雷达装备健康状态评价方法研究

李 硕 徐国平 蔡兴雨 沈 珺

(1.西安电子工程研究所 西安 710100;2.西安电子科技大学 西安 710071)

雷达装备健康状态评价方法研究

李 硕1徐国平1蔡兴雨1沈 珺2

(1.西安电子工程研究所 西安 710100;2.西安电子科技大学 西安 710071)

为适应雷达装备维修保障趋势，参考航空航天最新PHM技术，构建了雷达健康状态评价模型。利用岭形分布模糊隶属度函数，量化雷达各组成设备的健康状态，并结合AHP确定各设备权重，实现雷达各级的健康状态评价。提出一种优化算法，解决雷达各装备参数归一化带来的失真问题，提高雷达健康状态评价模型的置信度。

雷达;模糊隶属度函数;健康状态评价模型

0 引言

雷达装备是国家防空预警探测系统的重要组成部分，是信息化战争对空情报获取和电子对抗的主战装备，雷达装备维修保障则是保持、恢复雷达装备完好率和顺利完成作战任务的保证。随着现代计算机、微电子、信息处理等高新技术广泛应用于雷达装备，传统的事后维修、定时维修、视情维修等维修保障方式，已难以满足现代雷达装备维修保障的需求，呈现诸多弊端:如故障诊断能力不强、维修设备繁多、保障费用急剧增长、无法对故障进行有效预测等［1］。

故障预测与健康管理(PHM)是当前美军装备维修保障的一项最新技术并在联合攻击战机(JSF)等领域成功应用，将其应用于我军雷达装备的维修保障，实现预测性维修是现代雷达装备维修保障发展的迫切需求和必然趋势。此外，现代雷达装备的机内测试设备(BITE)不断完善，也为PHM技术在雷达装备中的成功应用提供了前提条件和实现基础［2－4］。

1 雷达健康状态评价基本原则

根据国军标《通用雷达装备质量监控要求》，本文构建五维雷达装备健康状态隶属度向量，分别对应健康、亚健康、注意、恶化、病态五个状态。装备健康状态评价是为了故障预测和维修决策服务的，也就是说要根据健康装备评价结果做出相应的决策和行动，这就要求每一种状态都必须与相应的决策或行动相对应，如装备处于“健康”状态则无须对其进行维修检查;处于“亚健康”状态表示装备偏离最好状态，但不影响正常工作;处于“注意”状态则应安排维修检查计划;处于“恶化”状态则应缩短维修检查周期;处于“病态”则表示设备不能正常工作，应马上进行维修［5］。

利用雷达分级设计思想，对雷达组成进行分级划分(总系统—分系统—设备—部件)，如图1所示。并每一设备建立健康状态评价集合。

2 雷达健康状态参数标准化及评价方法

2.1 劣化度

装备健康状态由一系列状态特征参数表征，状态特征参数是时间的函数，即随着使用时间的延长而劣变。故障或失效则是状态特征参数超过正常工作状态集合的界限。而在正常工作中的装备状态是一定程度上偏离了良好状态，但未超过极限技术状态界限，是个中间状态。因此劣化度可定义为装备状态偏离良好状态向极限技术状态发展的程度。劣化度取值范围为［0，1］，0代表没有产生任何劣变，1代表故障或失效。

对于第i个状态特征参数，其劣化度计算公式为

其中:Ai为第i个状态特征参数的出厂允许值;Bi为第i个状态特征参数的极限值;Ci为第i个状态特征参数的实测值;k为指数，它反映第i个状态参数的变化对装备功能的影响程度，一般情况下取2;Ai，Bi的值取自准备的检测标准，它根据装备设计使用和维修说明或根据实际经验来确定。

2.2 模糊隶属度函数

为了量化五维健康状态，将抽象概念转化为数学模型，本文采用岭形分布隶属度函数，函数表达式为

其中，a2，a1为函数调整参数，取值范围为［0，1］。岭形分布隶属度函数具有主值区域宽，过渡带平缓等特点，能较好地反映装备劣化度与状态的模糊关系，如图2所示。

将劣化度值代入岭形分布隶属度函数表达式，则得到五个隶属度值，这表示劣化度所属状态并不唯一，处于一个中间过渡状态。这样就可以将设备从正常到故障的过渡状态都表示出来。

3 雷达健康状态评价步骤

第一步:计算各设备权重并构建权重矩阵。根据系统组成结构，计算各个部件及设备分系统的权重。采用9标度层次分析法进行两两比较建立判断矩阵，计算权重向量并进行一致性检验，最终得到权重矩阵。

第二步:建立部件级劣化度模糊判断矩阵。将各部件的劣化度代入岭形分布隶属度函数中，得到部件级劣化度模糊判断矩阵。

第三步:计算分系统级健康状态评价矩阵。利用部件级权重矩阵和部件级劣化度模糊判断矩阵，进行矩阵相乘运算，得到分系统级健康状态评价矩阵。并以此类推，得到上一级的健康状态评价矩阵。

第四步:按照最大隶属度原则判断设备健康状态。

4 实例应用

本文以有源相控阵雷达为例，将其组成按图1进行划分，建立健康状态评价集合，如图3所示。通过构建模糊评价模型，逐层完成装备的健康状态评价。

4.1 构建各设备权重矩阵

利用AHP层次分析法计算权重，以辅助分系统级为例，如图4所示

输入专家打分结果并检查一致性，当一致性不符合要求需要进行检查打分结果，最终确定各权重。以此类推，得到各个设备的权重，如表1所示。

4.2 建立部件级劣化度模糊判断矩阵

部件劣化度具有反映部件实际工作状态的信息，需要和岭形分布隶属度函数进行比对，确认当前劣化度是否能够正确反映其当前状态。传统的方法是直接利用计算好的劣化度，但实际应用中，不同设备状态参数经过归一化后，都会带来一定程度的失真情况，因此本文提出一个劣化度调整参数，并配合隶属度函数参数，共同调整解决参数归一化带来的失真情况，如图5所示，设计人员可根据虚线位置来判断此劣化度的有效性，使得后续工作能跟好地反映装备实际健康状态。

表1 有源相控阵雷达组成设备及部件的权重

当各个部件全部调整确认劣化度后，代入岭形分布隶属度函数，可以得到各个部件的模糊判断矩阵。如表2所示。

表2 有源相控阵雷达各部件模糊判断矩阵

根据最大隶属度原则，确定各个设备的健康状态。当出现两个评价集的隶属度值相同时，例如伺服设备，健康集和亚健康集的隶属度值相同，为了保证排除隐患，应选取次级评价集，即伺服设备处于亚健康状态。

4.3 计算分系统级健康状态评价矩阵

利用部件级权重矩阵和部件级劣化度模糊判断矩阵，进行矩阵相乘运算，得到分系统级健康状态评价矩阵，如图6所示。可以看出，每个分系统在五个健康评价集都有分布。以收发分系统为例，从表看出风机电源处于注意集，但风机电源所占收发分系统的权重很小，而权重相对重要的T/R组件和风机处于亚健康状态，因此收发分系统仍然处于亚健康集，但为了保证装备任务可靠性，应缩短维修检查时间，排除隐患。以此类推，通过分系统评价矩阵和分系统权重矩阵可以计算出系统级的健康状态。

5 结束语

雷达装备健康状态评价方法的研究具有重要实际应用意思，从设计阶段构建健康状态评价体系有助于产品的调试，以及用户使用，提高产品的可靠性和可维修性。本文以有源相控阵雷达为例，介绍了基于劣化度的装备健康状态判断方法，利用岭形分布模糊隶属度函数，将抽象概念量化，通过构建包含健康评价指标、健康状态参数的层次分析结构，有效地回避了物理建模方法的高建模代价以及多元回归方法可能面临的模型复杂性和稳定性问题。同时，本文为解决参数归一化中，单一劣化度计算公式不能正确反映设备实际状态与隶属函数关系造成失真的情况，提出一个调整参数，与隶属函数参数共同来调整劣化度隶属准确性问题。此方法可以完成每一个设备劣化度的隶属标定，具有灵活性和可移植性，提高了装备健康评价模型的置信度。

［1］曾声奎，吴际.故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展［J］.航空学报，2005，26(9):626－633.

［2］黄建军，杨江平，房子成.基于 AHP和模糊评判的雷达系统状态综合评价［J］.现代雷达，2011，33(3):12 －16，33．

［3］钟诗胜，谭治学.雷达发射机健康状态评价技术研究［J］.现代雷达，2014，36(6):69－74.

［4］王晗中，杨江平，王世华.基于PHM的雷达装备维修保障研究［J］.装备指挥技术学院学报，2008，19(4):84 －85.

［5］周林，赵杰，冯广飞.装备故障预测与健康管理技术［M］.北京:国防工业出版社，2015:145－146.

Evaluation Method Research on Radar Health Status

Li Shuo1Xun Guoping1Cai Xingyu1Shen Jun2
(1.Xi'an Electronic Engineering Research Institute，Xi'an 710100;2.Xidian University，Xi'an 710071)

In order to adapt to the trend of radar equipment maintenance support，referring the latest PHM technology of aeronautics and astronautics，a radar health status evaluation model was constructed.Using the ridge distribution of membership functions，quantifing the health status of rader's configuration equipment，combining AHP methods to confirm their weight，the radar health status evaluation was completed.To solve the distortion problem of normalizing parameter and improve the confidence value of the radar health status evaluation model，a optimization algorithm was presented.

radar;membership functions;radar health status evaluation model

A

A

1008-8652(2017)01-012-04

2017-01-21

李硕(1992－)，男，硕士研究生，研究方向为雷达总体技术。