改進TOPSIS法的航材可靠性評估決策方法

袁福帥 崔崇立 邵帥

摘? 要：航材的可靠性是保證飛機完成遂行任務的基礎，評估航材的可靠性可為保障決策提供依據;而目前相關的裝備評估研究大多都是基于數理統計學的，其準確性會因樣本的大小產生不可避免的誤差;為了得到更準確的評估結果，文章引入逼近理想點（TOPSIS）法并改進了指標權重及理想解的確定方法，利用“合格得分線”概念，具體量化評估結果的等級劃分，達到客觀科學的效果;最后，通過實例分析，驗證了文章方法在航材可靠性評估中應用的可行性，可為航材保障人員提供決策依據。

關鍵詞：航材可靠性;評估;TOPSIS法

中圖分類號：E241? ? 文獻標識碼：A

Abstract： The reliability of air materials is the basis to ensure the aircraft to accomplish the mission of implementation. And evaluating the reliability of air materials can provide a basis for support decision. At present， most of the relevant equipment evaluation studies are based on mathematical statistics， whose accuracy will inevitably produce errors due to the size of the sample. In order to get more accurate evaluation results， this paper introduces the TOPSIS method and improves the determination method of index weight and ideal solution， use the concept of“qualified score line”， achieve objectivity and scientific nature. Finally， the feasibility of applying the method in air material reliability assessment is verified through an example analysis， which can provide decision basis for air material guarantee personnel.

Key words： air material reliability; assessment; the TOPSIS method

0? 引? 言

航材的可靠性是保證飛機完成既定目標任務的重要保證，評估航材可靠性對于航材保障工作具有必要性。隨著科技的飛速發展，裝備技術顯著提高，傳統的檢測方法已經很難準確地評估裝備的可靠性。

對于裝備的可靠性評估，已有很多專家學者提出了可行的方法，主要是基于數理統計學的方法來進行評估，但此類方法的評估準確性會因樣本數據的大小波動明顯。尤其是對新型裝備進行評估時，由于使用時限短、歷史數據少，得出的評估結果經常會有較大誤差。而非基于數理統計學的評估研究雖有但很少，如：非線性指標聚合評估方法，是結合主客觀打分法產生的一種方法，雖不受樣本數據影響，但方法太偏向主觀性，使評估結果的客觀性不夠充分[1-3]。針對航材的可靠性評估問題，文章引入并改進了TOPSIS法，將所評估航材置于目標任務當中進行評估，并以評估指標臨界值的結果作為“合格”界限，以此為依據劃分評估等級，為航材可靠性評估提供較為合理、科學的等級劃分。

1? 改進的TOPSIS法

1.1? TOPSIS法基本思想

TOPSIS法是C. L. Hwang和K. Yoon于1981年提出的一種逼近于理想解的排序方法，用來解決分析多目標問題。其核心思想是根據評價指標與理想化目標的接近程度，對現有評價對象的相對優劣程度進行排序[4]，即當目標解更加偏向正負理想解時該目標解越優。TOPSIS法基本流程如圖1所示。

根據圖1流程，設現有m個評估對象與n個評估指標，可建立決策矩陣：X=x，其中：i=1，2，…，m， j=1，2，…，n。

z=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

根據式（1）進行規范化處理后得到標準化矩陣Z=z，再得到正理想解向量為Z=z，負理想解向量Z=z。

z=z， z=z? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

其中：正負理想解中的max與min分別表示最優解與最劣解;而并非最大最小值。由于每個評估指標對于評估結果的影響比重不完全相同，可設立對應指標權重向量ω=ω，ω，…，ω，其中ω+ω+…+ω=1，從而得到評估對象與正負理想解的接近程度D與D，即：

D=? ? i=1，2，…，m? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

D=? ? i=1，2，…，m? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

最后得到評估對象與理想解的相對接近程度C，表示為：

C=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

C值處于0到1之間，其大小可說明評估對象的優劣順序，其值越大則說明相應的評估對象越優。

1.2? TOPSIS法的優缺點分析

TOPSIS算法應用靈活，易于掌握，數學計算比較簡單，可信度較高，且對于數據分布、樣本含量以及指標多少無嚴格的限制[4]。但其主觀性較強，偏重于人為賦值與樣本數據，主要表現為：（1）通常利用主觀判斷或人為打分等主觀方法確定評估指標權重，具有一定隨意性，削減了評估結果的客觀性準確性;（2）依據評估對象樣本數據確定理想解，影響因素較多，例如測試人員的精神狀態、責任意識以及評估對象屬性等，得出的理想解很可能存在誤差，影響評估結果。

1.3? TOPSIS法的改進方法

1.3.1? 評估指標權重確定方法

結合上述分析，文章改進了方法中評估指標權重與理想解的確定兩個部分。

任務可靠性是指在規定的一組任務剖面內完成規定功能的能力。而航材的可靠性就是確保飛機完成飛行任務的能力，因此可以根據既定的飛行任務設立評估指標權重[5-6]。如圖2所示，本文以“與、或”兩種邏輯關系簡化表示評估指標與飛行任務之間的關系，二者之間的復雜邏輯關系即可通過與或關系的邏輯關系變換得到。

在圖2中，“？茌”表示“或”關系、“？茚”表示“與”關系。任務M與評估指標A、B、C之間為“或”關系，與指標D、E之間為“與”關系。而在實際計算中，飛行任務只表現相應邏輯關系，不參與數值計算。

在本文中，指標與任務之間的“與”關系表現為指標數值必須符合標準，即如果相應指標出現異常則該航材不可執行飛行任務。因此，此類指標權重取值只有1和0，即指標正常為1，否則為0;而“或”關系的指標權重的大小則取決于自身屬性。為削弱主觀性，本文用信息熵權法[7]確定“或”關系相應指標的權重ω：

ω=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

其中：z為決策矩陣元素。通過公式計算出權重后，再進行歸一化處理，最終得到權重向量。

1.3.2? 評估對象理想解的確定

為避免評估指標的理想解是通過非客觀樣本數據得到，文章將航材在出廠或研制定型階段的評估指標理論數據作為依據，以規范化后得到的向量作為正理想解。對于沒有理論數據的評估指標，則取樣本數據中最優的十個樣本的平均值，若得出結果不為整數則向下取整。負理想解的確定按照原方法進行。

2? 航材的可靠性評估計算步驟

改進TOPSIS法的航材可靠性評估計算流程如下：

第一步：確定評估航材、飛行任務和評估指標，建立決策矩陣;

第二步：數據預處理，得到標準化決策矩陣;

第三步：分別依據1.3.2節方法及式（2）確定正、負理想解向量;

第四步：計算權重向量。梳理得到指標與任務之間的邏輯關系：對于“與”關系，觀察數據是否滿足要求再進行定義;通過式（6）以及歸一化處理得到“或”關系的權重向量;

第五步：依式（3）和式（4）計算評估對象與正負理想解距離;

第六步：依式（5）計算各評估對象與理想解的接近程度。當指標臨界值不止一個時，選取結果較大項為“合格得分線”;

第七步：定義評估區間與結果。以合格得分線到1區間內進行三等分，將航材可靠性評估狀態等級分為優秀、良好、合格、不合格4個水平。航材評估結果如表1所示。

表1中：“理論得分”指該航材在研制定型或出廠給出的理論數據下的接近程度，分值為1;“歷史最優得分”是該件航材數據庫中最優值計算出的接近程度;“合格得分線”是航材在各指標處于“臨界狀態”時的較優接近程度;“當前狀態得分”是該航材當前數據對應的接近程度。

3? 實例分析

直流發電機的評估指標為：進油溫度（理論范圍為100～150℃）、壓力（理論范圍為300～700N）、電壓（理論范圍為110

～150V）、頻率。目標任務為裝機后能正常完成遂行任務。其中：進油溫度、壓力、電壓與目標任務之間為“與”關系，頻率與任務之間為“或”關系。樣本數據如表2所示。

因為頻率值中缺少“理論數據”，以歷史數據前10位平均值100Hz賦值。由于部分指標臨界狀態下的數據關于理論值對稱，本文將其簡化為兩組，再對數據進行處理，得到直流發電機的評估決策矩陣：

X=

當前數據均在理論范圍內，“與”關系指標均屬于正常值?？捎嬎愕玫綑嘀叵蛄繛?.3289，0.3289，0.3289，0.0133;正、負理想解分別為0.0953，0.3178，0.0874，0.0795和0.0794，0.2383，0.0874，0.0572;“歷史最優”、“歷史最劣”、“當前數值”、“臨界值1”和“臨界值2”的接近程度分別為0.9478、0.3411、0.7361、0.3625和0.6456。即該直流發電機可靠性評估結果如表3所示。

根據表3以及步驟七，可以劃分狀態等級：0～0.6456為不合格，0.6456～0.7637為合格，0.7637～0.8819為良好，0.8819～1為優秀。根據當前狀態得分可得到該航空發電機當前處于合格等級，能夠完成既定飛行任務，但處于“可能存在安全隱患”狀態，需加強維護保養。通過實際對比，計算結果與航材實際情況相符。同時，為了避免異常數據對評估結果的影響，可依據該方法對近期不同時間采集的數據進行反復計算驗證結果。

4? 結? 論

對于航材可靠性評估問題，改進的TOPSIS法對于權重的選取通過目標飛行任務與指標之間的邏輯關系確定，使評估結果更具科學性;對于理想解的確定，選取航材在研制、出廠階段的理論數據更具說服力，克服了以樣本最優值作為理想解時樣產生的誤差。評估結果中界定“合格得分線”并以此劃分出四個等級，具體量化評估結果，定義當前航材所處狀態等級，使評估結果更具有準確性、客觀性。

參考文獻：

[1] 馬慶躍. 武器裝備體系作戰效能綜合評估技術研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業大學，2015.

[2] 王義冬，劉義，石偉峰. 基于作戰效能的武器裝備可靠性指標評估方法[J]. 現代防御技術，2011，39（5）：166-170.

[3] 史金朋. 改進TOPSIS法的裝備可靠性評估方法[J]. 計算機測量與控制，2017，25（8）：300-303.

[4] 駱文輝，楊建軍. 灰色逼近理想解排序法在目標威脅評估中的應用[J]. 火力指揮與控制，2009，34（2）：130-133.

[5] 魏勇，徐廷學，顧鈞元. 任務驅動的裝備保障能力建模與仿真評價[J]. 火力與指揮控制，2011，36（10）：61-66.

[6] 張浩為，謝軍偉，葛佳昂，等. 改進TOPSIS的多態融合直覺模糊威脅評估[J]. 系統工程與電子技術，2018，40（10）：2263-2269.

[7] 黨興華，李全升. 基于熵權改進TOPSIS的陜西國家級高新區創新發展能力評價[J]. 科技管理研究，2017（3）：75-83.

[8] 王自力. 可靠性維修性保障性工程基礎[M]. 北京：國防工業出版社，2014.