运用综合评价法进行检测设备保障评价

李久超 李子灯 齐鸥

摘 要：检测设备的使用可能性评价是新列装效率评估的关键。考虑到检测设备试验知识的不足，传统评估模型应用效果的差异问题，建立了基于模糊综合判断的可用性评估模型。根据评价体系的构建原则，建立了检测设备检测法，评价指标体系的指标体系，确定了各层面的相对结构，结合各指标水平的专家评论属性，前得到的指标所属的属性，根据最大隶属度原则，得到检测设备的确定评估值。该模型通过利用模糊评估降低了对先验知识的依赖。

关键词：检测设备；综合评价；保障评价

0 引言

评估是否符合设备完成关键设计中发挥着重要作用，在国内和国外已进行了大量的理论和技术研究。以往的研究都可以克服这个问题的分布的团队业绩是未知的，由于小数据量有效评估现有程序的效率，从而改善效率低下的可持续性评价小组，评价的可持续性分析是基于团队的评价指标体系，建立并评估多雷达的可持续性。因为出现新的设备校准的短，很难充分了解分布的概率分布在一个短时间内进行模式。为减少依赖于数据模型基于这个想法使用全面评估，本文介绍了一个评估模型符合新团队的基于全面评估新设备的兼容性，提供技术支持，以改善和维护、保养、新设备。

1指标权重的决定

根据新列装备的特点，其第一阶段指标的保障性可以用可靠性、修业能力、试验性这三个二级指标来说明。

1.1指标的加权计算

在指标体系中，由于相同水平的不同指标对上级指标的重要程度不同，所以针对各子指标确定上级指标的重要程度，采用AHP方式依次获得各阶层指标的权重。AHP方法使用专家对指标的主观感觉，通过尺度比较和矩阵判断，将专家的主观感觉和定性评价变为定量指标的权重。

表中的数值在该评语中是与比例对应的值。一般来说，刻度的选择是根据指标级别和数量，划分为指标级别和数量，选择具有大取值范围的刻度；相反，选择具有小取值的范围的取值比例。

那是为了比较一个指标和一个指标之间对那个指标的重要性，在指标下构建区分重要权重的基本指标。

1.2判定矩陣的构筑

在上方通过Ak的作用，比较子要素Bi和Bj的重要度，按1 ～ 9标度构筑判断矩阵。

该判定矩阵被称作自逆矩阵。

1.3 指标加权值

若判断矩阵是针对各个子指标的上位指标的权重向量，则可以改写为如下。

这个矩阵是正负矩阵并且满足

表达式中，n是对应于矩阵A的最大特征值，W，即所获得的指示的权重。

2 一贯性检查

理想情况下，指标的重要性是传递性的，并满足公式的需要。

（5）

但实际上，专家的喜好和认识、熟悉度不同，因此判定矩阵中各指标的分数之间，或多或少地存在偏差，这些偏差干涉测量计算结果的大小为指标计算和整合性检查是必要的。

为了验证评估结果的一致性，平均值是一致性指标。

各指标具有完美的划一性，越大，指标之间的整合性越差。由于CI指标通常会随着矩阵阶数的增加而变化，因此需要消除由矩阵级变化所引起的影响。

移除归因于矩阵阶数的一贯性影响，并且获得比例匹配指标CR。

一般而言，认为可接受判定矩阵的匹配性，但如果不存在数据上的较大冲突，则有必要重新选择专家来进行指标判断。

3 .不透明的评价

3.1评价权重向量的决定

某个类型的新列装备保障性指标为u，其中的一级别的ui （i=1，2，……）n）、对应各个等级的子指标的次指标为uij（i=1，2，……n；j = 1、2、……（n）根据其保障性特征，根据保障性评价指标构筑原则，确立保障性指标体系见表1。通过分别向每个层级子指标应用AHP分析，获得第一级指标对总指标的权重，并且通过第三层第j指标相对于第二层第i个指标而获得第二层权重向量。

3.2 矩阵的构造

所谓评价集，是指有可能对评价对象进行的评价结果的集合，表示第f个评价结果为可能。根据保障性评价的说明，定义了指标属于哪一类型的从属度、通过设定第3等级指标来得出判定结果的从属度时，第3等级指标的模糊的判定矩阵：

根据最大从属原则，对应于分配量B中的最大评价指标的评论集作为评估结果，判断评估对象的保障性指标的从属度。

5结论

知识的不足，新排的设备，保护设备的效果评价问题，影响设备的保护，基于模糊综合评价模型，利用层次分析法和模糊评价方法，合理地对数据处理新排设备的保护，克服了传统算法的数据保护设备到依赖脆弱性的评价也很高。下一研究的方向是设备的虚拟反馈的端环设计，其包括新设备的设计、生产、维护和维护。

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