一种无人机系统健康状态测评装置

摘要

本发明公开了一种无人机系统健康状态测评装置，是应用于评价K个无人机的健康状态；其特征是包括：信息采集模块、信息处理模块、评价处理模块、健康状态得分显示模块和健康状态信息数据库；信息采集模块用于获取无人机在飞行过程中的飞行数据；信息处理模块用于对飞行数据进行处理获得标准飞行数据块；评价处理模块根据所设定的健康状态评估指标体系，利用熵权G1赋权方法对标准飞行数据进行处理，获得各个评估指标的权重和无人机系统健康状态得分并发送给健康状态得分显示模块用于显示。本发明能对无人机的飞行数据进行采集、监控和处理，获得直观的反映无人机健康状态得分用于无人机决策支持。

主权项

一种无人机系统健康状态测评装置，是应用于评价K个无人机的健康状态；其特征是包括：信息采集模块、信息处理模块、评价处理模块、健康状态得分显示模块和健康状态信息数据库；所述信息采集模块利用无人机机载传感器组获取无人机在飞行过程中的飞行数据并发送给所述信息处理模块；所述信息处理模块用于对飞行数据进行筛选处理，获得预评价数据；对所述预评价数据进行无量纲处理，获得0‑1之间的标准飞行数据并发送给所述评价处理模块；所述评价处理模块根据所设定的健康状态评估指标体系，利用熵权G1赋权方法对所述标准飞行数据进行处理，获得所述健康状态评估指标体系中各个评估指标的权重；根据所述各个评估指标的权重获得无人机系统健康状态得分并发送给所述健康状态得分显示模块用于显示；所述健康状态信息数据库用于存储飞行评价数据、所述预评价数据、所述标准飞行数据和所述无人机系统健康状态得分；所述健康状态评估指标体系分为三个准则层，分别为生存能力B₁，侦察性能B₂和稳定性能B₃，其重要程度排序为：B₁＞B₂＞B₃；所述生存能力B₁包含七个评估指标，包括：巡航速度C₁₂、续航时间C₁₆、巡航高度C₁₁、实用升限C₁₇、抗损伤能力C₁₃、最小转弯半径C₁₄、最大爬升率C₁₅；即B₁＝{C₁₁,C₁₂,…,C₁₇}，其重要程度排序为：C₁₂＞C₁₆＞C₁₁＞C₁₇＞C₁₃＞C₁₄＞C₁₅；所述侦察性能B₂包含七个评估指标，包括：发现目标能力C₂₃、识别目标能力C₂₄、信息处理与传输能力C₂₁、巡航时间C₂₆、抗敌干扰能力C₂₂、机载电子设备可靠性C₂₇、侦察高度C₂₅；即B₂＝{C₂₁,C₂₂,…,C₂₇}，其重要程度排序为：C₂₃＞C₂₄＞C₂₁＞C₂₆＞C₂₂＞C₂₇＞C₂₅；所述稳定性能B₃包含六个评估指标，包括：平均无故障时间C₃₁、平均修复时间C₃₂、环境适应能力C₃₃、数据链路可靠性C₃₄、有效载荷可靠性C₃₅、起降控制系统可靠性C₃₆；即B₃＝{C₃₁,C₃₂,…,C₃₆}，其重要程度排序为：C₃₁＞C₃₂＞C₃₃＞C₃₄＞C₃₅＞C₃₆；所述熵权G1赋权方法是按如下步骤进行：步骤1、计算健康状态评估指标体系中各评价评估指标所对应的熵权值μ_ij,k：步骤1.1、利用式(1)获得第k个无人机的第i个准则层中第j个评估指标的特征比重h_ij,k：$h_{ij,k}=\frac{v_{ij,k}}{\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}{v}_{ij,k}}---\left(1\right)$式(1)中，v_ij,k表示第k个无人机的第i个准则层中第j个评估指标在所述预评价数据中所对应的数据；i∈[1,2,…,L]；L表示所述健康状态评估指标体系中准则层的总数；j∈[1,2,…,M_i]；M_i表示第i个准则层中的所有评估指标的总个数；步骤1.2、利用式(2)获得第k个无人机的第i个准则层中第j个评估指标的熵值e_ij,k：$e_{ij,k}=-\frac{1}{\ln K}\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}{h}_{ij,k}\ln h_{ij,k}---\left(2\right)$步骤1.3、利用式(3)获得第k个无人机的第i个准则层中第j个评估指标的熵权值μ_ij,k：${\mu }_{ij,k}=\frac{1-e_{ij,k}}{\underset{i=1}{\overset{L}{\Sigma }}{M}_i-\underset{i=1}{\overset{L}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{M_i}{\Sigma }}{e}_{ij,k}}---\left(3\right)$步骤2、计算所述健康状态评估指标体系中相邻评估指标的重要程度：利用式(4)获得第k个无人机的第i个准则层中第j‑1个评估指标相对于第k个无人机的第i个准则层中第j个评估指标重要程度r_i(j‑1),k：$r_{i(j-1),k}=\left\{\begin{array}{cc}{\mu }_{i(j-1),k}/{\mu }_{ij,k}& {\mu }_{i(j-1),k}\ge {\mu }_{ij,k}\\ 1& else\end{array}\right.---\left(4\right)$式(4)中，j≠1；步骤3、计算健康状态评估指标体系中各个评估指标对准则层的权重：步骤3.1、利用式(5)获得第k个无人机的第i个准则层中第M_i个评估指标对第i个准则层的权重$f_{{\mathrm{iM}}_i,k}={(1+\underset{t=2}{\overset{M_i}{\Sigma }}\underset{j=t}{\overset{M_i}{\Pi }}{r}_{i(j-1),k})}^{-1}---\left(5\right)$步骤3.2、利用式(6)获得第k个无人机的第i个准则层中其他M_i‑1项评估指标对第i个准则层的权重f_i(j‑1),k，从而获得第k个无人机的第i个准则层中第j个评估指标对第i个准则层的权重f_ij,k：f_i(j‑1),k＝r_i(j‑1),kf_ij,k     (6)式(6)中，j≠1；步骤4、计算健康状态评估指标体系中各个评估指标的权重：步骤4.1、利用式(7)获得第k个无人机的第i个准则层的熵权μ_i,k：${\mu }_{i,k}=\underset{j=1}{\overset{M_i}{\Sigma }}{\mu }_{ij,k}---\left(7\right)$步骤4.2、利用式(8)获得第k个无人机的第i‑1个准则层相对于第i个准则层的重要程度r_(i‑1),k：$r_{(i-1),k}=\left\{\begin{array}{cc}{\mu }_{(i-1),k}/{\mu }_{i,k};& {\mu }_{(i-1),k}\ge {\mu }_{i,k}\\ 1;& else\end{array}\right.---\left(8\right)$式(8)中，i≠1；步骤4.3、利用式(9)获得第k个无人机的第L个准则层的权重C_L,k：$C_{L,k}={(1+\underset{t=2}{\overset{L}{\Sigma }}\underset{i=t}{\overset{L}{\Pi }}{r}_{(i-1),k})}^{-1}---\left(9\right)$步骤4.4、利用式(10)获得第k个无人机的其他L‑1个准则层的权重C_(i‑1),k，从而获得第k个无人机的第i个准则层的权重C_i,k：C_(i‑1),k＝r_(i‑1),kC_i,k    (10)式(10)中，i≠1；步骤4.5、利用式(11)获得第k个无人机的第i个准则层中第j个评估指标的权重C_ij,k：C_ij,k＝f_ij,k×C_i,k    (11)。