本发明属于健康状态评估领域，具体涉及一种机载任务电子系统健康状态量化评估方法及装置。
背景技术：
1、机载任务电子系统是军用飞机应对复杂电磁环境、遂行多样化军事任务的必要系统，在当前的战争形态下发挥着举足轻重的作用，其健康状态直接影响飞机作战能力。然而，当前机载任务电子系统健康状态缺乏科学合理的评估方法，难以准确掌握其健康状态，导致使用和维修保障压力急剧增大。因此，有必要开展机载任务电子系统健康状态评估方法研究，为其作战使用和保障决策提供有力支撑。
2、现有技术主要采用排序法、隶属度函数、灰色聚类等方法集结指标信息，如利用marcos法和topsis法得到待评对象的相对优劣顺序，但无法进行个体评估，难以实现健康评估的随机性；或者利用不同类型的隶属度函数描述集结指标信息，利用模糊灰色聚类对各项指标进行健康状态综合评估，这两种方法原理相近，但部分隶属函数和白化权函数描述模糊性时会出现突变点，不符合健康状态的渐变特征，难以实现健康评估的模糊性。
3、然而，对复杂设备健康状态的描述不仅要具有模糊性，表征其健康状态的底层指标还具有随机性，目前现有技术难以实现上述要求。
技术实现思路
1、为了解决上述健康评估方法难以兼顾模糊性和随机性的问题，本发明提供了一种机载任务电子系统健康状态量化评估方法及装置。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、首先，提供了一种机载任务电子系统健康状态量化评估方法，所述方法包括：
4、获取机载任务电子系统的工作状态信息；
5、根据所述工作状态信息分别确定所述机载任务电子系统的多组状态指标信息；
6、根据所述状态指标信息和预设标准指标确定所述机载任务电子系统的劣化度；
7、根据序关系分析法和熵权法确定所述状态指标信息的目标权重；
8、对所述机载任务电子系统的健康状态进行分级，通过正态云模型确定所述劣化度对应于各级健康状态的隶属度向量，进而根据所述隶属度向量确定各组状态指标信息的隶属度矩阵；
9、根据各组状态指标信息的隶属度矩阵和目标权重，确定所述机载任务电子系统的健康状态。
10、可选地，所述工作状态信息包括工作时间、故障次数、严重故障次数、识别次数和识别错误次数；每组状态指标信息包括平均故障间隔时间的单侧置信下限值、平均严重故障间隔时间的单侧置信下限值、任务可靠度的单侧置信下限值和识别准确率的单侧置信下限值；
11、确定平均故障间隔时间的单侧置信下限值mfbfl的公式为：
12、
13、其中，tf为工作时间，r为故障次数；α表示显著性水平；是自由度为2r+2的卡方分布α上侧分位数；
14、确定平均严重故障间隔时间的单侧置信下限值mfbcfl的公式为：
15、
16、其中，rc为严重故障数；
17、确定任务可靠度的单侧置信下限值mrl的公式为：
18、
19、其中，e为自然对数的底数；
20、确定识别准确率的单侧置信下限值ril的公式为：
21、
22、其中，nf为识别错误次数；n为识别次数。
23、可选地，所述劣化度包括效益型指标、成本型指标、中间值型劣化度和区间型劣化度；
24、确定效益型指标的公式为：
25、
26、其中，x为状态指标信息；x0为预设标准指标；xl为最低可接受值；
27、确定成本型指标的公式为：
28、
29、其中，xu为最高可接受值；
30、确定中间值型劣化度的公式为：
31、
32、其中，xm为规定区间的中点值；l为规定区间长度；
33、确定区间型劣化度的公式为：
34、
35、其中，xu、xl分别为状态指标信息的区间上、下限；xc为状态指标信息区间与预设标准指标区间重合部分的长度。
36、可选地，所述根据序关系分析法和熵权法确定所述状态指标信息的目标权重包括：
37、根据序关系分析法确定所述状态指标信息的主观权重，根据熵权法确定所述状态指标信息的客观权重；
38、通过最小鉴别信息原理构建基于主观权重和客观权重的目标函数及约束条件，进而得到目标权重。
39、可选地，所述目标函数为：
40、
41、所述约束条件为：
42、
43、其中，w′为主观权重，w″j为客观权重，wj为目标权重，j为当前状态指标信息，n为状态指标信息总数；
44、所述目标指标为：
45、
46、可选地，所述通过正态云模型确定所述劣化度对各级健康状态的隶属度向量，进而根据所述隶属度向量确定各组状态指标信息的隶属度矩阵包括：
47、将所述劣化度对应于多个健康状态分为多个劣化度取值区间；
48、分别确定多个劣化度取值区间的区间边界值，根据所述区间边界值构建正态云模型；
49、将所述劣化度输入正态云模型，得到其对应的隶属度向量；
50、对所述隶属度向量归一化处理，得到各组状态指标信息对应的隶属度矩阵。
51、可选地，根据各组状态指标信息的隶属度矩阵和目标权重，确定所述机载任务电子系统的健康状态包括：
52、根据各组状态指标信息的隶属度矩阵和目标权重确定综合状态信息的状态评估向量；
53、根据所述综合状态信息的状态评估向量确定所述机载任务电子系统的健康状态。
54、其次，提供了一种机载任务电子系统健康状态量化评估装置，所述装置包括：
55、获取模块，用于获取机载任务电子系统的工作状态信息；
56、构建模块，用于根据所述工作状态信息分别确定所述机载任务电子系统的多组状态指标信息；根据所述状态指标信息和预设标准指标确定所述机载任务电子系统的劣化度；根据序关系分析法和熵权法确定所述状态指标信息的目标权重；对所述机载任务电子系统的健康状态进行分级，通过正态云模型确定所述劣化度对应于各级健康状态的隶属度向量，进而根据所述隶属度向量确定各组状态指标信息的隶属度矩阵；
57、确定模块，用于根据所述状态指标信息的隶属度矩阵和权重，确定所述机载任务电子系统的健康状态。
58、然后，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述机载任务电子系统健康状态量化评估方法。
59、最后，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述机载任务电子系统健康状态量化评估方法。
60、本发明提供的机载任务电子系统健康状态量化评估方法具有以下有益效果：
61、通过序关系分析法和熵权法确定目标权重，能够将序关系分析法中的专家经验和熵权法中的客观数据信息相结合，这样得到的目标权重兼顾了主观性和客观性，提高了赋权的合理性，并根据正态云模型确定劣化度对应于各级健康状态的隶属度向量，这样每个劣化度对应健康状态的隶属度是一个概率分布而非固定值，使得评估结果具有模糊性，此外正态云模型的构建本身具备了随机性，这样最后得到的健康状态评估结果兼具模糊性和随机性，提高了机载任务电子系统健康状态评估结果的可信性。
1.一种机载任务电子系统健康状态量化评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的机载任务电子系统健康状态量化评估方法，其特征在于，所述工作状态信息包括工作时间、故障次数、严重故障次数、识别次数和识别错误次数；每组状态指标信息包括平均故障间隔时间的单侧置信下限值、平均严重故障间隔时间的单侧置信下限值、任务可靠度的单侧置信下限值和识别准确率的单侧置信下限值；
3.根据权利要求1所述的机载任务电子系统健康状态量化评估方法，其特征在于，所述劣化度包括效益型指标、成本型指标、中间值型劣化度和区间型劣化度；
4.根据权利要求1所述的机载任务电子系统健康状态量化评估方法，其特征在于，所述根据序关系分析法和熵权法确定所述状态指标信息的目标权重包括：
5.根据权利要求4所述的机载任务电子系统健康状态量化评估方法，其特征在于，所述目标函数为：
6.根据权利要求1所述的机载任务电子系统健康状态量化评估方法，其特征在于，所述通过正态云模型确定所述劣化度对各级健康状态的隶属度向量，进而根据所述隶属度向量确定各组状态指标信息的隶属度矩阵包括：
7.根据权利要求1所述的机载任务电子系统健康状态量化评估方法，其特征在于，根据各组状态指标信息的隶属度矩阵和目标权重，确定所述机载任务电子系统的健康状态包括：
8.一种机载任务电子系统健康状态量化评估装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。
