一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统

1.本发明涉及雷达健康管理系统技术领域，具体为一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统。


背景技术：

2.随着先进传感技术和人工智能技术的迅速发展，复杂系统健康管理技术逐渐成为国内外科研院所和军工部门研究者关注的焦点。健康管理系统设计完成之后，其性能是否达到规定的要求，需要通过验证与评估来确认。此外，通过验证与评估所得到的反馈信息还可以对健康管理系统的设计进行改进和完善。验证与评估是健康管理系统设计与应用的关键环节。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供了一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统，结构简单，操作方便，对设备的健康化管理更加专业化，通过固定的形式进行考核，通过具体的数据对设备的健康化程度进行评判，评判结果的误差更小，评判效率更高。
4.为了实现上述的目的，本发明采用以下技术措施：
5.一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统，包括状态监测、故障诊断、健康评估、状态预测、维修保障辅助决策和人机交互，
6.所述状态监测包括以下监测内容：
7.(a)数据采集设备的可靠性：以百分比进行度量，指数据采集设备的无故障工作时间与相关军品设备指标的比率；
8.(b)数据采集速度：以时间量度量，指从数据产生开始到数据上传到健康管理系统的时间间隔；
9.(c)采集数据的准确度：以百分比进行度量，指所采集数据准确度量相应指标的比率；
10.(d)状态监测数据的完备度：以百分比进行度量，指所采集数据的种类数量与可采集数据种类数量的比率；
11.(e)状态数据在线采集率：状态数据在线采集占比；
12.(f)外加监测点接口标准程度：外加监测点接口的标准化、通用化程度，
13.(g)状态数据存储时长：状态数据存储时长，≥10年；
14.(h)状态数据输出能力：状态数据的输出导出能力及接口的标准化、通用化程度；
15.(i)状态数据检索回放能力：状态数据的检索、查找及回放功能；
16.所述故障诊断包括以下内容：
17.(a)故障隔离时间：以时间量度量，指从探测到1个故障、异常或者功能退化到隔离到准确的故障部件的时间间隔；
18.(b)故障隔离率：以模糊组尺寸所占的百分比来度量，指能够被隔离到单个或多个
部件的故障数目所占的比率；
19.(c)故障诊断深度：故障定位到单个lru，以及主要机电设备、组合等的程度；
20.(d)故障诊断虚警率：以百分比度量，指当系统没有故障时，算法能够诊断出来故障的次数所占的比率；
21.(e)诊断知识库故障模式覆盖率：以百分比度量，指诊断知识库中故障模式的覆盖比率；
22.(f)诊断知识库修改扩充能力：诊断知识库中知识的可修改和可扩充能力；
23.(g)诊断结果分级细化能力：故障诊断结果的分级细化能力，按照警报故障、次要故障、临界故障和致命故障4个等级，分级呈现装备故障诊断结果；
24.所述健康评估包括以下内容：
25.(a)健康评估指标体系的完善性：雷达健康状态评估指标体系的完备性、完善性；
26.(b)健康评估模型的科学性：雷达健康状态评估模型的合理性、科学性；
27.(c)健康评估对象分级细化能力：雷达健康状态评估对象的分级细化能力，能够对雷达装备系统、分系统、关键部组件的健康状态进行评估；
28.(d)健康评估结果分级细化能力：雷达健康状态评估结果的分级细化能力，雷达健康状态分级不少于4级：正常、低效、严重低效、失能；
29.(e)健康评估结果的准确度：雷达健康状态评估结果的正确率、准确度；
30.所述状态预测包括以下内容：
31.(a)状态预测参数类型覆盖率：状态预测的参数类型，包括参数阈值、时间寿命、次数寿命；
32.(b)状态预测模型的科学性：状态预测模型的合理性、科学性；
33.(c)状态预测知识库的完备性：状态预测知识库的完备性、完善性，预测知识库应包含故障预测、趋势预测、寿命预测等知识，寿命知识覆盖所有有寿件；
34.(d)状态预测知识库可修改扩充能力：状态预测知识库的可修改、可扩充能力；
35.(e)状态预测准确率：状态预测结果的准确率、采集数据的准确度；
36.采集数据的准确度：
37.δ(i)表示在时间点，预测得到的对象剩余使用寿命与真实值之间的差值；eop表示预测结束的时间值；p表示第一次执行预测任务的时间值；l表示执行预测任务的时间点的集合l＝{i|p≤i≤eop}；r
*
(i)表示是i时刻对象真实的剩余使用寿命。
38.所述维修保障辅助决策包括以下内容：
39.(a)维修保障策略的可执行度：维修保障策略的可执行、可完成化程度；
40.(b)维修保障策略的修复完好度：维修保障策略的修复完好程度；
41.(c)维修保障策略的经济效益：维修保障策略的经济效益情况；
42.(d)维修保障策略的修复时效性：维修保障策略的修复时效性情况；
43.所述人机交互包括以下内容：
44.(a)交互软件的用户体验性：健康管理交互软件的用户体验性，直观性、界面设计友好性、功能布局合理性；
45.(b)交互软件的易操作性：健康管理交互软件的易操作性情况；
46.(c)交互软件的可扩充性：健康管理交互软件的功能可扩充性、扩展性情况；
47.(d)交互软件的可移植性：健康管理交互软件的可借鉴性、可移植性；
48.(e)交互软件的可靠性：健康管理交互软件的稳定性、可靠性。
49.优选的，采集数据的准确度：
50.δ(i)表示在时间点，采集得到的数据与真实值之间的差值；eop表示采集结束的时间值；p表示第一次执行采集任务的时间值；l表示执行采集任务的时间点的集合l＝{i|p≤i≤eop}；r
*
(i)表示是i时刻对象真实的数据值。
51.优选的，维修保障策略的可执行度具体包括维修器材满足度、维修人员满足度、维修时间满足度、维修天气情况满足度、维修难易程度。
52.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
53.对设备的健康化管理更加的专业化，通过固定的形式进行考核，通过具体的数据对设备的健康化程度进行评判，评判结果的误差更小，评判效率更高。
附图说明
54.图1为一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统方框示意图。
具体实施方式
55.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
56.实施例1：
57.一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统，其特征在于：包括状态监测、故障诊断、健康评估、状态预测、维修保障辅助决策和人机交互，
58.所述状态监测包括以下监测内容：
59.(a)数据采集设备的可靠性：以百分比进行度量，指数据采集设备的无故障工作时间与相关军品设备指标的比率；
60.(b)数据采集速度：以时间量度量(以秒计)，指从数据产生开始到数据上传到健康管理系统的时间间隔(以秒计)；
61.(c)采集数据的准确度：以百分比进行度量，指所采集数据准确度量相应指标的比率；采集数据的准确度：
62.δ(i)表示在时间点，采集得到的数据与真实值之间的差值；eop表示采集结束的时间值；p表示第一次执行采集任务的时间值；l表示执行采集任务的时间点的集合l＝{i|p≤i≤eop}；r
*
(i)表示是i时刻对象真实的数据值。
63.(d)状态监测数据的完备度：以百分比进行度量，指所采集数据的种类数量与可采集数据种类数量的比率；
64.(e)状态数据在线采集率：状态数据在线采集占比；
65.(f)外加监测点接口标准程度：外加监测点接口的标准化、通用化程度，
66.(g)状态数据存储时长：状态数据存储时长，≥10年；
67.(h)状态数据输出能力：状态数据的输出导出能力及接口的标准化、通用化程度；
68.(i)状态数据检索回放能力：状态数据的检索、查找及回放功能；
69.所述故障诊断包括以下内容：
70.(a)故障隔离时间：以时间量度量(以秒计)，指从探测到1个故障、异常或者功能退化到隔离到准确的故障部件的时间间隔(以秒计)；
71.(b)故障隔离率：以模糊组尺寸所占的百分比来度量，指能够被隔离到单个或多个部件的故障数目所占的比率；
72.(c)故障诊断深度：故障定位到单个lru，以及主要机电设备、组合等的程度；
73.(d)故障诊断虚警率：以百分比度量，指当系统没有故障时，算法能够诊断出来故障的次数所占的比率；
74.(e)诊断知识库故障模式覆盖率：以百分比度量，指诊断知识库中故障模式的覆盖比率；
75.(f)诊断知识库修改扩充能力：诊断知识库中知识的可修改和可扩充能力；
76.(g)诊断结果分级细化能力：故障诊断结果的分级细化能力，按照警报故障、次要故障、临界故障和致命故障4个等级，分级呈现装备故障诊断结果；
77.所述健康评估包括以下内容：
78.(a)健康评估指标体系的完善性：雷达健康状态评估指标体系的完备性、完善性；
79.(b)健康评估模型的科学性：雷达健康状态评估模型的合理性、科学性；
80.(c)健康评估对象分级细化能力：雷达健康状态评估对象的分级细化能力，能够对雷达装备系统、分系统、关键部组件的健康状态进行评估；
81.(d)健康评估结果分级细化能力：雷达健康状态评估结果的分级细化能力，雷达健康状态分级不少于4级：正常、低效、严重低效、失能；
82.(e)健康评估结果的准确度：雷达健康状态评估结果的正确率、准确度；
83.所述状态预测包括以下内容：
84.(a)状态预测参数类型覆盖率：状态预测的参数类型，包括参数阈值、时间寿命、次数寿命；
85.(b)状态预测模型的科学性：状态预测模型的合理性、科学性；
86.(c)状态预测知识库的完备性：状态预测知识库的完备性、完善性，预测知识库应包含故障预测、趋势预测、寿命预测等知识，寿命知识覆盖所有有寿件；
87.(d)状态预测知识库可修改扩充能力：状态预测知识库的可修改、可扩充能力；
88.(e)状态预测准确率：状态预测结果的准确率、准确度；
89.δ(i)表示在时间点，预测得到的对象剩余使用寿命与真实值之间的差值；eop表示预测结束的时间值；p表示第一次执行预测任务的时间值；l表示执行预测任务的时间点的集合l＝{i|p≤i≤eop}；r
*
(i)表示是i时刻对象真实的剩余使用寿命,
90.采集数据的准确度：
91.所述维修保障辅助决策包括以下内容：
92.(a)维修保障策略的可执行度：维修保障策略的可执行、可完成化程度；维修保障策略的可执行度具体包括维修器材满足度、维修人员满足度、维修时间满足度、维修天气情
况满足度、维修难易程度；
93.(b)维修保障策略的修复完好度：维修保障策略的修复完好程度；
94.(c)维修保障策略的经济效益：维修保障策略的经济效益情况；
95.(d)维修保障策略的修复时效性：维修保障策略的修复时效性情况；
96.所述人机交互包括以下内容：
97.(a)交互软件的用户体验性：健康管理交互软件的用户体验性，直观性、界面设计友好性、功能布局合理性；
98.(b)交互软件的易操作性：健康管理交互软件的易操作性情况；
99.(c)交互软件的可扩充性：健康管理交互软件的功能可扩充性、扩展性情况；
100.(d)交互软件的可移植性：健康管理交互软件的可借鉴性、可移植性；
101.(e)交互软件的可靠性：健康管理交互软件的稳定性、可靠性。
102.在建立完成装备健康管理系统评估指标体系后，还需要划分系统评估等级。参考gjb 4394-2002《通用雷达装备质量监控要求》中对雷达装备的质量等级划分，综合考虑雷达装备的作战任务完成能力、使用性能、可维修性及专家经验，本文将雷达健康系统评估等级划分为优秀、良好、合格、不合格四个等级，具体如表1所示。
103.在健康管理系统评估的具体应用中，还应按照系统分级的思路，考虑不同分系统、设备、部件的具体情况，结合专家经验划分评估等级对应不同健康指数的取值范围。
104.表1雷达健康系统评估等级划分表
[0105][0106][0107]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统，其特征在于：包括状态监测、故障诊断、健康评估、状态预测、维修保障辅助决策和人机交互；所述的状态监测包括以下监测内容：(a)数据采集设备的可靠性：以百分比进行度量，指数据采集设备的无故障工作时间与相关军品设备指标的比率；(b)数据采集速度：以时间量度量，指从数据产生开始到数据上传到健康管理系统的时间间隔；(c)采集数据的准确度：以百分比进行度量，指所采集数据准确度量相应指标的比率；(d)状态监测数据的完备度：以百分比进行度量，指所采集数据的种类数量与采集数据种类数量的比率；(e)状态数据在线采集率：状态数据在线采集占比；(f)外加监测点接口标准程度：外加监测点接口的标准化、通用化程度；(g)状态数据存储时长：状态数据存储时长，≥10年；(h)状态数据输出能力：状态数据的输出导出能力及接口的标准化、通用化程度；(i)状态数据检索回放能力：状态数据的检索、查找及回放功能；所述的故障诊断包括以下内容：(a)故障隔离时间：以时间量度量，指从探测到1个故障、异常或者功能退化到隔离到准确的故障部件的时间间隔；(b)故障隔离率：以模糊组尺寸所占的百分比来度量，指能够被隔离到单个或多个部件的故障数目所占的比率；(c)故障诊断深度：故障定位到单个lru，以及主要机电设备、组合等的程度；(d)故障诊断虚警率：以百分比度量，指当系统没有故障时，算法能够诊断出来故障的次数所占的比率；(e)诊断知识库故障模式覆盖率：以百分比度量，指诊断知识库中故障模式的覆盖比率；(f)诊断知识库修改扩充能力：诊断知识库中知识的可修改和可扩充能力；(g)诊断结果分级细化能力：故障诊断结果的分级细化能力，按照警报故障、次要故障、临界故障和致命故障4个等级，分级呈现装备故障诊断结果；所述的健康评估包括以下内容：(a)健康评估指标体系的完善性：雷达健康状态评估指标体系的完备性、完善性；(b)健康评估模型的科学性：雷达健康状态评估模型的合理性、科学性；(c)健康评估对象分级细化能力：雷达健康状态评估对象的分级细化能力，能够对雷达装备系统、分系统、关键部组件的健康状态进行评估；(d)健康评估结果分级细化能力：雷达健康状态评估结果的分级细化能力，雷达健康状态分级不少于4级：正常、低效、严重低效、失能；(e)健康评估结果的准确度：雷达健康状态评估结果的正确率、准确度；所述状态预测包括以下内容：(a)状态预测参数类型覆盖率：状态预测的参数类型，包括参数阈值、时间寿命、次数寿命；
(b)状态预测模型的科学性：状态预测模型的合理性、科学性；(c)状态预测知识库的完备性：状态预测知识库的完备性、完善性，预测知识库应包含故障预测、趋势预测、寿命预测等知识，寿命知识覆盖所有有寿件；(d)状态预测知识库可修改扩充能力：状态预测知识库的可修改、可扩充能力；(e)状态预测准确率：状态预测结果的准确率、采集数据的准确度；所述的维修保障辅助决策包括以下内容：(a)维修保障策略的可执行度：维修保障策略的可执行、可完成化程度；(b)维修保障策略的修复完好度：维修保障策略的修复完好程度；(c)维修保障策略的经济效益：维修保障策略的经济效益情况；(d)维修保障策略的修复时效性：维修保障策略的修复时效性情况；所述人机交互包括以下内容：(a)交互软件的用户体验性：健康管理交互软件的用户体验性，直观性、界面设计友好性、功能布局合理性；(b)交互软件的易操作性：健康管理交互软件的易操作性情况；(c)交互软件的可扩充性：健康管理交互软件的功能可扩充性、扩展性情况；(d)交互软件的可移植性：健康管理交互软件的可借鉴性、可移植性；(e)交互软件的可靠性：健康管理交互软件的稳定性、可靠性。2.根据权利要求1所述的一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统，其特征在于：所述的采集数据的准确度：δ(i)表示在时间点，采集得到的数据与真实值之间的差值；eop表示采集结束的时间值；p表示第一次执行采集任务的时间值；l表示执行采集任务的时间点的集合l＝{i|p≤i≤eop}；r
*
(i)表示是i时刻对象真实的数据值。3.根据权利要求1所述的一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统，其特征在于：所述的维修保障策略的执行度具体包括维修器材满足度、维修人员满足度、维修时间满足度、维修天气情况满足度、维修难易程度。

技术总结
本发明公开了一种雷达健康管理系统的评估指标体系系统，状态监测包括(a)数据采集设备可靠性、(b)数据采集速度、(c)采集数据准确度、(d)状态监测数据完备度、(e)状态数据在线采集率、(f)外加监测点接口标准程度和状态数据存储时长；健康评估包括(a)健康评估指标体系的完善性、(b)健康评估模型科学性、(c)健康评估对象分级细化能力、(d)健康评估结果分级细化能力和健康评估结果的准确度；状态预测包括(a)状态预测参数类型覆盖率、(b)状态预测模型的科学性、健康评估、状态预测、维修保障辅助决策和人机交互。结构简单，操作方便，通过数据对设备的健康化程度进行评判，评判结果的误差更小，评判效率更高。评判效率更高。


技术研发人员：孙知建 林强 曲智国 邓斌 张堃 李桂祥 段敏 李静明 孙振 徐锋
受保护的技术使用者：中国人民解放军空军预警学院
技术研发日：2023.03.17
技术公布日：2023/7/26