李俊

關鍵詞：使用可用度;評估方法;適用性

1緒論

使用可用度是設備完好性的重要參數(shù)，是表征設備完好性的重要指標。因此，對設備的使用可用度進行評估是開展設備完好性綜合評估工作的重要環(huán)節(jié)。設備的使用可用度是指在實際使用環(huán)境下，要求設備運行時能滿意運行的概率。

目前，關于使用可用度評估的研究是熱點問題，相關的研究成果很多。特別是一些集成了動力、電力等諸多高新裝備的復雜大系統(tǒng)，具有多功能、多分系統(tǒng)綜合、執(zhí)行多種任務的特點，系統(tǒng)內部以及不同系統(tǒng)之間的功能結構關系非常復雜，不能通過簡單的一兩個指標來確定其質量的好壞，需要通過多方面的技術參數(shù)的綜合評估來獲得。因此，在多種復雜系統(tǒng)的性能評估中，采用了多種方法進行多參數(shù)綜合評估，如神經網絡、模糊數(shù)學、馬爾科夫理論、遺傳算法、仿真方法、概率統(tǒng)計等評估方法被廣泛使用。

盡管各種方法在解決一些問題時有其特點和優(yōu)越性，但對于復雜系統(tǒng)而言，仍存在用片面的能力指標代表系統(tǒng)整體性能的不足，如功率、排量、揚程等評價動力系統(tǒng)的整體性能，而忽視效率、排放或污染等指標。而有的研究則只側重如何采用模糊數(shù)學、神經網絡、遺傳算法等智能評估方法評估其能力指標，而忽視可靠性、維修性、保障性等問題，因此其適用性是有一定限制的。本文主要針對不同使用可用度評估方法進行梳理并對其適應性進行分析。

2評估方法及適用性分析

2.1神經網絡方法

在對導彈武器系統(tǒng)使用可用度的研究中，神經網絡方法得到了較多的應用。劉鯖潔等介紹了用BP神經網絡法建立使用可用度與使用時間、可靠度、維修度、保障條件、任務性質、曾出現(xiàn)故障、測試時間等7個影響因素的關系模型的思路。但是該方法并沒有實際操作與案例分析，缺乏針對具體設備評價的可操作性。

劉煒等通過基于故障數(shù)據(jù)的使用可用度評估，提出一種灰色理論預估和人工神經網絡相結合的組合模型。該模型克服了灰色理論的長時間序列預估誤差大和神經網絡的訓練樣本需求量大、輸入變量選取困難等缺點。仿真結果表明，GM-RBF神經網絡對導彈武器系統(tǒng)使用可用度評估具有評估誤差小、精度高等優(yōu)點。研究結果以前期統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算的使用可用度為輸出，借用GM-RBF組合模型，預測后期系統(tǒng)的使用可用度，具有一定的理論研究意義和實踐價值。但是模型搭建過程復雜，可操作性不強。該模型實際上與設備自身的可靠性、維修性和保障性水平沒有直接的關系，只是從前期統(tǒng)計數(shù)據(jù)出發(fā)開展研究。

韓朝等利用RBF神經網絡方法對導彈武器系統(tǒng)壽命周期費用的影響因素進行了分析研究，并結合案例進行分析。作者利用歸一化的思想，將八個自變量進行劃分，可靠性、維修性、保障性等量化指標用百分數(shù)表示，曾出現(xiàn)的故障、任務性質、環(huán)境因素等采用專家打分法進行量化處理。但是論文沒有詳細介紹神經網絡方法的具體操作步驟，可操作性依然不強。

2.2馬爾科夫理論

馬爾科夫理論是隨機過程分析中一個重要的分支，由于馬爾科夫過程的無后效性，使其在時間數(shù)據(jù)預測中具有較高的精度，因此在使用可用度的研究中得到了廣泛的應用。

劉福勝等基于馬爾科夫過程和半馬爾科夫過程，推導出了穩(wěn)態(tài)使用可用度與工作壽命分布、延誤時間分布、維修時間分布和預防性維修時間分布的關系，并利用馬爾可夫更新過程，建立了考慮工作時間、修復性維修時間、延誤時間和預防性維修時間的裝甲裝備的穩(wěn)態(tài)可用度模型，并進行了示例應用。但是該模型僅考慮了單系統(tǒng)（部件）的使用可用度評估模型，對多部件系統(tǒng)的使用可用度評估還需要繼續(xù)研究。

張濤等運用馬爾科夫過程，研究了在給定（m，NG）維修策略參數(shù)和維修資源的情況下k/n系統(tǒng)使用可用度模型。但是由于過程復雜，公式較多，數(shù)據(jù)獲取難度大，在實際工程應用中比較困難。

王蘊等將系統(tǒng)的故障與維修過程分為故障系統(tǒng)的更換維修和故障件的維修周轉兩個子過程，分析了兩個過程之間的影響關系;然后基于馬爾科夫過程分別給出了更換維修過程不缺備件和缺少備件情況下的穩(wěn)態(tài)可用度;之后再次基于馬爾科夫過程給出了備件短缺的概率;然后綜合求出系統(tǒng)總的使用可用度模型;最后通過實例分析比較多種模型仿真結果表明了模型正確性。該方法對實際設備的使用可用度評估提供了理論指導，有較大的借鑒意義。

趙宇光等考慮兩級保障條件，基于馬爾科夫過程建立了使用可用度與裝備故障率、維修率等參數(shù)的模型。然后綜合各種約束條件和目標函數(shù)建立優(yōu)化方程組，借助遺傳算法，求出不同使用可用度所對應的參數(shù)值組合。艾寶利等以k/n系統(tǒng)為研究對象，結合裝備兩級維修保障模式，基于馬爾科夫過程建立了m維修策略下兩級維修保障的裝備系統(tǒng)使用可用度模型。通過模型示例分析了兩級備件儲備對系統(tǒng)使用可用度的影響，驗證了模型的有效性。高崎等。將部件劃分為A類（關鍵性故障后維修件）、B類（次關鍵類視情維修件）和C類（一般性故障后擇機維修件）。著重對于系統(tǒng)可用度密切相關的AB類部件組成的串聯(lián)系統(tǒng)進行研究，依據(jù)特定的m維修策略憑借馬爾科夫過程建立了簡化的使用可用度模型，采用一些技巧簡化了計算過程。文獻[8-10]對保障條件下的設備使用可用度評估提供了理論支撐，可用于類似設備的評估。

呂建偉等從馬爾可夫過程理論和系統(tǒng)工作的邏輯關系出發(fā)，分別導出了串、并聯(lián)可修復系統(tǒng)可用性計算模型。在兩者表達式不一致的情況下，運用數(shù)學分析的方法進行了對比，得出了兩者之間差異可以忽略不計的結論，并通過典型情況下的轉移概率矩陣的對比分析，找出了造成差異的根源（忽略了高階無窮?。１容^了馬爾科夫法和邏輯框圖法計算使用可用度的優(yōu)劣勢。

2.3仿真方法

徐廷學等利用蒙特卡洛仿真法建立了三級備件庫存結構下的艦炮使用可用度與備件保障度的關系模型。研究時假設電子產品故障時間服從指數(shù)分布，機械產品故障時間服從威布爾分布，機電產品修復時間服從對數(shù)正態(tài)分布。該方法針對大型復雜系統(tǒng)，存在建模困難的難題。