某型艦炮虛擬維修訓(xùn)練系統(tǒng)故障訓(xùn)練評價方案研究

張凌海　冀志軒　張軼群

摘要：針對某型艦炮虛擬維修訓(xùn)練系統(tǒng)故障訓(xùn)練效果綜合評價問題，采用模糊綜合評判法與層次分析法相結(jié)合的方法，綜合考慮操作步驟、操作時間、操作成效、專家評判等方面的因素，建立了故障訓(xùn)練綜合評價指標(biāo)體系，結(jié)合隸屬度函數(shù)給出了故障訓(xùn)練的評判方法，并通過應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證了該方法對評估的可行性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：艦炮；故障訓(xùn)練；評估標(biāo)準(zhǔn)；模糊綜合評判；權(quán)重

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）20-0218-02

Fault Training Evaluation Scheme based on one Naval Gun Virtual Training System

ZHANG Ling-hai 1， JI Zhi-xuan2 ， ZHANG Yi-qun1

（1.Department of Ordnance， Naval Scholar Official School， Bengbu 233012， China； 2.Shenyang Ammunition Military Professional Agent's Room， Shenyang 110045，China）

Abstract： Aiming at the multiple evaluation on fault maintenance training effect of one naval gun virtual training system， adopt the methods of fuzzy synthetic evaluation combined with AHP. Set up the evaluation criterion of the fault maintenance training， consider the evaluation factors include the operation steps， operation time， operation results and Expert appraises. Therefore，the integrated evaluation methods for the fault maintenance training has been accomplished with the membership function. The feasibility and practicality of which have been proved by validate example.

Key words： Naval gun； Fault maintenance training； Evaluation criterion； fuzzy synthetic evaluation； weighting

某新型艦炮射速高，初速快，可靠性好，是我軍大量裝備的一型艦炮。為滿足部隊訓(xùn)練的需要，設(shè)計了該炮的虛擬維修訓(xùn)練系統(tǒng)。故障操作訓(xùn)練評估作為虛擬訓(xùn)練維修系統(tǒng)的一個重要組成部分，對提高故障維修的訓(xùn)練效率有非常重要的意義。但在某型艦炮虛擬維修訓(xùn)練系統(tǒng)中，操作步驟的設(shè)定并不唯一，并不能用固定的操作流程進(jìn)行評定，系統(tǒng)需要綜合考慮操作者的操作步驟、操作時間、故障判定、故障排除等各方面因素，這些因素很難給出準(zhǔn)確的評價標(biāo)準(zhǔn)，而用模糊綜合評判法可以很好地解決這個問題 [1]。

1 模糊綜合評判的原理及步驟

模糊綜合評判是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系合成原理，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化，從多個因素對被評判事物隸屬等級狀況進(jìn)行綜合性評價的一種方法[2]。其主要步驟為：

（1）確定評價因素和評價等級。設(shè)U=（u1，u2，…，un）為被評價對象的n種評價指標(biāo)，稱為指標(biāo)集；V=（V1，V2，…，Vm）為每一指標(biāo)所處狀態(tài)的m種評價等級，稱為評價集。結(jié)合本例，本模型的評價分成四個等級。具體的評價集為：V=（V1，V2，V3，V4）=（優(yōu)，良，一般，差）

（2）構(gòu)造評判矩陣。先用指標(biāo)集中的單因素ui （i=1，2，…，n）作為單因素評判，指標(biāo)ui的單因素評價子集為： （ri1，ri2…，rim） ，其中rij表示評價因素ui在評語Vj下的隸屬度。一般情況下，評價子集滿足。

n個指標(biāo)的評價子集的集合構(gòu)成總的評價矩陣R：

（3）確定權(quán)重。權(quán)重W為U上的1個模糊子集， W=（w1，w2，…，wn），其中，wi≠0，且，反映了各個因素之間的一種權(quán)重。確定權(quán)重的方法有專家估計法、最小平方和法、層次分析法等。其中層次分析法對各指標(biāo)間重要程度的分析更具邏輯性，再加上數(shù)學(xué)處理，可信度較大。層次分析法確定權(quán)重的步驟如下：①構(gòu)造判斷矩陣，該矩陣各因素可請專家按 “1～9比率標(biāo)度”判定并給值，得到判定矩陣

按下式求出權(quán)重W=（ w1，w2，…，wn ），，其中，。②權(quán)重求出后，需對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。先計算判斷矩陣的最大特征根，式中表示的第i個分量。再計算一致性指標(biāo)：，一致性比率：。RI為平均一致性指標(biāo)，可由表1求得。當(dāng)CR<0.1時，符合一致性要求[2]。

表1 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的值

[矩陣階數(shù)＼&1＼&2＼&3＼&4＼&5＼&6＼&7＼&8＼&RI＼&0＼&0＼&0.58＼&0.90＼&1.12＼&1.24＼&1.32＼&1.41＼&]

（4）進(jìn)行模糊合成和做出決策。R中不同的行反映了某個被評價事物在不同單因素下對各等級模糊子集的隸屬程度。用權(quán)重向量W對不同指標(biāo)的評價隸屬度行進(jìn)行綜合，就可得到該被評事物從總體上來看對各等級模糊子集的隸屬程度E，即模糊綜合評價結(jié)果向量[2]。評價結(jié)果采用加權(quán)平均法，令E=WR=（ e1，e2…，em），。設(shè)評價集對應(yīng)的分?jǐn)?shù)為S=（s1，s2，…，sm），則總分?jǐn)?shù)為：。

2 故障訓(xùn)練評價方案

1）評價指標(biāo)選擇

科學(xué)、合理地確定評價因素是取得評估標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵。評價標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)遵循系統(tǒng)性、實(shí)用性、可操作性以及定性和定量相結(jié)合的原則。對本系統(tǒng)的故障操作訓(xùn)練而言，主要三個方面考慮，分別為操作步驟，操作熟練度，操作成效。由于故障操作的步驟不唯一，尤其在故障檢查階段，系統(tǒng)對每一個操作都設(shè)定了操作的前提條件，根據(jù)操作步驟的重要程度以及前提條件，可以將操作步驟具體分為：①不必要操作（操作前提條件滿足，但是跟本次故障操作關(guān)系不大）；②關(guān)鍵操作（與本次故障操作息息相關(guān)，必不可少）；③錯誤操作（操作前提條件不滿足）。操作熟練度體現(xiàn)在操作時間上。操作成效包括： ①故障點(diǎn)查找；②故障點(diǎn)排除；③求助次數(shù)。此外，為滿足考核需要設(shè)置了專家打分選項。綜合考慮以上故障訓(xùn)練效果的各種因素，按照二級模糊綜合評判的建模要求[3]，建立了故障訓(xùn)練綜合評價指標(biāo)體系。如圖1所示。

圖1 故障訓(xùn)練綜合評價指標(biāo)體系

2）操作步驟的評價策略

確定評價指標(biāo)以后一個重要的問題就是將評價指標(biāo)的具體參數(shù)轉(zhuǎn)變到評價集的隸屬度，以創(chuàng)建評價矩陣。系統(tǒng)通過隸屬度函數(shù)來計算各個指標(biāo)的隸屬度。隸屬函數(shù)也稱模糊分布函數(shù)，最常見的模糊分布是梯形分布法，具體描述為：

對于某故障操作，其標(biāo)準(zhǔn)操作流程有56步，其中關(guān)鍵操作步驟21步，其不必要操作的梯形分布隸屬度函數(shù)如圖2所示。

圖2 不必要操作隸屬度函數(shù)

假設(shè)操作手的不必要操作為7步，由圖可知，其在V下的隸屬度為（0，2/3，1/3，0）。同理，通過設(shè)定的隸屬度函數(shù)可以獲得關(guān)鍵操作和錯誤操作的隸屬度，得到操作步驟的評價矩陣R1。

利用層次分析法確定操作步驟的三個分準(zhǔn)則的權(quán)重。按照“1～9比率標(biāo)度”建立判斷矩陣并計算權(quán)重，如表2所示。

表2 操作步驟判斷矩陣及權(quán)重

[A1＼&M1＼&M2＼&M3＼&權(quán)重＼&不必要操作M1＼&1＼&1/5＼&1/4＼&0.098＼&關(guān)鍵操作M2＼&5＼&1＼&2＼&0.568＼&錯誤操作M3＼&4＼&1/2＼&1＼&0.334＼&]

對此矩陣，計算可得λmax=3.025，CI=0.012，RI=0.58，可得 CR=CI/RI=0.021，查表1可知符合一致性要求。由此得出評價因素的權(quán)重向量為：W1=（0.098，0.568，0.334）。

應(yīng)用模糊綜合評判法，令E1=W1R1可得操作步驟在評價集下的隸屬度E1=（0.378，0.589，0.033，0）。

3）操作熟練度的評價策略

熟練度主要反映的是操作時間。首先是計算時間在（V1，V2，V3，V4）下的隸屬度，先將時間化轉(zhuǎn)成比例的模式。假定規(guī)定操作時間為tg=300s，實(shí)際操作時間為ts=350s，首先將時間化為比值的形式ts=7/6tg。時間隸屬度函數(shù)也按照實(shí)際操作時間對規(guī)定時間的比例來確定。操作時間隸屬度函數(shù)如3所示。

圖3 操作時間隸屬度函數(shù)

則其在（V1，V2，V3，V4）下的隸屬度為（0，0，1/3，2/3）。

4）操作成效的評價策略

操作成效中故障點(diǎn)查找和故障點(diǎn)排除只有兩種可能，找到故障點(diǎn)或者排除故障點(diǎn)即是優(yōu)，沒有找到或者沒有排除即是差。求助次數(shù)評價集可以通過隸屬度函數(shù)獲得。通過構(gòu)造判定矩陣獲得操作成效的三項子準(zhǔn)則的權(quán)重，進(jìn)而求得操作成效的評語集，假設(shè)值為（3/4，1/4，0，0）。

5）進(jìn)行綜合評判

專家打分可以直接獲取，通過建立隸屬度函數(shù)，獲得專家打分的隸屬度，假設(shè)值為（0，2/3，1/3，0）。這樣就可以獲得主準(zhǔn)則層的評價矩陣。

根據(jù)“1～9比率標(biāo)度”建立主準(zhǔn)則層的判斷矩陣并計算權(quán)重，如表3所示。

表3 主準(zhǔn)則層判斷矩陣及權(quán)重

[A2＼&M4＼&M5＼&M6＼&M7＼&權(quán)重＼&操作步驟M4＼&1 ＼&3 ＼&1/5 ＼&1/7 ＼&0.103 ＼&操作熟練度M5＼&1/3 ＼&1＼&1/3 ＼&1/8 ＼&0.064 ＼&操作成效M6＼&5 ＼&3 ＼&1 ＼&1/2 ＼&0.285 ＼&專家評判M7＼&7 ＼&8 ＼&2 ＼&1 ＼&0.548 ＼&]

對此矩陣，計算可得λmax=4.250，CI=0.083，RI=0.90，可得CR=CI/RI=0.092，查表1可知符合一致性要求。由此得出主準(zhǔn)則層的權(quán)重向量為：W2=（0.103，0.064，0.285，0.548）。

應(yīng)用模糊綜合評判法，令E2=W2R2可得操作步驟在評價集下的隸屬度E2=（0.253 ， 0.497， 0.207， 0.043）。設(shè)評價集對應(yīng)的分?jǐn)?shù)為S=（95，75，60，50），則該操作手的最終得分為F= E2S=75.876。

3 小結(jié)

采用層次分析法與模糊綜合評判法相結(jié)合的方法，并通過隸屬度函數(shù)的設(shè)定，使得某型艦炮虛擬維修訓(xùn)練系統(tǒng)的故障訓(xùn)練效果評估問題得到較好的解決，評價結(jié)果結(jié)合操作手的操作要素與專家評價，具有較高的可信度。同時評價指標(biāo)中的隸屬度函數(shù)的也可以根據(jù)操作手的熟練程度需要進(jìn)行調(diào)整，在沒有專家打分的情況下，可以單憑操作步驟操作熟練度操作成效進(jìn)行獨(dú)立打分。

參考文獻(xiàn)：

[1] 韓紅彥， 崔少輝， 李柯. 基于模糊綜合評判的裝備訓(xùn)練評估標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)選[J].兵工自動化，2007，26（11）：4-6.

[2] 杜棟， 龐慶華. 現(xiàn)代綜合評價方法與案例精選[M].北京：清華大學(xué)出版社， 2005.

[3] 楊綸標(biāo)， 高英儀. 模糊數(shù)學(xué)原理及應(yīng)用[M].廣州：華南理工大學(xué)出版社， 2001.

[4] 何新貴. 模糊知識處理的理論與技術(shù)[M].北京：國防工業(yè)出版社， 1998.