武器装备维修性验证试验方法研究

苗佳雨，闫鹏程，连光耀，陈 然，邱文昊

(1.军械工程学院，石家庄 050003； 2.军械技术研究所，石家庄 050003)



武器装备维修性验证试验方法研究

苗佳雨1，闫鹏程2，连光耀2，陈 然1，邱文昊1

(1.军械工程学院，石家庄 050003； 2.军械技术研究所，石家庄 050003)

近年来，我军开始推行武器装备三级维修保障体系向两级维修保障体系转变的维修体制改革；武器装备的维修性是实施装备两级维修保障体制改革的关键，在生产定型阶段对其进行维修性验证试验很有必要；为了进一步完善维修性验证试验方法，以适应维修体制改革的需求，分别对开展武器装备维修性验证试验工作的时机、内容、方法与流程进行了概述；在分析了当前维修性验证试验方法特点的基础上，重点对维修性验证试验工作中的试验方法的选取、样本量确定及样本分配、故障模拟及注入3个关键技术及研究现状进行了总结与归纳；通过对试验关键技术的研究，分析了当前开展维修性验证试验工作存在的问题，对进一步开展维修性验证试验方法研究的内容及方向进行了展望。

维修性验证试验；小子样；虚拟维修；样本量确定；样本分配

0 引言

近几年来，为了适应信息化战场快速抢修的要求，我军开始推行由基地级、中继级、基层级三级维修保障体系，向基地级、部队级两级维修保障体系为主转变，部队级维修由原件修复向换件修理、零部件换件为主向部组件换件为主转变的两级维修保障体制改革[1]。维修性作为装备系统的设计属性之一，反映了装备维修方便、快捷和经济的重要质量特性[2],其水平是两级维修体制改革能否顺利实现的关键。为了适应两级维修体制改革对装备维修性的要求，一方面需要在研制阶段对装备提出更高的维修性设计要求，从根本上提高装备维修性设计水平。另一方面，为了考察新研制的武器装备的维修性水平，需要对其进行维修性验证试验，使之作为装备鉴定与验收的重要依据之一，同时发现和鉴别装备的维修性缺陷以采取改良措施，进而实现装备的维修性增长。

本文在对维修性验证试验工作进行分析的基础上，重点分析与归纳了维修性验证试验关键技术及其研究现状，总结了目前维修性验证试验中存在的问题，并对试验的技术难点以及未来的研究方向进行了展望。

1 维修性验证试验工作概述

1.1 维修性验证试验的时机与内容

为了提高试验的效率和节省试验经费，并确保实验结果的准确性，维修性试验与评价一般应与功能试验及可靠性试验结合进行，必要时也可单独进行，通常在装备定型阶段进行。图1给出了维修性试验与评价和寿命周期各阶段的一般关系。

图1 维修性试验和寿命周期的一般关系

根据维修性要求性质的不同，维修性验证试验的内容可分为定性和定量两个部分：

1)定性指标的验证。维修性定性指标的验证主要内容有维修的可达性、检测诊断的方便性和快速性、零部件的标准化与互换性、防差错措施与识别标记、工具操作空间和工作场地的维修安全性、人素工程要求等[3]；

2)定量指标的验证。维修性定量指标的验证是针对装备的维修性指标，在自然故障或模拟故障条件下，根据试验中的数据，进行分析判定和估计，以确定其维修性是否达到要求的过程[4]。

1.2 维修性验证试验的方法及流程

目前国内对装备的维修性验证试验方法主要有以下3种：

1)维修性统计验证试验方法。由于武器装备的维修性应当基于实际使用中的维修实践来进行考核、评定，然而这种考核又不可能都是在真实条件下完成的，因此需要在装备的研制过程中采用维修性统计验证试验方法，及时做出武器装备是否达到了相应的维修性要求的判定。

2)维修性演示验证试验方法。维修性演示验证试验是一种按照规定的要求和程序进行维修过程演示操作的试验方法，它适用于设计定型试验阶段和部队适用(或适应性试验)阶段因条件不允许而无法采用大样本统计试验的情况。

3)维修性虚拟验证试验方法。随着虚拟维修技术的诞生，基于虚拟维修平台进行维修性虚拟验证试验也成为了可能，虚拟维修技术的研究和应用可以克服当前维修过程不可见、不形象影响判断，或依托实物样机，维修性验证时机大大滞后于装备设计这两个缺陷，增强了设计过程控制能力，提高了维修性和保障性的预测与决策水平，是维修性验证试验未来发展的必然趋势。

维修性验证试验的工作流程一般分为准备和实施两个阶段。具体的实施流程如图2。

图2 维修性验证试验工作流程

通常维修性验证试验工作过程中涉及到的关键技术包括：试验方法的选取、试验样本量的确定及样本分配、故障模拟及注入。下面重点对这3个方面的关键技术及其研究现状进行论述。

2 维修性验证试验的关键技术及研究现状

2.1 试验方法的选取

目前在对武器装备进行的维修性统计试验过程中，重点对装备的平均修复时间(mean time to repair, MTTR)进行验证，常用的平均修复时间验证方法是GJB 2072-94《维修性试验与评定》中规定的3种方法，见表1。

表1 平均修复时间验证试验方法

国军标中规定的试验方法是目前最成熟、应用最为广泛的方法，但在实际试验过程中，基于大量样本的统计试验方法往往会导致试验费用增加以及试验周期变长。除了采取上述国军标中规定的试验方法之外，在保证满足不超过订购方风险率的条件下，还应尽量选择样本量小、试验费用及时间少的试验方案。

随着Bayes理论的出现和不断完善，装备小子样维修性试验方法也得到了长足的发展，满足了在少量样本条件下对装备进行维修性试验验证的需求，是对国军标试验方法的一种补充。基于Bayes理论的小子样试验方法是一种通过验前信息融合技术充分地利用维修性信息资源，减少试验样本量，从而提高试验经济性的试验方法，目前已在工程上得到了比较广泛的应用[5-6]。

运用基于Bayes理论的小子样试验方法的难点在于多源验前信息的有效融合。如何合理利用这些多源验前信息给出验前分布,是Bayes方法应用中亟待解决的问题，目前研究已经取得了不少成果，如文献[7]以正态分布先验信息为例，提出了利用验前概率密度函数、验前概率分布函数产生随机加权值的两种方法，提高了样本分布参数估计的精度和收敛性；文献[8]分别建立了前期试验阶段维修时间信息和相似装备维修试验信息向待评装备维修时间折合的线性模型，并利用基于该模型信息融合的Bayes小子样试验方法对某舰船维修性进行了验证，证明了其有效性。

基于虚拟维修技术的维修性虚拟验证试验与传统的维修性验证工作模式相比，提供了具有良好沉浸感、交互性和启发性的虚拟维修环境，使设计者能更早的“看到、修到和用到”未来产品,以方便设计者在产品设计阶段就发现装备的维修性问题，并及时做出对原有设计的改进[9]，因而成为维修性验证试验未来发展的必然趋势，基于虚拟维修技术的维修性验证虚拟试验一般过程如图3所示。

图3 维修性虚拟试验验证基本过程

目前国内外针对虚拟维修指导装备维修性验证方向上的研究已经取得不少成果，如英国的CVE系统[10]可以在执行虚拟拆装操作的过程中，提供精确的碰撞检测功能；Lockheed Martin公司利用虚拟维修技术对F-22及JSF项目进行人机功效分析，在设计阶段对可达性、可视性等维修性定性指标进行了验证，使得项目的维修性设计与分析工作取得了前所未有的进展；国内如军械工程学院基于Jack平台二次开发的VMSA系统、北京航空航天大学开发的虚拟维修系统等均可以实现完整的虚拟维修过程的仿真，以及对维修性定性指标的验证，并给出虚拟维修时间参数统计,但由于目前针对维修时间的仿真方法尚不够完善，类似系统给出的仿真结果具有较低的信度。

2.2 试验样本量确定及样本分配

在维修性统计试验验证过程中，一方面由于故障的模拟往往具有一定的破坏性，并且受试验时间以及经费的限制，无法生成大量的故障样本；另一方面在试验样本量过低条件下得出的维修性试验结论又会导致订购方的风险增大，所以试验样本量的确定成为了试验过程中必须综合权衡考虑的一个问题。

试验样本量的确定一般应根据产品的复杂程度、需要达到的试验目的来确定。当采用国军标中规定的试验方法进行试验时，样本量应按所选试验方法中的公式计算确定，也可参考表2-1中所推荐的样本量。

值得注意的是，GJB2072-94《维修性试验与评定》中规定的推荐样本量最少为30个，对于型号总体以及复杂装备而言，随着总体或复杂系统所需试验产品清单的长短，其总体样本量应该有所调整，一般应大于最少样本量的要求。但是在工程实际应用中，对于分系统、设备层次的装备的试验，往往无法满足最小样本量的要求，因此如何在较少的样本量条件下得出充分合理的维修性结论，成为了研究的热点问题。

研究成果主要体现在两个方面:一方面在试验中利用小子样试验方法减少对试验样本量的依赖程度，达到缩减试验样本量的目的[11-14]。另一方面，当未在规定的样本量范围内得出试验结论的情况下，一般采用序贯试验方法完成对维修性指标的验证。如文献[15]在对某型鱼雷发射装置MTTR验证过程中，利用截尾SPOT方法有效的减少不必要的试验，既缩短了试验时间又节约了试验经费。

故障样本的分配属于统计抽样的应用范围，是以装备的复杂性、可靠性为基础的[3]。不同的样本分配方案极有可能会导致试验结果上的不同，为了保证维修性试验所作统计决策的信度，优化样本分配方案十分必要。国内外的相关的标准和文献中提及的样本分配方法大多是基于比例的分层抽样及简单随机抽样方法，而这些经典方法获得的样本集的代表性往往比较差。

目前，已有很多研究人员针对优化故障样本分配方面开展了研究，文献[16-17]中分别提出了基于故障率和危害度的分层抽样方法，虽然这些方法从不同角度优化了样本集，但是并没有全面的考虑到影响样本集代表性的因素；文献[18-19]中结合测试性试验给出了基于充分性准则、重要度特征的样本选择方法，优化了样本分配方案；文献[20]定义了可更换单元的贡献度，给出了基于可更换单元贡献度的试验样本分配方案，并证明了方法的合理性，但其未给出型号总体及复杂装备系统级的样本分配方法；文献[21]在分析故障样本分配影响因素的基础上，提出了基于多种因素考虑的故障样本综合加权分配算法，有效的解决了目前故障样本分配考虑因素单一的问题，具有一定的工程应用价值。

2.3 故障模拟及注入

为了使维修性试验能真实反映出装备的实际维修水平，应该尽量多的选取自然故障来充实维修作业样本集。一般来说，自然故障的数目往往不能满足维修性试验的要求，大多数情况下要采用模拟故障来对需要的维修作业次数进行补足。常用的故障模拟方法如图4所示。

图4 常用的故障模拟方法

为了在试验条件下充分模拟与实际使用过程中相同的故障，针对不同类型的装备，应采取不同的故障模拟(故障注入)方法。

试验中对于结构相对比较简单、造价较低且易修复的机械装备，采用图4中所示的常用的故障模拟方法一般可模拟接近自然条件下的故障。对于那些结构极其复杂、造价极高且易损坏的关键武器装备系统的试验，其故障主要来源于功能性测试及可靠性测试试验阶段发生的自然故障，通常出于对装备安全性的考虑，不予分配过多的模拟故障样本[3]，对于如何在兼顾其安全性的基础上实现对其故障模拟从而保证试验故障样本集的充分性方面的研究还比较少。

电子装备的故障注入方法按照其所注入故障的类型可分为软件故障注入和硬件故障注入两类[22]。目前在对电子装备进行维修性验证试验过程中，大部分的故障都是通过探针的故障注入、转接板的故障注入、插拔式故障注入这3种硬件故障注入手段来实现的[23-24]。随着装备两级维修保障体制改革而广泛引入的外场可更换模块(Line Replaceable Module, LRM)设备的出现，因其基于超大规模、超高速集成电路等微电子技术并具有独立封装结构的特点[25]，造成常用的基于硬件的故障注入手段无法实现对其故障注入，目前对这种设备的故障注入方法的研究还比较少，但LRM设备在物理层、电器层、数据协议层等方面具有标准接口，且通过总线技术将各个模块互联，实现数据共享，可以考虑从软件故障注入方面探索对该类设备进行故障注入方法的研究。

3 维修性验证试验中存在的问题

依据对维修性验证试验关键技术及其研究现状的分析，将目前维修性验证试验工作存在的问题按试验方法总结，可以分为以下3个方面。

1)国军标试验方法面临的问题：

(1)由于新装备的造价昂贵,大部分维修性试验需要较长的试验时间并且具有破坏性,受经费的限制,维修性现场试验样本量较少,无法满足国军标中的要求，基于少量故障样本的统计试验难以取得较好的维修性验证效果；

(2)试验的故障样本量无法保障，而且由于装备结构复杂程度及技术难度的提高导致装备故障模式却增加了，少量的故障样本如何分配到对装备维修时间影响大的部分更成为难题；

(3)传统故障模拟及注入工作因新装备的结构限制以及安全性因素而难以开展，很大一部分装备实际运行中遇到的故障，尤其是结构复杂电子装备的故障难以被模拟及注入，使得维修作业样本集代表性较差，进而影响到维修性验证结果的准确性。

2)Bayes试验方法面临的问题：

基于Bayes理论的小子样试验方法对验前信息正确融合的依赖程度非常高，目前对验前信息融合方法的方法研究已经很多，但对其融合结果的信度和有效性缺少评估标准；目前应用Bayes试验方法时，均假设其维修时间参数服从正态分布，对不同分布的验前信息如何进行融合更是值得研究的问题。

3)维修性虚拟验证试验方法面临的问题：

(1)受维修过程建模、虚拟维修样机建模、虚拟维修人体建模、虚拟维修过程仿真等技术问题的限制，虚拟维修尚不能完全模拟真实的维修过程，虚拟维修系统的拟实化程度还有待提高；

(2)目前的虚拟维修系统主要可以实现对维修性定性指标的验证,尽管已经有研究人员对虚拟维修过程中维修时间仿真技术进行了研究[26-27]，但是目前仿真的结果大多是基于规定拆装作业流程中各步骤时间值后累加的仿真方法得到的虚拟拆卸/装配时间，如何在虚拟维修平台上给出接近实际维修中与维修时间有关的参数统计是维修性虚拟验证试验方法工程化应用所面临的主要难题。

4 进一步研究内容及展望

针对上述存在的问题，今后维修性验证试验工作的研究可以从以下两个方向展开。

1)从技术层面完善传统的试验方法，以适应新装备的维修性验证试验需求：

(1)针对复杂新装备系统开展故障模拟及注入技术研究。对复杂电子装备通过开展总线层次的故障模拟及注入方法研究，尝试通过软件方法实现硬件故障注入无法完成的复杂电子装备系统的故障注入；可进一步分析故障机理，依据故障的传递特性，探索在可操作位置上实现对不可访问地址的等效故障注入的实现方法。

(2)进一步完善基于综合加权的故障样本分配方法。可以通过定义故障样本分配“影响因素集”，将目前故障样本分配研究中提到的具有代表性的影响因素充分纳入进来，依据对样本分配结果影响程度进行影响因素权重分配，进而利用综合加权算法得出合理的故障样本分配方法。

2)针对新技术开展更深入的研究，从根本上实现对维修性验证试验的工作模式的改变：

(1)继续改进基于Bayes理论的小字样试验方法。一方面，通过研究多种验前信息特征的正确度量方法，并在此基础上对现有验前信息融合方法进行改进；另一方面，可以综合应用如：D-S证据合成方法、支持向量机、模糊理论、神经网络方法等多种信息融合方法对验前信息进行融合，提高融合结果的可信度；

(2)提高虚拟维修系统仿真水平。通过对虚拟维修样机建模[28-29]、维修过程建模[30-31]、虚拟维修人体建模[32-33]等关键技术开展更深入的研究，提供更有力的技术支撑；尝试通过引入增强现实技术(AR)、力反馈设备增加仿真过程的拟实感；

(3)开展维修性虚拟试验中定量指标验证方法研究。实际维修过程中包括准备、故障检测、调教、检验等时间因装备的维修性定性设计要求的不同而大多具有不确定性，关于这部分维修时间仿真的研究还比较少，构建一种以装备维修性定性设计属性为基础并具有一定随机性的维修时间统计模型显得十分必要；此外，还可以考虑构建依据装备型号分类的维修时间数据库，通过对相似装备的维修性信息进行参考，指导维修性虚拟试验验证中装备维修性定量指标的确定。

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Research Status on Weapon Equipment Maintainability Verification Test Method

Miao Jiayu1,Yan Pengcheng2,Lian Guangyao2,Chen Ran1,Qiu Wenhao1

(1.Ordnance Engineering college，Shijiazhuang 050003, China;2.Ordnance Technological Research Institute，Shijiazhuang 050003,China)

In recent years, the military of our country starts to carry out structural reforms on maintainability supporting system from three-level to two-level. The maintainability of weapons and equipments is the key to carry out the Two-level Maintenance System Transformation, so it is necessary to conduct maintainability verification test in the stage of finalization of production. In order to improve and perfect the maintainability verification test method to meet the needs of Two-level Maintenance System Transformation, this thesis summarizes the opportunity, content, method and procedure of maintainability of weapons and equipments. And bases on the method characteristic of maintainability of weapons and equipments, this thesis emphatically induces and concludes the research status of three aspects in maintainability verification test, respectively are selection of test methods, sample size estimation and distribution, and fault simulation. Based on the research of three aspects, the problems exist in maintainability verification test was analysed, and simultaneously further research was prospected.

maintainability verification test；small sample; virtual maintenance; determination of sample size; allocation of failure sample

2015-09-23；

2015-10-30。

苗佳雨(1991-)，男，吉林松原人，硕士研究生，主要从事装备维修性设计、分析与评估方向的研究。

1671-4598(2016)03-0122-05

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.03.033

TJ07

A