基于云模型的综合保障评估方法研究

刘伟　韩莉

摘 要：综合保障是一项复杂浩大的工程，其评估要素涉及规划维修、人力人员、供应保障、等十个方面。文章结合试飞实际，建立综合保障评估体系，提出应用云模型进行综合保障评估的方法，使评估结果具有说服力和直观性。研究为试飞阶段综合保障评估提供了切实有效的评估方法，为发现试飞阶段综合保障的薄弱环节进而指导综合保障设计和提高综合保障水平奠定了基础。

关键词：试飞阶段；综合保障；评估；云模型

1 概述

随着现代装备的复杂程度和单位容积所占有的元器件数量的大大提高，装备的保障也越来越庞大和复杂。多数大型武器装备都面临着使用保障费用高和战备完好性差的难题。为解决这个难题，国外大力开展装备综合保障研究（Integrated Logistic Support， ILS）。通过对综合保障工程多年的研究和实践，美国及西欧国家在缩短研制周期、减少寿命周期费用和提高武器系统战备完好率等方面收到了明显效果。我国在上世纪80年代引入综合保障的相关概念，为了和传统的后勤观念相区分，将综合后勤保障改为综合保障。综合保障贯穿装备寿命周期全过程，文章针对我国航空装备在设计定型试飞阶段存在的大量保障问题，如保障资源配置不均、备件种类多需求量过大、保障能力不佳等。综合保障评估是实现装备综合保障目标的重要有效的监督和控制手段，通过对实际保障情况进行度量，以评定试飞阶段综合保障工作的效果，使主装备与保障系统相匹配，最大限度发挥装备的性能，同时发现综合保障的薄弱环节，用以合理指导综合保障设计，为设计优化提供支持，提高试飞阶段和使用试飞的综合保障效果。

综合保障资源由十个要素组成，分别是规划维修，人力人员，供应保障，保障设备，训练与训练保障，技术资料，保障设施，计算机资源，包装、拆卸、储存与运输，设计接口。装备综合保障系统评估指标数据存在模糊性和不确定性问题，以往的评估方法常采用层次分析、神经网络、灰色关联分析理论等方法，这些方法对数据精度要求高，在评估过程中被转换成具体的数值，对评估过程中的不确定因素考虑不足，具有一定的局限性，难以直接用于装备综合保障的评估。文章提出的云模型评估方法，旨在利用云模型实现定性与定量数值之间的转换，对装备的综合保障水平做出科学合理的评估。

2 云模型介绍

2.1 云模型概述和应用

云模型是在概率论和模糊数学理论两者交互的基础上，以自然语言值为切入点，通过特定的算法形成的定性概念与其定量之间的转换模型。云模型不但反映了自然语言中概念的不确定性，而且反映了随机性和模糊性之间的关联性，构成定性和定量间的相互映射。目前广泛应用于威胁等级评估、信任评价、装备维修性评估、装备保障训练效果评估等领域，已经成为评价多层次、多指标、评价指标的描述具有很强的模糊性和随机性的综合评价问题的有力工具。

2.2 云模型理论[1]

2.3 云的数字特征

云的数字特征[2][3]用来反映概念的整体特性。云用期望Ex、熵En、超熵He三个数字特征来整体表征一个概念，如图1所示，给出了Ex=0、En=1、He=0.1的正态云示意图。

1）期望Ex：云滴在论域空间分布的期望，是概念在论域空间的中心值，是最能够代表定性概念的点。

2）熵En：是定性概念不确定性的度量，是由定性概念的随机性和模糊性共同决定的。反映了代表这个定性概念的云滴的离散程度；同时反映了论域空间中可被定性概念接受的云滴的取值范围，是对定性概念模糊性的度量。熵越大，定性概念所接受的云滴的取值范围就越大，定性概念也就越模糊。

3）超熵He：是对熵的不确定性的度量，是熵的熵，反映了在论域空间代表该语言值的所有点的不确定度的凝聚性，它的大小间接地反映了云的厚度。

云滴的确定度反映了云滴能够代表该定性概念的程度，云滴的确定度越大，則云滴对概念的贡献也越大。

2.4 云发生器

给定云的三个数字特征Ex、En、He和特定的x值（x=P0），产生满足上述条件的云滴的drop（P0，yi）的模块称为X条件云发生器。X条件云发生器实际上表达了这样一个概念：对于由Ex、En、He表征的一个概念而言，每一个特定的数据P0隶属于此概念的程度。X条件云发生器的最大特点是对于相同的输入值P0都会得到不同的、有细微变化的某概念程度大小的不同看法，使得模糊性与随机性得到了很好地结合。

2.5 云合并算法

3 综合保障评估指标体系建立

3.1 建立综合保障评估指标体系

文章依据综合保障在航空装备试飞过程中的实际，参考综合保障的十大保障要素，研究总结出影响试飞阶段的综合保障的主要因素，建立相应的评价指标如图2、图2（续）所示。

3.2 确定评估指标的权重

在综合决策中，指标因素的权重处于非常重要的地位，它反映了各个指标因素在综合决策过程中所起的作用，直接影响到综合决策的结果。文章采用三角模糊评判方法计算各指标的权重系数，详细的计算方法见文献[5]。

依照上述计算方法，文章指标层权重系数如表1所示。从表中可以看出按照专家打分的结果所得到的供应保障所占有的权重最大，供应保障主要是指故障用备件的及时供应。这主要是和试飞阶段维修保障的模式有关，试飞阶段故障维修主要以换件为主，因此充足合理的供应保障是保证定型试飞顺利进行的提前。随着航空装备日趋复杂，主战装备对保障设备的依赖性也越来越强、要求越来越高。保障设备在试飞阶段同样也发挥着重要作用，是装备使用维护不可缺少的保障资源，并且保障设备的可靠性、与主装备之间的相容性也影响着装备的出动率和试飞鉴定的效率。维修规划是实现战备完好性的重要工作，是各种保障活动的集合，用以指导试飞和使用的维修保障活动，其有效合理性直接影响了人力人员、供应保障等的有效性。通过分析认为得到的权重系数与实际情况较为符合。

4 基于云模型的综合保障评估

4.1 确定评估指标评语等级

评估语即定性评估指标的取值，定性评估一般的取值有5种：很好、较好、一般、差、很差。通过征求专家意见确定评语集为V={V1，V2，V3，V4，V5}，其中V1=（0，0.4）表示“很差”，V2=（0.4，0.6）表示“差”，V3=（0.6，0.8）表示“一般”，V4=（0.8，0.9）表示“较好”，V5=（0.9，1）表示“很好”。利用公式（3）来近似云模型的3个数字特征，将专家打分的综合保障指标评语转化为相应的云模型：“很差”V1（0，0.013，0.04）， “差”V2（0.50，0.033，0.0099），“一般”V3（0.70，0.033，0.0099），“较好”V4（0.85，0.017，0.0017）， “很好”V5（1.0，0.033，0.0033）。

利用正向云发生器，根据各个指标的云数字特征得到云模型如图3所示。可以看出维修规划该项指标有部分云滴落在“差”区间内，大部分指标的云滴在“一般”区间，供应保障、技术资料和保障设施指标的评价结果更加趋向于“好”。由评估结果看应加强维修规划、设计接口，保障设备等保障要素在试飞阶段的建设，提高综合保障水平。

对10个指标进行云合并，得到的云模型如图4所示。由图五可知，综合评估结果隶属云的期望Ex=0.76，位于5个评估等级中“一般”区间内。由图中云滴的分布可以看出，除了大部分云滴落在“一般”區间内，还有一部分落在“好”区间内。因此，更准确地说，该综合保障效能的评估结果位于“一般”和“好”之间，而更加偏向于“一般”。

5 结束语

文章针对试飞阶段的综合保障评估，建立了评价准则，应用三角模糊法计算准则层和指标层各项内容的权重。采用的云模型方法将专家评价的结果进行云模型表示，降低了专家评价的主观性，并对评价语言进行了模糊处理，使得模糊性和随机性能够进行定量化运算，提高了定性评价的精准性，为决策提供了更加客观的参考标准。

参考文献

[1]付斌，李道国，王慕快.云模型研究的回顾与展望[J].计算机应用研究，2011，28（2）：421-426.

[2]吴溪，王宝琦，等.基于云模型的装备维修性评估方法研究[J].航天控制，2013，31（4）：93-96.

[3]崔凯旋，石全，等.基于梯形云模型的装备保障训练效果评估研究[J].计算机仿真，2013，30（5）：306-310.

[4]长仕斌，许春香，安宇俊.基于云模型的风险评估方法研究[J].电子科技大学学报，2013，42（1）：92-97.

[5]司书宾，孙树栋，等.基于三角模糊数的综合保障评价指标权重分析[J].西北工业大学学报，2004，22（6）：689-694.

[6]王志生，苏建刚，等.基于云模型-AHP的指导弹药射击效能评估[J].火力与指挥控制，2016，41（4）：121-125.