標體系

系統的各項功能是由若干部件相互配合完成，即使某些功能退化甚至失效，其他功能仍可能完好，足以完成特定任務。因此，本文從機載電子對抗系統能力的角度出發，建立健康狀態評估指標體系，如圖１ 所示。根據機載電子對抗系統外場即時檢測數據，結合平時使用和保障數據，評估其健康狀態。該評價指標體系由目標層、能力層和指標層構成。在能力層中，穩定可靠能力和任務準備能力是保證機載電子對抗系統實現特定功能、完成各項任務的基礎，前者描述了其在規定的條件下和在規定的時間內保證特定功能實現的能力，具體指標包括：平均故障間隔時間（ｍｅａｎｔｉｍｅｂｅｔｗｅｅｎｆａｉｌｕｒｅｓ，ＭＴＢＦ）、平均嚴重故障間隔時間（ｍｅａｎｔｉｍｅｂｅｔｗｅｅｎｃｒｉｔｉｃａｌｆａｉｌｕｒｅｓ，ＭＴＢＣＦ）、任務可靠度（ｍｉｓｓｉｏｎｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，ＭＲ）；后者描述了執行特定任務所需準備的能力，具體指標包括：系統檢測時間、系統準備時間。其他能力為機載電子對抗系統所專有，保證特定功能的實現和特定任務的完成，具體為電磁態勢感知能力和支援電子干擾能力。在指標層中，各指標均為定量指標，其中ＭＴＢＦ、ＭＴＢＣＦ等指標通過統計計算方法得到，其他指標信息來自外場即時檢測。

依“最大隸屬度原則”，本文方法的結果表明，穩定可靠能力處于“退化”狀態、電磁態勢感知能力處于“故障”狀態、其他能力均處于“降級”狀態。同理，可判定該系統處于“降級”狀態，逐級分析結果可知，該系統靈敏度、感知精度和識別準確率均不滿足使用要求，電磁態勢感知能力喪失，但仍有部分功能完好，相關性能指標處于可用范圍內，能視情執行支援電子干擾任務，待任務完成后再進行維修，評估結果與系統實際狀態相符，驗證了本文方法的合理性和有效性。

如圖３（ａ）所示，由文獻［９］方法得到的結果表明系統健康狀態在“退化”“降級”和“失效”等３個評語的隸屬度較接近，狀態界限不夠分明，難以支撐作戰使用和保障決策，而其對各能力的健康狀態評估結果又與本文方法基本一致，主要原因是改進的ＡＨＰ沒有分級賦權，導致整體評估結果較模糊。

由圖３（ｂ）可知，文獻［１４］方法和文獻［１８］方法的結果相近，均將電磁態勢感知能力評估為“降級”狀態，而其實際狀態為“失效”，與實際不符；系統的評估結果為“降級”狀態，且“故障”的隸屬度較低，再結合對電磁態勢感知能力的判斷錯誤，這將進一步掩蓋系統電磁態勢感知能力失效的實際狀況，可能會對作戰使用和保障決策產生誤導。此外，文獻［１４］和文獻［１８］分別基于隸屬度函數和白化權函數開展評估，劣化度確定后評估結果就隨之確定，存在較高的偶然性。

６結論

本文綜合利用機載電子對抗系統歷史信息和現場測試信息，運用組合賦權和正態云模型，開展機載電子對抗系統健康狀態評估研究，并結合實例分析加以驗證，得到的主要結論如下：

（１）根據機載電子對抗系統能力構成，建立基于指標層—能力層—目標層的機載電子對抗系統健康狀態分級評估指標體系；

（２）采用基于Ｇ１和熵權的組合賦權法，確定評估指標權重，充分借鑒專家經驗并保證了客觀性，結合實例，證實了方法的適用性；

（３）采用正態云模型代替模糊隸屬度函數，使得評估結果兼顧模糊性和隨機性，提高了機載電子對抗系統健康狀態評估的可信性。

作者簡介

金建剛（１９９７—），男，碩士研究生，主要研究方向為裝備通用質量特性評估。

蔡忠義（１９８８—），男，副教授，博士，主要研究方向為裝備可靠性與系統工程。

黃澤貴（１９７６—），男，高級工程師，博士，主要研究方向為裝備系統工程。

鄧灝（２００２—），男，碩士研究生，主要研究方向為裝備通用質量特性評估。

游亮（１９９９—），男，碩士研究生，主要研究方向為裝備發展戰略與管理決策。