装备质量评估系统关键技术研究

徐廷学，安　进，郑　磊，苏艳琴

（1.海军航空工程学院a.兵器科学与技术系；b.控制工程系，山东烟台264001；2.南昌大学自动化系，南昌330000）

装备质量评估系统关键技术研究

徐廷学1a，安进1a，郑磊2，苏艳琴1b

（1.海军航空工程学院a.兵器科学与技术系；b.控制工程系，山东烟台264001；2.南昌大学自动化系，南昌330000）

装备在信息化条件下的攻防对抗体系中占据重要地位，因而其质量优劣对整个体系战斗力的发挥起着重要的决定性作用。文章以装备质量评估为对象，对评估指标优化、评估权重设计、评估算法实现、评估风险控制、评估系统实现等5个方面的系统关键技术进行了综述和展望，并基于主成分提取、智能算法、稳健评估、系统框架设计构建与优化等技术和手段，分析了目前装备质量评估中存在的瓶颈问题，为装备质量管理建设工作进一步符合实战化标准提供参考。

装备质量评估；智能评估；评估技术

信息化作战条件下，攻防一体的武器装备作战体系逐步形成，而作为体系主体的武器装备，其质量的优劣成为决定战斗力的重要环节。质量评估作为质量管理的重要杠杆，是实现装备质量科学管理及高效决策的必然要求。近年来，随着科学发展与技术更新，各类武器装备型号化、通用化、多样化、高性能化水平得以提升，但起到基础指导作用的评估理论和相应的方法研究却不尽如人意，与综合保障需求相差甚远［1］，进而制约了装备的末端管理与作战效能发挥。

本文从梳理装备质量评估的相关概念出发，对质量评估指标优化、质量评估权重设计、质量评估算法实现、质量评估风险控制、质量评估系统实现等技术与方法的发展现状和趋势进行了综述；在此基础上，基于主成分提取、智能算法、稳健评估、系统框架设计构建与优化等技术和手段，分析我军装备质量评估中的技术瓶颈问题，力求为导弹装备质量评估提供方向性的指导和技术上的支撑。

1　装备质量评估基本概念

1.1装备质量

质量概念内涵外延丰富［2］，其中最为通用、权威、规范的概念即ISO 9000-2000中的定义“一组固有特性满足要求的程度”［3］。GJB 9001B-2009也采用了上述国际标准定义，并明确指出“对于军品在重视其固有特性的同时，还要重视其赋予特性”［4-5］。在装备质量领域，文献［6］提出：装备质量应符合“大质量观”，即包括狭义产品质量、成本价格特性、过程均衡程度、产品服务、生产交货特性、体系有效性以及环境资源保证程度在内的广义概念；文献［7］将装备质量概括为性能、可信性、安全性、适应性、经济性和时间性等6个方面的性能内容；而文献［8］则将装备质量特性概括为功能和性能、安全性、环境适应性、可靠性、维修性、测试性、保障性等。这些装备质量定义，对装备符合设计的程度和使用中装备表现出的相关特性各有关注和侧重，因而装备质量为装备的一组特性满足装备使用保障要求的程度，覆盖装备全寿命周期各个阶段，是其固有特性和赋予特性的综合。

1.2装备质量评估

装备质量评估是指：以评价装备质量为目的，运用数学方法计算经过统计处理的质量信息，进而对装备的质量等级作出定量描述的一种方法［9］。装备质量评估是一项系统性的工作，其指标体系建立与优化、指标权重体系设计、质量评估算法实现等各个主要环节相辅相成，共同影响质量评估的精度。为有效发挥评估的鉴定、引导、调控、激励、探讨等功能，须综合运用系统论、信息论、控制论等理论，采用数据挖掘、信息融合、灰色理论、模糊原理等方法，满足评估工作的需要。

2　装备质量评估系统关键技术

国内外学者提出了多种具有创新性及实用价值的处理模型和方法，形成了一套较为完整的质量评估体系并运用于实践，取得了较好的效果［5］。但在指标优化、权重设计、算法实现、风险控制及系统实现等系统关键技术还有许多待攻克的问题。

2.1质量评估指标优化

合理的指标优化是质量评估的基础。前苏联早在1950年就开始在部分武器装备中开展质量评估方面的研究工作，1960年以指标选择原则、评估内容与方法为重点进行逐步加强研究，1970年以后开展了导弹等具体武器系统评估方面的研究。［10］文献［11］通过IAHP法和德尔菲法相结合的方式进行指标遴选和指标体系构建；文献［12］运用多层模糊综合评判进行指标的优化；文献［13］采用云模型计算得到指标的相关排序；文献［14］采用灰色关联分析法求取因素的特征排序从而进行指标遴选；文献［15］运用主成分分析和聚类分析的思想建立了评估指标体系。

武器装备作为一个复杂的多因素不确定系统，特别是各种自动测试设备得以广泛运用以来，力求兼顾全面与独立性，动静结合，在定性与定量方法融合基础上，一方面促进优化，另一方面使得装备的“消费者”即部队满意。在平时，实现各待检参数的逐一检测，依据测试结果进行全方位性能维护；在战时，则遴选具有典型代表性、涵盖信息量大的指标进行质量评估，从而缩短时间，提高效率。因此，实现2种状态的区分优化，就成为质量评估指标优化研究的重点。

2.2质量评估权重设计

在装备质量评估中，确定各指标的权重是十分关键的一环。由于各指标的属性内容不同，它们从不同侧面反映系统的特点对评估总体的重要程度是不一样的。虽然有关装备质量评估权重的报道不多，且鲜有实质性内容的披露，但通过各方信息挖掘可见，国外十分注重相关武器装备的质量监测与状态评估［16］，开展了深入的研究和广泛的探索，通过发展相关技术、方法和手段，利用计算和模拟等多样方法，深化对装备材料特性和武器科学的认识，进而进行权重划分。国内也进行了大量相关工作：文献［17］采用1-5比较法和德尔菲法确定控制参数的权重向量；文献［18］利用最优传递矩阵法对标度矩阵判断法确定权重进行改造；文献［19］采用变异系数法确定各评价指标的权重系数；文献［20］基于工程模糊集理论和多属性半结构性群决策理论进行评估权重的设计。

目前，根据武器装备的特性、决策需求，实时地确定出各项指标的权重方法主要分为主观赋权和客观赋权。而将两者结合的组合赋权法可以克服以往单独方法的缺陷，并且通过计算机等手段的发展，可摆脱简单线性叠加的束缚，实现变权和动态规划，为质量评估权重设计提供了新的方向。例如，文献［21-22］应用BP神经网络分别对液压系统和雷达装备进行指标权重设计，克服了以往权重设计中的主观随意性。

2.3质量评估算法实现

装备质量评估焦点在于质量评估方法探究，评价方法示意图如图1所示。

图1　评价方法示意图Fig.1 Sketch map of evaluation method

质量评估的发展伴随质量管理的发展［23］，20世纪60年代初“新武器研制没有后期质量评估模型，不予立项”成为美国国防部立项的明确规定，从而对美军武器质量评估模型的深入研究和发展提供了契机［24］，多种系统评估模型纷纷出炉，如AIRNC系统评估模型在航空无线公司的应用；海陆空各军种的系统评估模型。这些评估模型和算法进一步推广到战略导弹部队和陆军武器等军事领域，并运用系统工程的相应观点，推行全寿命质量管理，健全质量管理体系［25］。

随着数学、管理科学、系统科学、计算机及人工智能等学科的技术突破与学科融合，许多新的综合评估理论与方法也被提出。从20世纪80年代开始，涌现出很多新的综合评估方法，并在装备质量评估工作中得以探索和运用［26-27］。典型的质量评估方法如下。

1）神经网络分类法。人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是在1980年复兴的一种信息系统，可在物理机制上对人脑信息处理机制进行模拟，具有突出的特征提取、模式识别和模式分类的能力［28］，因此，在状态识别、故障诊断和状态评估领域得到越来越广泛的应用。目前的模型已有几十种之多，其中BP神经网络是运用最为广泛的模型之一［29］。

BP神经网络在进行状态分类时，通过正向传播过程和误差反向传播过程2个过程，在利用样本对网络进行学习训练的基础上进行复杂的非线性运算，当满足误差要求时停止运算，输出结果［30］。它实际是一个可用于对测试样本进行分类的神经网络分类器，进而实现状态分类的目的。

2）贝叶斯网络分类法。贝叶斯网络又称为信度网络，这种理论模型目前在不确定性知识表达和概率推理领域具有突出的有效性，自20世纪80年代末由Pearl提出以来［31］，已成功应用于故障诊断、工业控制、故障预测、医疗诊断、军事评估与决策等领域［32］。在实际应用时，基于统计方法，结合事件的先验概率（由先验信息确定）和后验概率（由样本数据确定），从而实现贝叶斯网络分类器的状态分类作用，其中心理论基础是贝叶斯定理［33］。

3）支持向量机分类法。支持向量机（Support Vector Machines，SVM）自1992年由Vapnik等学者提出以来，迅速成为模式识别领域的一个研究热点［34］，已经广泛应用于机械设备的状态分类、故障诊断、状态评估等领域。其理论基础是统计学理论，核心内容是最优分类面构造基础上的核函数映射［35］。将已定义输入空间的核函数非线性变换到一个高维空间，并寻找距离最优面最近的支持向量，进而在与最优分类面平行的超平面上根据训练样本构造最优分类面，从而大大增加泛化能力，降低对测试样本的的约束［36］。

式（2）中：w为分类面的法向量；C为惩罚因子；ξi为松弛因子。

最优分类面要求最大化分类间隔和最小化分类误差，引入核函数后优化问题转化为：

对每个训练点都有一个拉格朗日乘子αi，与非零αi对应的点xi就是支持向量，记为xi∗。可以得到判别函数

式（4）中：z为测试向本；sv表示支持向量；sgn（x）为符号函数，一般取对称硬极限函数（结果为+1或-1）；α′i为式（3）得到的拉格朗日乘子；b′为偏置。

式（4）其实是一个二类SVM分类器，只要将测试样本z输入给分类器，根据输出结果为+1或-1来判别z的类别，从而实现分类的目的。

4）灰色评估法与模糊评估法。1982年由邓聚龙教授提出的灰色系统理论目前已成功应用于医学、机器人、工业技术、图像处理、军事等领域［37-38］。灰色评估方法正是在灰色系统理论的基础上发展起来的，相比其他方法，灰色评估在应对“部分信息已知，部分信息未知”的问题领域具有良好的灰评估能力，在处理装备这类“小样本、贫信息”不确定系统时优势明显［39］。

灰色评估是指以不同的条件、意向、要求等为依据，对项目、事物、方案等各类对象，遵照定性的灰类进行评估，以获得其所属灰类类别或序次态势。灰色评估按照具体思想、评估目标、评估方式等又可进行细分［40］，具体的分类如图2所示。

图2　灰色评估分类Fig.2 Classification of Grey evaluation

在模糊理论基础上发展而来的模糊评估法则可以对具有“亦此亦彼”不确定性的问题进行解决，在理论和应用上较为成熟［41］。主要通过表征归属程度的“隶属度”来刻画事物及对象的状态特征，利用模糊线性变换原理，进行指标的量化和归一化，并按照指标权重进行综合运算，在运用最大隶属度原则的基础上，综合判定该项指标的状态类别［42］。

分析对比上述各类方法，有各自的优缺点，神经网络分类器、贝叶斯分类器和支持向量机分类器的实现过程都需要对样本进行训练，它们的性能好坏很大程度上取决于样本的完善程度，3种分类器方法在各自优点、缺点以及局限性等方面的分析比较如表1所示。灰色评估方法对不确定性系统可进行有效处理，但在进行灰色评估特别是灰色聚类时存在灰量难以白化、灰色聚类系数无显著性差异等问题。模糊综合评判具有多因素综合分析的特点，并且擅长解决具有模糊性的问题，而多级模糊综合评判自身就有分层的思想，非常适合进行多级评估［43］，但是在确定隶属函数及模糊规则方面存在人为因素，缺乏令人信服的客观依据。

表1　3种分类器综合比较Tab.1 Comprehensive comparison of three classifiers

没有一种评估算法是万能的，在对特定对象进行质量状态评估时，应根据实际情况选择最适合的评估算法，对基本假设和模型条件进行分析，并对其进行优化和改进，使评估算法不仅适合并且更加适用。国内专家学者主要针对各类装备特点，对各类算法进行了探索性的应用［44-48］，结合指标优化和权重设计方法，广泛开展了建模、解模与验模工作。其要点：一方面是对算法本身的深入理解，对其进行分析，明确它们各自的特点、优势和不足，以便灵活运用；另一方面是对处理对象特性的准确把握，通过两者的结合，实现评估算法在实际应用中的最优。

2.4质量评估风险控制

质量评估的可靠性尤为重要，准确可信的评估结果可保证决策的正确性。决策失误大多是由于不可靠的评估结论带来的，因而对装备质量评估结论的可信度进行度量（亦即质量风险控制）是必要的。传统直线性的质量评估流程缺少回路和反馈机制，这种形式使得引导评估结果走向可信的途径和措施缺失。自80年代中期起，风险管理、人为因素分析和定量风险评估等各种先进技术在质量评估分析中得以应用，成为安全性分析、设计和验证方法的重要辅助［49］，也使稳健评估成为可能。文献［50-51］就是在进行质量评估之后，进行相应的结果检验和风险分析，从而实现稳健评估，有效降低评估失误可能造成的决策风险。

通常情况下，经过反复的测评才能得到一个合理满意的评估结论，经反复调整和权衡方能实现评估回路，即所谓的稳健评估。其目的是在测度评估结果可信度的基础上，从方法上降低评估风险的潜在性和发作性，因而符合武器装备的质量评估需求。针对质量评估结果的可信度问题，可提出相应的可信度校验方法，实现评估结果的可信度度量，为装备质量稳健评估提供有力的技术支撑。

2.5质量评估系统实现

理论和方法的研究最终是为了应用于实践，通过构建一个实用性强、使用方便的数据管理和评估系统，可以在很大程度上克服评估和优选工作量大、时间长的瓶颈，为武器装备质量评估提供高效、稳健的决策辅助，从而推动装备质量评估的发展，实现软件工程层次上的稳健评估模型设计。1980年起，现代数学和计算机技术迅猛发展，美国及时将相关成果应用到质量评估中，涌现出一系列定性、定量分析模型和大量专家系统与仿真系统成果［52］。国内，文献［52］采用基于仿真的方法，综合利用多种评估算法，对地地战术导弹进行了相应的评估研究，实现了评估的智能化和动态化；文献［53］针对军事代表系统任务需求，采用CMMI进行军用软件的管理，对其质量进行评估，并对军用软件质量的控制进行研究，形成完整的质量管理回路。这些平台的研究和实现以及程序的编成，大大缩短了评估时间，提高了评估效率和性价比。

可以考虑在Sim 2000平台基础上进行仿真建模系统构建，采用Euler网、Petri网、SLAM网等方法，实现装备质量的事前评估与预测及事后评估与总结评价，从而更好发挥评估作用，提高质量管理效能，实现其“看到成效、显示差异、追溯原因”上的3大功能。

3　国内装备质量评估技术瓶颈

国内在武器装备测试数据的管理及评估方法方面已经进行了许多尝试［31］，地装、地测和配套设备比较齐全，主要采用人工比对分析装备履历和测试数据的方法，对装备质量性能进行定性评判，具备了比较成熟的理论成果与实践经验［40］。例如，在导弹装备质量评估工作中，将导弹质量等级划分为4等7级，具体导弹及弹上分系统质量等级评定项目包括外观、性能、配套、服役年限和通电时数、等级修理次数及服役经历等6项［53］。

但是随着武器装备型号的进一步发展，测试项目的多样性、复杂性使得测试数据的管理任务更加繁重，对武器系统测试数据及评估精度提出了许多新的挑战与要求。以导弹装备为例，单元测试设备及综合测试设备可提供300多个测试数据结果［48］，如何在保证测试数据完整可靠的前提下，对其进行关键质量要素的提取和筛选，同时综合历史数据和履历信息，在专家库知识挖掘的辅助下，选定适宜的评估算法进行实时动态的质量评估，并保证结果的精确可靠，这是面向战备任务下装备质量管理的必然需求。另外，当前的测试数据管理系统对数据管理重点不突出、分类不明显并且不支持数据统计与分析功能，因而不能很好地为武器装备系统质量评估提供高效、可靠、直观的参考。

另一方面，国内对基础的质量评估理论缺乏深入的研究，仅仅是对一般方法进行简单的照搬照用，对装备系统这一特殊领域缺乏一套实用的评估理论和方法，对目前热门的智能评估领域没有充分开发。同时，由于任务需要，实际接触装备的部队在质量评估理论和方法上难以投入太多精力和时间进行研究，而地方研究单位和院校对武器装备的实际了解又难以达到一定的程度，从而限制了该特殊领域评价理论和方法的研究［54］。

在装备质量评估过程中，统计数据一般为小样本、贫信息，数据波动大且难以找到典型的分布规律，定性因素与定量因素交织。在这样一种情况下，如何依靠既有的评估方法和新兴的智能评估方法去实现装备的创新评估模式，显得尤为重要。加之新型装备结构复杂，而质量评估具有动态性、交互性、环境多变性和人为因素性，质量检测主要依靠简单仪表、数据比对和个人经验，不仅速度慢、周期长而且容易造成失误，已远远不能满足视情检测和原位快速评估的迫切需求，须应用主成分分析法对质量要素进行提取，综合运用多属性评估、多元统计评估方法、不确定性评估等各种方法，取长补短，优势互补，并且形成稳健评估的网络回环，设计和改进质量评估与决策系统，才能达到令人满意的评估效果。

4　结论

在借鉴国内外研究成果的基础上，融合装备测试信息、装备履历信息、相似装备历史信息等，可以在评估中引入多源数据融合和多属性决策理论，结合武器装备实际需求，提出静态检测与动态检测的评估算法。基于此算法，既可以实现质量即时检测，又可以实现当前质量与历史质量的“决策”检测，动静结合，从而全面掌握装备质量变化趋势，为使用保障提供强有力的理论支持。同时，应当增加评估方法的柔性［55］，使其灵活、可重用、可扩展、可重组。优选平时与战时质量评估指标，设计合理权重，采用适用性强的柔性评估模型，实现评估结果的稳健输出和评估系统的高效应用，为质量管理和决策提供有力支持。

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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

国防技术基础基金资助项目（02260112）

徐廷学（1962-），男，教授，博士，博导。