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        基于多智能體的艦船裝備健康狀態(tài)仿真評估方法

        2022-05-31 04:27:40丁善婷董正瓊
        中國機(jī)械工程 2022年10期
        關(guān)鍵詞:海況艦船部件

        丁善婷 王 淼 董正瓊 聶 磊

        1湖北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,武漢,4300682湖北省現(xiàn)代制造質(zhì)量工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,武漢,430068

        0 引言

        艦船是一種典型的多任務(wù)、多系統(tǒng)特征的大型復(fù)雜裝備系統(tǒng),其健康狀態(tài)對裝備的任務(wù)成功性及其總體效能發(fā)揮具有重要影響[1]。隨著裝備系統(tǒng)集成化、信息化程度的提高,開展艦船裝備健康狀態(tài)評估,能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地為艦船的使用、管理提供決策依據(jù),對確保艦船安全可靠運(yùn)行具有重要意義。目前常用的健康度評估方法有模型驅(qū)動、知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動等。其中,模型驅(qū)動是對裝備按層級分析的原理進(jìn)行深入研究而設(shè)計(jì)的一種物理模型[2-3]。多智能體仿真建模技術(shù)[4-7]作為一種模型驅(qū)動健康度評估方法,通過各智能體間的通信、合作、管理和控制,客觀表達(dá)裝備多任務(wù)、多系統(tǒng)參與的復(fù)雜過程,在復(fù)雜裝備基于任務(wù)的健康度仿真評估研究方面具有優(yōu)勢。

        目前,國內(nèi)外學(xué)者結(jié)合多智能體技術(shù)對復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)性能及總體效能評估等方面進(jìn)行了大量研究。FENG等[8]基于多智能體建立了考慮機(jī)器故障處理、人為錯(cuò)誤、環(huán)境干擾、維護(hù)和重建信息等機(jī)制下的復(fù)雜人機(jī)交互系統(tǒng)(complex human-machine system,CHMS)性能和可靠性綜合評估分析方法??芰Φ萚9]采用多智能體的仿真方法對裝備保障體系進(jìn)行建模和仿真,對保障資源進(jìn)行合理的運(yùn)籌,使裝備獲得及時(shí)、有效而經(jīng)濟(jì)的保障,從而充分發(fā)揮裝備的效能。RAJPUT等[10]提出了一種新的體系結(jié)構(gòu),支持基于智能體的分布式系統(tǒng)解決故障恢復(fù)方面的問題,以實(shí)現(xiàn)其自適應(yīng)性。REN等[11]基于多智能體建立了艦船指揮控制的基本流程,為未來艦船指控系統(tǒng)的智能化發(fā)展提供了參考。申瑩等[12]基于多智能體技術(shù)探究了面向任務(wù)環(huán)境的裝備系統(tǒng)可靠性仿真機(jī)理,研究不同環(huán)境條件下的系統(tǒng)可靠性特征,為構(gòu)建通用、實(shí)用的系統(tǒng)可靠性理論奠定了基礎(chǔ)。上述文獻(xiàn)采用多智能體技術(shù),從可靠性、維修性、保障性、任務(wù)成功性等角度對艦船裝備效能進(jìn)行了研究,但對艦船所處動態(tài)海洋環(huán)境對裝備健康狀態(tài)影響,及間接對艦船任務(wù)成功產(chǎn)生的影響考慮不足。海洋環(huán)境對艦船執(zhí)行任務(wù)的影響主要體現(xiàn)在以下方面:加速艦船裝備的性能退化,結(jié)構(gòu)損壞、功能喪失以及降低維修人員維修效率等[13],因此考慮環(huán)境因子對艦船執(zhí)行任務(wù)的影響能更為真實(shí)、客觀地評估艦船裝備的健康狀態(tài)以及任務(wù)成功性。

        本文以艦船裝備為對象,提出利用多智能體仿真建模方法,建立了一種考慮環(huán)境動態(tài)影響的“任務(wù)-裝備-維保-環(huán)境”的裝備健康狀態(tài)評估模型。結(jié)合典型示例進(jìn)行仿真建模驗(yàn)證,為艦船裝備的論證和研制工作提供技術(shù)支持。

        1 健康狀態(tài)評估模型

        艦船裝備映射的多智能體系統(tǒng)是典型的層級式組織結(jié)構(gòu)[14],分析艦船執(zhí)行任務(wù)的過程,構(gòu)建其“任務(wù)-裝備-維保-環(huán)境”動態(tài)交互模型并將其映射成多智能體系統(tǒng)。多智能體系統(tǒng)中(MAS)包括“任務(wù)智能體群(task agents,TAs)”“裝備智能體群(machine agents,MAs)”“維保智能體(maintenance agents,MtAs)”及“環(huán)境智能體(environment agent,EA)”,即

        MAS={EA,TAs,MAs,MtAs}

        (1)

        任務(wù)智能體群(TAs)向裝備智能體群(MAs)發(fā)布任務(wù),裝備智能體群中上層艦船智能體(machine agent,MA)將任務(wù)分解并分配到下層子系統(tǒng)智能體(subsystem agent,SA)及部件智能體(part agent,PA)節(jié)點(diǎn),每個(gè)智能體成員僅與前驅(qū)和后繼智能體節(jié)點(diǎn)通信和信息交互,多智能體系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)及相互通信機(jī)制如圖1所示。

        圖1 “任務(wù)-裝備-維保-環(huán)境”相互作用示意圖Fig.1 “Mission-equipment-maintenance-environment” interaction diagram

        任務(wù)智能體群(TAs)作為最高層智能體,模擬艦船“多任務(wù)”的特征,包括艦船裝備任務(wù)要求確定、任務(wù)分配以及任務(wù)結(jié)束后健康狀態(tài)及任務(wù)成功率評估。

        裝備智能體群(MAs)用于模擬艦船在執(zhí)行任務(wù)全程的運(yùn)行狀態(tài)動態(tài)變化情況。根據(jù)艦船中各部分功能不同,將其分解為“艦船(MA)-子系統(tǒng)(SA)-部件(PA)”三層嵌套結(jié)構(gòu),艦船裝備的“多狀態(tài)”由MA的狀態(tài)集體現(xiàn),即

        State(MA)={待機(jī),正常,退化,故障}

        (2)

        各層級之間的狀態(tài)傳遞主要有兩種形式,一是“艦船”向“部件”由上至下的工作狀態(tài)傳遞方式;二是“部件”向“艦船”由下至上的健康狀態(tài)及故障邏輯傳遞方式,各層級之間以可靠性框圖的形式相互聯(lián)系,底層部件健康狀態(tài)變化將直接或間接導(dǎo)致艦船系統(tǒng)狀態(tài)變化,若部件失效,則觸發(fā)PA與MtA的通信機(jī)制。

        “多狀態(tài)”艦船裝備完成任務(wù)的基礎(chǔ)是有維修保障機(jī)制的支持,維保智能體(MtA)的狀態(tài)集如下:

        State(MtA)={待機(jī),修復(fù)性維修,備件更換}

        (3)

        保障數(shù)據(jù)庫(Sr)時(shí)刻為維修機(jī)制提供資源支持,包括維修需要的時(shí)間、人員、工具、備品備件等。

        環(huán)境智能體(EA)用于模擬影響艦船裝備執(zhí)行任務(wù)的海洋環(huán)境,構(gòu)建海洋環(huán)境因子,包括溫度、濕度、風(fēng)浪、空氣環(huán)境等多種因素,按照GJB 4000-2000對海況進(jìn)行分級(0~9級海況),綜合描述海洋環(huán)境對艦船裝備壽命以及艦員級故障裝備維修時(shí)間的影響。

        基于“任務(wù)-裝備-維保-環(huán)境”模型構(gòu)建艦船多智能體系統(tǒng),開展多任務(wù)多階段多系統(tǒng)的裝備健康狀態(tài)評估。

        2 多智能體系統(tǒng)內(nèi)部構(gòu)建

        艦船復(fù)雜性由多智能體系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、規(guī)則、行為體現(xiàn)。分別對任務(wù)智能體群(TAs)、裝備智能體群(MAs)、維保智能體(MtA)以及環(huán)境智能體(EA)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和行為規(guī)則進(jìn)行構(gòu)建。

        2.1 任務(wù)智能體群

        艦船裝備執(zhí)行任務(wù)是一個(gè)典型的“多階段、多系統(tǒng)”工作過程。定義任務(wù)智能體群TAs={TA1,TA2,…,TAj,…,TAm},m表示艦船需要執(zhí)行的任務(wù)階段數(shù)量;對每個(gè)任務(wù)階段的實(shí)際過程進(jìn)行分析,則任務(wù)階段智能體TAj可表示為

        任務(wù)階段智能體(TAj)=〈輸入集(X),輸出集(Y),任務(wù)分配規(guī)則〉

        (4)

        任務(wù)智能體(TA)任務(wù)分配應(yīng)滿足完整性的原則,可以是任務(wù)功能意義上的完整,也可以是內(nèi)容意義上的完整,即應(yīng)當(dāng)滿足

        TA=TA1∪TA2∪…∪TAm

        (5)

        2.2 裝備智能體群

        裝備智能體群(MAs)作為任務(wù)成功性與健康狀態(tài)評估的主體研究對象,其內(nèi)部為“艦船(MA)-子系統(tǒng)(SA)-部件(PA)”的三層嵌套結(jié)構(gòu)。建立艦船裝備整體的健康度數(shù)學(xué)模型,對環(huán)境影響下的艦船裝備任務(wù)成功性及健康狀態(tài)進(jìn)行評估。

        2.2.1裝備狀態(tài)變化機(jī)制

        艦船裝備(MA)由n個(gè)不同功能的子系統(tǒng)(SA)構(gòu)成,其中子系統(tǒng)(Si)有q種性能狀態(tài)。任意一個(gè)子系統(tǒng)的狀態(tài)變化都會引起艦船裝備的性能狀態(tài)變化,因此在任務(wù)過程中的某一時(shí)刻t,裝備健康狀態(tài)M(t)受子系統(tǒng)性能狀態(tài)Si(t)的影響,即

        M(t)={S1(t),S2(t),…,Sn(t)}

        (6)

        Si(t)∈Si={Si1,Si2,…,Siq}

        (7)

        艦船裝備子系統(tǒng)的狀態(tài)變化受其部件(PA)的影響,通過各子系統(tǒng)的可靠性框圖可確定部件與子系統(tǒng)之間的狀態(tài)變化邏輯。例如,艦船某子系統(tǒng)(Si)由k個(gè)部件組成,其可靠性框圖如圖2所示[16]。

        圖2 艦船裝備某子系統(tǒng)可靠性框圖Fig.2 Block diagram of reliability of a subsystem of naval equipment

        用pik表示第k個(gè)部件的狀態(tài)值,其運(yùn)行狀態(tài)集為

        State(PA)={正常,非致命性故障,致命性故障}

        (8)

        則部件k的狀態(tài)值pik為

        (9)

        其中,非致命性故障定義為艦船執(zhí)行任務(wù)階段部件發(fā)生的可修復(fù)故障,此類故障的發(fā)生時(shí)間用平均故障間隔時(shí)間(mean time between failure,MTBF)表示;致命性故障定義為在艦船執(zhí)行任務(wù)階段設(shè)備發(fā)生的限于條件而不可修復(fù)的故障,這類故障的發(fā)生對艦船完成任務(wù)有直接影響,其故障發(fā)生時(shí)間用平均致命性故障間隔時(shí)間(mean time between critical failure,MTBCF)表示。

        基于圖2所示的子系統(tǒng)(Si)可靠性框圖的串并聯(lián)結(jié)構(gòu)分析,其性能狀態(tài)Si(t)可表示為

        Si(t)=Φ(pi1,pi2,…,pik)=

        (pi3pi4+pi3pi5+pi4pi5)(pi1+pi2)pi6pi7pi8

        (10)

        Si(t)≥1表示子系統(tǒng)(Si)處于“正?!睜顟B(tài);0

        裝備以及子系統(tǒng)狀態(tài)變化的原因?yàn)槠洳考a(chǎn)生故障或失效,當(dāng)仿真抽樣部件狀態(tài)變化時(shí),假設(shè)各部件平均故障間隔時(shí)間服從指數(shù)分布,采用隨機(jī)抽樣的方法確定,記為

        (11)

        (12)

        2.2.2裝備整體的健康度數(shù)學(xué)模型

        正常工作條件下部件的失效是一個(gè)耗損的過程,因此以部件的正常工作時(shí)間定義其基本健康度為

        (13)

        在“艦船(MA)-子系統(tǒng)(SA)-部件(PA)”嵌套結(jié)構(gòu)中,故障/健康狀態(tài)的傳遞邏輯由部件(PA)向上傳遞。

        假設(shè)艦船裝備子系統(tǒng)(Si)為一個(gè)串聯(lián)結(jié)構(gòu),則系統(tǒng)健康度Hi可表示為

        (14)

        若為并聯(lián)結(jié)構(gòu),則子系統(tǒng)(Si)健康度Hi可表示為

        (15)

        若為3/2表決結(jié)構(gòu),則子系統(tǒng)(Si)健康度Hi可表示為

        Hi=hi1hi2hi3+(1-hi1)hi2hi3+(1-hi2)hi1hi3+

        (1-hi3)hi1hi2

        (16)

        子系統(tǒng)(Si)若為混聯(lián)結(jié)構(gòu),則健康度Hi可表示為

        Hi=hshphv

        (17)

        其中,hs為串聯(lián)結(jié)構(gòu)健康度;hp為并聯(lián)結(jié)構(gòu)健康度;hv為表決結(jié)構(gòu)健康度。經(jīng)上述分析,可靠性如圖2所示的子系統(tǒng)(Si)的健康度Hi可表示為

        Hi=[1-(1-hi1)(1-hi2)]hi6hi7hi8·

        [hi3hi4hi5+(1-hi3)hi4hi5+(1-hi4)hi3hi5+

        (1-hi5)hi3hi4]

        (18)

        當(dāng)子系統(tǒng)的功能失效時(shí),表現(xiàn)為系統(tǒng)故障,進(jìn)而影響任務(wù)成功性。當(dāng)艦船裝備各系統(tǒng)之間表現(xiàn)為純串聯(lián)結(jié)構(gòu)時(shí),健康度(H)為各子系統(tǒng)的最小值,其表達(dá)式為

        H=min{H1,H2,…,Hn}

        (19)

        2.3 維保機(jī)制

        艦船裝備的維修保障機(jī)制由多智能體系統(tǒng)中的維保智能體(MtA)實(shí)現(xiàn),艦船裝備中n個(gè)不同功能的子系統(tǒng)智能體(SA)對應(yīng)n個(gè)維保智能體,可表示為

        維保智能體(MtA)=〈保障資源數(shù)據(jù)庫(Sr),維修保障規(guī)則〉;

        保障資源數(shù)據(jù)庫(Sr)包括維修時(shí)間(tM)、維修人員數(shù)量(nP)、維修工具數(shù)量(nT)、備品備件數(shù)量(nS)和備件更換時(shí)長(tS),則保障資源數(shù)據(jù)集(Sr)可表示為

        Sr={tM,nP,nT,nS,tS}

        (20)

        維保智能體(MtA)與故障部件動態(tài)交互的維修保障規(guī)則如圖3所示。子系統(tǒng)(Si)內(nèi)的故障部件觸發(fā)維保智能體(MtA)由“待機(jī)”狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)椤皽?zhǔn)備維修”狀態(tài),維修保障機(jī)制實(shí)現(xiàn)步驟如下:

        (1)部件按照故障發(fā)生的時(shí)間順序依次進(jìn)入維修隊(duì)列,并依次進(jìn)行保障資源充足性判定,若資源充足,則進(jìn)入“維修”狀態(tài),保障資源庫中相應(yīng)資源數(shù)量減少;若資源不充足,則故障部件處于“等待維修”狀態(tài)不變,定時(shí)發(fā)送資源充足性判定請求,直到資源充足進(jìn)入“維修”狀態(tài)。

        (2)故障部件進(jìn)入“維修”狀態(tài)后,會按照是否需要更換備件分為“修復(fù)性維修”和“備件更換”狀態(tài),在經(jīng)歷平均故障間隔時(shí)間(MTTR)之后,部件恢復(fù)正常狀態(tài)。

        (3)故障部件維修完成,離開維修隊(duì)列,并歸還維修中使用的維修人員、維修工具至保障資源庫。

        圖3 維修行為規(guī)則示意圖Fig.3 Schematic diagram of maintenance behavior rules

        (4)所有故障部件維修完成,維修隊(duì)列為空時(shí),維修完成,維保智能體(MtA)進(jìn)入“待機(jī)”狀態(tài),返回步驟(1)。

        2.4 環(huán)境智能體

        環(huán)境智能體模擬艦船執(zhí)行任務(wù)所處的海洋環(huán)境,所有的艦船子系統(tǒng)均處于相同的環(huán)境中,環(huán)境智能體可表示為:環(huán)境智能體(EA)=〈知識庫(Q),規(guī)則庫,通信機(jī)制〉;知識庫(Q)表示環(huán)境智能體(EA)所擁有知識的集合,主要是影響艦船裝備執(zhí)行任務(wù)的環(huán)境因子集;規(guī)則庫規(guī)定環(huán)境智能體(EA)的行為規(guī)則,即知識庫中影響因子對艦船執(zhí)行任務(wù)的動態(tài)量化影響規(guī)則;通信機(jī)制作為通道,保證環(huán)境智能體(EA)與其他智能體之間的動態(tài)交互,以模擬環(huán)境對艦船執(zhí)行任務(wù)的影響。

        2.4.1知識庫

        參照GJB 4000-2000,環(huán)境因子中對艦船任務(wù)期間的健康狀態(tài)影響較大的主要有:風(fēng)Qwind、海浪Qwave、能見度Qvisi、溫度Qtemp以及濕度Qhumi等。則環(huán)境因子知識庫Q可表示為

        Q={Qwind,Qwave,Qvisi,Qtemp,Qhumi}

        (21)

        將海況劃分為0~9級海況,不同海況等級下風(fēng)速、浪高及能見度等級劃分詳見標(biāo)準(zhǔn)GJB 4000-2000中的表072-2、表072-3以及表072-5。

        2.4.2規(guī)則庫

        對于知識庫中不同量綱的海洋環(huán)境因子,采用Sigmoid型函數(shù)進(jìn)行歸一化擬合,將0~9級海況作為海洋環(huán)境的輸入條件[17]。知識庫(Q)中環(huán)境因子的影響效用函數(shù)πi為

        (22)

        其中,Nst為海況級別,取值范圍為 0~7;A、B為常數(shù),取值見表1[18];則2.4.1節(jié)中提到的環(huán)境因子影響效用集(Π)可表示為

        Π={πwind,πwave,πvisibi,πtemp,πhumi}

        (23)

        表1 海況等級對應(yīng)的常系數(shù)A、B值Tab.1 Values of constant coefficients A、B corresponding to sea state levels

        資料顯示,當(dāng)海面波高達(dá)到2 m海況且等級為5級左右時(shí),離靠漂(錨)泊艦船的操縱就變得十分困難。海面風(fēng)速達(dá)到8級海況且等級為7級時(shí),艦船就容易發(fā)生危險(xiǎn),因此將5級海況定為高風(fēng)險(xiǎn)海況,將7級海況定為極限海況。

        (24)

        在正態(tài)分布Nst~N(μst,σ2)中,均值μst表示艦船執(zhí)行任務(wù)時(shí)的平均海況等級,可取0~7級;方差σst決定正態(tài)分布曲線的形狀,表征隨機(jī)變量Nst的離散程度,由于每級海況相差1級,故σst取0.5。

        2.4.3通信機(jī)制

        環(huán)境智能體(EA)具備多個(gè)MessageOut信息接口,用于實(shí)現(xiàn)與裝備智能體群(MAs)以及維保智能體(MtA)的動態(tài)交互,其通信規(guī)則用于模擬環(huán)境對艦船裝備性能以及維修保障效能的影響。

        (1)環(huán)境因子權(quán)重。采用層次分析法確定知識庫(Q)各環(huán)境因子對裝備性能以及維修保障效率的影響權(quán)重,即

        (25)

        (26)

        (2)環(huán)境因子對裝備性能影響?;谏鲜龇治?,環(huán)境因子對裝備性能的綜合影響可表示為

        (27)

        假設(shè)艦船裝備中部件故障率服從指數(shù)分布,其故障率函數(shù)滿足

        z(t)=f(t)/R(t)=λexp(-λt)/exp(-λt)=λ

        (28)

        在環(huán)境因子πP的綜合影響下,故障率函數(shù)可寫成

        z*(t)=πPz(t)=πPλ

        (29)

        則受環(huán)境的影響,式(11)和(12)將變?yōu)?/p>

        (30)

        (31)

        (3)環(huán)境因子對維修保障影響。環(huán)境因子對艦員維修保障效率的綜合影響可表示為

        (32)

        3 多智能體系統(tǒng)仿真流程

        3.1 基本假設(shè)

        建立艦船裝備健康評估多智能體系統(tǒng)時(shí),需要做以下假設(shè):同類型部件故障產(chǎn)生邏輯相同;描述艦船裝備中部件的典型狀態(tài);維修保障機(jī)制中備品備件均為消耗型資源,且不考慮在任務(wù)階段中補(bǔ)充。

        3.2 仿真流程

        采用多智能體建模方法,對環(huán)境影響下的艦船裝備健康狀態(tài)及任務(wù)成功性進(jìn)行仿真評估,其仿真流程如圖4所示。步驟如下。

        (1)“任務(wù)-裝備-維保-環(huán)境”多智能體系統(tǒng)內(nèi)部邏輯搭建,其中,環(huán)境智能體主要建立海洋環(huán)境

        圖4 多智能系統(tǒng)仿真流程Fig.4 Multi-agent system simulation flow

        中海風(fēng)、海浪、能見度、溫度以及濕度等因子的動態(tài)影響規(guī)則,系統(tǒng)需要輸入各影響因子的變化范圍以及模擬的海況等級;“任務(wù)-裝備-維?!苯S糜谀M艦船裝備執(zhí)行任務(wù)時(shí)的各種邏輯:①任務(wù)分配邏輯;②裝備健康狀態(tài)變化邏輯;③裝備故障變化邏輯;④底層部件的故障產(chǎn)生邏輯,系統(tǒng)需輸入任務(wù)設(shè)定的相關(guān)參數(shù)以及底層部件的可靠性、維修性、保障性等相關(guān)參數(shù)。

        (2)多智能體系統(tǒng)內(nèi)部搭建完成后仿真運(yùn)行,循環(huán)模擬艦船裝備執(zhí)行任務(wù)的實(shí)際過程,其具體過程如下:①系統(tǒng)初始化并設(shè)置循環(huán)仿真次數(shù);②系統(tǒng)運(yùn)行,艦船裝備出航執(zhí)行任務(wù)過程仿真,模擬海洋環(huán)境影響下的艦船裝備健康狀態(tài)變化、維修過程以及故障隨機(jī)產(chǎn)生邏輯;③系統(tǒng)判斷任務(wù)時(shí)間是否結(jié)束,判定依據(jù)為是否到達(dá)規(guī)定任務(wù)時(shí)間;④若單次任務(wù)結(jié)束,累加仿真次數(shù);若單次任務(wù)未結(jié)束,則返回步驟②;⑤系統(tǒng)循環(huán)仿真,仿真次數(shù)持續(xù)累加,判斷其是否達(dá)到規(guī)定仿真次數(shù),若達(dá)到規(guī)定仿真次數(shù),則仿真結(jié)束;若未到達(dá)規(guī)定仿真次數(shù),則返回步驟②。

        (3)系統(tǒng)循環(huán)仿真結(jié)束后,輸出裝備健康狀態(tài)數(shù)據(jù)以及任務(wù)成功性相關(guān)數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,得出相關(guān)結(jié)論。

        4 應(yīng)用示例

        以某艦動力系統(tǒng)執(zhí)行巡航任務(wù)為例進(jìn)行仿真建模,對其在海洋環(huán)境影響下的健康狀態(tài)任務(wù)成功性進(jìn)行評估。

        (1)環(huán)境影響效用值及影響權(quán)重確定?;诤Q蟓h(huán)境因子影響效用函數(shù)建立方法,建立艦船動力系統(tǒng)健康狀態(tài)評估的各影響因子效用函數(shù),并確立其在不同海況下效用值,見表2。

        采用層次分析法AHP確定艦船動力系統(tǒng)執(zhí)行巡航任務(wù)時(shí)海洋環(huán)境影響因子對動力系統(tǒng)各部件平均故障間隔時(shí)間(MTBF)以及平均維修間隔

        表2 不同海況影響因子效用值Tab.2 Utility values of factors influenced by different sea states

        時(shí)間(MTTR)的影響權(quán)重。

        (2)艦船裝備底層參數(shù)輸入及任務(wù)設(shè)定。動力系統(tǒng)中包括柴油機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)、監(jiān)控這邊、輔助設(shè)備、減速設(shè)備、軸系以及螺旋槳等部件,其可靠性框圖見圖3。動力系統(tǒng)中各部件的可靠性、維修性、保障性等參數(shù)取自文獻(xiàn)[19],見表3。設(shè)規(guī)定的巡航任務(wù)時(shí)間(T0)為160 h,規(guī)定巡航里程為3200 n mile,艦船裝備規(guī)定最大航速為35 kn。

        仿真工具采用Anylogic(仿程序略),輸入上述相關(guān)數(shù)據(jù),評估系統(tǒng)仿真運(yùn)行,設(shè)置多次循環(huán)仿真次數(shù)進(jìn)行試驗(yàn),分別輸出0級(靜水)、5級(高風(fēng)險(xiǎn)海況)以及7級海況(極限海況)下,考慮風(fēng)速、海浪、能見度環(huán)境因子影響的艦船動力系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)時(shí)的健康度以及任務(wù)成功率。運(yùn)行結(jié)果顯示,仿真次數(shù)定為500時(shí),輸出結(jié)果已穩(wěn)定,如圖5所示,繼續(xù)增加仿真次數(shù),其差異可以忽略不計(jì),可認(rèn)為仿真結(jié)果已收斂。

        結(jié)果表明,在0級海況下(靜水中),艦船動力系統(tǒng)執(zhí)行巡航任務(wù)的任務(wù)成功率為98.3%,裝備平均健康度為0.946;5級海況下,其任務(wù)成功率為96.0%,裝備平均健康度為0.907,與靜水中動力系統(tǒng)的任務(wù)成功率和平均健康度相差不大;系統(tǒng)仿真模擬7級海況下,對艦船動力系統(tǒng)健康狀態(tài)進(jìn)行評估,其任務(wù)成功率為42.9%,平均健康度為0.655,相比0級海況,任務(wù)成功率下降55.4%,

        表3 某艦船裝備動力系統(tǒng)各部件可靠性、維修性、保障性參數(shù)Tab.3 Reliability,maintainability and supportability parameters of each component of the power system of a ship’s equipment

        (a)動力系統(tǒng)任務(wù)成功率

        (b)動力系統(tǒng)健康度圖5 不同海況等級下艦船動力系統(tǒng)仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results of ship's power system under different sea state levels

        平均健康度下降0.328,量化評估結(jié)果與專家定性評估結(jié)果趨勢一致。

        5 結(jié)論

        (1)基于多智能體技術(shù)建立的“任務(wù)-裝備-維保-環(huán)境”于一體的裝備健康狀態(tài)仿真評估模型,通過各智能體間的通信、合作、管理和控制,合理考慮了裝備運(yùn)行過程中各種復(fù)雜的因素影響,客觀表達(dá)了裝備實(shí)際運(yùn)行時(shí)多任務(wù)、多系統(tǒng)參與的復(fù)雜過程。

        (2)分別構(gòu)建多智能體系統(tǒng)中的任務(wù)智能體、裝備智能體和維保智能體,同時(shí)構(gòu)建環(huán)境智能體內(nèi)部規(guī)則以反映環(huán)境因子對艦船裝備執(zhí)行任務(wù)的動態(tài)影響,較為合理地量化評估考慮了環(huán)境多因素影響的艦船裝備的健康狀態(tài)。

        (3)以某型艦船動力系統(tǒng)為例,對所提方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,5級海況下艦船動力系統(tǒng)的平均健康度和任務(wù)成功率與0級海況下(靜水中)相差不大,體現(xiàn)了其動力系統(tǒng)具有較好的環(huán)境適應(yīng)性;在7級海況下,動力系統(tǒng)平均健康度和任務(wù)成功率相比0級海況下分別降低32.8%和55.4%,量化評估結(jié)果與專家定性評估結(jié)果趨勢一致。該方法較為合理地量化評估了考慮環(huán)境多因素影響的艦船裝備的健康狀態(tài),為艦船裝備的論證與研制工作提供了技術(shù)支持。

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