王華+陳建平+扈延光
摘 要:飛機(jī)機(jī)載設(shè)備主要的預(yù)防性維修策略是基于狀態(tài)的維修策略,要求對(duì)設(shè)備的狀態(tài)開(kāi)展綜合評(píng)價(jià)??紤]到目前機(jī)載設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)缺乏綜合指標(biāo),引入健康指數(shù)(HI)用于表征機(jī)載設(shè)備的狀態(tài),結(jié)合以可靠性為中心的維修技術(shù)提出HI評(píng)價(jià)框架。結(jié)合云理論和專(zhuān)家評(píng)價(jià)法研究了HI影響因素的劣化等級(jí)、權(quán)重等級(jí)的綜合評(píng)價(jià)算法,給出算例用以演示評(píng)價(jià)流程,驗(yàn)證了算法的有效性。最終建立起綜合評(píng)價(jià)方法,適用于機(jī)載設(shè)備健康指數(shù)的綜合評(píng)價(jià),為制定合理的維修策略提供支撐。
關(guān)鍵詞:機(jī)載設(shè)備 健康指數(shù) 基于狀態(tài)的維修 云模型 綜合評(píng)價(jià)
中圖分類(lèi)號(hào):V240.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2017)04(c)-0020-04
預(yù)防性維修策略中的視情維修,即基于狀態(tài)的維修,是目前飛機(jī)機(jī)載設(shè)備的主要維修策略。我國(guó)軍用標(biāo)準(zhǔn)GJB 1378A—2007《裝備以可靠性為中心的維修分析》規(guī)定并強(qiáng)調(diào)了在裝備投入使用后,應(yīng)調(diào)整預(yù)防性維修間隔期。確定合理的維修間隔期,應(yīng)對(duì)設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。由于影響機(jī)載設(shè)備可靠性狀態(tài)的因素中含有大量定性、定量因素,目前實(shí)踐中既缺乏一個(gè)綜合指標(biāo)來(lái)表征設(shè)備的狀態(tài),又缺乏一個(gè)評(píng)價(jià)框架用于對(duì)狀態(tài)的影響因素進(jìn)行歸類(lèi)、劃分,導(dǎo)致信息收集及綜合評(píng)價(jià)工作開(kāi)展不充分,難以利用好設(shè)備的使用、維護(hù)信息。
健康狀態(tài),是指在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時(shí)間內(nèi),裝備能夠保持一定可靠性和維修性水平并穩(wěn)定、持續(xù)完成預(yù)定功能的能力[1];健康指數(shù)(Health Index,HI),是指衡量和表征被研究對(duì)象健康狀態(tài)的一個(gè)數(shù)值[2]。電力行業(yè)和航空器健康管理領(lǐng)域都有HI指標(biāo),HI反映了設(shè)備運(yùn)行時(shí)保持特定性能的滿(mǎn)意程度,是設(shè)備的使用、維護(hù)等信息的組合。在不同的應(yīng)用案例中,HI可設(shè)定不同的取值范圍。文獻(xiàn)[3]認(rèn)為HI是設(shè)備實(shí)際狀態(tài)相較于期望的正常狀態(tài)的劣化程度,HI取1時(shí)設(shè)備狀態(tài)最佳,取0時(shí)應(yīng)當(dāng)停機(jī)檢修。針對(duì)電力設(shè)備,文獻(xiàn)[2]將HI的取值范圍設(shè)定為(0,10)。只要對(duì)設(shè)備開(kāi)展健康評(píng)估,將評(píng)估的結(jié)果表達(dá)為一個(gè)具體數(shù)值,該數(shù)值理論上可作為健康指數(shù)。
目前已有大量文獻(xiàn)研究了設(shè)備的健康評(píng)估方法。文獻(xiàn)[4]運(yùn)用變精度粗糙集方法來(lái)開(kāi)展航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康評(píng)估;文獻(xiàn)[5]運(yùn)用模糊層次分析法建立起綜合評(píng)價(jià)模型,應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的健康評(píng)估。健康評(píng)估通常分為兩大步驟:首先選出哪些特征參量能否反映設(shè)備的健康狀態(tài);然后運(yùn)用多屬性綜合評(píng)價(jià)方法確定HI。考慮到目前機(jī)載設(shè)備歷史信息多是不完備的,評(píng)價(jià)HI同時(shí)用到定性和定量信息,客觀賦權(quán)法難以實(shí)現(xiàn),所以該文采用主觀賦權(quán)法中的專(zhuān)家評(píng)價(jià)法[6,7]。該文首先建立HI的評(píng)價(jià)框架,然后結(jié)合云理論給出專(zhuān)家評(píng)價(jià)法流程及主要算法,最后通過(guò)案例驗(yàn)證算法的有效性。
1 健康指數(shù)的評(píng)價(jià)框架
機(jī)械類(lèi)、機(jī)電類(lèi)和電子類(lèi)產(chǎn)品的故障機(jī)理有所差異,因此HI影響因素集不同。綜合評(píng)價(jià)設(shè)備健康狀態(tài),通常選取能夠表征設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的特征參量,如文獻(xiàn)[3]中采用壓力、轉(zhuǎn)速、溫度等指標(biāo),文獻(xiàn)[8]中采用航空發(fā)動(dòng)機(jī)燃油流量指標(biāo)。然而,僅考慮一些易于獲取的量化指標(biāo)是不足夠的,HI的影響因素還包含許多定性或復(fù)雜的綜合因素。如文獻(xiàn)[1]綜合考慮了地理和環(huán)境因素、使用和維修因素;文獻(xiàn)[5]認(rèn)為設(shè)備或零部件的健康狀態(tài)與可靠性、維修性、安全性、檢測(cè)性、經(jīng)濟(jì)性、技術(shù)性能這六大方面有關(guān);在HI理論應(yīng)用相對(duì)成熟的電力行業(yè)CBRM體系中,評(píng)價(jià)HI還考慮了“家族病史”和“潛在缺陷”因素[2]。
通常軍用飛機(jī)具有機(jī)械、電氣、軍械、通訊導(dǎo)航、火控、無(wú)線(xiàn)電、儀表、氧氣和高空救生等分系統(tǒng)共幾百項(xiàng)機(jī)載成品,按照以可靠性為中心的維修(RCM)思想,預(yù)防性維修大綱只需針對(duì)重要功能產(chǎn)品,即故障影響任務(wù)完成、安全性或?qū)е轮卮蟮慕?jīng)濟(jì)后果的產(chǎn)品。因此,健康指數(shù)的影響因素應(yīng)包含產(chǎn)生“任務(wù)后果、安全后果”和“經(jīng)濟(jì)后果”三方面的因素。該文參考國(guó)家電網(wǎng)公司頒布的《主要輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)導(dǎo)則》中的扣分方式,按照“不健康狀態(tài)的種類(lèi)越多,健康指數(shù)越高;不健康狀態(tài)越嚴(yán)重,健康指數(shù)越高”的原則,將總的扣分值視為HI值;該方法在評(píng)價(jià)同一設(shè)備的新?tīng)顟B(tài)時(shí),只需要在舊狀態(tài)扣分值的基礎(chǔ)上觀測(cè)并調(diào)整扣分值,便能快速得到新?tīng)顟B(tài)的HI值。影響因素應(yīng)扣分值為劣化等級(jí)和權(quán)重等級(jí)的乘積,未劣化時(shí)不扣分。表1將劣化等級(jí)和權(quán)重等級(jí)各分成四級(jí),在實(shí)踐中該表的數(shù)值可隨具體產(chǎn)品而更改。
設(shè)備維持健康狀態(tài)的能力,應(yīng)在規(guī)定的條件下進(jìn)行評(píng)價(jià),當(dāng)設(shè)備執(zhí)行任務(wù)的環(huán)境、使用維護(hù)等條件發(fā)生變化時(shí),設(shè)備的健康指數(shù)也會(huì)受到影響。在提煉故障模式時(shí),僅利用設(shè)備自身已發(fā)生的故障信息并不足夠,還需要參考同廠、同型設(shè)備的故障信息。機(jī)載設(shè)備的FMECA結(jié)論、RCMA結(jié)論和RCM分析結(jié)果等,是開(kāi)展健康指數(shù)評(píng)價(jià)的重要信息來(lái)源。本文提出的評(píng)價(jià)框架見(jiàn)表2。設(shè)備健康指數(shù)為全部單項(xiàng)HI取值之和。
機(jī)載設(shè)備的主要性能參數(shù)(可測(cè)量的參數(shù)),根據(jù)其異常后可能出現(xiàn)的后果,填入表2中“任務(wù)后果、安全后果”和“經(jīng)濟(jì)后果”欄的“特征參數(shù)”行;以“任務(wù)后果”為例,“特征參數(shù)”行可填入壓力、速度等能夠反映設(shè)備執(zhí)行任務(wù)能力的量化參數(shù);當(dāng)某種因素、狀態(tài)無(wú)法用定量的參數(shù)來(lái)描述時(shí),可用定性的語(yǔ)言描述將其總結(jié)成故障模式,填入“故障模式”一行,如漏油、銹蝕、劃傷等。三種后果中,特征參數(shù)與故障模式是互補(bǔ)關(guān)系,應(yīng)盡量使二者無(wú)交集,避免同一不健康因素被多次記錄、多次扣分。
“環(huán)境因素”“使用、維護(hù)、維修”“同廠、同型設(shè)備被通報(bào)的故障、缺陷信息”欄中主要填寫(xiě)除設(shè)備自身性能參數(shù)之外的定性、定量因素;針對(duì)“環(huán)境因素”,通常機(jī)載設(shè)備的主要環(huán)境因素為溫度、濕度、振動(dòng)、高度和過(guò)載等,主要的環(huán)境應(yīng)力為振動(dòng)應(yīng)力、熱應(yīng)力、潮濕應(yīng)力、低氣壓應(yīng)力和炮振應(yīng)力;在評(píng)價(jià)時(shí),應(yīng)綜合考慮各環(huán)境因素出現(xiàn)的概率、應(yīng)力水平、應(yīng)力變化情況和記載設(shè)備對(duì)環(huán)境應(yīng)力的敏感程度[9]。針對(duì)“使用、維護(hù)、維修”,使用信息如設(shè)備已使用壽命、剩余壽命、停放時(shí)間、用戶(hù)對(duì)設(shè)備使用情況評(píng)述等;維護(hù)信息包括基本維護(hù)信息,如機(jī)載設(shè)備已開(kāi)展的清潔、潤(rùn)滑、除銹、防潮和恢復(fù)保護(hù)層等,還包括性能檢查和調(diào)整信息,如對(duì)機(jī)載設(shè)備的零部件進(jìn)行了技術(shù)參數(shù)調(diào)整等[10];維修信息主要是指機(jī)載設(shè)備歷次維修記錄,包括換件信息、維修深度和性能恢復(fù)程度等。這些信息都能直接或間接反映機(jī)載設(shè)備當(dāng)前的健康狀態(tài)。
2 基于云模型的專(zhuān)家評(píng)價(jià)法
對(duì)健康指數(shù)影響因素的“劣化等級(jí)”及“權(quán)重權(quán)重”進(jìn)行評(píng)定時(shí),制定客觀的量化規(guī)則是難以實(shí)現(xiàn)的,因?yàn)橛绊懸蛩刂邪硕ㄐ砸蛩?,且諸如“亞健康、比較重要”等定性概念帶有模糊性,快捷有效的方法是專(zhuān)家評(píng)價(jià)法,即專(zhuān)家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行主觀判斷而得到權(quán)重或等級(jí),再對(duì)各個(gè)專(zhuān)家的評(píng)判結(jié)果進(jìn)行整合,得到一個(gè)綜合值。需解決的問(wèn)題如下。
各定性概念具有模糊性,各專(zhuān)家的評(píng)價(jià)結(jié)果具有隨機(jī)性,當(dāng)隨機(jī)性過(guò)大時(shí)說(shuō)明意見(jiàn)不統(tǒng)一,此結(jié)果應(yīng)屬無(wú)效,需要進(jìn)一步的溝通及評(píng)定,直到意見(jiàn)相對(duì)統(tǒng)一。此處的“模糊性”和“隨機(jī)性”如何評(píng)價(jià)?
專(zhuān)家的人數(shù)較少,即樣本量較少,評(píng)價(jià)結(jié)果可能不穩(wěn)定,假設(shè)這些樣本服從一定的分布規(guī)律且已經(jīng)被發(fā)掘出來(lái),那么利用該已知的分布規(guī)律便可人為生成大量的同類(lèi)樣本。由大數(shù)定理可知,樣本量足夠大時(shí),樣本平均數(shù)將接近總體平均數(shù)。此處該如何確定分布規(guī)律?
針對(duì)問(wèn)題(1),云理論可描述隨機(jī)性、模糊性并存的情形;定性概念的模糊性、專(zhuān)家的評(píng)價(jià)結(jié)果的隨機(jī)性,可用正態(tài)云模型中的熵En來(lái)評(píng)價(jià),En越大,隨機(jī)性和模糊性也就越大。針對(duì)問(wèn)題(2),正態(tài)云具有普適性,它能保留原始小樣本中的隨機(jī)性和模糊性規(guī)律,不失為一種好的選擇。
2.1 評(píng)價(jià)流程
文獻(xiàn)[11]對(duì)正態(tài)云模型各特征量的詮釋為:期望Ex代表專(zhuān)家評(píng)價(jià)的平均水平;熵En代表評(píng)價(jià)的離散程度,反映專(zhuān)家的水平;超熵He表示與正常發(fā)揮時(shí)的偏離程度,綜合反映專(zhuān)家的心理素質(zhì)和思考狀態(tài)等因素。當(dāng)En足夠小時(shí),代表各專(zhuān)家的意見(jiàn)已統(tǒng)一;如果兩次He相近,說(shuō)明專(zhuān)家的思考狀態(tài)已平穩(wěn)。專(zhuān)家在狀態(tài)平穩(wěn)的情況下達(dá)成了統(tǒng)一的意見(jiàn),才是可取的。圖1所示為專(zhuān)家評(píng)價(jià)流程。待評(píng)價(jià)的項(xiàng)目為:劣化等級(jí)的取值,權(quán)重等級(jí)的取值,每個(gè)HI影響因素對(duì)應(yīng)的劣化等級(jí)和權(quán)重等級(jí)。
2.2 主要算法及規(guī)則
針對(duì)同一評(píng)價(jià)對(duì)象,假設(shè)n個(gè)專(zhuān)家的評(píng)分結(jié)果為R,利用該樣本,采用逆向云算法建立云模型。文獻(xiàn)[12]提出的逆向云新算法,具有兩大優(yōu)勢(shì):無(wú)需確定度(隸屬度)信息;盡可能多地利用樣本信息,保證超熵估計(jì)值為正實(shí)數(shù)。該文對(duì)文獻(xiàn)提出的算法中的循環(huán)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,給出如下偽代碼:
Step3:
利用上述算法建立后,可利用正態(tài)云發(fā)生器算法,生成大量云滴,視為一次評(píng)分的分值,視為屬于某個(gè)概念的確定度。為了求評(píng)分的期望值,常規(guī)方法是直接對(duì)求均值;文獻(xiàn)[13]經(jīng)過(guò)仿真試驗(yàn)表明,對(duì)大量云滴直接采用正態(tài)曲線(xiàn)擬合得到的期望值,誤差要更小,該文采納該方法。
上述方法得到的期望值通常為非整數(shù),假設(shè)劣化等級(jí)取值的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為(1.94,4.3,7.9,9.9),當(dāng)兩個(gè)待評(píng)價(jià)的影響因素都屬于亞健康時(shí),應(yīng)鼓勵(lì)專(zhuān)家辨別出二者劣化的細(xì)微差異,所以可將表1的取值區(qū)間視為連續(xù),允許專(zhuān)家將“亞健康”狀態(tài)下劣化相對(duì)嚴(yán)重的一者扣分值設(shè)定得較高(如取5.3)。同理,權(quán)重等級(jí)量化也可遵循該規(guī)則。
3 算例說(shuō)明
評(píng)價(jià)對(duì)象雖然不同,但是每次的評(píng)價(jià)和計(jì)算流程都如圖1所示,為了便于說(shuō)明,該節(jié)利用簡(jiǎn)單算例來(lái)說(shuō)明評(píng)價(jià)流程。20位專(zhuān)家對(duì)定性概念“比較健康”的應(yīng)扣分值進(jìn)行了3次評(píng)定,每次評(píng)定的分值見(jiàn)表3,正態(tài)云模型可視化如圖2所示。
第一次評(píng)分時(shí)專(zhuān)家對(duì)“比較健康”的理解差異較大,從圖2a中可看出云滴較為分散,評(píng)價(jià)質(zhì)量不佳。經(jīng)過(guò)溝通后進(jìn)行第二次評(píng)分,從表3中看出部分專(zhuān)家修改了評(píng)分值,所得到的云模型中的熵已經(jīng)從0.49降低到0.31,說(shuō)明評(píng)分結(jié)果趨于集中,如圖2b所示,超熵從0.15降低到0.06,降低幅度較大,說(shuō)明本次溝通效果明顯;再進(jìn)行一輪溝通后,從表3中發(fā)現(xiàn)只有少數(shù)專(zhuān)家微調(diào)評(píng)分結(jié)果,所得云模型的熵和超熵稍有較低,超熵保持平穩(wěn),說(shuō)明該輪溝通效果不明顯,評(píng)價(jià)結(jié)果穩(wěn)定,從圖2c中可見(jiàn)云滴聚集程度高、圖形更“瘦”,意味著較佳的評(píng)價(jià)結(jié)果已出現(xiàn)。對(duì)圖2c中的云滴采用正態(tài)分布曲線(xiàn)擬合,得到期望值為1.94,作為定性概念“比較健康”的扣分值。
4 結(jié)語(yǔ)
對(duì)飛機(jī)機(jī)載設(shè)備開(kāi)展?fàn)顟B(tài)評(píng)價(jià)是制定基于狀態(tài)的維修策略的必要前提,該文引入健康指數(shù)作為評(píng)價(jià)設(shè)備狀態(tài)的綜合指標(biāo),建立起一個(gè)通用的HI評(píng)價(jià)框架,對(duì)影響機(jī)載設(shè)備健康狀態(tài)的因素進(jìn)行歸類(lèi)、劃分。該文詳細(xì)闡述了基于云理論的專(zhuān)家評(píng)價(jià)法在機(jī)載設(shè)備健康指數(shù)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用方法,給出算例驗(yàn)證了驗(yàn)證了算法的有效性,具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。
參考文獻(xiàn)
[1] 呂建偉,余鵬,魏軍,等.艦船裝備健康狀態(tài)評(píng)估方法[J].海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào),2011(3):72-76.
[2] 周莉梅,馬釗,盛萬(wàn)興.現(xiàn)代配電網(wǎng)健康指數(shù)理論最新研究進(jìn)展[J].供用電,2016(1):3-7,13.
[3] 張彥如,耿夢(mèng)曉.基于健康指數(shù)的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2015(10):1318-1323.
[4] 楊洲,景博,張劼.航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康評(píng)估變精度粗糙集決策方法[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2013(2):283-289.
[5] 賓光富,周元,Balbir S.Dhillon.基于Fuzzy-AHP的機(jī)械設(shè)備多特征參數(shù)健康狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)研究[J].中國(guó)機(jī)械工程,2009(20):2487-2492.
[6] 李遠(yuǎn)遠(yuǎn),云俊.多屬性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系理論綜述[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào):信息與管理工程版,2009(2):305-309.
[7] 謝學(xué)銘,鄭健.基于云模型主觀賦權(quán)法的多目標(biāo)決策研究[J].中國(guó)西部科技,2009(25):7-8.
[8] 鐘詩(shī)勝,雷達(dá).一種可用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)集成極端學(xué)習(xí)機(jī)模型[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2014(9):2085-2090.
[9] 壽命和可靠性文件匯編.航空工業(yè)部第六〇一研究所[Z].1987.
[10] 段學(xué)剛.航空電子裝備維修概論[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2010.
[11] 胡石元,姜昕,丁家玲.教師課堂教學(xué)質(zhì)量的云模型評(píng)價(jià)方法[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版,2007(3):455-460.
[12] 陳昊,李兵,劉常昱.一種無(wú)確定度的逆向云算法[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2015(3):544-549.
[13] 呂輝軍,王曄,李德毅,等.逆向云在定性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2003(8):1009-1014.