引入反馈控制的机场助航灯光抢修方案的探索

【摘 要】机场助航灯光的抢修是一件重要且紧急的任务，如何合理且有效地分配有限的人力、物力资源进行抢修，尽量降低故障持续时间，减少故障的影响范围是一个重要的问题。在传统的抢修方案中，抢修人员根据预先制定的方案进行抢修，这种方法存在着缺乏定量化故障场景影响、灵活性差等问题。为了解决这一问题，[1]中提出了一种基于模糊层次分析的的机场助航灯光抢修方案，该方案在量化抢修各个因素的影响的基础上，有效提高了抢修资源分配的有效性。然而，该方案的模糊矩阵是固定的，而实际的影响抢修的各个因素随着时间、设备、人员等因素的变动会产生的真实影响是变化的，如何将这种变化反映到模糊矩阵中，从而进一步提高抢修方案的灵活性和可靠性是一个有价值且有必要的问题。在本文中，初步探索了引入反馈控制的模糊矩阵调整方案，理论上验证了该方案的可靠性，为进一步定量调整抢修方案打下了基础。

【关键词】反馈控制；助航灯光抢修；可靠性

0 引言

机场助航灯光的抢修是一件重要且紧急的任务，如何合理且有效地分配有限的人力、物力资源进行抢修，尽量降低故障持续时间，减少故障的影响范围是一个重要的问题。在传统的机场助航灯光抢修中，通常是采用预定方案的方法，即，由经验丰富的工程师们经过慎重的讨论，提前预定好若干场景的抢预案，在发生故障时根据可以执行的预案采取相应的措施。这种方法合理利用了工程师们常年的工作经验作为先验知识，从而可以在故障发生之时任何人都可以有效地采用预定的方案及时处理故障。然而，实际故障发生的情况可能是千变万化的，而可预先设想的方案不管多么健全都难免有覆盖不到的角落。此外，预案中涉及的故障场景通过是定性描述的，需要有一定经验的从业人员对实际故障情况进行判断后，方可将实际故障场景映射到预案的情境中去。因此，如何既有效地利用工程师们丰富的历史经验，又合理引入故障发生时的实际状况进行综合判断，分配资源，量化故障场景的影响，从而实现最大化抢修的收益是一个值得深入研究的问题。

为了解决传统方案量化能力差的问题，[1]中提出了一种有效的基于模糊层次分析的方法，并应用于机场助航灯光抢修中。该方法通过引入模糊矩阵的方式，量化了抢修方案的各种因素的影响，给出了最优化的合理分配抢修资源的方案。然而，该方案的模糊矩阵是固定的，而实际的影响抢修的各个因素随着时间、设备、人员等因素的变动会产生的真实影响是变化的，人员的变动、设备的老化等信息都不能在固定的模糊矩阵中得到反映。因此，如何将这种变化反映到模糊矩阵中，从而进一步提高抢修方案的灵活性和可靠性是一个有价值且有必要的问题。

控制理论[2]是由诺伯特·维纳提出，并在实际工程中得到了广泛而深入的论证和应用的一门理论。反馈控制是控制论中一个经典的思想，该思想通过采集历史的信息，并将这些信息进行有效地整合，从而对现在的模型中的参数进行一定的修正，以便使模型更好地适应当前场景的现状。本文拟探索将反馈控制引入到模糊矩阵的更新之中，从而实现实时更新抢修的各个因素的影响，提高资源分配的合理性和灵活性。

1 可行性研究

为了实现将反馈控制引入到模糊矩阵的更新之中，需要对原有的模型进行一定的合理该走啊，具体来说要做到以下两方面的工作：

（1）量化每一个影响抢修方案的因素随时间、环境变化的情况，并合理建模；

（2）量化不同影响抢修方案的因素之间的权重

在完成1中的建模的基础上，2只需根据历史的情况进行定量的计算或者人工指定即可，因此，本文关注的重点在1如何实现上。实际上，影响模糊层次的矩阵的因素可以分为人员数量、人员技术水平、装备数量、装备质量、故障程度分布、故障数量种类等六种情况。下面对这六种因素的建模可能性分别进行讨论。

对于人员相关的两个因素来说，人员数量是一个可以简单建模的因素。从实际的工程角度考虑，任何人员的增加对于抢修来说都是有一定收益的，因此，人员数量对于抢修资源是正向的影响，这里可以简单建模为线性模型，即，该因素的收益与人员数量成正比，比例系数为人工设定；或者模型设定为log函数，即，该因素的收益与人员数量成正相关，然而，随着人数的增多，单个人力的收益率会逐渐降低。具体的方案可以视实际的情况而定。

人员的技术水平是一个相对来说较为复杂的因素。对于不同的抢修人员来说，其能达到的能力上限是不同的，而其达到该上限的时间也是不同的，因此，这里采用心理学上常用的S曲线来衡量人员的技术水平这个因素。一方面，该曲线很好地模拟了人员的技术成长曲线是一个快速学习到进步速度逐渐降低的过程，另一方面，该曲线也灵活地提供了不同的成长速度和上限，可以有效地模拟我们需要的情况。在对每个人员单独建模的基础上，可以视所有人员为独立变量，进行简单累加即可得到所有人员的技术水平的影响。

对于装备数量这个因素来说，可以认为跟人员的数量有一定的相似性，也同样可以采用线性模型或者log函数模型来对该因素进行建模，具体的模型参数视需要而定，这里不再赘述。

装备的质量是一个相对来说在硬件领域已经分析的较为深入的课题。一种常见的建模方式是采用“浴盆”曲线来模拟硬件的失效率，该曲线表示，随着装备的使用，装备会度过一个磨合期，该磨合期期间装备的失效率会逐渐降低，从而进入一个较为稳定的平稳期，而在该装备的生命周期的末期，失效率又会陡增直至装备报废。而每个装备的失效也可以理解为独立的事件，因此装备质量可以采用累加所有装备的可靠性而得到。

对于故障分布程度和故障种类数量来说，一般根据具体的历史数据可以得到详细的数学模型，这里在对于整个机场灯光分析的基础上相对来说比较容易得到，不再赘述。

综上所述，得到各个因素的定量分析模型后，可以从实际的场景出发，定义好不同因素的权重比例，即可理论上实现模糊矩阵的定量化分析，而各个因素随着时间的变动同样在模型中得到了体现，因此，该方案在一定程度上提高了模糊分析法的适用范围，是值得在实践中尝试的。

2 結论

模糊层次分析法在机场灯光抢修方案中得到了有效的利用，并提高了抢修的效率和效果。本文从理论的角度出发，将反馈控制引入到机场灯光抢修方案中，在对各个因素建模的基础上，实现了动态调整抢修方案中的模糊矩阵，从而实现了随时间、情势变化动态调整最优方案，更好地节约了人力、物力资源。

【参考文献】

[1]张晨曦.基于模糊层次分析的机场灯光抢修预案研究，《科技视界》2013（5）.

[2]N.维纳，控制论（或关于在动物和机器中控制和通信的科学），科学出版社，2016.12.

[责任编辑：朱丽娜]endprint