基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法，具体为：划分固体火箭发动机健康状态等级；历史信息指标及权重；专家历史信息指标进行打分；确定白化权函数；计算聚类对象属于k灰度的决策系数，确定健康状态。
【专利说明】
基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法，属于健康状 态评估技术领域。
【背景技术】
[0002] 历史信息主要包括固体火箭发动机的自身信息（出厂时间、理论寿命等）、发生故 障的历史记录、维修记录、同类设备发生故障情况、贮存时间以及所经历的任务剖面等。由 于固体火箭发动机具有"长期贮存、一次使用"的特点，在其整个寿命周期内要反复经历运 输、贮存、测试等不同的任务剖面，对健康状况产生一定影响，同时随着贮存时间的增加，固 体火箭发动机各个设备(部件)开始劣化，如弹性材料、电子元器件的老化等导致故障率的 增高。同类发动机可能发生相同的故障，也可能发生不同的故障，即使故障维修消除后，也 可能故障再次发生，因此各个发动机的同类故障、历史故障的统计也有助于同类发动机的 健康状态评估。因此，发明一种可以有效、定量、客观科学的基于历史信息的固体火箭发动 机健康状态评估方法十分必要。
【发明内容】
[0003] 本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于历史信息的的固体火箭发动机健 康状态评估方法，通过对历史信息指标进行专家打分，利用历史信息指标权重和白化权函 数值计算固体火箭发动机处于不同健康状态等级的隶属度，实现了固体火箭发动机健康状 态的评估，有利于实现了武器装备向预计性维修的转变，具体评估步骤如下：
[0004] 1.健康状态等级划分:为了更好的描述固体火箭发动机的健康状态，从健康管理 的角度出发，将固体火箭发动机健康状态分为5个等级，分别为：良好、正常、注意、恶化和病 ??τ 〇
[0005] 2.历史信息指标及权重:历史信息指标包括任务剖面、於存时间、同类故障、历史 故障4个指标，各个指标权重采用专家打分，打分表如表1所示。根据专家打分情况基于可拓 层次分析法对各级评估指标进行权重分析，得到各级评估指标进行权重lb (j = 1，2，…m)。
[0006] 表1专家打分表
[0008] 3.历史信息指标专家打分。专家根据历史记录对各评估指标进行评分，分值为0- 100。0-20分为"病态"，21-40分为"恶化"，41-60分为"注意"，61-80分为"正常"，81-100分为 "良好"。
[0009] 4.确定白化权函数。其中健康状态等级中"良好"采用下限测度白化权函数式（1)， "正常"采用典型白化权函数式⑵，"注意"采用适中测度白化权函数式(3)，"恶化"采用典 型白化权函数式(4)，"病态"采用上限测度白化权函数式(5)。
[0015] 式中：./，(Λ-χυ,2,3,4.5)分别表示"良好"、"正常"、"注意"、"恶化"和"病态"的白 化权函数，X为专家打分分值。。
[0016] 5.将专家对于不同历史信息的打分分值利用公式（1) 一 (5)计算得到处于不同健 康状态的白化权函数值/,; = 和基于可拓层次分析法对各级评估指标进行权 重分析的结果r^(j = l，2,…m)代入公式(6)中计算聚类对象i属于k灰度的决策系数，确定 健康状态。
[0018]式中：白化权函数./以_) (./ = U 2,…= 1,2,…为j指标k子类白化权函数，nj (j =1，2，…m)为j指标的综合权重，
[0019] 本发明提出的方法能够考虑评估过程中的历史信息的不确定性，并给出未知信息 的信任度，实现以定性定量的方式地实时评估固体火箭发动机健康状态。
【附图说明】
[0020] 图1基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法流程。
【具体实施方式】
[0021] 本下面举实施例，对本发明进行详细描述。
[0022] 如图1所示，基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法流程如下：
[0023] 1.健康状态等级划分
[0024] 为了更好的描述固体火箭发动机的健康状态，将固体火箭发动机健康状态分为5 个等级，分别为：良好、正常、注意、恶化和病态。
[0025] 2.历史信息指标及权重
[0026]固体火箭发动机的历史信息为:贮存时间为180天，经历铁路运输2500km，公路运 输200km，同类故障0次，历史故障0次。根据专家对任务剖面、贮存时间、同类故障、历史故障 4个历史信息指标权重进行打分，得到历史信息指标的综合可拓判断矩阵，如表1所示。 [0027]表1综合可拓判断矩阵
[0029] 根据表1基于可拓层次分析法可以得到：历史信息各个指标的权重分别为任务剖 面ηι = 〇 .4106,贮存时间η2 = 〇· 2609,同类故障 η3 = 〇·1938,历史故障 η4=〇·1347。
[0030] 3.历史信息指标专家打分
[0031] 选取7名专家，分别根据历史信息记录对各个项目进行评分。7名专家的评分权重 相同，对7名专家的评分取其平均值得到各个项目的分数分别为:任务剖面76.38分、贮存时 间65.33分、同类故障100分、历史故障100分。
[0032] 4.确定白化权函数。
[0033]健康状态等级中"良好"采用下限测度白化权函数式（1)，"正常"采用典型白化权 函数式(2)，"注意"采用适中测度白化权函数式(3)，"恶化"采用典型白化权函数式(4)，"病 态"采用上限测度白化权函数式(5)。
[0039] 式中.//(x)(h 1,2,3,4,5)分别表示"良好"、"正常"、"注意"、"恶化"和"病态"的白 化权函数。
[0040] 5.计算聚类对象属于k灰度的决策系数，确定健康状态。
[0041] 将专家打分分值X和历史信息指标权重ru(j = l，2,…m)分别代入公式（1)_(6)，计 算聚类对象属于k灰度的决策系数。
[0047] 因此隶属度向量为(0.0432,0.8404,0.1164,0,0)，即固体火箭发动机基于历史信 息健康状态评估结果为"正常"状态的概率为84.04%。
[0048] 因此，采取本实施例提供的基于历史信息的的固体火箭发动机健康状态评估方 法，通过对历史信息指标进行专家打分，利用历史信息指标权重和白化权函数值计算固体 火箭发动机处于不同健康状态等级的决策系数，实现了固体火箭发动机健康状态的评估。
[0049] 综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。 凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的 保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法，其特征在于包含以下步 骤： 步骤一:健康状态等级划分； 步骤二:确定历史信息指标及权重； 步骤三:历史信息指标专家打分； 步骤四：确定白化权函数； 步骤五:计算聚类对象属于k灰度的决策系数，确定健康状态。2. 如权利要求1所述的基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法，其特征在 于，步骤一所述的固体火箭发动机健康状态分为5个等级，分别为：良好、正常、注意、恶化和 病态。3. 如权利要求1所述的基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法，其特征在 于步骤二中所述的历史信息指标包括任务剖面、贮存时间、同类故障、历史故障4个指标，各 个指标权重采用专家打分，根据专家打分情况基于可拓层次分析法对各级评估指标进行权 重分析，得到各级评估指标进行权重(j = 1，2，…m)。4. 如权利要求1所述的基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法，其特征在 于步骤三所述的历史信息指标采用专家打分，专家根据历史记录对各评估指标进行评分， 分值为0-100;0-20分为"病态"，21-40分为"恶化"，41-60分为"注意"，61-80分为"正常"， 81-100分为"良好"。5. 如权利要求1所述的基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法，其特征在 于步骤四所述的白化权函数为:健康状态等级中"良好"采用下限测度白化权函数#，"正 常"采用典型白化权函数人 2，"注意"采用适中测度白化权函数//，"恶化"采用典型白化权函 数/；，"病态"采用上限测度白化权函数/, 5:式中，=.1,2,3,4,5)分别表示"良好"、"正常"、"注意"、"恶化"和"病态"的白化 权函数，X为专家打分分值。6.如权利要求1所述的基于历史信息的固体火箭发动机健康状态评估方法，其特征在 于步骤五所述的决策系数计算方法为，根据步骤四所述的白化权函数根据专家打分值X计 算得到的处于不同健康状态的白化权函数值//=i,2,3,4,5)和基于可拓层次分析法对 各级评估指标进行权重分析的结果r^(j = l，2,…m)代入以下公式中计算聚类对象i属于k 灰度的决策系数，确定健康状态：式中，白化权函数_/f〇)(/ = U，…W彳= 1,2,···，妁为j指标k子类白化权函数，rb(j = l， m 2，···πι)为j指标的综合权重，且Σ% =1。 Μ
【文档编号】G06Q10/06GK105868890SQ201610173626
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年3月24日
【发明人】赵汝岩, 于亮, 王丽婷, 周源
【申请人】中国人民解放军海军航空工程学院