基于FAHP与灰色聚类的航空地面电源车功能损伤状态评估

孙玉琳，吕瑞强，田磊，王双川



基于FAHP与灰色聚类的航空地面电源车功能损伤状态评估

孙玉琳a，吕瑞强a，田磊b，王双川a

（空军勤务学院 a.航空四站系；b.科研部，江苏 徐州 221000）

航空地面电源车战损情况下的功能损伤状态评估。以电源车的功能结构层次为基础建立指标体系，应用改进的模糊层次分析法（Fuzzy Analytical Hierarchy Process, FAHP）法确定指标权重。建立灰色聚类评估模型，并提出指标灵敏度分析方法。通过实例验证了方法的可行性和有效性。基于FAHP与灰色聚类的方法能够最大限度地利用了有效信息，对电源车功能损伤状态进行科学、合理和全面的评估。

功能损伤；状态评估；灰色聚类；FAHP；电源车

装备在物理状态上发生损伤后，会导致其出现一定程度的功能劣化或丧失[1]。装备功能损伤状态的评估是物理战损状态的聚合分析，同时也是单装损伤定级和集群装备战斗力丧失评估的基础，是装备战损评估的重要环节。目前针对航空地面电源车的功能损伤状态评估，多采用粗略的损伤定级方法，根据电源车能否完成保障任务和保障人员个人经验来判断电源车损伤状态和损伤等级，科学性和准确性不高。因此，急需研究电源车功能损伤状态的评估方法，以完善电源车战损评估理论体系。

装备功能损伤状态评估的方法主要有：基于DMEA与损伤树的评估方法[2-3]；基于案例的评估方法[4]；基于贝叶斯网络的评估方法[5-6]；基于神经网络的评估方法[7]；基于幂指数的评估方法[8-9]；基于多指标决策或模糊综合评判的评估方法[10-11]等。其中，基于DMEA与损伤树的评估方法是基本的战损分析方法，应用该方法的分析结果具有典型性，但是不能进行精确的量化分析。基于案例的评估方法在数据量和案例集较少时应用准确性不高。基于贝叶斯网络的评估方法和基于神经网络的评估方法可以实现数据不全情况下的双向推理，初步解决了贫信息条件下的战损评估问题，但是所建网络模型适用于精确定位分析，在宏观上的功能损伤评估中计算不够简便。文献[10]针对装甲装备建立了AHP与幂指数方法相结合的功能损伤评估模型，较好地实现了功能损伤程度的定量评估，但是在模型中没有考虑到评估的灰色性和模糊性。文献[11]提出的基于模糊层次分析的评估方法考虑到了评估的模糊性，但是在评估的灰色性上没有较好的解决。

电源车战损评估方面的历史数据少、影响因素多，其功能损伤状态的评估具有信息不充分、评判因素不明确两个主要特点。因此，该方面的评估是一项灰色性和模糊性兼具的复杂系统工程。针对此，文中建立了基于模糊层次分析法（Fuzzy Analytical Hier archy Process, FAHP）和灰色聚类法的评估模型，并对方法进行了针对性的改进。该模型中FAHP法可以最大限度地利用定性指标的模糊有效信息，灰色聚类法能有效处理指标的不确定性问题，二者综合应用可以使电源车功能损伤状态的评估更加科学、合理。

1 评估指标体系

装备的功能损伤具有复杂的多态性，因此为描述装备的功能损伤状态，应将装备功能分解成适当的功能描述层次[12]。根据电源车的功能特点和保障任务，将电源车的功能划分为总功能、系统级功能和分系统级功能三个层次。以此为基础，按照层次分析法原理，构建电源车功能损伤状态评估的指标体系，如图1所示。其中作战保障功能为总功能，即评估总目标；行进系统功能、发电系统功能、电力控制系统功能和操作系统功能四个方面为系统级功能，即评估一级指标；四个方面展开之后的指标为二级指标。

图1 电源车功能损伤程度评估指标体系

2 基于FAHP与灰色聚类的评估模型

2.1 FAHP法改进与指标权重确定

应用FAHP法进行指标权重的确定。FAHP法是应用模糊评判思想进行定性与定量分析的一种方法[13]，相较于传统的层次分析法，FAHP法能更好地表述因素间的模糊关系。在该方法的模糊赋值中存在主观性较强的问题，因此决定参考序关系分析原理对其进行改进，使元素重要度模糊判断尺度由关系排序数唯一确定，降低模糊赋值判断的主观性。改进后的指标权重计算步骤如下：

1）确定指标重要度排序与模糊判断尺度标准。令一级指标元素为μ，二级指标元素为a，元素间重要度关系为p（，=1，2，…，）。将指标重要度划分为5个等级，见表1，等级间比较的模糊尺度见表2。

表1 电源车功能损伤程度评估指标元素重要性简易表

表2 模糊尺度标准

2）构建模糊判断矩阵。在指标模糊重要度排序的基础上，依据重要度模糊赋值得出一级指标判断矩阵A=(r)×p，其中：

3）计算指标权重。将一级指标判断矩阵A=(r)×p的各个列向量归一化，再按行求和取平均，得A对于目标的组合权重：

同理，经过模糊关系分析、重要度赋权、构建判断矩阵，可得二级指标组合权重值为：

2.2 灰色聚类评估模型

可以将待评估对象看成是个评估指标，个不同的灰类，根据对象关于指标的样本实现值X，对相应的对象进行评估的过程。具体步骤为[14]：

1）确定指标体系中各指标的权重。

图2 三角白化权函数

2.3 指标权重灵敏度分析

由于赋权存在一定的主观性，权重的变化可能会引起评估结果的变化。基于此，对指标权重进行灵敏度分析，量化表示权重对于评估结果的影响。

由式（2）可得：

图3 指标权重灵敏度区间

3 实例分析

以某次战损抢修试验中的某型损伤电源车为例进行评估分析。通过专家评估、装备检测与数据分析获取电源车状态的初始数据值，运用灰色聚类的方法来评估其功能损伤程度。

根据指标参数的变化范围，列出各指标的阈值、延拓值。将各指标划分为完好、轻损、中损、重损等4个灰类。应用德尔菲法对电源车初始进行评价打分，以各专家装备功能状态评分的均值作为其实现值，见表3。

根据表3中的数据，将其代入对应的灰类白化权函数隶属度计算公式，从而得到各分类指标灰类的白化权函数值[16]，见表4。

表3 各指标灰类、阈值、延拓值及实现值

表4 分类指标灰类白化权函数值

表5 综合聚类系数

4 结果分析

4.1 定权评估结果

4.2 指标权重变化对结果的影响

5 结语

文中提出的基于FAHP与灰色聚类法的电源车功能损伤状态评估方法，能够最大限度地利用有效信息，对电源车功能损伤状态进行科学、合理和全面的评估。为电源车的功能损伤状态评估提供了理论基础和方法依据，同时也为装备战损评估的研究提供了新思路。下一步应重点研究评估初始数据信息的来源问题，以及指标体系的扩展与优化。

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Function Damage Condition Evaluation of Power Truck Based on FAHP and Grey Clustering

SUN Yu-lina, LYU Rui-qianga, TIAN Leib, WANG Shuangchuana

(Air Force Logistics College a. Department of Aviation Ground; b. Scientific Department, Xuzhou 221000, China)

To evaluate function damage condition of aircraft power truck.An index system was established based on the functional structure layer of power truck. The FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process) was adopted to determine the weight of index. An evaluation model for gray clustering was established. And methods for analysis of index sensitivity were proposed.The applicability and the effectiveness of this model were verified by an example.The method of FAHP and grey clustering can make full use of the information to evaluate the function damage condition of power truck.

function damage; condition evaluation; grey clustering; FAHP; power truck

10.7643/ issn.1672-9242.2017.10.021

TJ07；TG147

A

1672-9242(2017)10-0110-05

2017-05-12；

2017-05-12

孙玉琳（1992—），男，河北唐山人，硕士，主要研究方向为航空四站保障技术。

吕瑞强（1964—），男，江苏徐州人，博士，教授, 主要研究方向为装备保障理论与应用。