桌面式航空弹药测试模拟训练设备效能评估

2021-03-05周弘扬

兵器装备工程学报 2021年2期

周弘扬，马超，高松

(空军勤务学院航空弹药保障系，江苏徐州 221000)

航空弹药测试设备的操作与维护内容复杂，但由于实装数量少、维护成本高以及弹药通电寿命有限等原因，致使训练受到严格限制，无法有效提高保障人员的能力水平。而桌面式测试模拟训练设备是以操作使用为仿真对象，以计算机为平台，应用系统仿真技术和虚拟现实技术研制的一种人在回路中的、桌面式的虚拟仿真系统，用于对个人和小组进行检测、故障诊断等程序化操作训练和教学中。不同于“看得见的实装”和“看不见的仿真系统”组合的半实装模拟训练设备[1]，桌面式设备能够有效减少实装磨损和弹药通电测试寿命损耗问题且具有不受场地和天气限制、结构简单、成本低、方便高效等特点。其设备效能的高低对场站勤务保障能力生成起着至关重要的作用，因此对其效能的评估十分必要。

目前，针对模拟训练设备的研究主要集中在技术能力提升和标准规范上，包括外军正积极推进模拟系统数据、模型、接口、软件研制的互联互通和一体化试训平台的应用[2]。但对于设备保障效能的研究，文献[3]针对船舶电力系统模拟训练提出层次分析法赋权，建立综合模糊评判模型。文献[4]则考虑专家对方法的偏好，在AHP、比系数法、熵权法中比较确定权重。文献[5]提出基于Petri网的模拟训练评估模型。文献[6]构建灰色AHP模型，利用神经网络非线性拟合求解效能等等。这些方法在一定程度上反映了特定环境下的效能[7，8]，但在处理定量定性联合评估问题时都存在一定的局限性，如神经网络要大量的训练数据，模糊、灰色理论主观性大、函数复杂[9-12]，处理模拟训练设备效能评估不太理想。

本文提出一种基于D-AHP(D数理论改进的层次分析法)和云模型相结合的评估方法。D数理论是邓勇教授2012年提出[13]，允许指标元素之间不独立的情况出现，处理不完备不确定信息能力强。结合AHP解决多层次、多目标的大系统优化问题时灵活、简洁的特点[14]，云模型依靠简单的计算期望、方差和高阶中心矩将定性与定量模型相统一，使评价结果更接近实际情况[15，16]。两者的结合为测试模拟训练设备效能评估提供新的思路。

1 航空弹药测试模拟训练设备概述

航空弹药测试模拟训练系统组成如图1所示，包括多媒体教学和模拟训练系统两大部分。

多媒体教学系统采用图像、文字、动画等多媒体形式将设备工作原理、弹药及结构组成和操作使用维护的示教等信息呈现在终端。

模拟训练系统则主要由视景仿真、测试过程仿真、音响仿真、故障仿真、数据库等模块组成，用于实现弹药的测试、信息判读和故障诊断等训练以及实现成绩的评定和记录回放等功能，有助于弹药大队人员提高测试保障水平。

图1 桌面式测试模拟训练系统结构组成框图

2 测试训练设备评估模型建立

2.1 指标体系构建

桌面式航空弹药测试模拟训练系统不同于数字计算机仿真，应具有良好的通用性、交互性、可操作性以及较好的仿真度等才能符合训练要求。其设备效能既与系统本身的技术性能有关，又涉及成绩评估等方面，因此信息具有一定的模糊性。基于此，本文从训练设备要素出发，遵循全面性、重要性、层次性原则，通过查阅文献和咨询装备保障领域专家的方式，建立如图2所示指标体系，主要包含硬件性能、训练能力、软件性能、系统可用性等指标。

图2 桌面式测试模拟训练设备效能评价指标体系框图

2.2 D-AHP赋权

由于AHP将指标体系结构内元素两两比较确定权重方法非常实用，但信息的模糊性又限制了典型AHP方法的使用。因此提出D数偏好关系改进AHP的方法，减少不确定性。

D数理论是对D-S证据理论的改进，无需计算概率且可以解决不确定性问题，在应急事件管理能力评估、信息安全风险评估等方面有较好应用[13]。

关于D数的相关定义和性质如下：

定义1设存在非空有限集Ω与映射D：

Ω→D[0，1]

(1)

满足：

(2)

定义2设存在D数和非空有限集Ω，则D数信息完整度Q可量化为：

(3)

定义3设离散非空有限集Ω={b1，b2…，bn}，D数特殊表达式为：

D={(b1，υ1)，(b2，υ2)，…，(bn，υn)}

(4)

定义4设存在D数：

D={(b1，υ1)，(b2，υ2)，…，(bn，υn)}，则其集成为：

(5)

定义5模糊偏好关系用符号“≻”表示，专家对各评估对象的偏好依据对比较矩阵来表示。

设存在一组评估对象F={F1，F2，…，Fn}，其模糊偏好关系为：

UR∶F×F→[0，1]

(6)

用矩阵表示为R=[rij]n×n：

(7)

该矩阵满足：

1)rij≥0；rij+rji=1， ∀i，j∈{1，2，…，n}；

2)rij=0.5， ∀i∈{1，2，…，n}。

矩阵元素rij表示评估专家认为Fi相对与Fj的重要程度，其赋值范围及其含义如下：

rij=UR(Fi，Fj)

(8)

如果rij=0，则Fj明显比Fi重要。

如果0

如果rij=0.5，则Fj与Fi无差别。

但该方法存在专家评估信息不完整或不确定的情况，无法构造出合理的偏好矩阵。

因此对偏好关系改进，将适用范围扩大到不确性的信息领域。其评判矩阵则被称D矩阵。

定义6设一组评估样本F={F1，F2，…，Fn}，则D数偏好关系为：

RD∶F×F→D

(9)

以矩阵形式表示为RD=[Dij]n×n。其中：

关于D数偏好关系计算权重的步骤为：

1) 组织领域专家对指标成对比较，以偏好关系形式表示其重要度，构建D矩阵RD。

根据设备效能评价指标体系，确定准则层一级指标集为A={A1，A2，A3，A4}={硬件性能，软件性能，训练能力，设备可用性}。

为定量表示指标间相对重要性，采用0.1～0.9标度进行成对比较赋值。其对应含义如表1所示。

表1 评估标准及含义

2) 由I(D)，将矩阵RD表示成确定数矩阵RC。

3) 计算偏好概率，构建基于矩阵RC的概率矩阵RP。

因此，其不一致系数为0.183 3，经专家评估认为该系数在可接受范围内。因此对一级指标排序为A2>A3>A4>A1，对设备效能影响从高到低分别为：软件性能，训练能力，设备可用性，硬件性能。

(10)

其中，ωAi表示第i个准则层一级指标权重，λ表示评估信息的可信度，取值与专家经验和对问题背景的认知水平有关。根据文献[13]给出的取值及说明可知，专家经验丰富，因此λ为2，则一级权重向量为ωA=(0.212 5，0.362 5，0.262 5，0.162 5)。

同理，可求得各二级指标相对于一级指标的权重以及相对于评估目标的综合权重，如表2所示。

表2 指标权重计算结果

2.3 云模型标准量化

李德毅院士把概率论中的数字特征用期望、方差和高阶中心矩表示，将模糊数学中较精确的隶属度和利用两种精确集合函数评定不确定性的粗糙集等模型优势结合提出云模型理论，使评价结果更接近实际情况[15-16]。

云模型用期望Ex、熵En和超熵He三个数值来表示数字特征：

Ex是数值域中最能代表其定性评估值的样本值即云重心；

En是对模糊度的评估，反映数值域中随机值在云中的范围，表示被定性云滴的离散程度；

He是云滴的不确定度的评估，是熵的叠加。超熵越大，云层越厚，隶属度的不确定性也越大。

根据云理论和专家意见，将评估标准定义为5种：优、良、中、及格和差。量化标准如表3所示。

表3 桌面式测试模拟训练设备效能评估的量化标准

3 实例应用

以某型空空导弹通用测试模拟训练设备为研究对象，在实地问卷调查、座谈的基础上收集相关数据，进行如下评估工作。

1) 根据评价标准(见表3)，结合五位专家意见得到指标层评价指标结果如表4，表4中每行表示一位专家对指标的评价，每列表示同一项指标不同专家的评价。

2) 运用云理论，按照指标层期望、熵、超熵计算式(11)得到指标层各项指标特征值，如表5。

(11)

3) 根据指标层云数字特征值，按照指标权重式(12)计算，得到准则层各项评价结果，如表6。

(12)

表4 指标层评价指标结果

表5 指标层云模型各项指标特征值

表6 准则层云模型各项指标特征值

4) 由于准则层权重系数为：

WA=(0.212 5，0.362 5，0.262 5，0.162 5)

因此，可以得到目标层综合效能评估云数字特征为(0.465 3，0.089 4，0.025 3)。与效能评估标准相比较，可知总体水平“及格”。其中，模拟逼真度、经济性的云数字特征分别为B5(0.4，0.050 1，0.049 9)、B14(0.4，0.100 3，0.007 3)，其评估结果的平均值小于综合效能评估值，说明这两方面的指标落后于系统整体性能，制约着该款空空导弹通用测试模拟训练设备效能的提升。因此在后期研制升级过程中着重提高仿真环境真实度和节约成本，从而提高设备训练能力。