某型无人机系统健康状态评估研究＊

（陆军军官学院 合肥 230031）

1 引言

随着无人机技术的发展，现代无人机系统机载设备日趋复杂，对故障诊断和维护方式提出了新的挑战。对无人机系统进行全面的健康状态评估，能有效提高无人机系统安全性能和维修保障水平，降低寿命周期费用。

2 健康状态评估方法

装备健康状态评估的根本任务是根据装备的运行信息来评估装备的相关状态。某型无人机全系统状态信息不完全，具有一定灰色性和模糊性，建立精确的数学或物理模型进行评估不仅计算繁杂，从现实的角度来讲也是不可能的。因此，结合灰色关联分析和模糊综合评判方法进行评估是一个行之有效的方法。

1）灰色关联分析

灰色关联分析（Grey Relational Analysis，GRA）是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序的。灰色关联分析的核心是计算关联度，步骤如下［1～2］：

（1）建立灰关联因子集。令X为序列集，xi为序列：

xi必须满足下述条件：①序列xi的数据xi（k）之间具有数值可比性；②序列xi之间具有可接近性；③序列xi应该同极性。

（3）确定边界值。

上边界值：

下边界值：（4）计算灰关联系数。令γ（xi（k），xj（k））为比较序列xj对于参考序列xi在第k点的灰关联系数，则

式中，ζ为分辨系数，ζ∈［0，1］。

（5）计算灰关联度。γ（xi，xj）为xj对于xi的灰关联度，则

2）模糊综合评判

模糊综合评判是对受多种因素影响的事物作出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其基本思想就是利用模糊线性变换原理和最大隶属度（或加权平均）等原则，考虑与被评价事物相关的各个因素，对其作出合理的综合评价［3］。权重集的确定是综合评价最关键的环节之一，本文根据实际情况采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）。

扶助学校和基地村活动。为践行“一带一路”目标，把“共建共享”落到实处，几年来保加利亚公司每年都应基地所在村政府的请求，为基地所在村或学校组织的活动提供经济资助，形成了中保两国人民共建企业，企业支持当地政府工作和学校发展的良好环境。

运用AHP进行决策时，大体上可分为以下三个步骤［4］：

首先，分析目标评价系统，确定各要素之间的关系，建立递阶层次结构。层次大体上分为三类：最高层，顶层只有一个元素，为总目标层；中间层，包括为了实现总目标所涉及的中间环节，由若干层次组成，包括所需要的约束，多级准则等；最低层，表示为实现准则可供选择的各种措施、备选方案，故称为方案层。

其次，在建立递阶层次结构以后，上下层次之间的隶属关系就被确定了。假定以顶层元素u0为准则，所支配的下一层次（L1）的元素为u1，u2，…，un，要通过两两相互比较的方法求出它们对于u0的相对重要性即相应的权重a1，a2，…，an。对于准则u0，下层n个被比较的元素构成了一个两两比较判断矩阵

其中，hij表示从准则u0考虑元素ui相对元素uj的重要性的1～9标度量化值。

最后，根据L1层次中元素两两比较的判断矩阵，就可以求出n个元素相对于准则u0的相对权重向量A＝（a1，a2，…，an）。

在构造判断矩阵时，需要对判断矩阵进行一致性检验，具体步骤如下［5］：

（1）计算判断矩阵的一致性检验指标CI＝（λmax-n）／（n-1），其中n为判断矩阵的阶数。

（2）根据矩阵阶数n从表1中查出平均随机一致性指标RI。

表1 随机一致性指标RI的值

（3）计算一致性指标CR＝CI／RI，进行一致性检验。当CR＜0．1 时，即要求决策者判断的一致性与随机生成判断的一致性之比小于10%时，可认为判断矩阵的一致性是可以接受的。反之，当CR≥0．1时，应该对判断矩阵作适当修正，以保持一定程度的一致性。

3 健康状态指标体系建立及等级划分

装备健康状态指标体系建立及等级划分是科学评估装备健康程度的基础。不同类别的装备，应建立相应指标体系和等级标准。

图1 某型无人机系统发射装置健康状态指标体系

以某型无人机系统发射装置为例，它的健康状态评估指标体系可分为：液压系统、助推火箭、推力杆和定力杆，各部分分别包括材料变化因素（例如零部件锈蚀、磨损）、结构变化因素（例如荷载及抗力变化）、环境影响因素（例如恶劣环境条件）及操作使用因素（例如操作使用的合理规范性）等评估指标（见图1），主要考虑这些因素对装备主要构成部分的健康状态的影响。

装备健康状态等级划分是进行健康状态评估的基础和前提，健康状态评估的结果也可以用健康状态等级来表述。等级划分根据灰色关联度的大小进行［6～7］（见表2）。

表2 装备健康等级划分

4 健康状态评估的实现

装备健康状态评估的实现步骤如下：

1）确定因素集。第一级评估是用指标层对准则层进行评估，第二级评估是用准则层对目标层进行评估。以某型无人机系统发射装置为例（表3），构成一个“装备-系统”二级综合评估模型。W是目标层的因素集，即整件装备的健康状态；U＝｛U1，U2，U3，U4｝是准则层的因素集，即主要组成部件的健康状态，其中，U1为液压系统，U2为助推火箭，U3为推力杆，U4为定力杆；V＝｛Vij｝，i＝1，2，3，4；j＝1，2，3，4，是指标层的因素集，即综合评估指标体系，其中，Vi1为材料变化因素，Vi2为结构变化因素，Vi3为环境影响因素，Vi4为操作使用因素。

2）计算评估对象不同指标与最优指标的灰色关联系数γ，构成评判矩阵MR，得到某型无人机系统发射装置灰色聚类结果。

3）计算权重矩阵MA。本文采用层次分析法对各层次因素进行两两比较，得出权重矩阵［8］。相对重要程度的取值参如表3所示。

表3 评估指标相对重要程度关系表

介于两相邻重要程度间的标度值分别取值2、4、6、8。对判断矩阵来说，如果两个指标xi与xj相比得判断值aij，则xj与xi比较得判断aji＝1／aij，并且应有aii＝1。根据某一份权重专家调查表（表4），得到某型无人机系统发射装置各指标的相对重要度。

表4 专家权重调查表

通过层次分析法，对回收的20份权重专家调查表数据进行计算分析，并通过一致性检验后，得到无人机发射装置的权重向量为［9］

MA＝（0．153，0．332，0．234，0．281）

4）模糊综合评判［10］。由评判矩阵MR和权重矩阵MA，二级评判并归一化得到的结果：R＝MA×MR。

R＝（0，0．015，0．650，0．321），按照最大隶属度原则和健康等级划分［11］，可以判定某型无人机系统发射装置的健康状态为“较严重劣化”。

5）某型无人机系统的健康综合评估。同理，通过以上五个步骤，可以分别得到控制导航系统、无人机机体、动力装置、发射装置、回收装置、综合无线电系统、电源系统等某型无人机系统关键设备的健康评估结果，在此基础上对某型无人机系统进行一次“装备-系统”二级综合评估，可以得出其整体健康评估结果。

5 结语

本文阐述了某型无人机系统健康状态评估的方法；以某型无人机系统发射装置为研究对象，建立了健康状态指标体系，划分了健康等级；结合灰色关联分析和模糊综合评判方法，实现了对某型无人机系统的“装备-系统”两级健康状态评估。通过对某型无人机系统健康评估的研究，可以将其成果应用到一般复杂系统中，为单件装备维修的必要性、多件同类装备维修顺序的排列以及维修任务的调度提供科学的量化工具。

［1］邓聚龙．灰预测与灰决策［M］．武汉：华中科技大学出版社，2005，12：50-60．

［2］邓聚龙．灰色控制系统［M］．第二版．武汉：华中理工大学出版社，1993，9：77-83．

［3］唐广荣．基于模糊FMEA 的FPSO 原油洗舱惰性气体控制系统安全评估［D］．大连：大连海事大学，2009：68-72．

［4］罗党，王淑英．决策理论与方法［M］．北京：机械工业出版社，2010：217-223．

［5］李习彬．系统工程—理论、思想、程序与方法［M］．石家庄：河北教育出版社，1991，12：110-114．

［6］李国成，丁烈云．历史建筑结构健康状态灰色综合评判［J］．华中科技大学学报，2005，22（1）：16-18．

［7］李炜明，李国成，严明煜．历史砌体建筑结构健康状态的复合评判［J］．华中科技大学学报，2005（22）：101-104．

［8］李俨，陈海，张清江，等．无人机系统健康状态评估方法研究［J］．系统工程与电子技术，2011（3）：563-567．

［9］畅伟．基于FMECA 和模糊综合评判的无人机系统安全评价研究［D］．合肥：陆军军官学院，2012．

［10］卜广志，张宇文．基于灰色模糊关系的灰色模糊综合评判［J］．系统工程理论与实践，2002，22（4）：141-144．

［11］王俨剀，廖明夫．航空发动机健康等级综合评价方法［J］．航空动力学报，2008（5）：939-945．