航天裝備在役考核評估方法研究

楊 萍，秦留洋，韓惠婕

（1.北京跟蹤與通信技術研究所，北京 100094；2.北京航天測控技術有限公司，北京 100041）

0 引言

航天裝備研制技術要求高、成本高、周期長，可靠性要求高，生產數量少，技術狀態變化快，因此科研試驗性強［1］。航天裝備在役考核指的是在航天裝備列裝服役期間，為檢驗“裝備滿足部隊作戰使用與保障要求的程度”所進行的持續性的試驗鑒定活動。在役考核重點跟蹤掌握部隊裝備使用、保障、管理情況，完成在性能試驗和作戰試驗階段難以考核的內容，促進裝備的升級改進。

在役考核的性質和階段決定了對其分析評估的側重點與裝備研制和驗證階段是不同的，主要聚焦于兩個方面。首先需要將裝備置于完整的作戰／保障的體系之下，注重全面、多維度的指標考核。另外評估的關鍵問題是 “裝備是否能夠有效形成和保持既定的作戰使用能力，是否滿足服役要求”。

為解決上述在役考核關注的重難點，聚焦于航天裝備這一特定的領域，本文通過梳理航天裝備在役考核分析評估的評估重點，綜合分析層次分析法、模糊分析法、灰度關聯法等多種分析評估方法，在歸納對比多種方法各自的優缺點的前提下，提出一種改良的層次灰色評估法，對航天裝備在役考核任務進行全面、綜合的分析評估。

1 航天裝備在役考核評估

航天裝備指的是以衛星為核心的空間裝備及以功能邏輯為依據構建的有機整體（如星座）。航天裝備廣泛應用于各種軍民領域，為國防發展、國民經濟等保駕護航。為實現航天裝備的功能最大化發揮，對在軌服役的航天裝備進行在役考核成為了航天裝備使用應用和維護期間的重要工作，對航天裝備的運行狀態、任務支援能力等指標驗證具有重要意義。

1.1 裝備在役考核關鍵問題

航天裝備在役考核是推進航天裝備發展和應用的重要手段，為此需要深入研究在役考核的特點。航天裝備在役考核具有 “平戰一體化、試戰一體化、天地一體化、虛實一體化、全軍一體化、軍民一體化”等六大一體化特點，決定了其組織實施涉及范圍廣，難度大，需要加強組織管理和綜合評估工作，確保在役考核能順利、高效地實施。在役考核階段的關鍵問題是裝備是否能夠有效形成和保持既定的作戰使用能力，滿足服役要求［2］。

結合在役考核的階段性特點，總結了裝備在役考核的關注側重點，為在役考核綜合評估的指標體系建立提供了基礎。圖1為航天裝備在役考核的關注側重點。

圖1 航天裝備在役考核關注點

圖2 航天裝備在役考核指標體系

1.2 航天裝備在役考核指標

在役考核的內容應能夠反映影響裝備戰斗力發揮的關鍵問題或困擾裝備建設的實際問題。結合在役考核的階段性特點和功能定位，對于在役考核試驗的綜合評估主要關注部隊適用性、質量穩定性、裝備經濟性、裝備適配性、裝備適編性和作戰（保障）效能等6個方面［3-7］。

根據系統性、層次性、可測性、一致性、簡明性和獨立性6項指標選取原則，選取多層次、多方面的指標，建立航天裝備在役考核評估模型。對指標體系進行分析檢驗，確立評估模型。包括：

1）特征屬性分析：確定各指標的本質屬性；

2）滿足原則分析：判斷指標體系的可用度；

3）信息來源分析：確定指標參數值的科學有效性；

4）權重計算分析：確定指標對總目標的貢獻度；

5）標準化分析：實現指標間的可比性。

針對航天裝備的實際應用情況，充分考慮不同的層級特點，航天裝備在役考核綜合評估的指標體系對上述6個方面進行了優化和完善。本文對其定義為4 個主要方面，分別為作戰效能、體系適應性、作戰適用性和在役適用性。

1）作戰效能：是指航天裝備在實際使用條件下完成作戰（保障）任務時，發揮有效作用的程度。是裝備體系的核心評價指標。反映了航天裝備滿足典型任務要求的可能程度；

2）體系適應性：針對體系評估的特殊要求，設計體系適應性指標。是指在典型作戰場景下，航天裝備單裝或系統完成體系作戰使命任務時，起到的作用；

3）作戰適用性：是指航天裝備在列裝使用部隊后，處于實際使用環境條件下，滿足部隊訓練和作戰使用要求的程度；

4）在役適用性：是在役考核階段的特殊指標，綜合考慮裝備系統的在役特性，對系統可用性、可靠性等指標進行評價，在裝備實際服役階段判斷系統令人滿意地投人外場使用并維持自身預定性能的程度。

在役適用性包含了裝備經濟性（最大化裝備應用效能，同時最小化應用成本）、適配性（保證裝備體系有機融合、力量倍增的重要因，是衡量各構成要素之間的匹配程度的重要指標和依據）和適編性（裝備編配是否與部隊現行編制契合，部隊等裝備使用機構設置、人員編配、職責分工與裝備能否有機融合）等多重指標。

航天裝備在役考核綜合評估結果由各上述各指標綜合計算得到。

2 傳統評估方法的應用與局限

裝備綜合能力的評價評估方法，根據其參評因素的選擇、指標權重的確定、數學計算方法的應用等維度的區別和不同，在當前階段，主要包括層次分析法、模糊評判法、主成分分析法、灰色聚類法等［8-10］。

2.1 層次分析法

層次分析法是一種多目標決策方法，是將主觀判斷客觀化的多維決策分析方法［11-13］。層次分析法建立一個描述系統功能或特征的內部獨立的層次結構，通過兩兩比較因素的相對重要性，構造上層某要素對下層相關元素的權重判斷矩陣。通過將決策問題的元素逐層逐級進行分解（自上而下），以指定的指標權重進行逐層逐級的綜合（自下而上），以統一的標準的完成指標的綜合評估和決策的方法。層次分析法具有實用性、系統性、簡潔性等優點。

因判斷矩陣不一致，單一應用層次分析法會產生多次調整和檢驗過程，涉及眾多復雜計算，存在一定的缺陷。

2.2 主成份分析法

在綜合評估過程中，影響評估結果的成分分量繁雜眾多，每個變量都在不同程度上反映了所研究問題的某些信息。然而各個分量的影響程度也不盡相同，在兼顧評估效率和準確率的前提下，通過對成分集 “降維”的方法，把多指標轉化為少數綜合指標的方法稱為主成分分析法。

主成分分析法雖然可以降低變量的維度，然而航天裝備在役考核的綜合評估難以對指標進行簡單的析分簡化，定量定性評估因素復雜、參數繁瑣。另外但是主成分分析法僅應用于靜態情況下的參數計算和分析評估，無法在動態情況下對航天裝備的各項指標進行處理，難以適應航天裝備動態評估的需求［14-15］。

2.3 模糊評判法

模糊評判法是對受多個因素影響的事物做出全面有效的一種綜合評價方法。基于模糊數學理論中的模糊隸屬度相關概念，將復雜多元的評價過程量化［16］。

模糊評判法在使用過程中要求分析者能準確地給出各指標的模糊隸屬度函數，而模糊隸屬關系和量化函數的準確性與適應性在現階段缺乏相應經驗和專業人員的條件下難以保證，實際應用相當困難和死板，存在一定的缺陷。

2.4 灰色聚類法

灰色聚類法作為一種多因素統計分析方法，通過分析系統指標的灰色關聯度，實現對指標的綜合評判。灰色關聯度是表征指標因素之間關系的重要度量，通過判定多因素的大小順序或強弱關系，形成灰色關聯系數，反應各評價對象對參考對象的距離［17-19］，從而判定指標因素的綜合情況。

灰色聚類法通過創建并分析灰色關聯矩陣，將指標因素和評價對象聚集為若干可定義類別，通過對己知信息的集成開發和挖掘，實現對現實世界的認識。正確把握和描述系統運行行為和演化規律。

在實際應用中，灰色聚類法也存在一定的不足。灰色評估模型的開發和應用，需要大量的借助專家資源，根據專家的個人經驗對指標確定權重，會產生明顯的主觀性偏差。

3 層次灰色評估法

由上述分析可知，傳統的單一評估方法難以直接應用于航天裝備的在役考核綜合評估的領域。本文通過綜合層次分析法和灰度關聯聚類法，提出一種改良的層次灰色評估法。基于豐富的專家知識，采用一種自主迭代權重向量生成方法，實現權重的自適應生成和優化迭代。更為科學地對航天裝備在役考核進行綜合分析和評估。

層次灰色評估法首先對航天裝備在役考核的核心指標參數因素進行分析，然后通過層次分析法確定各因素的權重集，再根據灰色評估模型，聯合運用灰數和白化權函數量化比較指標，對航天裝備在役考核進行總體評估。具體過程如圖3所示。

圖3 層次灰色評估法流程

1）確定評價因素集與評級等級。各指標均是由底層指標綜合而來，指標的下級指標作為該指標的評價因素集被賦予權重。可表示為U＝｛u1，u2，…，uN｝；

當評價指標是定性指標時，需通過制定指標評分等級標準將其轉化為定量指標。采用評價標度對指標進行相對性歸一化計算。評價標度是各個因素的相對重要程度，本文采用9 級標度法，可以得到更加精確的權重計算結果。表1為標度含義說明；

表1 9值標度法含義說明

2）確定中間層和指標層權重。利用層次分析法（AHP）確定權重集，首先構造評價指標的判斷矩陣，并對判斷矩陣進行一致性檢驗。以評價因素級U為行列，構建相對權重矩陣A。規定矩陣元素aij為評價因素ui相對于uj的相對標度。不難發現，A為N階正互反方陣。即滿足：

然后確定評估指標結構體系中各個層次相對于上一層的權重集。運用AHP確定權重集可以減少依靠專家經驗賦權法的主觀性，提高所確定權重集的客觀準確性。

計算歸一化權重值。根據相對權重矩陣計算下一層指標對于上一層指標的重要性權重AW＝λmaxW。λmax是A的最大特征根，ω為與其對應的特征向量。根據A的階數進行一致性檢驗，對通過檢驗的特征向量進行歸一化處理，得到最終的歸一化權重向量。

3）組織專家組打分并確定樣本矩陣。組織評價專家組按照評分標準，依據航天裝備在役考核的綜合指標參數情況，對作戰效能、體系適應性、作戰適用性和在役適用性等指標進行基于專業知識和功能、任務等綜合因素的評估，得到評估樣本矩陣。假設第k個評估專家對指標Cij給出的評分為dijk，得到該系統的評估樣本矩陣D：

4）確定評價灰類和白化權函數。鑒于評價專家在認識水平上的差異，評估樣本矩陣僅僅反映一個指標灰數的白化值。需要確定評估灰類，即確定其等級數、灰數及灰數的白化權函數。由于采用9值標度法，含有5個主要的標度值，因此分為5種評價灰類。

設第一種評估灰類e＝1，灰數?1∈［5，∞），白化權函數為：

設第二種評估灰類e＝2，灰數?2∈［0，4，8］，白化權函數為：

設第三種評估灰類e＝3，灰數?3∈［0，3，6］，白化權函數為：

設第四種評估灰類e＝4，灰數?4∈［0，2，4］，白化權函數為：

設第五種評估灰類e＝5，灰數?5∈［0，2，4］，白化權函數為：

5）求解灰色評價系數。對于評價指標Cij屬于第e個評價灰類的灰色評價系數記為xije，有：

式中，q為打分專家人數；fe為灰類e的白化權函數。屬于各個評價灰類的總灰色評價系數記為Xij，則有：

6）求解灰色評價權向量及權矩陣。對于評價指標Cij第e個評價灰類的灰色評價權為rije＝xije／Xij，Cij對各灰類的灰色評價權向量為rij。綜合權向量得到權矩陣為：

7）計算灰色綜合評價向量。用綜合權重評價集A與灰色評價權矩陣R進行運算，求出灰色綜合評價向量：

8）求解綜合灰色評價值。對灰色綜合評價向量σ作進一步單值處理，得到評估對象的綜合灰色評價值V，進而得到各評價灰類等級類屬性U，從而求出綜合評價值：V＝σUT。

9）根據評判標準評估航天裝備在役考核綜合指標。根據評價指標的評分等級和評價灰類的劃分結果，確定航天裝備在役考核綜合指標各等級的綜合評價值范圍。

4 系統驗證

為實現對層次灰色評估法在航天裝備在役考核過程中應用的驗證，基于自主研發的航天裝備在役考核綜合考核評估系統，采用基于該方法的綜合評估功能，分別對典型定量和定性指標進行評估。選取人機結合性指標作為定性指標評估裝備的在役適應性，選取質量穩定性指標作為定量自閉啊評估裝備的作戰效能。

4.1 指標參數處理

指標評估過程中，需要對不同意義、不同量綱的指標進行去量綱化歸一標準處理，從而實現指標的綜合。根據指標的意義和評估需求，不同指標項歸一化遵循不同的標準。評估中大量要素雖然可以定量描述，但由于影響裝備性能的各種要素的測試項目和量綱各不相同，數值量級相差也很大，所以綜合前必須將各種定量要素進行統一量綱處理，才能進一步比較綜合。為了實現無量綱化處理，首先要明確各性能要素要求量值（即期望值），然后通過正確、合理的無量綱化模型，獲得各要素無量綱化評估值。該無量綱化評估值反映了各項要素的實際量值滿足需求的程度。

4.1.1 直線型模型

當參數值有一最大允許值，且參數值越接近其最大允許值，對裝備質量影響越大時，直線型模型可表示為：

x為參數值，x0參數最大允許值。

4.1.2 折線型模型

參數有上下限要求且參數處于邊限附近時質量狀態較差采用折線型模型的無量綱化模型來分段處理：

x為參數值，x1、x2為參數技術要求值。

4.1.3 升半柯西分布模型［20］

參數有下限要求且實測值越小時質量狀態越差，此時可采用升半柯西分布模型：

x為參數值，a參數技術要求值。

所有的多層指標體系均有其下層指標進行加權求和。表2給出典型案例中體系級、系統級和單裝級的指標體系和計算模型。

表2 相對權重信息采集表

4.2 定量指標評估計算

選取質量穩定性作為代表性定量指標，裝備質量穩定性通過核心參數的質量穩定性進行表征。應用層次分析法和解析法對多參數的質量評價結果進行綜合評估計算。

對于特定參數θ，θ′0，θ0，θi分別為各參數的穩定性要求值、出廠測試值和歷次新測值。根據不同參數的特性分4類計算其比值M。

K0，K′0，c分別為已知常數，M（φi）為已得出的和該參數相關的參數比值（選取的典型參數均相互獨立的情況系，M（φi）退化為0）。以廠家測試時間為0，其歷次測試時間為累加的天數ti，則有M（ti）＝kti。采用最小二乘法擬合得到：

則其穩定性評估參數為：

其中：Tmax和Tmin分別為穩定期的研制要求中的上下限，Es為穩定性的下限評估值。

按照航天裝備參數數據體系進行單參數穩定性評估后，采用層次分析法，對各參數指標權重進行自適應生成和驗證，然后進行逐層分析計算。

4.3 定性指標計算

定性指標計算中，需要應用層次灰色評估法對指標權重進行專家采集、歸一化處理和校驗。采用9值標度法和5級灰類進行評估處理，對以人機結合性為代表的定性指標進行量化聚類和綜合評估。

首先分解人機結合性指標為7個要素，然后根據要素的相對重要性進行矩陣化處理和排列，如表2所示。

由專家對指標相對重要性進行打分排序（a11-a77），獲取判斷矩陣：

為后續的綜合加權計算提供依據。系統應用層次單排序法對權重進行自動計算，并賦予給相應的指標。

層次單排序法即通過上述矩陣的特征轉換與一致性校驗，獲取自適應的歸一化權重參數。具體方法如下：

根據上述判斷矩陣計算下一層指標對于上一層指標的重要性權重，計算判斷矩陣的特征根和特征向量。計算判斷矩陣D滿足：

其中：λmax是判斷矩陣D的最大特征根，w為與其對應的特征向量。

在完成計算之后，進行一致性檢查，對權重向量矩陣的一致性按照下式進行檢查：

其中：n為矩陣階數，根據矩陣階數的差異，RI取值如表3所示。

表3 RI取值表

在完成權重的配置之后，定性指標的計算采用調查問卷方法。基于專家經驗和數據，為航天裝備的核心軟件的人機結合性進行打分。表4 說明了調查問卷的填報格式模板。

表4 專家滿意度調查表

對于單項定性指標，根據實驗過程中航天裝備的工作情況和效能表現，由領域專家按照上表四級模糊度評價的劃分填寫調查問卷。采用模糊層次分析法進行最終指標的計算。

在獲取模糊隸屬度函數（包括優良中差的正向和負向隸屬度）之后，對于人機結合性綜合指標，通過模糊處理，每個指標每一次的試驗結果都可以轉化為模糊向量：

j＝1～ji表示指標i的試驗數據樣本集。定性指標向量Fji只有一個元素不為0，為1。于是可對各指標的各次試驗結果進行綜合，形成評價向量：

各個指標的評價向量合并在一起，構成高層指標的評價矩陣P，于是高層指標的聚合評價結果為E＝WP。

在完成綜合分析評估之后，對數據結果進行回溯分析，對評估過程、評估模型、數據內容等進行復盤，發現問題、完善方案、更新裝備，實現完整的閉環。

5 結束語

隨著我國太空戰略的逐步深入，航天裝備體系的逐漸完善，對核心裝備的在役考核階段的分析評估也越來越重要。本文重點圍繞航天裝備在役考核評估的關鍵問題，結合航天裝備的重點功能應用，創建多層級在役考核評估指標，為實現系統地評估裝備的綜合表現，摸清裝備在部隊服役期間的真實情況和底數，驗證裝備各類效能和適用性提供扎實的理論基礎和指導。通過綜合比對多種評估方法的優缺點，提出改良的灰色層次評估法，融合了灰度關聯聚類和層次分析法的優點，實現了航天裝備在役考核的綜合評估，輔助相關人員和單位發覺影響裝備任務能力的制約因素或問題，特別是影響裝備使用性能發揮的裝備質量問題、編配問題和保障問題等在役考核關注的核心問題，以及裝備使用效益的經濟性問題等，支撐裝備研制開發、改進升級、使用維護等全壽命周期的決策。