復雜機電產品中線纜敷設質量評估的變精度粗糙集決策方法

王發麟　廖文和　郭　宇　鞠傳海

南京航空航天大學，南京，210016

復雜機電產品中線纜敷設質量評估的變精度粗糙集決策方法

王發麟廖文和郭宇鞠傳海

南京航空航天大學，南京，210016

針對目前線纜敷設主要依靠現場裝配工人的經驗從而使得敷設質量難以得到保證的問題，提出了一種基于屬性加權相似度的線纜敷設質量評估變精度粗糙集決策方法。首先通過綜合考慮評估對象的多種屬性，建立線纜敷設質量評估模型并對屬性值進行量化處理；其次，在質量評估模型的基礎上，結合變精度粗糙集理論形成線纜敷設質量評估規則；最后，應用屬性加權相似度方法比較當前線纜敷設狀態與決策系統中所有對象的相似程度，得到敷設質量決策結果，完成對線纜敷設的質量評估。實例結果表明，相較于傳統的敷設質量評估方法，該方法能提供更加符合實際的決策結果。

變精度粗糙集；線纜敷設；質量評估；相似性度量；復雜機電產品

0　引言

復雜機電產品(complex mechatronic products)是由機械結構、電器設備、控制裝置、檢測裝置等有機組合在一起的復雜系統，是機、電、液、控、光、磁、熱等多種物理過程融合于同一載體的復雜系統，是涉及多學科、多領域、多因素具有復雜功能的一類產品[1]。線纜作為傳輸能量和信號的介質，被大量應用于航空、航天、汽車、船舶等各類復雜機電產品中，是連接電子設備與各分機模塊的“紐帶”，線纜的敷設質量和裝配質量已成為衡量產品整機性能和可靠性的一個重要指標[2-3]。

目前在復雜機電產品中由于缺乏有效的方法和工具支持，線纜的敷設主要還是依靠現場裝配工作人員的經驗，線纜的敷設質量和合理性在很大程度上取決于以往經驗的總結和實驗方法的驗證，由此造成的線纜敷設過程的不規范、一致性差以及接插件可靠性問題直接影響到線纜的敷設質量[2]，進而影響產品設備整體電氣和電磁兼容性能的發揮，產品的最終性能也難以得到保證。因此迫切需要在線纜敷設過程中依據以往的成功經驗和產品試運行參數值對線纜的敷設質量進行評估，將產品正式投入使用過程中可能出現的由于線纜敷設而造成的問題在早期就被發現并予以解決，從而縮短產品的研制周期、降低研發成本，最終提升產品在市場中的競爭力。為此，有學者開展了相關的研究工作，如Mazzuchi等[4]針對飛機上出現的線纜故障問題，利用獲取到的線纜故障數據建立了相應的參數模型和故障率回歸模型，并在此基礎上采用成對比較的實驗方法進行了飛機布線風險評估。Tsai[5]采用灰色關聯分析法和神經模糊技術開發了一個自適應診斷系統，并將其應用于集成電路裝配中的引線接合工藝控制和質量評估中。王玉龍[6]針對目前復雜電子設備主要通過人工手段進行綜合布線檢測而存在周期長、效率低和漏檢率高等問題，以CH+測試儀為基礎，設計了一款系統綜合布線測試平臺，通過編程和自動學習功能來完成電纜和線束的自動測試，以提高布線質量。此外，美國福祿克網絡(Fluke Networks)公司于2008年推出了一款全新的電纜測試結果分析軟件LinkWare Stats，可用于對整個網絡布線系統進行統計分析并制定測試報告，該軟件能將大部分布線系統的數據進行匯總，使用人員可以全面查看電纜的性能數據[7]。另有美國泰克(Tektronix)公司[8]、英國雷迪(Radiodetection/SPX)公司[9]等也研發出了相關的線纜性能測試儀。

上述學者的研究和相關公司研發出的產品主要面向集成電路和網絡布線系統，而對于復雜機電產品(如衛星、雷達、導彈等)中的線纜敷設質量評估還存在很大的局限性。雖然Mazzuchi等[5]開展了對飛機布線風險評估的研究，但也只是在飛機正式投入使用后對線纜產生的故障數據進行分析研究，而不是在飛機正式投入使用前(即線纜敷設過程中)對其進行風險評估。

復雜機電產品的線纜敷設是一項耗時、耗力的工作，需要綜合協調和滿足線纜功能、布局設計、敷設工藝和維修以及檢測等各環節的基本要求，其質量評估屬于多目標決策問題。

本文采用變精度粗糙集理論，以某相控陣雷達天線陣的布線設計為研究對象，在建立線纜敷設質量評估模型的基礎上，構建了線纜敷設質量的評估規則和知識表達方法，通過確定正確分類率和求解屬性約簡集，獲取簡化后的評估規則，最后結合加權相似性度量方法完成質量評估，給出了決策結果。

1　變精度粗糙集基本概念

粗糙集(rough sets，RS)理論是由Pawlak[10]于1982年提出的一種處理模糊和不確定性知識的數學方法，該方法已成為機器學習、知識發現、知識獲取、決策分析等領域的一種重要研究方法。但Pawlak提出的粗糙集模型所處理的信息必須是完全正確的或肯定的，而對模糊信息處理能力不強，容錯性不高。為此，Ziarko[11]在Pawlak粗糙集模型的基礎上引入了分類誤差率β(0<β≤0.5)，即允許一定程度的錯誤分類率存在，并于1993年提出了一種變精度粗糙集(variable precision rough set，VPRS)模型來克服上述問題。

1.1相對錯誤分類率

設X和Y為論域U的非空子集。如果對于每一個e∈X有e∈Y，則稱Y包含X，記作Y?X。令

(1)

式中，|X|為集合X的基數，它的值為其所包含對象的個數；c(X,Y)為集合X關于集合Y的相對錯誤分類率。

1.2β正域、負域及邊界域

設(U,R)為近似空間，其中論域U為非空有限集合，R為U上的等價關系，U/R={E1,E2,…,En}為R的等價類或基本集(Ei)構成的集合，0<β≤0.5。對于X?U，定義：

(1)X的β-R正域為

Ppos(β,X)=∪{E∈U/R|c(E,X)≤β}

(2)X的β-R負域為

Nneg(β,X)=∪{E∈U/R|c(E,X)≥1-β}

(3)X的β-R邊界域為

Bbnr(β,X)=∪{E∈U/R|β

X的β-R正域可理解為將論域U中的對象以不大于β的分類誤差分于X的集合；X的β-R負域可理解為將論域U中的對象以不大于β的分類誤差分于X的補集(即～X)的集合，即對于?X?U，關系式Ppos(β,～X)=Nneg(β,X)成立，其中，～X=U-X。X的β-R邊界域則是由那些以不大于β的分類誤差既不能分類于X又不能分類于～X的U中對象所構成的集合。

2　線纜敷設質量評估模型

2.1評估模型的構建

在實際工程中，天線陣布線是相控陣雷達天線設計的一個難點，線纜敷設質量的優劣將直接影響雷達的戰術技術指標。不合理的線纜敷設，不僅會影響到天線陣內部設備安裝，而且會給線纜接頭處帶來無法消除的應力，嚴重時將造成接觸不良、斷路、短路等故障而影響設備的正常工作[12]。為進行相控陣雷達線纜敷設質量的評估，本文基于線纜的電氣性能和機械性能兩種物理約束構建了線纜敷設質量評估模型，如圖1所示。

圖1　線纜敷設質量評估模型

線纜敷設質量評估模型主要包含三個模塊：原始信息獲取、指標屬性提取與量化以及線纜敷設質量評估。

(1)原始信息獲取。原始信息獲取是質量評估模型的基礎模塊，該模塊主要通過數據采集設備如線纜測試儀、絕緣測試儀、信號傳感器、EMC測試器等獲取線纜敷設的相關信息，通過對采集的數據進行特征提取(包括分布電容值、線間串擾值等)完成問題檢測。原始信息的采集是線纜敷設質量評估的數據源。

(2)指標屬性提取與量化。該模塊是評估模型的中間過程，主要功能是完成指標屬性的提取和關聯，并對屬性指標進行量化。指標屬性的提取主要包含對線纜敷設和整機性能影響較大的因素，如電磁兼容性、線間耦合串擾程度、雜散電磁場強度等，通過屬性指標的量化操作，使得指標屬性具有相應的屬性值，從而作為線纜敷設質量評估的依據。

(3)敷設質量評估。該模塊是整個模型的評估層，也是為線纜敷設質量提供決策依據的層。在這一模塊中，通過建立指標屬性中條件屬性與決策屬性之間的關聯性，評估線纜敷設質量的達標要求，給出線纜敷設質量的達標程度。通過設置質量評估系統的誤差程度，并反饋給指標屬性提取與量化模塊，對相關屬性值作適當的調整和優化，不斷改善敷設方法，提升敷設質量，最終達到整機的電氣、電磁兼容等性能指標。

2.2評估指標屬性設計

線纜敷設質量評估中評估的對象有多種屬性，這些屬性從不同角度反映了評估對象的不同特征，而這些特征往往又帶有一定程度的模糊性，即具有非線性特征。針對某相控陣雷達的線纜敷設，選取以下屬性作為敷設質量的評估指標：電磁兼容性(a1)、分布電容(a2)、雜散電磁場(a3)、線纜間絕緣強度(a4)、線間耦合串擾程度(a5)、線纜布設綁扎工藝(a6)、線纜布設防護工藝(a7)、線纜空間布局(a8)以及敷設質量(d)。其中“敷設質量(d)”為決策屬性，其余為條件屬性。

對線纜敷設質量評估指標屬性進行量化，結果如表1和表2所示。

表1　條件屬性量化

表2　決策屬性量化

3　線纜敷設質量評估變精度粗糙集決策方法

VPRS模型允許一定程度的錯誤分類率存在，具有對噪聲數據的適應能力，可以有效地分析不完備或不精確信息。VPRS模型通過設置精度系數或包含度β，放寬了標準粗糙集理論對邊界的嚴格定義，柔化了邊界。β的取值有兩種方式 ，Ziarko[11]把β定義為分類誤差率，其取值范圍為(0.0,0.5]，而An等[13]定義β為分類正確率，其取值范圍為(0.5,1]，本文采用文獻[13]的定義模式。

3.1敷設質量評估指標屬性的粗糙化描述

形式上，設四元組S=(U,A,V,f)為一個線纜敷設質量評估知識表達系統。其中，U={x1,x2,…,xn}為對象的非空有限集合，稱為論域，本文中即為以往線纜敷設案例或樣本集以及相對應的敷設結果質量等級；A為屬性的非空有限集合，V=∪Va,a∈A，Va為屬性a的值；f:U×A→V是一個信息函數，它為每個對象的每個屬性賦予一個信息值，即?a∈A,x∈U,f(x,a)∈Va；屬性A=C∪D,且C∩D=?，其中，C為質量評估要素的條件屬性集，D=g0gggggg為決策屬性集，具有條件屬性和決策屬性的知識表達系統稱為決策表。

定義1在決策表S=(U,A,V,f)中，對?P∈A，定義P上的不可區分關系為ind(P)={(x,y)∈U×U|?a∈P,f(x,a)=f(y,a)}，其中ind(P)是一個等價關系，在U上形成一個劃分U/ind(P)，簡寫為U/P。

定義2設R為U上的一個等價關系，X=R(x)為由R產生的等價類，X?U，U/X表示由R產生的一個劃分；U/C={c1,c2,…,cm}和U/D={d1,d2,…,dn}分別表示U在條件屬性集C和決策屬性集D上產生的劃分。則決策類的粗糙隸屬函數可定義為

μd(x)=P(dj|R(x))=

(2)

j=1,2,…,n

其中，|·|表示集合的基數；等價類R(x)=U/C，P(dj|R(x))表示x屬于dj的置信度。

定義3對于P?C、x∈U，給定閾值0.5<β≤1，定義dj的β下近似和β上近似分別為

(3)

定義4設決策表S=(U,A,V,f)，C、D分別表示條件屬性和決策屬性，C、D?A，C對D的近似分類質量為

(4)

顯然，0≤γβ(C,D)≤1，γβ(C,D)的大小從總體上反映了C可能正確的分類知識在現有知識中的百分比；若γβ(C,D)=0，則屬性集C對于D是不重要的。近似約簡γβ(C,D)表示為給定β值條件下保證正確分類的最小約簡條件屬性子集，且滿足：①γβ(C,D)=γβ(γβ(C,D),D)；②去掉γβ(C,D)中的任意一個屬性都會使式①不成立。

3.2可辨別閾值β值的確定

由文獻[11]可知，近似分類程度

若滿足α(apr,β,dj)=1，則稱決策類dj為β可辨別，否則為β不可辨別。決策類邊界的可辨別概念是相對的，如果在變精度粗糙集中允許一個較小的分類誤差率存在，則決策類可能有較大的可辨別性。β值的確定原則可由文獻[14]給出：選定β值下的分類質量使其盡可能大，根據被選定的β值給出的約簡屬性集中的屬性個數應盡可能少。

對于每一個決策屬性dj都存在一個閾值β，使得dj在這個閾值水平上是可辨別的。令

ndis(R,dj)=

(5)

其中，ndis(R,dj)為滿足決策類dj不可分辨的β值的集合；滿足dj為可分辨的β的最大值稱為可辨別的閾值，根據文獻[15]給出的定理可知，該閾值等于ndis(R,dj)的最小上界[16]，即

(6)

3.3條件屬性的權重計算方法

在簡約決策表中，不同的評估指標屬性對線纜敷設質量評估的重要程度是不同的。當衡量各指標對敷設質量綜合評價的貢獻時，應賦予不同的權重。本文基于文獻[17-18]的方法來求解屬性的客觀權重，即在由代數觀和信息熵下的屬性重要性確定權重的基礎上，將兩者進行有機地集成，從而最終確定屬性的客觀權重。

3.3.1基于代數觀的屬性權重

設C={a1,a2,…,am}為條件屬性集，對?ai∈C(i=1,2,…,m)，有

P(d|ai)=P(d|C)-P(d|C-{ai})

(7)

式中，P(d|C)為評估結果對整個條件屬性域的依賴度；P(d|C-{ai})為評估結果對刪除屬性(即評估指標)ai后得到對剩余條件屬性域的依賴度。

對式(7)中的P(d|ai)進行歸一化處理，得到屬性ai基于代數觀的權重為

(8)

3.3.2基于信息熵的屬性權重

定義5設決策表S=(U,C∪D,V,f)，C和D分別為條件屬性集和決策屬性集，設X和Y分別表示由等價關系ind(C)和ind(D)導出的U上的劃分，X=U/ind(C)={X1,X2,…,Xn}、Y=U/ind(D)={Y1,Y2,…,Ym}，且

(9)

i=1,2,…,n

(10)

j=1,2,…,m

則(p(X1),p(X2),…,p(Xn))和(p(Y1),p(Y2),…,p(Ym))分別為C和D在X和Y上的有限概率分布。

定義6屬性集C的信息熵H(C)定義為

(11)

當pi=0時，規定0·lb0=0。

定義7屬性集D(Y=U/ind(D)={Y1,Y2,…,Ym})相對于屬性集C(X=U/ind(C)={X1,X2,…,Xn})的條件熵H(D|C)定義為

(12)

定義8設S=(U,C∪D,V,f)是一個決策表系統，其中C為條件屬性集合，D=g0gggggg是決策屬性集合，且A?C，則對任意屬性a∈C-A的重要性Ssig(a,A,D)定義為

Ssig(a,A,D)=H(D|A)-H(D|A∪{a})

(13)

其中，H(D|A)表示屬性集D相對于屬性集A的條件熵。若A=?，則Ssig(a,A,D)=H(D|A)-H(D|{a})稱為條件屬性a和決策D的互信息，記為I(a;D)。I(a;D)的值越大，說明屬性a對于決策D就越重要。

定義9設S=(U,C∪D,V,f)是一個決策表系統，其中C={a1,a2,…,am}為條件屬性集合，D=g0gggggg是決策屬性集合。設I(ai;D)表示條件屬性ai與決策屬性D的互信息，則屬性ai基于信息熵的權值為

(14)

綜合式(8)和式(14)，屬性ai的客觀權重為

ωi=μεi+(1-μ)τii=1,2,…,m

(15)

式中，μ為一系數;ωi為根據大量歷史數據和粗糙集方法為ai確定的客觀權重。

在實際的線纜敷設過程中，專家的經驗知識對于線纜敷設質量的優劣也起著非常重要的作用。設專家的經驗知識直接確定屬性ai的權重為δi，則ai的綜合權重可表示為

σi=η1ωi+η2δi

(16)

其中，η1和η2為系數，且η1+η2=1。當η1>η2時，說明決策者重視客觀權重；當η1<η2時，說明決策者重視專家的經驗知識。在確定綜合權重時，可以根據實際情況設置相應的權重。

3.4基于屬性綜合權重的相似性度量方法

屬性特征相似度是描述兩個不同事例在同一特征屬性上接近程度的一個量。設線纜敷設狀態為up,uq∈U，兩者在屬性ai上的相似度[19]可以表示為

(17)

其中，vp、vq分別為對象up、uq在屬性ai上的取值，而amax、amin分別為屬性ai在其值域Va中的最大值和最小值。考慮兩個事例在所有特征屬性上的綜合相似度，采用加權相似性度量方法表示兩者之間的相似度為

(18)

式中，|B|為條件屬性約簡集中屬性的個數。

4　實例分析

下面以某相控陣雷達的線纜敷設為例來介紹變精度粗糙集方法在線纜敷設質量評估中的應用。收集到22組線纜敷設質量的狀態數據，對這22組數據按照表1和表2的量化方式對其中的數據進行量化，得到的質量評估決策表如表3所示。

為獲取線纜敷設質量評估規則，基于VPRS的線纜敷設質量評估過程可以分為以下幾個環節：正確分類率β值的確定、近似約簡集B的求解、條件屬性綜合權重計算以及屬性特征相似性度量，具體的求解步驟如下。

表3　質量評估決策表

4.1確定正確分類率β值

根據表3中論域U上的條件屬性集C和決策屬性集D，記

X1={x1,x21,x22}X2={x2,x3}

X3={x4,x5,x6,x7,x8}

X4={x9,x11,x12,x13,x14,x15,x16,x17,x18,x19}

X5={x10}X6={x20}

d1={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7}

d2={x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x15,

x16,x17,x18}

d3={x19,x20,x21,x22}

列出C和D各自在論域U上產生的劃分，得到條件屬性集和決策屬性集分別為

U/C={X1,X2,X3,X4,X5,X6}

U/D={d1,d2,d3}

根據式(2)可求得

P(d1|X1)=0.33P(d1|X2)=1

P(d1|X3)=0.8P(d1|X4)=0

P(d1|X5)=0P(d1|X6)=0

P(d2|X1)=0P(d2|X2)=0

P(d2|X3)=0.2P(d2|X4)=0.9

P(d2|X5)=1P(d2|X6)=0

P(d3|X1)=0.67P(d3|X2)=0

P(d3|X3)=0P(d3|X4)=0.1

P(d3|X5)=0P(d3|X6)=1

根據式(6)可求得β(d1)=0.67；同理可得β(d2)=0.8，β(d3)=0.67。當取閾值為0.8時，有β值劃分的兩區間(0.5,0.8]和(0.8,1]，根據式(4)求得兩區間的近似分類質量分別為γ(0.5,0.8](C,D)=0.86和γ(0.8,1](C,D)=0.18；當取閾值為0.67時，有β值劃分的兩區間(0.5,0.67]和(0.67,1]，同理可求得兩區間的近似分類質量分別為γ(0.5,0.67](C,D)=1和γ(0.67,1](C,D)=0.18。

綜合上述近似分類質量和β的確定原則，得β=0.67。

4.2近似約簡集B求解及決策規則獲取

根據分類質量的性質求解近似約簡集B，使得γ0.67(C,d)=γ0.67(B,d)，且B?C。求得質量評估決策表的核為{a5}，即屬性“線間耦合串擾程度”在所有條件屬性中對線纜的敷設質量具有很大的影響，嚴重的串擾會使設備遭受干擾而導致性能下降或功能不正常，這與實際情況基本符合。據統計，當設備或系統因電磁干擾而導致性能降級或功能不正常時，90%的原因是出在連接設備或系統的電線電纜上，而在發生的各種類型電磁干擾中，有60%是由導線間耦合產生的[20-21]。由于計算步驟較多，具體求解過程在此省略，求得的近似約簡集B及其決策規則分別如表4和表5所示。

表4　近似約簡集B

表5　約簡集B的決策規則

4.3條件屬性綜合權重計算

根據約簡后的條件屬性集B={a1,a3,a5}對對象空間U進行劃分，得

U/B={{x1,x21,x22},{x2,x3},{x4～x8},

{x9,x11～x19},{x10},{x20}}

U/D={{x1～x7},{x8～x18},{x19～x22}}

(1)求代數觀下的客觀權重。由于

U/(B-{a1})={{x1,x21,x22},{x2,x3},

{x4～x8},{x9,x11～x20},{x10}}

U/(B-{a3})={{x1,x21,x22},{x2,x3,x9,

x11～x19},{x10},{x20},{x4～x8}}

U/(B-{a5})={{x1,x21,x22},{x2～x8},

{x9,x11～x19},{x10},{x20}}

有

PposB(D)={x2,x3,x10,x20}

Ppos(B-{a1})(D)={x2,x3,x10}

Ppos(B-{a3})(D)={x10,x20}

Ppos(B-{a5})(D)={x10,x20}

其中，PposB(D)表示D的B正域，其余同理。從而有

所以由式(7)得

從而根據式(8)得代數觀下各權重分別為

εa1=0.2εa3=0.4εa5=0.4

(2)求信息熵下的客觀權重。由

U/D={{x1～x7},{x8～x18},{x19～x22}}

U/{a1}={{x1,x10,x21,x22},{x2～x9,x11～x19},

{x20}}

U/{a3}={{x1～x8,x21,x22},{x9,x11～x20},{x10}}

U/{a5}={{x1～x3,x9,x11～x22},{x4～x8,x10}}

根據式(9)～式(12)可得

H(D)=1.4728H(D|{a1})=1.2162

H(D|{a3})=0.8678H(D|{a5})=1.2829

從而求得

I(a1;D)=0.2566I(a3;D)=0.6050

I(a5;D)=0.1899

進而根據式(14)得信息熵下的客觀權重分別為

τa1=0.2440τa3=0.5754τa5=0.1806

再由式(15)，取μ=0.7，得屬性a1、a3、a5的綜合客觀權重分別為

ωa1=0.2132ωa3=0.4526ωa5=0.3342

(3)求綜合權重。給出相對的主觀權重：δ1=0.2、δ3=0.4、δ5=0.4，設η1=0.4、η2=0.6，即在線纜敷設過程中看重專家經驗，從而由式(16)可求得a1、a3、a5的綜合權重分別為

σa1=η1ωa1+η2δ1=0.2053

σa3=η1ωa3+η2δ3=0.4210

σa5=η1ωa5+η2δ5=0.3737

4.4敷設質量評估方法驗證

為驗證本文方法的決策效果，現有一組線纜敷設結果：{電磁兼容性差，分布電容強度中等，雜散電磁場強度較弱，線纜間絕緣強度>300 M Ω，線間耦合串擾程度一般，線纜布設綁扎工藝良好，線纜布設防護工藝良好，線纜空間布局一般}。經量化后設x23={2,1,0,0,1,0,0,1}，按照本文方法對其進行處理，并根據式(17)和式(18)計算x23與評估決策知識庫中各對象的加權相似度，結果如下：

Ssim(x1,x23)=0.1746Ssim(x2,x23)=0.1403

Ssim(x3,x23)=0.1403Ssim(x4,x23)=0.2649

Ssim(x5,x23)=0.2649Ssim(x6,x23)=0.2649

Ssim(x7,x23)=0.2649Ssim(x8,x23)=0.2649

Ssim(x9,x23)=0.0702Ssim(x10,x23)=0.1588

Ssim(x11,x23)=0.0702Ssim(x12,x23)=0.0702

Ssim(x13,x23)=0.0702Ssim(x14,x23)=0.0702

Ssim(x15,x23)=0.0702Ssim(x16,x23)=0.0702

Ssim(x17,x23)=0.0702Ssim(x18,x23)=0.0702

Ssim(x19,x23)=0.0702Ssim(x20,x23)=0.1386

Ssim(x21,x23)=0.1746Ssim(x22,x23)=0.1746

由上述加權相似度計算結果可知，x23與x4～x8的相似度值最大，表明x23與x4～x8最相似。但由表3知，決策有兩個：Q1和Q2，即“線纜敷設質量較高→直接應用”和“線纜敷設質量一般→需要進行局部修改”。根據狀態x23的各屬性值可知應為決策Q2，即線纜敷設質量為一般，需要進行局部修改。

在整個求解過程中，綜合考慮了代數觀和信息熵下的權重計算以及專家經驗。代數觀下的屬性權重考慮的是該屬性對論域中確定分類子集的影響，而信息熵下的屬性權重考慮的是該屬性對于論域中不確定分類子集的影響，兩者相結合得到的權重更加科學、合理，從而使得最終的決策結果更加符合實際情況。

5　結語

雷達、衛星等復雜機電產品具有結構復雜、零部件多、內部空間緊湊等特點，設備內部結構和電磁環境對線纜敷設質量要求較高，線纜敷設質量的高低將直接影響產品的可靠性指標及維修性指標。本文提出的基于變精度粗糙集的線纜敷設質量評估方法，通過決策規則的獲取及結合代數觀和信息熵得到屬性的綜合權重，實現了線纜敷設狀態的質量評估，為實際工程中線纜敷設工人提供了更好的決策依據。

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(編輯王艷麗)

Variable Precision Rough Set Decision-making Method for Quality Assessment of Cable Harness Wiring in Complex Mechatronic Products

Wang FalinLiao WenheGuo YuJu Chuanhai

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing,210016

For the current cable harness wiring mainly relied on the assembly workers’ experience and made it difficult to get guaranteed quality problem, a VPRS decision-making method was proposed herein based on attribute weighted similarity measurement for cable harness wiring quality assessment. Firstly, a quality assessment model for cable harness wiring was established by overall considering multiple attributes of assesses objects. Secondly, the cable harness wiring quality assessment rules were formulated combined with the theory of VPRS on the basis of quality assessment model. Finally, similarity degrees among the current cable harness wiring status and all objects from the decision-making system were compared based on attribute weighted similarity, which could obtain the decision results of wiring quality, and complete the quality assessment. Example results show that the method presented can provide more realistic decision-making results compared to the traditional quality assessment method.

variable precision rough set(VPRS); cable harness wiring; quality assessment; similarity measurement; complex mechatronic product

2014-10-16

中央高校基本科研業務費專項資金資助項目；國防基礎科研計劃資助項目；江蘇省研究生培養創新工程資助項目(KYLX_0311)

TP391DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2015.15.014

王發麟，男，1986年生。南京航空航天大學機電學院博士研究生。主要研究方向為數字化設計制造技術、線纜虛擬裝配技術。發表論文7篇。廖文和，男，1965年生。南京航空航天大學機電學院教授、博士研究生導師。郭宇，男，1971年生。南京航空航天大學機電學院教授、博士研究生導師。鞠傳海，男，1989年生。南京航空航天大學機電學院碩士研究生。