鄒 巖,張 娜,嚴(yán)小軍,耿振野
(1.長春理工大學(xué),長春130022;2.北京航天控制儀器研究所,北京100039)
對于精密導(dǎo)航系統(tǒng)來說,性能好壞直接決定了導(dǎo)航精度的表現(xiàn)。因此,針對精密導(dǎo)航系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)做出低延時的合理評估,為地面測試環(huán)境的調(diào)試提供及時的評價反饋,對于保障精密導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性和精度是一個十分有價值的研究方向。
在實際測試環(huán)境下,在地面測試環(huán)境中,依據(jù)測試數(shù)據(jù)的反饋,一部分?jǐn)?shù)據(jù)信息由于某些因素存在著可變性、浮動性等特征。精密導(dǎo)航系統(tǒng)的健康水平是根據(jù)定量的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、定性的測試狀態(tài)信息以及通過試驗積累的專家主觀經(jīng)驗來評定。因此,基于測試情況和實際需求的綜合考慮,本文參考現(xiàn)有的測試環(huán)境設(shè)計了一套基于AHP-模糊綜合評價方法的精密導(dǎo)航系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的評價模型。該評價模型從數(shù)據(jù)的多個屬性中給出依據(jù)評價指標(biāo)得到的狀態(tài)評估信息和被測器件的健康隸屬度。
模糊綜合評價理論是一種建立在以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)之上的評價方式,特點就是通過對評價對象建立模糊數(shù)學(xué)的數(shù)學(xué)模型,從而對評價對象進行綜合、完整的數(shù)學(xué)評價,通過分析結(jié)果實現(xiàn)最優(yōu)解選擇、數(shù)據(jù)分析的目的。本文主要研究在已有的監(jiān)測數(shù)據(jù)特征參數(shù)和健康狀態(tài)等歷史參數(shù)的情況下,建立特征參數(shù)與導(dǎo)航系統(tǒng)的測試狀態(tài)之間的模糊評價模型,通過合成算子實現(xiàn)對精密導(dǎo)航系統(tǒng)測試的狀態(tài)評估,得到被測系統(tǒng)的健康狀態(tài)信息。
導(dǎo)航系統(tǒng)的測試對嚴(yán)謹(jǐn)性和實時性都有很高的要求,評價指標(biāo)要求能夠正確并及時地通過監(jiān)測數(shù)據(jù)反映被測系統(tǒng)的各部分狀態(tài)信息。作為評價體系的基礎(chǔ),首先要確定檢測數(shù)據(jù)的評價指標(biāo),指標(biāo)的選取按照功能上分為規(guī)范類指標(biāo)和精度考察類指標(biāo)兩類。
(1)規(guī)范類判定指標(biāo)的選取
監(jiān)測數(shù)據(jù)的評估是建立在符合標(biāo)準(zhǔn)和保持高精度的基礎(chǔ)上,在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)的判據(jù)通過規(guī)范類指標(biāo)體現(xiàn)。偏差度指標(biāo)作為多個監(jiān)測指標(biāo)都要評估的評價指標(biāo),反映了被測值和標(biāo)準(zhǔn)值的偏差度。偏差是穩(wěn)態(tài)的,長時間在非額定電壓或頻率下工作,會嚴(yán)重影響電氣設(shè)備的使用壽命。該指標(biāo)擁有 “一票否決”的性質(zhì),即任何一項基本偏差性指標(biāo)無法滿足,都會使監(jiān)測數(shù)據(jù)的狀態(tài)評價輸出不合格的結(jié)果。
(2)精度類考察指標(biāo)的選取
評價模型除了要對規(guī)范類指標(biāo)進行評估,進一步的評估是由精度類指標(biāo)體現(xiàn)。精度類的考察指標(biāo)可以從數(shù)據(jù)反映的波動幅度、穩(wěn)定時間等方面進行評價。
其中,電壓波動指標(biāo)是指一段持續(xù)的時間里,相關(guān)的電壓幅值頻繁在標(biāo)準(zhǔn)值上下波動且波動范圍較大。作為一種動態(tài)的監(jiān)測指標(biāo),過大且持續(xù)的波動會影響系統(tǒng)的導(dǎo)航精度。
穩(wěn)定時間是指監(jiān)測數(shù)據(jù)的幅值從開始進入穩(wěn)定值經(jīng)歷的時間,該指標(biāo)考察了被測數(shù)據(jù)的動態(tài)響應(yīng)時間。
作為三相電壓和三相電流中考察不平衡度屬性的指標(biāo),三相不平衡度是指三相電力系統(tǒng)中三相不平衡的程度。三相不平衡輕則降低線路的供電效率,重則會因重負(fù)荷相超載過多,可能造成某相導(dǎo)線燒斷、器件燒壞等嚴(yán)重后果。
按照模糊層次分析法的設(shè)計思路,首先將評價體系分為3層,分別為目標(biāo)層、類別層、指標(biāo)層。中間的類別層按照物理相似度分為電源頻率、電流、力矩電機電流、電壓、溫度5類,每類包含多個屬性類似的監(jiān)測指標(biāo)。按照不同指標(biāo)的實際物理意義,又在類別層下派生出包含多個評價指標(biāo)的指標(biāo)層。圖1為精密導(dǎo)航系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)評價指標(biāo)評價結(jié)構(gòu)體系。
監(jiān)測數(shù)據(jù)在指標(biāo)層會得到評估指標(biāo)的預(yù)處理數(shù)據(jù),預(yù)處理數(shù)據(jù)經(jīng)過隸屬度函數(shù)的計算得到該項指標(biāo)的評價結(jié)果,逐層向上將評價結(jié)果通過對應(yīng)的模糊算子合成,最終會在目標(biāo)層匯總成被測系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)模糊綜合評價結(jié)果。模糊綜合評價的輸出流程如圖2所示。
圖1 模糊綜合評價體系Fig.1 Construction of comprehensive fuzzy valuation
圖2 模糊綜合評價流程Fig.2 Process of comprehensive fuzzy valuation
模糊綜合評價就是對指標(biāo)的隸屬度進行評價,即指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。根據(jù)指標(biāo)特性不同,模糊評價時具有不同的隸屬度函數(shù)。由1.1節(jié)分析敘述可知,按照物理屬性進行分類。針對每一類別下的子類別,可以依據(jù)不同的指標(biāo),選擇合適的隸屬度函數(shù)。
1)偏差指標(biāo)的隸屬度函數(shù)如式 (1)所示:
其中,U1和U2為根據(jù)實際情況來確定的常數(shù)。ΔU 通過式 (2)獲得:
其中,UE為電壓的額定標(biāo)準(zhǔn)值(靜態(tài)偏差)。2)波動幅度指標(biāo)的隸屬度函數(shù)如式 (3)所示:
其中,U1為根據(jù)實際情況來確定的常數(shù)。關(guān)于波動幅值的大小可以通過式 (4)獲得:
其中,Ue為電壓的額定標(biāo)準(zhǔn)值(動態(tài)波動)。
3)穩(wěn)定時間的隸屬度函數(shù)如式 (5)所示:
其中,TU1和k為根據(jù)實際情況來確定的常數(shù)。
4)三相不平衡度的隸屬度函數(shù)如式 (6)所示:
其中,a1和a2為根據(jù)實際情況來確定的常數(shù)。不平衡度的求取公式如式(7)所示:
其中,Imaxφ為電流最大值,Iav為電流平均值。
在多指標(biāo)模糊綜合評價中,不乏與其他綜合評判法相結(jié)合來確定權(quán)重的應(yīng)用,AHP-模糊綜合評價利用模糊一致判斷矩陣對各個指標(biāo)進行重要性的比較,解決了層次分析法在判斷矩陣一致性、權(quán)重求取方面的問題。同時,利用層次分析法(AHP),亦可以有效解決在多指標(biāo)模糊評價中,權(quán)值分配過小而導(dǎo)致評價結(jié)果無法體現(xiàn)單個評價指標(biāo)的問題。
首先通過參照已知測試結(jié)果及歷史測試數(shù)據(jù),針對每一個類層 (指標(biāo)層),通過專家打分或?qū)<医ㄗh等方式,確定模糊一致判斷矩陣。其中,矩陣具有如下性質(zhì):
式中,Sij代表第i個指標(biāo)與第j個指標(biāo)之間的關(guān)系,取值為0.5代表2個指標(biāo)同等重要,取值越大代表指標(biāo)i越重要。得到模糊一致判斷矩陣后,可以通過權(quán)重公式求取每個指標(biāo)的權(quán)重,如式 (9)所示:
因而, 對于模糊判斷矩陣R= (rij)m×n有一族權(quán)重矢量:
式中,β是大于1的底數(shù),通常參數(shù)β=e5或e3或e。通過增大β的值提高方案優(yōu)劣的分辨率,但是當(dāng)β很大時,某些權(quán)重值會趨向于零,不利于計算機處理。利用上述權(quán)值公式,計算后得到該層下類別層(指標(biāo)層)每一項權(quán)值。
在每個類別總結(jié)出各自的評價指標(biāo)后,需要按照規(guī)定的權(quán)重比,合成多個監(jiān)測類綜合的隸屬度評價結(jié)果。精密導(dǎo)航系統(tǒng)測試環(huán)境中,評價指標(biāo)具有明顯的共同作用特性,現(xiàn)有的以加和、取極值為特性的模糊評價算子已經(jīng)不能滿足評價的需求。在此針對不同的評價指標(biāo)提出基于多算子的綜合評價算子,從而使評價結(jié)果更具有可靠性和客觀性。
在導(dǎo)航系統(tǒng)的測試環(huán)境下,由于評估的指標(biāo)繁多,評價模型需要對特定的監(jiān)測數(shù)據(jù)選定合適的模糊合成算子,保證每個指標(biāo)都能夠在綜合的評價結(jié)果中得到嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆从?。針對單一算子下評價結(jié)果不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)那闆r,通過設(shè)計多算子的模糊合成算子可以有效改善這一問題。
首先,在多個監(jiān)測量中都出現(xiàn)考察精度的指標(biāo),按照一定權(quán)重比采用乘加算子得到3個評價結(jié)果的合成。乘加算子合成公式如式 (11)所示。
式中,ωi是指標(biāo)i所屬的權(quán)重,rij是j類監(jiān)測量下指標(biāo)i的隸屬度。
其次,對于規(guī)范類的指標(biāo),即評價指標(biāo)的取值隸屬度為被測系統(tǒng)的某個屬性是否合格,評價的合成算子為:
式中,rij為第i個指標(biāo)的合格隸屬度。當(dāng)某一個指標(biāo)的合格隸屬度較低時,將使整個系統(tǒng)的合格隸屬度降低;只有全部指標(biāo)在合格項隸屬度很高的情況下,整體評價的合格隸屬度才會很高。
在確定各類評價指標(biāo)的合成算子后,通過將兩種算子相乘的方式,得到基于多算子的模糊評價結(jié)果合成公式。算子公式為:
得到模糊評價結(jié)果后,通常根據(jù)最大隸屬度識別準(zhǔn)則得出該模糊評價的結(jié)果。但是,在高精密儀器的測試環(huán)境中,針對某些評價結(jié)果出現(xiàn)多峰值的情況,這種只選取一組向量中的數(shù)值最大項,而并沒有考慮到該組向量中的其他項的權(quán)重是不合理的。
因此針對評價結(jié)果,用最小置信度識別準(zhǔn)則來驗證其有效性。設(shè)評價指標(biāo)(y1,y2,…,yk)為屬性空間Y的有序分割,μx為隸屬度,在這要求隸屬度向量歸一化為置信度,λ的取值范圍通常為0.5<λ <1,一般取λ = 0.6~0.7。
通過結(jié)合某型精密導(dǎo)航系統(tǒng)的某次地面測試數(shù)據(jù),帶入建立好的AHP-模糊綜合評價模型,利用監(jiān)測數(shù)據(jù)評價和結(jié)果分析來驗證該評價模型的有效性。
參照第2章節(jié)隸屬度函數(shù)的設(shè)計方法,依據(jù)導(dǎo)航系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)綜合評價體系中評估各類監(jiān)測數(shù)據(jù)的評價指標(biāo),將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)帶入各指標(biāo)的隸屬度函數(shù),求得各隸屬度值。
以電流類為例,自瞄準(zhǔn)過程中的監(jiān)測數(shù)據(jù)中陀螺馬達電源和加速度計馬達電源的電流項的多項指標(biāo),包括偏差度、波動幅度、三相不平衡度,如圖3所示。
圖3 陀螺馬達電源電流和加速度計馬達電源電流Fig.3 Supply currents of gyroscope motor and PIGA motor
由圖3可知,陀螺馬達和加速度計馬達電源的三相電流都存在三相不平衡問題,參考電機相關(guān)設(shè)計標(biāo)準(zhǔn),給予2%的不平衡度包絡(luò)范圍。依據(jù)隸屬度函數(shù)選取類型,利用式(7)得到三相不平衡度后,帶入式 (6)求得三相不平衡度的隸屬度值。其中,參數(shù)a2取包絡(luò)值2%,參數(shù)a1用于體現(xiàn)嚴(yán)格符合標(biāo)準(zhǔn)的符合程度,取值0.3%。計算求得的三相不平衡度的隸屬度函數(shù)圖如圖4所示。
圖4 三相不平衡度隸屬度函數(shù)Fig.4 Membership function of three-phase unbalance
其他指標(biāo)依據(jù)各自的物理屬性,參照上述步驟,通過代入該指標(biāo)項的預(yù)處理數(shù)據(jù)到評估函數(shù)中,可以得到該指標(biāo)下隸屬度值。將隸屬度值進行統(tǒng)計,可得到自瞄準(zhǔn)中該指標(biāo)的隸屬度分布情況。陀螺馬達和加速度計馬達電源電流部分的指標(biāo)評價結(jié)果如表1和表2所示。
表1 陀螺馬達電源電流評估結(jié)果Table 1 Evaluate result of supply currents of gyroscope motor
表2 加速度計馬達電源電流評估結(jié)果Table 2 Evaluate result of supply currents of PIGA motor
依據(jù)專家建議,確定模糊層次評價的模糊一致判斷矩陣,得到各層次的權(quán)重值。
以類別層為例,根據(jù)電源頻率、電流、電壓、溫度、力矩電機電流的物理屬性、算子合成方式以及隸屬度判別方法來確定模糊一致判斷矩陣,如表3所示。
表3 類別層的模糊一致判斷矩陣Table 3 Fuzzy consistent judgment matrix
在權(quán)值求取中,分辨率參數(shù)β= e3, 利用式(10)計算每個指標(biāo)項的權(quán)重,帶入對應(yīng)的指標(biāo)關(guān)系參數(shù)Sij,可得到該模糊一致判斷矩陣對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)向量為 [02230 0.2230 0.2230 0.1754 0.1555]。
同理,可以按照上述計算方式得到指標(biāo)層的各指標(biāo)間權(quán)重關(guān)系,如表4~表6所示。
表4 電源頻率指標(biāo)權(quán)重Table 4 Weight of indicators of supply frequency
表5 電源電壓權(quán)重Table 5 Weight of indicators of supply voltage
表6 溫度指標(biāo)權(quán)重Table 6 Weight of indicators of temperature
根據(jù)4.1節(jié)所述,將不同的指標(biāo)按照指標(biāo)類型用規(guī)定的模糊算子進行評價結(jié)果的合成。規(guī)范類評價指標(biāo)通過0-1乘法算子進行評估結(jié)果合成,對于一般評價類指標(biāo)利用乘加算子進行計算。依據(jù)此方法,利用4.1節(jié)提出的式 (13)從指標(biāo)層逐層向上求得如表7的總體綜合評價結(jié)果。
表7 模糊綜合評價結(jié)果Table 7 Result of comprehensive fuzzy valuation
通過以上的實際算例計算,可以得到該次測試的監(jiān)測量模糊綜合的評價結(jié)果。從評估結(jié)果中可以看到,在 “嚴(yán)格符合標(biāo)準(zhǔn)”的評價結(jié)果下隸屬度是78.81%,在4個評價結(jié)果中隸屬度追高。基于第4章節(jié)闡述的最小置信度識別準(zhǔn)則,取置信度λ=0.7,綜合結(jié)果中,嚴(yán)格符合標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度追高,且隸屬度值0.7881>0.7,滿足最小仔細(xì)讀識別準(zhǔn)則。因此,針對該次測試的結(jié)果可以給予嚴(yán)格符合標(biāo)準(zhǔn)的評價結(jié)果。
此外,從綜合評估結(jié)果中還可以看出,接近包絡(luò)值的隸屬度達到0.1136。通過觀察類別項的評估結(jié)果可以得出,溫度項的監(jiān)測量評估結(jié)果中,評估結(jié)果的隸屬度值在 “接近包絡(luò)值”和 “較符合標(biāo)準(zhǔn)”也有體現(xiàn)。由此可以具體分析該項中的監(jiān)測指標(biāo),針對這一部分進行改進。
本文針對現(xiàn)有精密導(dǎo)航系統(tǒng)的測試環(huán)境,提出一種基于AHP-模糊綜合評價的監(jiān)測數(shù)據(jù)評價模型。同時,提出了多算子的模糊評價結(jié)果合成,
用以準(zhǔn)確體現(xiàn)不同監(jiān)測指標(biāo)的狀態(tài)特性在綜合評價中的作用。最后,利用最小置信度校驗準(zhǔn)則來驗證評價結(jié)果的有效性。算例表明,本文提供的方法可以有效得到導(dǎo)航系統(tǒng)在地面測試的綜合評價,指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)與評價模型合理,評價結(jié)果可為精密導(dǎo)航系統(tǒng)的測試提供意見和參考。
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