基于改進證據理論的導彈狀態評估方法

叢林虎, 徐廷學, 董　琪, 楊繼坤

(1. 海軍航空工程學院, 山東 煙臺 264001; 2. 92493部隊, 遼寧 葫蘆島 125000)

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基于改進證據理論的導彈狀態評估方法

叢林虎1, 徐廷學1, 董琪1, 楊繼坤2

(1. 海軍航空工程學院, 山東 煙臺 264001; 2. 92493部隊, 遼寧 葫蘆島 125000)

摘要：針對目前導彈狀態評估存在的問題,在分析導彈狀態參數的基礎上,建立了導彈狀態參數體系,并將導彈狀態按照實現其特定功能分為良好狀態、較好狀態、堪用狀態、擬故障狀態和故障狀態,進而設計了一種基于改進證據理論的多指標融合導彈狀態評估方法。針對D-S證據理論應用于導彈狀態評估存在的證據源權重分配、合成過程中未知信息處理及沖突分配等問題,在分析現有改進方法的基礎上,采用狀態參數的權重系數對原始證據源進行修正,并基于全局沖突應在引起沖突的焦元之間進行局部分配的思想對證據理論進行了改進。通過實例分析,驗證了改進方法的有效性及設計的導彈狀態評估方法的正確性。

關鍵詞：證據理論; 導彈; 狀態評估; 多指標融合

0引言

目前對導彈狀態的評估仍采用“是非制”,即導彈通過了測試,則認為該枚導彈合格。這種評估方法存在一定的局限性,例如要挑選狀態最好的導彈進行戰備值班或執行任務時,主管人員通常是在這些“合格”的導彈中隨機挑選,或根據某一特征參數的測試值進行選擇。導彈是一個大型的復雜系統,其狀態受多種因素影響,需要用多種指標進行表征。這些“合格”的導彈中可能存在狀態非常良好和狀態已經接近故障的導彈,若選取了狀態已經接近故障的導彈進行戰備值班,一旦發生緊急情況,后果不堪設想。且在維護、維修保養過程中對于“合格”的不同狀態的導彈也應采取不同的方案[1-5]。針對上述問題,本文建立了導彈狀態參數體系,并按照導彈實現其特性功能的狀況對導彈狀態等級進行了劃分,提出了一種基于改進證據理論的多指標融合導彈狀態評估方法。首先對導彈狀態參數進行分析,并根據導彈特性,確定各狀態參數的求解方法;其次,考慮到各狀態等級之間并沒有明顯的界限劃分,只有模糊的過渡區域,采用模糊集合理論構建三角形隸屬度函數求解各狀態參數的狀態隸屬度,并根據狀態參數值對狀態參數進行客觀賦權,確定各狀態參數的客觀權重;再其次,針對利用傳統D-S證據理論在融合導彈各狀態參數時存在的問題,分別對證據源進行修正以及對沖突證據進行處理,設計了一種新的證據合成方法;最后,通過相應的狀態等級決策方法確定導彈的最終狀態等級。

1導彈狀態參數分析

從導彈故障機理分析角度來說,影響導彈當前狀態的因素可以分為內因和外因。內因主要是導彈自身材料、器件、結構等特性所決定的固有狀態水平以及狀態變化機理;外因主要包括服役環境、所經歷的任務事件(例如值班/貯存等履歷)以及服役過程中的人為因素等。外因與內因綜合作用,決定了導彈當前的狀態,如圖1所示。

圖1　導彈狀態影響因素

狀態測量是狀態評估的基礎,導彈當前狀態的量化需通過對所采集導彈檢查、測試等保障業務工作產生的狀態信息的統計分析確定。導彈狀態受內部因素與外部因素綜合作用影響,使得導彈結構、器件、材料等發生老化、穩定性變差、銹蝕等變化,最終表現為導彈狀態變差。在進行導彈狀態評估時,除了測試、外觀檢查所確定的導彈狀態信息外,導彈役齡也是表征狀態的重要信息之一,導彈服役時間對不同類型系統狀態的影響是不同的。另外,由于導彈經歷不同的任務事件對導彈狀態影響不同(如值班1年與貯存1年對導彈狀態損耗程度不同),因此在考慮役齡時,應將導彈服役過程中的不同任務時間進行折算使用。

裝備大中修是另一個會對狀態造成損耗的因素,維修對電子系統影響相對較小,對機電系統狀態影響較大。導彈動力系統、助推器、火工品大都只進行合格性檢查,同時,這幾部分受役齡、維修的影響較大。因此根據以上分析,將直接表征導彈狀態的外觀、性能測試信息作為導彈狀態參數之外,導彈役齡、維修次數也作為表征導彈狀態的因素。分別將外觀、性能測試表征的狀態的值稱為外觀指數與性能指數,將役齡、單次維修對狀態的影響程度定義為役齡指數、維修指數,則可建立導彈狀態參數體系，如表1所示。

表1　導彈狀態參數

2狀態參數的確定

導彈為周期性測試,因此其狀態的評估應結合測試工作進行,在測試、檢查等維護工作結束后應進行導彈的狀態評估,兩個測試周期間其他時間的狀態可用該評估結果表示,也可利用狀態預測結果表示。導彈不同分系統的結構特性、材料不同,因此不同分系統的各狀態參數計算方式不同,在對導彈狀態進行評估時,首先應針對不同分系統及其狀態信息,根據系統特性,確定各分系統狀態參數,然后再進一步綜合確定導彈最終狀態。

2.1外觀指數

記導彈共有m個系統,第i(i=1,2,…,m)個系統的外觀指數記為Hf,i,根據導彈保障特性分析,導彈維護過程中涉及外觀檢查的項目主要有彈體外觀檢查、導彈助推器外觀檢查以及火工品外觀檢查。根據不同分系統外觀檢查項目,人工判斷各項目影響導彈使用的程度并進行打分,記第i個系統的檢查項目數為nf,i,對第j(j=1,2,…,nf,i)個項目,記其分值為xi,j。如果該項目完好，則xi,j=1；如果項目在短期內不影響系統使用,但經過一段時間的繼續發展,可能會導致系統故障,則xi,j=0.5；如果項目導致系統故障,則xi,j=0。按取最小值的方法確定系統的外觀指數,則第i個系統的外觀指數為

(1)

制導控制系統、電氣系統等不進行外觀檢查的系統令其外觀指數為1。

2.2性能指數

記第i個系統的性能指數為Hp,i,導彈的彈體不進行性能測試,令其性能指數為1。動力系統、火工品的性能檢查大多為合格性檢查,即只判斷當前時刻該系統是否正常,測試結果不能表示系統性能具體狀態,故若檢查合格,則令其性能指數為1,如果測試結果故障,則令其性能指數為0。制導控制系統、電氣系統等系統的測試由專用自動測試設備完成。

對導彈某系統進行單元測試時,若某一性能測試參數超過規定閾值,則表示該系統故障;若全部參數合格,則需要通過測試結果判斷該系統的性能指數。

在求解某系統的性能指數之前需對該系統的測試參數進行分析和預處理,假設各測試參數之間是相互獨立的。根據某系統不同測試參數特點,可將該系統的測試參數分為開關量和容差量參數。開關量參數的測試結果只能表示該參數正常或故障。容差量參數具有標準值及容差限要求,參數的測試結果顯示為一具體數值,當該值在容差限內,則合格,落在容差限外,則表示故障。對測試參數中的開關量,本文認為若該參數測試結果合格則表示該參數正常,否則該參數故障,只有兩態。對容差量參數,認為該參數所表征的導彈狀態與測試參數值偏離標準值的程度有關,測試數據偏離標準值的程度越大,狀態越差。不同測試參數的技術要求(標準值及允許偏差范圍)大多不同,為使不同監測參數之間的狀態具有可比性,將測試數據進行歸一量化,用測試數據的歸一化值來表征參數的狀態,并將各參數進行綜合,最終確定系統的性能指數。

設導彈某系統由n個監測參數表征,第i(i=1,…,n)個監測參數的歸一化值λi如下式所示:

(2)

式中,xi為第i個監測參數的實測值;xs為標準值;xu為上閾值;xl為下閾值;Δ=|xi-xs|為實測值與標準值偏差的絕對值;δ1=|xu-xs|為監測參數上最大允許誤差的絕對值;δ2=|xl-xs|為下最大允許誤差的絕對值。

對n個參數的歸一化值λi(i=1,2,…,n),進一步綜合為系統的性能指數來表征狀態指標。利用加權的方式,綜合各參數,記第i個參數的權值為wi,則系統的性能指數Hp為

(3)

式中，權重wi(i=1,2,…,n)是表征評估指標重要程度大小的度量,可用客觀賦權法進行求解。

2.3役齡指數

服役時間是影響導彈狀態的因素之一,不同類型的導彈設備老化過程不同,因此服役時間對不同類型設備的狀態影響不同。導彈役齡包含通電時間、服役時間等多個指標,需要對多個指標分別進行考慮后再綜合。另外,由于導彈服役過程中經歷不同任務及相應環境,在計算役齡時應將不同任務環境進行折算,本文只考慮導彈服役時間。

根據當前海軍反艦導彈環境因子研究的現狀,在處理導彈役齡時,參考GJB4696中對服役年限的處理方式,只對值班時間與洞庫貯存時間進行折算,將值班時間統一折算為貯存時間。按以下公式計算導彈或其分系統役齡:

(4)

式中,T為役齡;Tcc為考慮了貯存環境因子的累計貯存年限;Tds為考慮了地區環境因子的累計值班年限;α為值班時間等效折算為貯存時間的折算系數。

導彈彈體、制導控制系統、電氣系統、動力、火工品等不同類型系統老化機理不同,設備的性能隨時間變化的老化過程可能有直線、多項式、指數等不同的函數關系,需要根據不同的設備及材料特性確定,因此導彈不同分系統的役齡指數可表示為

(5)

式中,α為系統材料特性；β為系統結構特性；T為系統役齡。即役齡指數可表示為導彈系統材料、結構及服役時間的函數。

2.4維修指數

對于維修指數,記為Hm,由于量化維修對導彈狀態的影響比較困難,因此這里不區分維修對不同系統的影響,認為一個系統的大中修次數超過3次,則其狀態降為較好或堪用狀態,超過5次其狀態降為堪用或擬故障狀態(接近平均每年都要進行維修)。即

(6)

式中,ki為第i個系統的大中修次數和。

3基于改進證據理論的多指標融合導彈狀態評估

3.1導彈狀態評估模型

導彈狀態是由其分系統的狀態綜合表征的,而導彈各分系統的狀態則是由多個狀態參數共同確定。對導彈各分系統狀態參數進行求解后,需要綜合考慮所有狀態參數的狀態來確定導彈各分系統的狀態等級。根據導彈各分系統狀態參數的狀態評估結果,若一個或多個狀態參數評估不合格,表明相應的導彈分系統是不合格的,進而可以直接判定導彈處于故障狀態;若導彈各分系統所有狀態參數均合格,則表明導彈是合格的。對于合格的導彈,其狀態是由各分系統的多個狀態參數的狀態綜合表征的,由于每個狀態參數的狀態均對導彈的狀態有重要影響,因此可以考慮融合各狀態參數值以最終確定導彈狀態等級。綜上所述,建立導彈狀態評估模型，如圖2所示。

圖2　導彈狀態評估模型結構圖

由圖2可知,評估導彈狀態時,若一個或多個狀態參數的評估結果不合格則可直接判定導彈處于故障狀態,因此本文主要研究所有狀態參數的評估結果均合格的導彈的狀態評估方法。

3.2狀態隸屬度的確定

對導彈進行狀態評估之前,需先劃分導彈狀態等級。按照導彈實現其特定功能的狀況進行劃分,可將導彈(或導彈分系統)的狀態分為良好狀態、較好狀態、堪用狀態、擬故障狀態和故障狀態,分別對應可很好達成其特定性能、可達成但性能有所降低、可達成但性能嚴重降低、幾乎不可能達成其特定性能和不能達成其特定性能。

導彈(或導彈分系統)的良好狀態、較好狀態、堪用狀態、擬故障狀態之間沒有具體的邊界,只有模糊的過渡區域,具有一定的不確定性,這種不確定性是非隨機的,因此對于導彈狀態等級的不確定性,本文采用模糊集合理論進行處理。

三角形隸屬度函數計算簡便、易于實現,且與其他復雜隸屬度函數得到的結果相差不大[6]。因此,本文根據貯存狀態下導彈狀態實際退化狀況以及相關專家的經驗,建立導彈狀態參數三角形隸屬度函數如圖3所示。

圖3　狀態參數三角型隸屬度函數

由圖3中的三角型隸屬度函數可知,任一狀態參數均隸屬于相鄰的兩個狀態等級,且每一個狀態參數隸屬于相鄰兩個狀態等級的隸屬度之和為1。狀態參數的三角型隸屬度函數如式(7)~式(10)所示。

(7)

(8)

(9)

(10)

3.3狀態參數權重的確定

權重是各指標重要性的度量[7-12]。為全面、客觀地評估導彈狀態,應賦予各狀態參數適當的權重。導彈長期處于貯存狀態,某幾項狀態參數的明顯異常會直接影響到導彈的綜合狀態,因此對導彈進行狀態評估時,應突顯出狀態較差的狀態參數。由于狀態參數值是對導彈狀態的表征,其值越小說明導彈狀態越差,因此可以根據狀態參數值對狀態參數進行客觀賦權。

假設導彈某系統由n個狀態參數表征,則第i(i=1,…,n)個狀態參數Hi的權重為

(11)

3.4多指標融合

3.4.1D-S證據理論

D-S證據理論在處理不確定信息方面有著明顯優勢,并且已經在信息融合、決策分析和目標識別等領域得到了廣泛應用[13-17]。由于導彈的良好、較好、堪用、擬故障狀態等級具有模糊性,即不確定性[18-20],因此可以應用D-S證據理論對導彈狀態參數的狀態進行處理,以確定其最終狀態等級。

對于評估問題,U表示全部可能評估結果X的一個論域集合,且U中的全部元素都是互不相容的,則稱U為X的識別框架。對于評估合格的導彈,狀態評估的識別框架U={良好、較好、堪用、擬故障},對這個評估問題的任何結論都是U的一個子集。

定義 1設U為一識別框架,如果函數m:2U→[0,1](2U為U的所有子集)滿足:

(1)m(φ)=0

則稱m(A)為A的基本概率賦值。

由上述定義可知,對于評估合格的導彈,良好、較好、堪用、擬故障狀態等級可以構成狀態評估的識別框架,且根據導彈狀態參數的三角型隸屬度函數,得到的參數隸屬于良好、較好、堪用、擬故障狀態等級的隸屬度滿足基本概率賦值函數的定義,因此導彈每一個狀態參數隸屬于良好、較好、堪用、擬故障狀態等級的隸屬度即為其基本概率賦值。

3.4.2證據源的修正

在利用D-S證據理論融合多個導彈狀態參數時,D-S合成公式認為所有由狀態參數提供的證據源在合成中的重要程度是一樣的。但實際情況是,隨著某幾項狀態參數的嚴重惡化,導彈的綜合狀態也急劇下降,即個別狀態較差的狀態參數在很大程度上影響了導彈的綜合狀態。因此,在合成過程中由各狀態參數提供的證據源的重要程度應有區別。

假設導彈系統有n個狀態參數,即在證據合成過程中有n個證據源同時提供證據,設第i(i=1,…,n)個狀態參數的權重系數為wi,wi反映了在合成過程中由狀態參數所確定的證據的重要程度。由于導彈各狀態參數提供的證據在合成過程的重要程度不同,因此本文考慮根據狀態參數的權重系數對原始證據源進行修正,其方法如下:

(1) 根據狀態參數的權重確定出證據源的權重向量

(12)

(2) 設wmax=max(w1,w2,…,wn),可得相對權重向量w*=(w1,w2,…,wn)/wmax,根據w*可計算出各證據基本概率賦值的折算系數αi=wi/wmax(i=1,2,…,n)。利用折算系數對識別框架內全部命題的基本概率賦值進行修正,修正后的基本概率賦值可表示為

(13)

(14)

則式(13)、式(14)定義的函數即可構成一個新的基本概率賦值函數。

3.4.3合成公式的改進

證據理論基本合成公式如式(15)所示,焦元分別為B1,…,Bk和C1,…,Cr。

(15)

式中,K為沖突系數。證據理論的核心是證據合成方法,Dempster提出的證據合成方法存在一定的局限性,即當證據間存在高度沖突甚至完全沖突時,Dempster合成方法會失效并得出有悖于常理的結果。Yager針對此問題,提出了一個新的證據合成公式[21],他認為沖突帶來的完全是不確定性,將沖突全部分配給了識別框架。Yager合成方法消除了Dempster合成方法可能帶來的錯誤結果,但該合成方法同樣存在著缺陷,在證據合成過程中,若有某一個或部分證據偏離標準值過大將會造成整個合成結果偏離實際。文獻[22]對Yager合成公式進行了改進,認為證據間的沖突是部分可用的,在此基礎上引入了證據可信度的概念并設計了一種新的合成公式。

本文采用文獻[23]的觀點,認為沖突的大小并不能改變沖突再分配的空間,只是決定了分配的比例,即沖突應該在引起沖突的焦元之間進行局部分配。為有效處理證據間的沖突,應將全局沖突細化為局部沖突,然后將局部沖突按照產生沖突的焦元值的大小在產生沖突的焦元之間進行分配。如果某一焦元的值偏大,那么在分配沖突時將會得到更多的份額。新的合成公式為

(16)

式中,m為對應的基本概率賦值;c(A)為局部沖突;δ為分配系數。由于本文將局部沖突完全分配給了產生沖突的焦元,因此本文提出的合成公式是基于沖突完全可用思想的,該合成方法得到的結果合理,計算簡便并具有較快的收斂速度。

3.5狀態評估流程

對導彈進行狀態評估時,首先對表征導彈各分系統狀態的各狀態參數進行求解,進而構建三角型隸屬度函數得到狀態參數的隸屬度,同時根據各狀態參數值對狀態參數進行客觀賦權,確定各個狀態參數的權重,并融合各狀態參數對導彈各分系統進行狀態評估,最后可將導彈各分系統的狀態隸屬度采用類似的思路運用改進證據理論進行融合,綜合確定導彈的狀態等級。導彈分系統狀態評估流程如圖4所示。

圖4　導彈分系統狀態評估流程圖

對導彈各分系統進行狀態評估后,可確定出各分系統的狀態隸屬度,將導彈各分系統的狀態隸屬度采用類似的思路運用改進證據理論進行融合,綜合確定導彈最終的狀態等級,如圖5所示。

圖5　導彈狀態評估流程圖

4實例分析

以某基地貯存狀態下某枚導彈為研究對象。導彈采取定期檢測方式,從2007年開始,每年測試一次,測試信息記錄到2013年,在這期間該導彈未進行任何維修,2013年測試時導彈狀態合格。為確定該導彈目前狀態退化等級,可運用本文設計的導彈狀態評估方法對2013年測試時導彈的狀態進行評估。

導彈一般由彈體、動力系統、制導控制系統、彈上電氣系統、戰斗部、機電引信等分系統組成。由式(1)~式(6)及GJB4696中對服役年限的處理方式可得2013年導彈測試時各分系統狀態參數如表2所示。

表2　導彈各分系統狀態參數

將表2中的數據代入式(7)~式(11),可分別確定導彈分系統各狀態參數隸屬于良好、較好、堪用、擬故障狀態等級的隸屬度及相應的權重,以制導控制系統為例,結果如表3所示。

表3　制導控制系統各狀態參數狀態等級隸屬度

對于測試合格的導彈,狀態評估的識別框架U={良好、較好、堪用、擬故障}。將狀態參數隸屬于良好、較好、堪用、擬故障狀態等級的隸屬度作為其基本概率賦值,即原始證據源,考慮狀態參數的權重對原始證據源進行調整,其中性能指數的權重系數最大,即wmax=0.403 0,由此可得4個狀態參數的折算系數分別為0.370 5、1、0.740 4、0.370 5。根據式(13)和式(14)可得修正后狀態參數的基本概率賦值如表4所示。

表4　修正后狀態參數基本概率賦值

為驗證本文設計的改進證據理論合成公式的有效性,采用D-S合成公式、Yager合成公式、文獻[22]合成公式和本文設計的改進證據理論合成公式分別融合表4中的數據,以確定制導控制系統最終狀態等級,融合結果如表5所示。

表5　各合成公式狀態評估結果

由表5可以看出,由于證據中存在大量未知信息,經典D-S合成公式選擇了不含未知信息的證據作為最終決策結果,這顯然與事實不符。Yager合成公式將沖突完全賦給了未知項,導致最終無法得出確定的融合結果。本文提出的改進合成公式可以很好地處理未知信息及證據間沖突的分配問題,得到的融合結果合理,相對于文獻[22]的合成公式收斂速度更快且計算簡便、易于實現。

采用相同的方法可得出其余導彈分系統的狀態隸屬度,進而融合出整彈隸屬于良好、較好、堪用和擬故障狀態的基本概率賦值分別為:0.251 4，0.183 2，0.565 4，0。若取門限ε1=ε2=0.01,則基于基本概率賦值的決策方法可判定該導彈的最終狀態等級為堪用狀態[24]。

采用縱向對比法對本文設計的評估方法進行驗證,即根據導彈歷年測試信息對導彈歷年測試時的狀態進行評估。導彈在貯存過程中若未進行任何維修,則導彈狀態應是逐步退化的,即若評估方法正確,那么導彈在歷年測試時其狀態應越來越差。采用本文設計的狀態評估方法對該導彈2007年至2012年測試時的狀態進行評估,評估結果為良好、良好、良好、較好、較好、較好。由于該導彈的狀態是逐步退化的,因此本文設計的導彈狀態評估方法是可行、合理的。

5結論

導彈狀態是一個綜合性特性,需要用多種指標進行表征。本文通過對導彈狀態參數的分析,建立了導彈狀態參數體系,采用外觀指數、性能指數、役齡指數以及維修指數對導彈狀態進行評估,并依據導彈實現其特定功能的狀況將導彈狀態分為良好狀態、較好狀態、堪用狀態、擬故障狀態和故障狀態,并在此基礎上設計了一種基于改進證據理論的導彈狀態評估方法。由于導彈數據樣本少,評估結果需求精度較高,本文采用D-S證據理論方法對多指標信息進行融合,并根據證據理論應用于導彈的實際情況,對證據源進行了修正并改進了合成公式。通過實例分析,驗證了改進后的合成公式的有效性以及評估方法的正確性。

參考文獻：

[1] Kang J S. Research on analysis and decision method of condition based maintenance for materiel[D]. Beijing: Beijing Institute of Technology, 2006. (康建設. 武器裝備狀態維修及分析決策方法研究[D]. 北京: 北京理工大學, 2006.)

[2] Jaw L C, Friend R. A platform for advanced condition-based health management[C]∥Proc.oftheIEEEAerospaceConference, 2001: 2909-2914.

[3] Wang J J, Nie R R, Zhang H Y, et al. Intuitionistic fuzzy multi-criteria decision-making method based on evidential reasoning[J].AppliedSoftComputing, 2013, 13(4): 1823-1831.

[4] Kothamasu R, Huang S H, VerDuin W H. System health montoring and prognostics[J].InternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology, 2006, 28(9): 1012-1024.

[5] Jin G, Matthews D E, Zhou Z B. A Bayesian framework for on-line degradation assessment and residual life prediction of se-condary batteries in spacecraft[J].ReliabilityEngineeringandSystemSafety, 2013, 113: 7-20.

[6] Wickramarathne T L, Premaratne K, Murthi M N. Monte-Carlo approximations for Dempster-Shafer belief theoretic algorithm[C]∥Proc.ofthe14thInternationalConferenceonInformationFusion, 2011: 461-468.

[7] Xu Z S. A deviation-based approach to intuitionistic fuzzy multiple attribute group decision making[J].GroupDecisionandNegotiation, 2010, 19(1): 57-76.

[8] Shafer G.Amathematicaltheoryofevidence[M]. Princeton: Princeton University Press, 1976.

[9] Mayank V, Richa S, Afzel N. Unification of evidence-theoretic fusion algorithms: a case study in level-2 and level-3 fingerprint features[J].IEEETrans.onSystems,Man,andCybernetics-PartA:SystemsandHumans, 2009, 39(1): 47-56.

[10] Gestel Van T, Suykens J A K, Baestaens D E, et al. Financial time series prediction using least squares support vector machines within the evidence framework[J].IEEETrans.onNeuralNetworks, 2001,12(4): 809-821.

[11] James T K. The evidence framework applied to support vector machines[J].IEEETrans.onNeuralNetworks, 2000, 11(5): 1162-1173.

[12] Liao J, Bi Y X, Chris N. Using the Dempster-Shafer theory of evidence with a revised lattice structure for activity recognition[J].IEEETrans.onInformationTechnologyinBiomedicine, 2012, 15(1): 74-83.

[13] Quan W, Wang X D, Shi C H, et al. Fast combination method of conflict evidence in multi-source uncertain information fusion[J].SystemsEngineeringandElectronics, 2012, 34(2): 333-336.(權文,王曉丹,史朝輝,等.多源不確定性信息融合中的沖突證據快速合成方法[J].系統工程與電子技術,2012,34(2):333-336.)

[14] Paksoy A, G?ktürk M. Information fusion with Dempster-Shafer evidence theory for software defect prediction[J].ProcediaComputerScience, 2011, 3: 600-605.

[15] Hu C H, Si X S, Shi X H. Gyroscopic drift combination forecasting model based on evidential reasoning[J].ControlandDecision, 2009, 24(2): 202-205. (胡昌華, 司小勝, 史小華. 基于ER的陀螺漂移組合預測模型[J]. 控制與決策, 2009, 24(2): 202-205.)

[16] Yang Y, Han D Q, Han C Z. Discounted combination of unreliable evidence using degree of disagreement[J].InternationalJournalofApproximateReasoning,2013,54(8):1197-1216.

[17] Chen L X, Shi W K, Deng Y, et al. A new fusion approach based on distance of evidences[J].JournalofZhejiangUniversityScience, 2005, 6A(5): 476-482.

[18] Cong L H, Xu T X, Dong Q, et al. Missile condition assessment based on improved evidence theory[J].Science&TechnologyReview,2013,31(30):15-18.(叢林虎,徐廷學,董琪,等.基于改進證據理論的導彈狀態評價方法[J].科技導報,2013,31(30):15-18.)

[19] Yang J B, Wang Y M, Xu D L, et al. The evidential reasoning approach for MADA under both probabilistic and fuzzy uncertainties[J].EuropeanJournalofOperationalResearch, 2006, 171(1): 309-343.

[20] Yao Y F, Wu Y F, Feng Y G. Health condition assessment of equipment[J].ModernDefenseTechnology,2012,40(5):156-161.(姚云峰,伍逸夫,馮玉光.裝備健康狀態評估方法研究[J].現代防御技術,2012,40(5):156-161.)

[21] Yager R R. On the D-S framework and new combination rules[J].InformationScience, 1987, 41(2): 93-138.

[22] Sun Q, Ye X Q, Gu W K. A new combination rules of evidence theory[J].ActaElectronicaSinica, 2000,28(8):117-119.(孫全,葉秀清,顧偉康.一種新的基于證據理論的合成公式[J].電子學報,2000,28(8):117-119.)

[23] Guo H W, Shi W K, Liu Q K, et al. A new combination rule of evidence[J].JournalofShanghaiJiaotongUniversity, 2006, 40(11): 1895-1900. (郭華偉, 施文康, 劉清坤, 等. 一種新的證據組合規則[J]. 上海交通大學學報, 2006, 40(11): 1895-1900.)

[24] He Y, Wang G H, Guan X, et al.Informationfusionandapplicationbasedonmulti-sensor[M]. Beijing: Electronic Industry Press,2010.(何友,王國宏,關欣,等.多傳感器信息融合及應用[M].北京:電子工業出版社,2010.)

叢林虎(1986-),男,博士研究生,主要研究方向為導彈裝備綜合保障。

E-mail:342743812@qq.com

徐廷學(1962-),男,教授,博士,主要研究方向為裝備綜合保障。

E-mail: xtx-yt@163.com

董琪(1986-)男,博士研究生,主要研究方向為裝備綜合保障。

E-mail:lance0627@163.com

楊繼坤(1985-)男,博士研究生,主要研究方向為裝備綜合保障。

E-mail:16679539@qq.com

網絡優先出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20150921.2152.030.html

Missile condition assessment method based on improved evidence theory

CONG Lin-hu1, XU Ting-xue1, DONG Qi1, YANG Ji-kun2

(1.NavalAeronauticalandAstronauticalUniversity,Yantai264001,China;

2.Unit92493ofthePLA,Huludao125000,China)

Abstract:In view of the problem of missile condition assessment at present, the system of the missile condition parameter is established based on analyzing missile condition parameters, and the missile condition is classified into: good, better, useful, pseudo-fault and fault. Further more, a method of the missile condition assessment based on multi-index integration of the improved evidence theory is designed. For the problems of weight allocation for original evidence, new information processing and conflict allocation in the process of using the D-S evidence theory to deal with missile condition assessment, the evidence theory is improved by using weight coefficient of the condition parameter to adjust original evidence, and allocating global conflicts to conflict evidences on the basis of analyzing improved evidence theories at present. By analyzing the instance, the efficiency of the improved method and the validity of the missile condition assessment method are verified.

Keywords:evidence theory; missile; condition assessment; multi-index integration

作者簡介：

中圖分類號：TJ 760

文獻標志碼：A

DOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2016.01.12

基金項目：國防預研基金(401080102)資助課題

收稿日期：2015-01-13；修回日期：2015-06-10；網絡優先出版日期：2015-09-21。