1~9比例标度的含义
[0039]
[0040] 在本发明中，关键故障行为判断单元采用层次分析法构建了递阶层次结构模型。
[0041] 构建递阶层次结构模型
[0042] 在本发明中，采用层次分析法对故障行为项之间的风险类集颜=^，於，於，炉4，·''，史"} 中的元素进行两两比较，得到故障行为项之间相对重要的判别矩阵A=(R gh)nXn，且Rgh>0，
=1或者Rhh=l;Rgh表示#与0相对In的重要性的比例标度，户表示第g个 关联的故障行为项表示第h个关联的故障行为项。所述故障行为项之间相对重要的判 别矩阵形式为
[0043]
[0044] m为存在关联关系的故障行为项的个数。
[0045] Rn为存在关联关系的第一个故障行为项的标度数。
[0046] R12为存在关联关系的第一个故障行为项与第二个故障行为项之间的标度数。
[0047] Rlm为存在关联关系的第一个故障行为项与第m个故障行为项之间的标度数。
[0048] R21为存在关联关系的第二个故障行为项与第一个故障行为项之间的标度数。
[0049] R22为存在关联关系的第二个故障行为项的标度数。
[0050] R2m为存在关联关系的第二个故障行为项与第m个故障行为项之间的标度数。
[0051] Rml为存在关联关系的第m个故障行为项与第一个故障行为项之间的标度数。
[0052] Rm2为存在关联关系的第m个故障行为项与第二个故障行为项之间的标度数。
[0053] R?为存在关联关系的第m个故障行为项的标度数。
[0054]在本发明中，所述层次分析法请参考单锋，朱丽梅，田贺民编著，《数学模型》，第82 页-85页，国防工业出版社，2012年2月第1版。
[0055] 参见图1、图2所示，本发明设计的一种大数据环境下航空电子综合系统故障行为耦 合风险分析系统，该系统的故障风险耦合提取单元10-方面接收航空电子综合系统中各个子 系统输出的故障行为集= 13，14,…，Μ，另一方面通过故障行为关联规则模型的处 理后，输出故障行为项之间的风险类_ %
^关键故障行为判 断单元20;关键故障行为判断单元20对接收到的
采用递阶 层次结构模型处理，得到各个存在关联关系的故障行为项的标度数。在本发明中，通过标度 数能够获知导致故障出现的关键故障行为项。
[0056] 实施例1
[0057]为了验证航空电子综合系统中故障行为之间的一致性，采用matlab(版本号7.13) 平台进行仿真;matlab是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技 术计算语言和交互式环境。
[0058] (A)若传感器预处理子系统（如图2)中的故障行为项有采集数据延迟(记为h)、传 感器受到电磁波干扰导致采集数据的数据畸变(记为U，即Ii= Ul·，ia}。
[0059] (B)若信号处理机(如图2)中的故障行为项有射频信号的畸变(记为ib)、上下变频 的误差干扰(记为i2)、傅立叶变换失效(记为i3)，即I2={i2，i3,…，ib}。
[0060] (C)若数据交换网络(如图2)中的故障行为项有数据传输延迟(记为h)、数据丢包 (记为ic)，即 13= {ii, ic}。
[0061] (D)若属于任务数据处理机(如图2)中的故障行为项有任务指令信号未送达(记为 id)、任务传输延迟(记为ii)，即14= {ii，id}。
[0062] 对实施例 1 的各个故障行为项Ii= {ii，ia}、l2= {i2，i3,…，ib}、l3= {ii, i。}、14 = {h，id}采用Apriori关联规则方法进行处理，并在最小支持度为0.008，最小置信度为0.1 时，产生关联规则如表1所示：
[0063]表1关联规则
[0064]
[0065] 从表1可以看出，传感器预处理子系统的故障行为项-采集数据延迟h、数据交换 网络的故障行为项-数据传输延迟h、任务数据处理机的故障行为项-任务传输延迟h存在 较强的关联性。尤其是在航空电子综合系统启动后，数据采集延迟往往会造成数据传输延 迟，以及任务传输延迟，这些关联性较强的组合增加了航空电子综合系统失效发生的概率， 可以在航空电子综合系统的运行阶段增加对数据采集延迟的控制，从而降低系统的风险。
[0066] 熄耒1的羊S姿揶用故瞳杆为邡少_相对重要性的判别矩阵
[0067]
' 进行处理后的标度数为
:中，"Γ为传感器预处理子系统的故障行为项-采集数据延迟的标度 数，"4"为传感器预处理子系统的故障行为项-采集数据延迟h与数据交换网络的故障行 2 为项-数据传输延迟1:之间的标度数，"4"为数据交换网络的故障行为项-数据传输延迟^与 任务数据处理机的故障行为项-任务传输延迟^之间的标度数。"2"为数据交换网络的故障 行为项-数据传输延迟1:与传感器预处理子系统的故障行为项-采集数据延迟h之间的标度 数，"Γ为数据交换网络的故障行为项-数据传输延迟h的标度数，"7"为数据交换网络的故 障行为项-数据传输延迟h与任务数据处理机的故障行为项-任务传输延迟h之间的标度 数。"1"为任务数据处理机的故障行为项-任务传输延迟1:与传感器预处理子系统的故障 4 行为项-采集数据延迟1:之间的标度数，为任务数据处理机的故障行为项-任务传输 7 延迟1:与数据交换网络的故障行为项-数据传输延迟^之间的标度数，"Γ为任务数据处理 机的故障行为项-任务传输延迟h的标度数。
[0068] 利用实施例1的计算结果对航空电子综合系统中的故障行为耦合关系进行挖掘， 找出关键故障行为，可以有准确地进行故障处理，从而降低失效风险。
【主权项】
1. 一种大数据环境下航空电子综合系统故障行为耦合风险分析系统，所述航空电子综 合系统中至少包括有传感器预处理子系统、信号处理机、数据交换网络、任务数据处理机； 其特征在于:该系统包括有故障风险耦合提取单元(10)和关键故障行为判断单元(20); 故障风险耦合提取单元（10)采用Apriori关联规则方法构建了故障行为关联规则模 型。 关键故障行为判断单元(20)采用层次分析法构建了递阶层次结构模型。 故障风险耦合提取单元（10)-方面接收航空电子综合系统中各个子系统输出的故障 行为集〖^出山山山广一山另一方面通过故障行为关联规则模型的处理后屬出故障 行为项之间的风险类集:撤於，於，況/4，···，/?7'}给关键故障行为判断单元（20); 关键故障行为判断单元(20)对接收到的= [^A，#，夂4，#4，· ··，# }采用递阶层次结 构模型处理，得到各个存在关联关系的故障行为项的标度数。在本发明中，通过标度数能够 获知导致故障出现的关键故障行为项。2. 根据权利要求1所述的一种大数据环境下航空电子综合系统故障行为耦合风险分析系 统，其特征在于:采用Apriori关联规则方法对故障行为集II = {Ιι，12，13，14，…，In}中的故障 行为项i进行处理，得到故障行为项之间的风险类集尺尺=3. 根据权利要求1所述的一种大数据环境下航空电子综合系统故障行为耦合风险分析系统， 其特征在于:采用层次分析法对故障行为项之间的风险类集= {以1，/?Λ，/?Λ?ν.、/广' j 中的元素进行两两比较，得到故障行为项之间相对重要的判别矩阵形式为4. 根据权利要求1所述的一种大数据环境下航空电子综合系统故障行为耦合风险分析 系统，其特征在于:将属于传感器预处理子系统的故障行为项i记为传感器-故障行为子集 Ii={ii，i2，."，i a}; 将属于信号处理机的故障行为项i记为信号处理机-故障行为子集12= {ii, i2,…，ib}; 将数据交换网络的故障行为项i记为网络-故障行为子集，…，i。}; 将属于任务数据处理机的故障行为项i记为任务-故障行为子集14= {ii，i2，…，id}; 将所有的故障行为子集采用集合形式表达为11 = 1^,12,13,14,…，In}，其中，II表示故 障行为集，In表不任意一个故障行为子集，In= {ii，i2,…，ie, '"ig, '"ih}，n表不故障行为子 集的标识号。
【专利摘要】本发明公开了一种大数据环境下航空电子综合系统故障行为耦合风险分析系统，该系统包括有故障风险耦合提取单元和关键故障行为判断单元；故障风险耦合提取单元能够实现故障行为项之间存在的关联关系的提取；关键故障行为判断单元能够判断出关联关系中关键故障行为项。本发明系统能够对航空电子综合系统中某些故障行为存在耦合时，导致航空电子综合系统出现故障的风险进行分析，实现了对航空电子综合系统中大数据的挖掘。
【IPC分类】G06F17/30, G06Q10/06, G06F11/22
【公开号】CN105677762
【申请号】CN201511021650
【发明人】谷晓燕, 徐晓敏
【申请人】北京信息科技大学
【公开日】2016年6月15日
【申请日】2015年12月31日