一種雷達(dá)綜合健康評(píng)估方法

渠 浩，呂永樂，李慶蘭

(南京電子技術(shù)研究所，江蘇 南京 210039)

雷達(dá)一直被譽(yù)為 “部隊(duì)之眼”，在戰(zhàn)爭(zhēng)節(jié)奏快且環(huán)境復(fù)雜多變的現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，如何快速、準(zhǔn)確地掌握雷達(dá)當(dāng)前的健康狀態(tài)，對(duì)于雷達(dá)操作員來說是一個(gè)關(guān)乎戰(zhàn)場(chǎng)走勢(shì)的關(guān)鍵問題[1-2]。只有快速、準(zhǔn)確地掌握了雷達(dá)健康狀態(tài)，操作員才能因地制宜地制定或者調(diào)整作戰(zhàn)計(jì)劃，從而更好地完成作戰(zhàn)目標(biāo)。而對(duì)于當(dāng)前雷達(dá)尤其是大型相控陣?yán)走_(dá)來說，其設(shè)備數(shù)量較多，故障機(jī)理相對(duì)更加復(fù)雜，通常難以建立精確的失效物理模型，這給雷達(dá)的健康評(píng)估帶來很大困難[3-6]。

根據(jù)上述需求分析，對(duì)于現(xiàn)代雷達(dá)的健康狀態(tài)評(píng)估，應(yīng)摒棄傳統(tǒng)的由操作員結(jié)合機(jī)內(nèi)測(cè)試(Built in Test,BIT)或輔助測(cè)試數(shù)據(jù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)評(píng)估雷達(dá)整體健康狀態(tài)的方法，而應(yīng)由雷達(dá)健康管理系統(tǒng)，結(jié)合各類數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地評(píng)估當(dāng)前雷達(dá)的健康狀態(tài)。

目前，雷達(dá)健康評(píng)估方法比較多，主要包括權(quán)重法、性能參數(shù)法和深度學(xué)習(xí)法[7-8]。權(quán)重法是通過構(gòu)建雷達(dá)設(shè)備樹，給設(shè)備樹各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行權(quán)重分配，雷達(dá)健康狀態(tài)可根據(jù)各設(shè)備的狀態(tài)信息，結(jié)合權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，例如文獻(xiàn)[9]提出了用指數(shù)函數(shù)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理，進(jìn)而對(duì)雷達(dá)發(fā)射機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估的方法。這種方法對(duì)于組成簡(jiǎn)單的雷達(dá)效果較好。對(duì)于復(fù)雜雷達(dá)，如相控陣?yán)走_(dá)，其權(quán)重分配無法滿足所有的節(jié)點(diǎn)計(jì)算需求。性能參數(shù)法是基于雷達(dá)天線監(jiān)測(cè)和校準(zhǔn)等數(shù)據(jù)，計(jì)算雷達(dá)的相對(duì)威力和精度等性能指標(biāo)，根據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)雷達(dá)健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，例如文獻(xiàn)[10]就提出了一種利用相控陣多通道監(jiān)測(cè)信息評(píng)估雷達(dá)戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)的方法。此類方法的主要問題是其計(jì)算所需數(shù)據(jù)源往往為非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，計(jì)算前需先對(duì)雷達(dá)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和校準(zhǔn)等測(cè)試，維修后的雷達(dá)隨著使用時(shí)間的推移，其評(píng)估結(jié)論的可靠性會(huì)逐步降低。深度學(xué)習(xí)法實(shí)際上是權(quán)重法的一個(gè)變種，通過深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)分配各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，例如文獻(xiàn)[11]提出了利用深度學(xué)習(xí)算法長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)，對(duì)風(fēng)洞設(shè)備的健康狀況進(jìn)行評(píng)估。此類方法往往存在對(duì)樣本的數(shù)據(jù)量要求較高、訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本的正確率存在偏差、可解釋性差等問題。

本文提出了一種基于雷達(dá)設(shè)備狀態(tài)和性能退化的綜合健康評(píng)估方法。首先以雷達(dá)各設(shè)備的BIT數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)雷達(dá)裝備完好性進(jìn)行評(píng)估，為了降低工程應(yīng)用門檻，更好地利用專家經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)歸納了4種不同場(chǎng)景下的節(jié)點(diǎn)健康值計(jì)算模型；然后將發(fā)射監(jiān)測(cè)和校準(zhǔn)、接收監(jiān)測(cè)和校準(zhǔn)以及回波等數(shù)據(jù)作為輸入，對(duì)雷達(dá)整體的性能參數(shù)進(jìn)行評(píng)估；最后，對(duì)雷達(dá)設(shè)備和性能參數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)估。此時(shí)，為了解決性能參數(shù)中非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)帶來的準(zhǔn)確度不高的問題，引入基于Logistic函數(shù)的時(shí)間因子，以提高健康評(píng)估結(jié)論的準(zhǔn)確度。

1 健康等級(jí)劃分

本文采用的是根據(jù)健康值劃分健康等級(jí)的方法，健康值由相應(yīng)計(jì)算模型計(jì)算得到，不同的健康等級(jí)對(duì)應(yīng)不同的維修建議。本文中將健康等級(jí)劃分為以下4個(gè)等級(jí)。

① 完好：代表雷達(dá)系統(tǒng)所有設(shè)備均處于正常工作狀態(tài)，沒有出現(xiàn)任何程度的性能退化。此時(shí)的雷達(dá)可以執(zhí)行所有的作戰(zhàn)任務(wù)。

② 良好：代表雷達(dá)系統(tǒng)雖可正常使用，但出現(xiàn)了潛在故障或者個(gè)別設(shè)備故障，性能出現(xiàn)部分降級(jí)。例如，發(fā)射機(jī)組可靠性設(shè)計(jì)為多機(jī)熱備份，當(dāng)僅出現(xiàn)1臺(tái)發(fā)射機(jī)故障時(shí)，此時(shí)系統(tǒng)總發(fā)射功率仍有一定余量，該故障組件可進(jìn)行維修，也可暫不維修，所以定義其狀態(tài)為良好。此時(shí)的雷達(dá)雖然也可以執(zhí)行所有的作戰(zhàn)任務(wù)，但部分任務(wù)的性能可能無法達(dá)到最優(yōu)。

③ 可用：代表系統(tǒng)僅能滿足基本功能的使用，已經(jīng)接近功能性失效，需要盡快維修。例如，數(shù)字波束形成(Digital Beam Forming,DBF)系統(tǒng)當(dāng)1個(gè)模塊出現(xiàn)故障切換到備份路工作后，此時(shí)系統(tǒng)仍然可用，由于已經(jīng)沒有備份節(jié)點(diǎn)了，成為單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)加大，需要盡快修復(fù)故障的模塊。此時(shí)的雷達(dá)執(zhí)行部分作戰(zhàn)任務(wù)已經(jīng)比較吃力，如果作戰(zhàn)任務(wù)不是十分緊急，建議盡快轉(zhuǎn)入雷達(dá)維修維護(hù)流程。

④ 不可用：代表系統(tǒng)已不能滿足基本使用條件，發(fā)生了功能性失效，喪失完成任務(wù)的能力。此時(shí)的雷達(dá)已無法執(zhí)行任務(wù)，只能盡快轉(zhuǎn)入雷達(dá)維修維護(hù)流程。

本文中綜合健康值H=1時(shí)判定雷達(dá)為完好狀態(tài)；H=[0.8,1)時(shí)判定雷達(dá)為良好狀態(tài)；H=[0.5,0.8)時(shí)判定雷達(dá)為可用狀態(tài)；H<0.5時(shí)判定雷達(dá)為不可用狀態(tài)。另外，可根據(jù)節(jié)點(diǎn)計(jì)算權(quán)重分配情況和性能指標(biāo)的判定準(zhǔn)則對(duì)健康狀態(tài)的劃分邊界進(jìn)行調(diào)整。

2 健康評(píng)估數(shù)據(jù)來源

健康評(píng)估的數(shù)據(jù)來源主要包括兩個(gè)部分：一部分是雷達(dá)設(shè)備的BIT數(shù)據(jù)，一般為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；另一部分是各種自動(dòng)化或人工測(cè)試得到的數(shù)據(jù)，一般為非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

雷達(dá)設(shè)備的BIT數(shù)據(jù)一般可以覆蓋絕大部分有源可更換單元，對(duì)于光線、網(wǎng)絡(luò)等無源連接器件，可以根據(jù)兩端的有源器件的輸入、輸出信號(hào)情況進(jìn)行判斷。因BIT數(shù)據(jù)往往是各可更換單元的狀態(tài)或參數(shù)數(shù)據(jù)，若想獲得雷達(dá)整體的狀態(tài)，一方面需要先對(duì)其進(jìn)行閾值判斷和歸一化處理，另一方面需要建立雷達(dá)設(shè)備健康樹。雷達(dá)設(shè)備健康樹的建立有以下兩種方法。

① 按照雷達(dá)組成進(jìn)行構(gòu)建，可分為5級(jí)，分別是雷達(dá)級(jí)、站點(diǎn)級(jí)、機(jī)柜級(jí)、模塊級(jí)和參數(shù)級(jí)，其中參數(shù)級(jí)即BIT數(shù)據(jù)，雷達(dá)設(shè)備健康樹示例如圖1所示。這種健康樹層級(jí)較深，但能夠與雷達(dá)的實(shí)物組成一一對(duì)應(yīng)。

圖1 雷達(dá)設(shè)備健康樹示例

② 按照雷達(dá)功能劃分進(jìn)行構(gòu)建，可分為功能級(jí)和參數(shù)級(jí)，這種健康樹層級(jí)較少，但因?yàn)榕c實(shí)物組成無法一一對(duì)應(yīng)，構(gòu)建和使用時(shí)均需要一定的專家經(jīng)驗(yàn)。

測(cè)試數(shù)據(jù)主要包括天線的監(jiān)測(cè)、校準(zhǔn)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)的回波數(shù)據(jù)等，可以根據(jù)這些測(cè)試數(shù)據(jù)計(jì)算雷達(dá)的性能參數(shù)，包括威力、精度等。

3 基于設(shè)備狀態(tài)的健康評(píng)估

基于設(shè)備狀態(tài)的健康評(píng)估是指根據(jù)設(shè)備BIT信息對(duì)雷達(dá)健康的影響情況進(jìn)行評(píng)估。以功能為劃分依據(jù)，對(duì)雷達(dá)設(shè)備BIT進(jìn)行重新組織，建立雷達(dá)設(shè)備健康樹。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)健康值均由下一層次健康值根據(jù)不同模型計(jì)算得到，雷達(dá)設(shè)備健康樹根節(jié)點(diǎn)即為雷達(dá)基于設(shè)備狀態(tài)的健康值，葉節(jié)點(diǎn)即為各設(shè)備BIT。各節(jié)點(diǎn)健康值計(jì)算模型一般分為以下4種。

(1)按權(quán)疊加型。

該類模型健康值計(jì)算公式為

H=min{1,Wc1·Hc1+Wc2·Hc2+…+WcN·HcN}

(1)

式中：H為待計(jì)算節(jié)點(diǎn)的健康值，取值范圍為[0,1]；Hc1，Hc2，…，HcN為待計(jì)算節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)健康值，共N個(gè)子節(jié)點(diǎn)，取值范圍為[0,1]；Wc1，Wc2，…，WcN為各子節(jié)點(diǎn)分配的權(quán)重，取值范圍為[0,1]，且Wc1+Wc2+…+WcN=1。

該模型通常適用于以下情況：個(gè)別子節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障或不可用時(shí)，對(duì)父節(jié)點(diǎn)的健康狀態(tài)影響不大，則父節(jié)點(diǎn)的健康值可按照該模型計(jì)算，子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重可平均分配為1/N，也可根據(jù)子節(jié)點(diǎn)的重要程度自由分配不同的權(quán)重。

以某雷達(dá)風(fēng)機(jī)節(jié)點(diǎn)為例，共4個(gè)風(fēng)機(jī)組件作為風(fēng)機(jī)節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)，當(dāng)僅剩1個(gè)風(fēng)機(jī)組件正常工作時(shí)，則判定風(fēng)機(jī)節(jié)點(diǎn)為不可用狀態(tài)，因此各風(fēng)機(jī)組件的權(quán)重可平均分配為0.25。

(2)按權(quán)疊減型。

該類模型健康值計(jì)算公式為

H=max{0,1-Wc1·(1-Hc1)-Wc2·(1-Hc2)-…-

WcN·(1-HcN)}

(2)

式中：H為待計(jì)算節(jié)點(diǎn)的健康值，取值范圍為[0,1]；Hc1,Hc2,…,HcN為待計(jì)算節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)健康值，共N個(gè)子節(jié)點(diǎn)，取值范圍為[0,1];Wc1,Wc2,…,WcN為各子節(jié)點(diǎn)分配的權(quán)重，取值范圍為[0,1]，且Wc1+Wc2+…+WcN≥1。

該模型通常適用于以下情況：個(gè)別子節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障或不可用時(shí)，可能導(dǎo)致父節(jié)點(diǎn)的健康狀態(tài)發(fā)生改變，子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重可結(jié)合子節(jié)點(diǎn)故障對(duì)父節(jié)點(diǎn)的影響和健康狀態(tài)的劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行綜合分配。

以某雷達(dá)信息處理節(jié)點(diǎn)為例，共3個(gè)子節(jié)點(diǎn)，分別是電源匯總、計(jì)算組件、風(fēng)機(jī)組件，根據(jù)各子節(jié)點(diǎn)故障對(duì)父節(jié)點(diǎn)的影響，分配電源匯總子節(jié)點(diǎn)權(quán)重為1、計(jì)算組件子節(jié)點(diǎn)權(quán)重為1、風(fēng)機(jī)組件子節(jié)點(diǎn)權(quán)重為0.4。當(dāng)電源匯總子節(jié)點(diǎn)或計(jì)算組件子節(jié)點(diǎn)為不可用狀態(tài)時(shí)，信息處理節(jié)點(diǎn)同樣降級(jí)為不可用狀態(tài)；當(dāng)風(fēng)機(jī)組件降級(jí)為不可用狀態(tài)，信息處理節(jié)點(diǎn)降級(jí)為可用狀態(tài)。

(3)取最小值型。

該類模型健康值計(jì)算公式為

H=min{Hc1,Hc2,…,HcN}

(3)

式中：H為待計(jì)算節(jié)點(diǎn)的健康值，取值范圍為[0,1]；Hc1，Hc2，…，HcN為待計(jì)算節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)健康值，共N個(gè)子節(jié)點(diǎn)，取值范圍為[0,1]。

該模型通常適用于以下情況：任一子節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障或不可用時(shí)，將導(dǎo)致父節(jié)點(diǎn)直接降級(jí)為不可用狀態(tài)。

以某雷達(dá)頻率源節(jié)點(diǎn)為例，共4個(gè)子節(jié)點(diǎn)，分別是基準(zhǔn)源、倍頻單元、校準(zhǔn)信號(hào)和鎖相本振，任一子節(jié)點(diǎn)不可用時(shí)，其父節(jié)點(diǎn)均直接降級(jí)為不可用。

(4)復(fù)合型。

該類模型健康值計(jì)算公式為

H=max{0,min{Hc1,Hc2，…，HcM}-Wc(M+1)·(1-Hc(M+1))-

WcN·(1-HcN)}

(4)

該模型通常適用于以下情況：子節(jié)點(diǎn)中既存在模型(2)的情況，也存在模型(3)的情況。

根據(jù)模型(1)～模型(4)對(duì)各節(jié)點(diǎn)分配計(jì)算模型和權(quán)重，葉節(jié)點(diǎn)則根據(jù)設(shè)備BIT直接計(jì)算健康值，故障時(shí)健康值為0，正常時(shí)健康值為1。根據(jù)各模型和權(quán)重，由底向上，可最終計(jì)算得到雷達(dá)根節(jié)點(diǎn)的健康值HF。

4 基于性能退化的健康評(píng)估

基于性能退化的健康評(píng)估分別從雷達(dá)威力、雷達(dá)精度等性能維度綜合評(píng)價(jià)雷達(dá)性能健康狀況。

雷達(dá)威力通過雷達(dá)作用距離進(jìn)行衡量，雷達(dá)的最大作用距離公式(即雷達(dá)方程)[12]為

(5)

式中：Rmax為雷達(dá)最大作用距離；Pt為雷達(dá)發(fā)射功率；G為天線增益；λ為所用波長(zhǎng)；σ為目標(biāo)的散射截面積；Simin為最小可檢測(cè)信號(hào)功率。

根據(jù)雷達(dá)方程，有2種方法可以對(duì)雷達(dá)作用距離進(jìn)行測(cè)量評(píng)估，一種是根據(jù)雷達(dá)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)計(jì)算，計(jì)算公式為

(6)

式中：R為雷達(dá)最大作用距離設(shè)計(jì)值；A為雷達(dá)發(fā)射增益設(shè)計(jì)值(dB)；B為雷達(dá)接收增益設(shè)計(jì)值(dB)；R′為雷達(dá)最大作用距離計(jì)算值；A′為雷達(dá)發(fā)射增益實(shí)測(cè)值(dB)；B′為雷達(dá)接收增益實(shí)測(cè)值(dB)。

雷達(dá)發(fā)射增益實(shí)測(cè)值是通過控制雷達(dá)發(fā)射波束在法線方向發(fā)射，接收監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)反饋的發(fā)射功率值后計(jì)算得到的。雷達(dá)接收增益實(shí)測(cè)值是通過控制法向接收波束，接收監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的接收增益數(shù)據(jù)后計(jì)算得到的。將實(shí)測(cè)值和設(shè)計(jì)值代入公式后，即可計(jì)算得到雷達(dá)作用距離的評(píng)估值。

另一種是跟蹤已知的標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)，由于標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)的RCS(Radar Cross Section,雷達(dá)截面積)等參數(shù)均可提前獲取，因此可以通過雷達(dá)公式對(duì)其作用距離進(jìn)行折算，計(jì)算公式為

(7)

式中：RCS為雷達(dá)散射截面設(shè)計(jì)值(dB);SNR為雷達(dá)信噪比設(shè)計(jì)值(dB);τ為雷達(dá)脈沖寬度設(shè)計(jì)值；RCS′為雷達(dá)散射截面實(shí)測(cè)值(dB)；SNR′為雷達(dá)信噪比實(shí)測(cè)值(dB)；τ′為雷達(dá)脈沖寬度實(shí)測(cè)值；D為跟蹤標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)時(shí)的實(shí)測(cè)距離；R′為雷達(dá)最大作用距離計(jì)算值。

雷達(dá)威力健康值HPR為

(8)

雷達(dá)精度健康值HPA通過測(cè)距隨機(jī)誤差、方位隨機(jī)誤差、俯仰隨機(jī)誤差和RCS測(cè)量誤差共同衡量，計(jì)算公式為

(9)

基于性能退化的健康值HP為

HP=min{1,HPR,HPA,…}

(10)

5 綜合健康評(píng)估

雷達(dá)綜合健康值H由基于設(shè)備狀態(tài)的健康值HF和基于性能退化的健康值HP綜合得到：

H=min{HF,αHF+(1-α)HP}

(11)

在雷達(dá)工程實(shí)現(xiàn)中，威力、精度等性能參數(shù)往往無法在工作模式下實(shí)時(shí)獲取，均為非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，因此本文的評(píng)估方法中引入了時(shí)間因子，使HP在H中所占比例隨時(shí)間不斷降低，權(quán)重α計(jì)算公式采用Logistic函數(shù)[13]的形式，具體計(jì)算公式為

(12)

式中：t為當(dāng)前時(shí)間距上次性能退化評(píng)估數(shù)據(jù)源更新時(shí)間的小時(shí)數(shù)。

當(dāng)t=0時(shí)，α為0.5，即基于設(shè)備狀態(tài)的健康值和基于性能退化的健康值是等權(quán)重的，而隨著t不斷增大，α的值無限趨近于1，此時(shí)雷達(dá)綜合健康值基本以設(shè)備狀態(tài)的健康值為主，基于性能退化的健康值對(duì)雷達(dá)綜合健康值的影響十分有限。α的趨勢(shì)變化如圖2所示，當(dāng)t為24時(shí)，α為0.76852，此時(shí)將提醒用戶進(jìn)行性能參數(shù)的重新測(cè)試和數(shù)據(jù)更新，以提高評(píng)估結(jié)論的可靠性。

圖2 權(quán)重α變化趨勢(shì)

健康評(píng)估框圖如圖3所示。

圖3 健康評(píng)估框圖

6 評(píng)估實(shí)例

在某雷達(dá)中，測(cè)試了本文所述的健康評(píng)估方法，性能參數(shù)中選取威力和精度2個(gè)指標(biāo)，其中威力和精度均通過雷達(dá)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

通過采集雷達(dá)數(shù)據(jù)，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，共構(gòu)建了4個(gè)故障數(shù)據(jù)樣本集，每個(gè)樣本集有200組帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，實(shí)際測(cè)試后，4個(gè)樣本集的正確率如圖4所示。平均正確率97.75%，可看出本文提出的健康評(píng)估方法的準(zhǔn)確率維持在較高水平。

圖4 健康評(píng)估正確率

7 結(jié)束語(yǔ)

雷達(dá)健康管理對(duì)保障雷達(dá)的可用性具有重要意義。長(zhǎng)期以來，雷達(dá)健康評(píng)估方法比較多，常通過權(quán)重分配、性能參數(shù)或深度學(xué)習(xí)算法來計(jì)算雷達(dá)總體的健康等級(jí)，然而現(xiàn)代雷達(dá)尤其是大型相控陣?yán)走_(dá)組成十分復(fù)雜，包含的設(shè)備種類多、數(shù)量大，簡(jiǎn)單的權(quán)重分配無法滿足所有的評(píng)估場(chǎng)景，而性能參數(shù)往往是非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，其評(píng)估結(jié)論的可靠性隨著測(cè)試后時(shí)間的推移而不斷降低，深度學(xué)習(xí)算法也存在著樣本需求量大、過擬合、可解釋性差等問題[14-16]。通過提供一種綜合設(shè)備狀態(tài)和性能退化參數(shù)的性能評(píng)估方法，在基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中，引入了4種不同的計(jì)算模型，以適應(yīng)不同的評(píng)估場(chǎng)景。在基于非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的性能參數(shù)評(píng)估中，介紹了通過雷達(dá)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等進(jìn)行威力、精度等計(jì)算評(píng)估的方法。為了將實(shí)時(shí)的設(shè)備狀態(tài)評(píng)估和非實(shí)時(shí)的性能參數(shù)評(píng)估結(jié)合起來，引入了基于Logistic函數(shù)的時(shí)間因子，控制基于非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的性能評(píng)估在最終健康值中所占比例，以解決非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)帶來的可靠性問題。經(jīng)實(shí)際產(chǎn)品檢驗(yàn)，該方法效果良好，平均正確率維持在較高水平，實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性均得到了保障，對(duì)提升雷達(dá)的綜合保障能力具有重要意義。