[发明专利]基于可拓不确定性量化法的装备抢修效能云评估方法

权利要求书

1.一种基于可拓不确定性量化法的装备抢修效能云评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：根据装备抢修的特点，确定评估装备抢修效能的评估指标；

S2：根据所述评估指标，构建装备抢修效能评估指标体系；

S3：根据所述装备抢修效能评估指标体系，基于可拓层次分析法和不确定性量化法，确定所述评估指标的综合权重；

S4：根据所述装备抢修效能评估指标体系，构建标准评价语的云模型；

S5：根据所述装备抢修效能评估指标体系，归一化处理指标量化值；

S6：根据所述归一化的指标量化值，基于可拓不确定性量化法，建立底层指标的云模型；

S7：根据所述底层指标的云模型，构建装备抢修效能评估模型。

2.如权利要求1所述的基于可拓不确定性量化法的装备抢修效能云评估方法，其特征在于：所述评估指标至少包括以下指标中的一种：装备固有性能、技术要素、人员能力、保障供应和抢修环境指标。

3.如权利要求2所述的基于可拓不确定性量化法的装备抢修效能云评估方法，其特征在于：步骤S3中，确定指标综合权重的方法，包括以下步骤：

S31：根据指标间的相对重要程度，通过两两比较，构造可拓区间数判断矩阵；

S32：结合专家的可信度，量化专家判断指标相对重要程度时的不确定性；

S33：集结所有指标的不确定量化可拓区间数，进行专家可信度加权求和，建立综合可拓判断矩阵；

S34：通过求解综合可拓判断矩阵的最大特征值对应的归一化特征向量，得到权重区间向量；

S35：对每一组权重区间向量分别进行层次单排序、上下级的总排序，得到指标的综合权重。

4.如权利要求3所述的基于可拓不确定性量化法的装备抢修效能云评估方法，其特征在于：步骤S6中，建立底层指标云模型的方法，包括以下步骤：

S61：收集底层指标的所有归一化可拓区间数，进行专家可信度加权求和，得到期望可拓区间数；

S62：对期望可拓区间数的求平均值，得到底层指标的云模型的期望；

S63：计算底层指标的所有可拓区间数比期望可拓区间数大的可能性程度，得到可能性程度向量；

S64：对可能性程度向量求绝对值，且进行专家可信度加权求和，乘以调整系数，得到底层指标云模型的熵；

S65：对可能性程度向量求平方，且进行专家可信度加权求和，得到指标关于期望的相对方差，并与熵的平方的差开平方，得到底层指标云模型的超熵。

5.如权利要求4所述的基于可拓不确定性量化法的装备抢修效能云评估方法，其特征在于：步骤S7中，构建装备抢修效能评估模型的方法，包括以下步骤：

S71：收集某一上级指标包含的所有下级指标的云模型、综合权重值，将所有下级指标的熵和对应的指标权重相乘，并求和，得到该上级指标的云模型的熵；

S72：将所有下级指标的期望、熵和对应指标权重相乘求和，最后除以上述步骤得到的上级指标的云模型的熵，得到该上级指标的云模型的期望；

S73：将所有下级指标的超熵、熵和对应指标权重相乘求和，最后除以前面步骤得到的上级指标的云模型的熵，得到该上级指标的云模型的超熵；

S74：重复上述步骤，从装备抢修效能评估指标体系最底层指标开始，逐层求解各级指标的云模型，直至得到指标体系最顶层评价指标的云模型；

S75：利用正向云发生器，基于钟形隶属函数，计算装备抢修效能评估云与步骤四中的标准评价云的隶属度，根据最大隶属度原则，隶属度最大值对应的标准评价云就是装备抢修效能评估云所在的区间，针对装备抢修效能评估云，通过计算3倍超熵与熵的商，得到评估结论的概念含混度。