韩小孩, 张耀辉, 王少华, 徐隆洋

(装甲兵工程学院技术保障工程系, 北京 100072)



基于关联维数分析的装备技术状态评估

韩小孩, 张耀辉, 王少华, 徐隆洋

(装甲兵工程学院技术保障工程系, 北京 100072)

摘要：针对传统装备技术状态等级划分方法中存在的不足,提出了基于关联维数分析的装备技术状态等级划分方法。在此基础上,建立了基于径向基神经网络的模式识别模型,对重新划分技术状态等级后的样本数据进行训练,实现了装备技术状态等级模式识别。案例分析表明,该方法可有效改进原有技术状态等级划分不准确的问题,提高技术状态评估的准确性。

关键词：关联维数; 技术状态评估; 径向基神经网络

0引言

技术状态是反映装备实时质量状况的重要指标,其评估工作是实施状态维修的关键内容。装备技术状态评估主要包括技术状态等级划分与技术状态等级模式识别两方面内容。其中,技术状态等级划分主要将装备全寿命过程中的质量状况进行好坏等级划分;技术状态等级模式识别则主要根据已知的装备技术状态监测数据对该装备所处的技术状态等级进行判别。目前针对技术状态评估的研究主要集中在技术状态等级模式识别方面,如文献[1]利用D -S证据理论对多元信息进行融合,实现了装备整体技术状态评估;文献[2-3]将多层模糊技术应用到了技术状态评估中;文献[4]研究了贝叶斯网络在装备状态评估中的应用;文献[5-6]利用隐马尔可夫方法进行了技术状态评估;文献[7]利用层次分析法、德尔菲法进行状态评估;文献[8]将主成分分析法应用于土壤质量评估中。……