基于云模型与证据理论的雷达导引头状态评估

逯 程，徐廷学，王 虹

(1.海军航空大学兵器科学与技术系,山东 烟台 264001； 2.中央军委联合参谋部第55研究所,北京 100094)

0 引言

随着装备结构日趋复杂，故障诊断及维修保障模式也面临新的挑战，视情维修(CBM)正逐步取代传统的定时维修，成为装备综合保障工作发展的新趋势[1]。装备的技术状态评估作为CBM的重要环节，能够为装备维修决策提供依据和支持，对于实现装备精确保障任务具有重要意义。

随着信息融合技术的发展，D-S证据理论在装备状态评估方面已经成功运用[2-3]。作为一种不确定性推理方法，20世纪60年代D-S证据理论[4]诞生于美国学者DEMPSTER在多值映射方面的工作，后由其学生SHAFER加以扩充和完善。相对于传统的概率理论，证据理论所定义的置信函数和似真函数，对信息的狭义不确定性等认知方面的表示、度量、处理都更为灵活，这就更加有利于描述来自不同渠道的不完整的模糊信息；同时，由于Dempster证据合成公式的引入，利用多源信息获得的估计结果也更加可靠。

现有的装备技术状态评估主要集中在层次分析法[5]、模糊集合理论[6-7]、人工神经网络[8]、隐Markov模型[9]、贝叶斯网络[10]等方法，而装备性能测试数据较少，存在各种不确定性问题，传统单一方法较难取得准确可信的评估结果。作为处理模糊性与随机性的有力工具，云理论[11]能够实现定性与定量信息的转换，为状态评估研究提供了一个新的思路。

基于以上分析，本文将云模型与D-S证据理论相结合，在隶属度赋值与证据源修正的基础上，通过D-S证据理论融合装备多个测试指标得到评估结果。……