徐廷學，安　進，鄭　磊，蘇艷琴

（1.海軍航空工程學院a.兵器科學與技術系；b.控制工程系，山東煙臺264001；2.南昌大學自動化系，南昌330000）

裝備質量評估系統(tǒng)關鍵技術研究

徐廷學1a，安進1a，鄭磊2，蘇艷琴1b

（1.海軍航空工程學院a.兵器科學與技術系；b.控制工程系，山東煙臺264001；2.南昌大學自動化系，南昌330000）

裝備在信息化條件下的攻防對抗體系中占據(jù)重要地位，因而其質量優(yōu)劣對整個體系戰(zhàn)斗力的發(fā)揮起著重要的決定性作用。文章以裝備質量評估為對象，對評估指標優(yōu)化、評估權重設計、評估算法實現(xiàn)、評估風險控制、評估系統(tǒng)實現(xiàn)等5個方面的系統(tǒng)關鍵技術進行了綜述和展望，并基于主成分提取、智能算法、穩(wěn)健評估、系統(tǒng)框架設計構建與優(yōu)化等技術和手段，分析了目前裝備質量評估中存在的瓶頸問題，為裝備質量管理建設工作進一步符合實戰(zhàn)化標準提供參考。

裝備質量評估；智能評估；評估技術

信息化作戰(zhàn)條件下，攻防一體的武器裝備作戰(zhàn)體系逐步形成，而作為體系主體的武器裝備，其質量的優(yōu)劣成為決定戰(zhàn)斗力的重要環(huán)節(jié)。質量評估作為質量管理的重要杠桿，是實現(xiàn)裝備質量科學管理及高效決策的必然要求。近年來，隨著科學發(fā)展與技術更新，各類武器裝備型號化、通用化、多樣化、高性能化水平得以提升，但起到基礎指導作用的評估理論和相應的方法研究卻不盡如人意，與綜合保障需求相差甚遠［1］，進而制約了裝備的末端管理與作戰(zhàn)效能發(fā)揮。

本文從梳理裝備質量評估的相關概念出發(fā)，對質量評估指標優(yōu)化、質量評估權重設計、質量評估算法實現(xiàn)、質量評估風險控制、質量評估系統(tǒng)實現(xiàn)等技術與方法的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢進行了綜述；在此基礎上，基于主成分提取、智能算法、穩(wěn)健評估、系統(tǒng)框架設計構建與優(yōu)化等技術和手段，分析我軍裝備質量評估中的技術瓶頸問題，力求為導彈裝備質量評估提供方向性的指導和技術上的支撐。

1　裝備質量評估基本概念

1.1裝備質量

質量概念內涵外延豐富［2］，其中最為通用、權威、規(guī)范的概念即ISO 9000-2000中的定義“一組固有特性滿足要求的程度”［3］。GJB 9001B-2009也采用了上述國際標準定義，并明確指出“對于軍品在重視其固有特性的同時，還要重視其賦予特性”［4-5］。在裝備質量領域，文獻［6］提出：裝備質量應符合“大質量觀”，即包括狹義產品質量、成本價格特性、過程均衡程度、產品服務、生產交貨特性、體系有效性以及環(huán)境資源保證程度在內的廣義概念；文獻［7］將裝備質量概括為性能、可信性、安全性、適應性、經(jīng)濟性和時間性等6個方面的性能內容；而文獻［8］則將裝備質量特性概括為功能和性能、安全性、環(huán)境適應性、可靠性、維修性、測試性、保障性等。這些裝備質量定義，對裝備符合設計的程度和使用中裝備表現(xiàn)出的相關特性各有關注和側重，因而裝備質量為裝備的一組特性滿足裝備使用保障要求的程度，覆蓋裝備全壽命周期各個階段，是其固有特性和賦予特性的綜合。

1.2裝備質量評估

裝備質量評估是指：以評價裝備質量為目的，運用數(shù)學方法計算經(jīng)過統(tǒng)計處理的質量信息，進而對裝備的質量等級作出定量描述的一種方法［9］。裝備質量評估是一項系統(tǒng)性的工作，其指標體系建立與優(yōu)化、指標權重體系設計、質量評估算法實現(xiàn)等各個主要環(huán)節(jié)相輔相成，共同影響質量評估的精度。為有效發(fā)揮評估的鑒定、引導、調控、激勵、探討等功能，須綜合運用系統(tǒng)論、信息論、控制論等理論，采用數(shù)據(jù)挖掘、信息融合、灰色理論、模糊原理等方法，滿足評估工作的需要。

2　裝備質量評估系統(tǒng)關鍵技術

國內外學者提出了多種具有創(chuàng)新性及實用價值的處理模型和方法，形成了一套較為完整的質量評估體系并運用于實踐，取得了較好的效果［5］。但在指標優(yōu)化、權重設計、算法實現(xiàn)、風險控制及系統(tǒng)實現(xiàn)等系統(tǒng)關鍵技術還有許多待攻克的問題。

2.1質量評估指標優(yōu)化

合理的指標優(yōu)化是質量評估的基礎。前蘇聯(lián)早在1950年就開始在部分武器裝備中開展質量評估方面的研究工作，1960年以指標選擇原則、評估內容與方法為重點進行逐步加強研究，1970年以后開展了導彈等具體武器系統(tǒng)評估方面的研究。［10］文獻［11］通過IAHP法和德爾菲法相結合的方式進行指標遴選和指標體系構建；文獻［12］運用多層模糊綜合評判進行指標的優(yōu)化；文獻［13］采用云模型計算得到指標的相關排序；文獻［14］采用灰色關聯(lián)分析法求取因素的特征排序從而進行指標遴選；文獻［15］運用主成分分析和聚類分析的思想建立了評估指標體系。

武器裝備作為一個復雜的多因素不確定系統(tǒng)，特別是各種自動測試設備得以廣泛運用以來，力求兼顧全面與獨立性，動靜結合，在定性與定量方法融合基礎上，一方面促進優(yōu)化，另一方面使得裝備的“消費者”即部隊滿意。在平時，實現(xiàn)各待檢參數(shù)的逐一檢測，依據(jù)測試結果進行全方位性能維護；在戰(zhàn)時，則遴選具有典型代表性、涵蓋信息量大的指標進行質量評估，從而縮短時間，提高效率。因此，實現(xiàn)2種狀態(tài)的區(qū)分優(yōu)化，就成為質量評估指標優(yōu)化研究的重點。

2.2質量評估權重設計

在裝備質量評估中，確定各指標的權重是十分關鍵的一環(huán)。由于各指標的屬性內容不同，它們從不同側面反映系統(tǒng)的特點對評估總體的重要程度是不一樣的。雖然有關裝備質量評估權重的報道不多，且鮮有實質性內容的披露，但通過各方信息挖掘可見，國外十分注重相關武器裝備的質量監(jiān)測與狀態(tài)評估［16］，開展了深入的研究和廣泛的探索，通過發(fā)展相關技術、方法和手段，利用計算和模擬等多樣方法，深化對裝備材料特性和武器科學的認識，進而進行權重劃分。國內也進行了大量相關工作：文獻［17］采用1-5比較法和德爾菲法確定控制參數(shù)的權重向量；文獻［18］利用最優(yōu)傳遞矩陣法對標度矩陣判斷法確定權重進行改造；文獻［19］采用變異系數(shù)法確定各評價指標的權重系數(shù)；文獻［20］基于工程模糊集理論和多屬性半結構性群決策理論進行評估權重的設計。

目前，根據(jù)武器裝備的特性、決策需求，實時地確定出各項指標的權重方法主要分為主觀賦權和客觀賦權。而將兩者結合的組合賦權法可以克服以往單獨方法的缺陷，并且通過計算機等手段的發(fā)展，可擺脫簡單線性疊加的束縛，實現(xiàn)變權和動態(tài)規(guī)劃，為質量評估權重設計提供了新的方向。例如，文獻［21-22］應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡分別對液壓系統(tǒng)和雷達裝備進行指標權重設計，克服了以往權重設計中的主觀隨意性。

2.3質量評估算法實現(xiàn)

裝備質量評估焦點在于質量評估方法探究，評價方法示意圖如圖1所示。

圖1　評價方法示意圖Fig.1 Sketch map of evaluation method

質量評估的發(fā)展伴隨質量管理的發(fā)展［23］，20世紀60年代初“新武器研制沒有后期質量評估模型，不予立項”成為美國國防部立項的明確規(guī)定，從而對美軍武器質量評估模型的深入研究和發(fā)展提供了契機［24］，多種系統(tǒng)評估模型紛紛出爐，如AIRNC系統(tǒng)評估模型在航空無線公司的應用；海陸空各軍種的系統(tǒng)評估模型。這些評估模型和算法進一步推廣到戰(zhàn)略導彈部隊和陸軍武器等軍事領域，并運用系統(tǒng)工程的相應觀點，推行全壽命質量管理，健全質量管理體系［25］。

隨著數(shù)學、管理科學、系統(tǒng)科學、計算機及人工智能等學科的技術突破與學科融合，許多新的綜合評估理論與方法也被提出。從20世紀80年代開始，涌現(xiàn)出很多新的綜合評估方法，并在裝備質量評估工作中得以探索和運用［26-27］。典型的質量評估方法如下。

1）神經(jīng)網(wǎng)絡分類法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Network，ANN）是在1980年復興的一種信息系統(tǒng)，可在物理機制上對人腦信息處理機制進行模擬，具有突出的特征提取、模式識別和模式分類的能力［28］，因此，在狀態(tài)識別、故障診斷和狀態(tài)評估領域得到越來越廣泛的應用。目前的模型已有幾十種之多，其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡是運用最為廣泛的模型之一［29］。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡在進行狀態(tài)分類時，通過正向傳播過程和誤差反向傳播過程2個過程，在利用樣本對網(wǎng)絡進行學習訓練的基礎上進行復雜的非線性運算，當滿足誤差要求時停止運算，輸出結果［30］。它實際是一個可用于對測試樣本進行分類的神經(jīng)網(wǎng)絡分類器，進而實現(xiàn)狀態(tài)分類的目的。

2）貝葉斯網(wǎng)絡分類法。貝葉斯網(wǎng)絡又稱為信度網(wǎng)絡，這種理論模型目前在不確定性知識表達和概率推理領域具有突出的有效性，自20世紀80年代末由Pearl提出以來［31］，已成功應用于故障診斷、工業(yè)控制、故障預測、醫(yī)療診斷、軍事評估與決策等領域［32］。在實際應用時，基于統(tǒng)計方法，結合事件的先驗概率（由先驗信息確定）和后驗概率（由樣本數(shù)據(jù)確定），從而實現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡分類器的狀態(tài)分類作用，其中心理論基礎是貝葉斯定理［33］。

3）支持向量機分類法。支持向量機（Support Vector Machines，SVM）自1992年由Vapnik等學者提出以來，迅速成為模式識別領域的一個研究熱點［34］，已經(jīng)廣泛應用于機械設備的狀態(tài)分類、故障診斷、狀態(tài)評估等領域。其理論基礎是統(tǒng)計學理論，核心內容是最優(yōu)分類面構造基礎上的核函數(shù)映射［35］。將已定義輸入空間的核函數(shù)非線性變換到一個高維空間，并尋找距離最優(yōu)面最近的支持向量，進而在與最優(yōu)分類面平行的超平面上根據(jù)訓練樣本構造最優(yōu)分類面，從而大大增加泛化能力，降低對測試樣本的的約束［36］。

式（2）中：w為分類面的法向量；C為懲罰因子；ξi為松弛因子。

最優(yōu)分類面要求最大化分類間隔和最小化分類誤差，引入核函數(shù)后優(yōu)化問題轉化為：

對每個訓練點都有一個拉格朗日乘子αi，與非零αi對應的點xi就是支持向量，記為xi?。可以得到判別函數(shù)

式（4）中：z為測試向本；sv表示支持向量；sgn（x）為符號函數(shù)，一般取對稱硬極限函數(shù)（結果為+1或-1）；α′i為式（3）得到的拉格朗日乘子；b′為偏置。

式（4）其實是一個二類SVM分類器，只要將測試樣本z輸入給分類器，根據(jù)輸出結果為+1或-1來判別z的類別，從而實現(xiàn)分類的目的。

4）灰色評估法與模糊評估法。1982年由鄧聚龍教授提出的灰色系統(tǒng)理論目前已成功應用于醫(yī)學、機器人、工業(yè)技術、圖像處理、軍事等領域［37-38］?；疑u估方法正是在灰色系統(tǒng)理論的基礎上發(fā)展起來的，相比其他方法，灰色評估在應對“部分信息已知，部分信息未知”的問題領域具有良好的灰評估能力，在處理裝備這類“小樣本、貧信息”不確定系統(tǒng)時優(yōu)勢明顯［39］。

灰色評估是指以不同的條件、意向、要求等為依據(jù)，對項目、事物、方案等各類對象，遵照定性的灰類進行評估，以獲得其所屬灰類類別或序次態(tài)勢?；疑u估按照具體思想、評估目標、評估方式等又可進行細分［40］，具體的分類如圖2所示。

圖2　灰色評估分類Fig.2 Classification of Grey evaluation

在模糊理論基礎上發(fā)展而來的模糊評估法則可以對具有“亦此亦彼”不確定性的問題進行解決，在理論和應用上較為成熟［41］。主要通過表征歸屬程度的“隸屬度”來刻畫事物及對象的狀態(tài)特征，利用模糊線性變換原理，進行指標的量化和歸一化，并按照指標權重進行綜合運算，在運用最大隸屬度原則的基礎上，綜合判定該項指標的狀態(tài)類別［42］。

分析對比上述各類方法，有各自的優(yōu)缺點，神經(jīng)網(wǎng)絡分類器、貝葉斯分類器和支持向量機分類器的實現(xiàn)過程都需要對樣本進行訓練，它們的性能好壞很大程度上取決于樣本的完善程度，3種分類器方法在各自優(yōu)點、缺點以及局限性等方面的分析比較如表1所示?；疑u估方法對不確定性系統(tǒng)可進行有效處理，但在進行灰色評估特別是灰色聚類時存在灰量難以白化、灰色聚類系數(shù)無顯著性差異等問題。模糊綜合評判具有多因素綜合分析的特點，并且擅長解決具有模糊性的問題，而多級模糊綜合評判自身就有分層的思想，非常適合進行多級評估［43］，但是在確定隸屬函數(shù)及模糊規(guī)則方面存在人為因素，缺乏令人信服的客觀依據(jù)。

表1　3種分類器綜合比較Tab.1 Comprehensive comparison of three classifiers

沒有一種評估算法是萬能的，在對特定對象進行質量狀態(tài)評估時，應根據(jù)實際情況選擇最適合的評估算法，對基本假設和模型條件進行分析，并對其進行優(yōu)化和改進，使評估算法不僅適合并且更加適用。國內專家學者主要針對各類裝備特點，對各類算法進行了探索性的應用［44-48］，結合指標優(yōu)化和權重設計方法，廣泛開展了建模、解模與驗模工作。其要點：一方面是對算法本身的深入理解，對其進行分析，明確它們各自的特點、優(yōu)勢和不足，以便靈活運用；另一方面是對處理對象特性的準確把握，通過兩者的結合，實現(xiàn)評估算法在實際應用中的最優(yōu)。

2.4質量評估風險控制

質量評估的可靠性尤為重要，準確可信的評估結果可保證決策的正確性。決策失誤大多是由于不可靠的評估結論帶來的，因而對裝備質量評估結論的可信度進行度量（亦即質量風險控制）是必要的。傳統(tǒng)直線性的質量評估流程缺少回路和反饋機制，這種形式使得引導評估結果走向可信的途徑和措施缺失。自80年代中期起，風險管理、人為因素分析和定量風險評估等各種先進技術在質量評估分析中得以應用，成為安全性分析、設計和驗證方法的重要輔助［49］，也使穩(wěn)健評估成為可能。文獻［50-51］就是在進行質量評估之后，進行相應的結果檢驗和風險分析，從而實現(xiàn)穩(wěn)健評估，有效降低評估失誤可能造成的決策風險。

通常情況下，經(jīng)過反復的測評才能得到一個合理滿意的評估結論，經(jīng)反復調整和權衡方能實現(xiàn)評估回路，即所謂的穩(wěn)健評估。其目的是在測度評估結果可信度的基礎上，從方法上降低評估風險的潛在性和發(fā)作性，因而符合武器裝備的質量評估需求。針對質量評估結果的可信度問題，可提出相應的可信度校驗方法，實現(xiàn)評估結果的可信度度量，為裝備質量穩(wěn)健評估提供有力的技術支撐。

2.5質量評估系統(tǒng)實現(xiàn)

理論和方法的研究最終是為了應用于實踐，通過構建一個實用性強、使用方便的數(shù)據(jù)管理和評估系統(tǒng)，可以在很大程度上克服評估和優(yōu)選工作量大、時間長的瓶頸，為武器裝備質量評估提供高效、穩(wěn)健的決策輔助，從而推動裝備質量評估的發(fā)展，實現(xiàn)軟件工程層次上的穩(wěn)健評估模型設計。1980年起，現(xiàn)代數(shù)學和計算機技術迅猛發(fā)展，美國及時將相關成果應用到質量評估中，涌現(xiàn)出一系列定性、定量分析模型和大量專家系統(tǒng)與仿真系統(tǒng)成果［52］。國內，文獻［52］采用基于仿真的方法，綜合利用多種評估算法，對地地戰(zhàn)術導彈進行了相應的評估研究，實現(xiàn)了評估的智能化和動態(tài)化；文獻［53］針對軍事代表系統(tǒng)任務需求，采用CMMI進行軍用軟件的管理，對其質量進行評估，并對軍用軟件質量的控制進行研究，形成完整的質量管理回路。這些平臺的研究和實現(xiàn)以及程序的編成，大大縮短了評估時間，提高了評估效率和性價比。

可以考慮在Sim 2000平臺基礎上進行仿真建模系統(tǒng)構建，采用Euler網(wǎng)、Petri網(wǎng)、SLAM網(wǎng)等方法，實現(xiàn)裝備質量的事前評估與預測及事后評估與總結評價，從而更好發(fā)揮評估作用，提高質量管理效能，實現(xiàn)其“看到成效、顯示差異、追溯原因”上的3大功能。

3　國內裝備質量評估技術瓶頸

國內在武器裝備測試數(shù)據(jù)的管理及評估方法方面已經(jīng)進行了許多嘗試［31］，地裝、地測和配套設備比較齊全，主要采用人工比對分析裝備履歷和測試數(shù)據(jù)的方法，對裝備質量性能進行定性評判，具備了比較成熟的理論成果與實踐經(jīng)驗［40］。例如，在導彈裝備質量評估工作中，將導彈質量等級劃分為4等7級，具體導彈及彈上分系統(tǒng)質量等級評定項目包括外觀、性能、配套、服役年限和通電時數(shù)、等級修理次數(shù)及服役經(jīng)歷等6項［53］。

但是隨著武器裝備型號的進一步發(fā)展，測試項目的多樣性、復雜性使得測試數(shù)據(jù)的管理任務更加繁重，對武器系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)及評估精度提出了許多新的挑戰(zhàn)與要求。以導彈裝備為例，單元測試設備及綜合測試設備可提供300多個測試數(shù)據(jù)結果［48］，如何在保證測試數(shù)據(jù)完整可靠的前提下，對其進行關鍵質量要素的提取和篩選，同時綜合歷史數(shù)據(jù)和履歷信息，在專家?guī)熘R挖掘的輔助下，選定適宜的評估算法進行實時動態(tài)的質量評估，并保證結果的精確可靠，這是面向戰(zhàn)備任務下裝備質量管理的必然需求。另外，當前的測試數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)對數(shù)據(jù)管理重點不突出、分類不明顯并且不支持數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析功能，因而不能很好地為武器裝備系統(tǒng)質量評估提供高效、可靠、直觀的參考。

另一方面，國內對基礎的質量評估理論缺乏深入的研究，僅僅是對一般方法進行簡單的照搬照用，對裝備系統(tǒng)這一特殊領域缺乏一套實用的評估理論和方法，對目前熱門的智能評估領域沒有充分開發(fā)。同時，由于任務需要，實際接觸裝備的部隊在質量評估理論和方法上難以投入太多精力和時間進行研究，而地方研究單位和院校對武器裝備的實際了解又難以達到一定的程度，從而限制了該特殊領域評價理論和方法的研究［54］。

在裝備質量評估過程中，統(tǒng)計數(shù)據(jù)一般為小樣本、貧信息，數(shù)據(jù)波動大且難以找到典型的分布規(guī)律，定性因素與定量因素交織。在這樣一種情況下，如何依靠既有的評估方法和新興的智能評估方法去實現(xiàn)裝備的創(chuàng)新評估模式，顯得尤為重要。加之新型裝備結構復雜，而質量評估具有動態(tài)性、交互性、環(huán)境多變性和人為因素性，質量檢測主要依靠簡單儀表、數(shù)據(jù)比對和個人經(jīng)驗，不僅速度慢、周期長而且容易造成失誤，已遠遠不能滿足視情檢測和原位快速評估的迫切需求，須應用主成分分析法對質量要素進行提取，綜合運用多屬性評估、多元統(tǒng)計評估方法、不確定性評估等各種方法，取長補短，優(yōu)勢互補，并且形成穩(wěn)健評估的網(wǎng)絡回環(huán)，設計和改進質量評估與決策系統(tǒng)，才能達到令人滿意的評估效果。

4　結論

在借鑒國內外研究成果的基礎上，融合裝備測試信息、裝備履歷信息、相似裝備歷史信息等，可以在評估中引入多源數(shù)據(jù)融合和多屬性決策理論，結合武器裝備實際需求，提出靜態(tài)檢測與動態(tài)檢測的評估算法?；诖怂惴?，既可以實現(xiàn)質量即時檢測，又可以實現(xiàn)當前質量與歷史質量的“決策”檢測，動靜結合，從而全面掌握裝備質量變化趨勢，為使用保障提供強有力的理論支持。同時，應當增加評估方法的柔性［55］，使其靈活、可重用、可擴展、可重組。優(yōu)選平時與戰(zhàn)時質量評估指標，設計合理權重，采用適用性強的柔性評估模型，實現(xiàn)評估結果的穩(wěn)健輸出和評估系統(tǒng)的高效應用，為質量管理和決策提供有力支持。

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Research on Key Technology of Equipment Quality Evaluation System

XU Tingxue1a，AN Jin1a，ZHENG Lei2，SU Yanqin1b
（1.Naval Aeronautical and Astronautical University a.Department of Ordance Science and Technology；b.Department of Control Engineering，Yantai Shandong 264001，China；2.Automation Department of Nanchang University，Nanchang 330000，China）

Equipment under the condition of informatization of attack-defense occupis the important status in the system of systems.So the quality is riding a decisive role into full play of the whole combat system’s effectiveness.Equipment quali?ty evaluation was listed as the research object in this paper.Its technologies and methods were summarized and prospected from five aspects such as evaluation index optimization，evaluation weight designing，evaluation algorithm implementation，risk controling of evaluation and implementation of evaluation system.The bottleneck problems existing in the equipment quality evaluation were analyzed based on the technologies and means of principal component extraction，intelligent algo?rithm，robust construction of the evaluation，system framework design and optimization.It could provide reference for the combat standard of the equipment quality management construction work.

equipment quality evaluation；intelligent evaluation；evaluation technology

E953

A

1673-1522（2015）06-0563-09DOI：10.7682/j.issn.1673-1522.2015.06.013

2015-09-19；

2015-10-28

國防技術基礎基金資助項目（02260112）

徐廷學（1962-），男，教授，博士，博導。