一种航空装备保障体系的建模方法

摘要

本发明实施例提供了一种航空装备保障体系的建模方法，所述方法包括：步骤1，对航空装备及其保障体系物理系统进行抽象，形成保障体系的概念模型，所述概念模型用于描述航空装备保障体系总体概述信息，确定研究对象和在什么样的范围内运行；所述保障体系的概念模型包括任务来源、保障任务实施和环境信息输入，所述概念模型包括的组成要素为：所述保障体系涉及的实体、关系、行为和环境；步骤2，从所述概念模型描述的保障体系各组成要素中，抽象出仿真系统能够交互访问的各类功能的模型，形成保障体系的实体模型；所述实体模型包括装备系统模型、保障流程模型、基础模型、场景实例模型和Agent模型。

说明书

技术领域

本发明涉及航空装备保障领域，尤其涉及一种航空装备保障体系的建模方法。

背景技术

航空装备保障体系是航空兵战斗力生成的重要支柱，具有复杂性、涌现性和演化性等特征，如何对其进行研究，成为急需解决的问题。

发明内容

本发明的实施例提供了一种航空装备保障体系的建模方法，能够有效的解决对航空装备的保障能力的评价和优化。

一种航空装备保障体系的建模方法，包括：

步骤1，对航空装备及其保障体系物理系统进行抽象，形成保障体系的概念模型，所述概念模型用于描述航空装备保障体系总体概述信息，确定研究对象和在什么样的范围内运行；所述保障体系的概念模型包括任务来源、保障任务实施和环境信息输入，所述概念模型包括的组成要素为：所述保障体系涉及的实体、关系、行为和环境；

步骤2，从所述概念模型描述的保障体系各组成要素中，抽象出仿真系统能够交互访问的各类功能的模型，形成保障体系的实体模型；所述实体模型包括装备系统模型、保障流程模型、基础模型、场景实例模型和Agent模型。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，基于多Agent仿真技术对航空装备保障体系的建模与仿真进行研究，构建了保障体系多Agent开发过程，建立了航空装备保障体系的多Agent模型，基于ABMS设计了保障性评价仿真实验和仿真系统体系结构。模型构建着力体系智能化表示和控制，从而提高了保障体系要素逻辑描述的科学性，以智能体为核心实验与仿真设计有助于航空装备保障性研究的深入推进。因此，本发明研究对基于任务的航空装备敏捷保障能力论证、评价和优化具有较为重要的意义。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所述的一种航空装备保障体系的建模方法的流程示意图；

图2为本发明应用场景中典型智能体内部工作原理示意图；

图3为本发明所述的航空装备保障体系多Agent基本开发过程示意图；

图4为本发明应用场景中航空装备保障体系的概念模型实体示意图。

图5为本发明应用场景中保障指挥智能体内部结构及主要交互关系示意图；

图6为本发明应用场景中Action维修模型示意图。

图7为本发明应用场景中仿真实验智能体交互框架示意图；

图8为本发明应用场景中具体仿真实施步骤示意图；

图9为本发明应用场景基于ABMS的仿真体系结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

如图1所示，为本发明所述的一种航空装备保障体系的建模方法，包括：

步骤1，对航空装备及其保障体系物理系统进行抽象，形成保障体系的概念模型，所述概念模型用于描述航空装备保障体系总体概述信息，确定研究对象和在什么样的范围内运行；所述保障体系的概念模型包括任务来源、保障任务实施和环境信息输入，所述概念模型包括的组成要素为：所述保障体系涉及的实体、关系、行为和环境；

步骤2，从所述概念模型描述的保障体系各组成要素中，抽象出仿真系统能够交互访问的各类功能的模型，形成保障体系的实体模型；所述实体模型包括装备系统模型、保障流程模型、基础模型、场景实例模型和Agent模型。

所述保障流程模型用于描述保障要素需求遵循的原则和程序；

所述基础模型用于描述武器装备、维修机构、保障资源；

所述场景实例模型用于描述表示保障对象的三维实体；

所述Agent模型用于描述能持续、自主发挥作用，具备主动性、反应性、自治性等特征的计算实体。

生成所述基础模型的维修模型的步骤包括：

步骤21，进行结构定义；

步骤22，进行功能定义；

步骤23，进行状态生成，

步骤24，生成维修模型。

所述步骤21包括：

保障指挥Agent的内外部功能通过其结构类实现，包括See、Action、Learn、Comm、State、Goal六个大类，其结构定义如下：

AgentBZZH：：＝

See表示Agent感知环境的能力，把环境状态Env映射到感知信息Per，即See：Env→Per；

Action表示Agent行动选择的能力，基于当前感知Per、内部状态State和行为规则Rule形成可以实施的行动集合AC，即Action：Per&State&Rule→AC

Learn表示Agent学习的能力，通过规则Rule的进化找到环境状态Env与行动AC交替达成的效用最优的AgentBZZH

Comm表示Agent通信的能力，实现与其他智能体Ag的动态交互，即Comm：Ag→Per；

State表示Agent内部状态，表征智能体内部应激状态及状态转移；

Goal表示Agent需要完成的任务或达成的目标。

所述步骤23包括：

维修场景模型中装备体系任务的第X阶段，To时刻，b架装备II、c架装备III进入任务区域，a架装备I、k架装备XI、j架装备X、h架装备VIII退出任务区域；m架装备XII及若干其他类型装备在任务区域持续执行任务，则在[To，Tn]任务时间段内任务飞机共n型(b+c+m+···)架在指定空域执行任务；

此阶段保证b架装备II中有w架正常工作，c架装备III中有q架正常工作，m架装备XII中有p架正常工作，即认为构型满足任务强度要求，阶段任务可以持续进行；

装备II中，如果在第(b-w+1)架装备II发生故障前，故障装备II中有至少1架返回任务区域执行任务，则认为阶段任务完成，否则任务失败当体系任务所有阶段要求的装备构型任务强度都达到时，体系任务完成，否则体系任务失败；

飞机状态矩阵：在给定任务下，持续任务要求的第i构型装备的任务强度或能执行任务率由任务方案确定，阶段任务中，任务要求确定，则执行任务的装备种类、数量以及持续时间确定；

当有4架A飞机是时，[0，T]时间段内状态序列时序分别为：

[0…*t

[0…*t

[0…*t

[0…*t

t

t

生成4架A飞机状态矩阵，矩阵的行为4架飞机；列为飞机任务状态，状态时间间隔为1分钟，如果时刻t在无故障区间，状态标记为1，非无故障状态标记为0，即：

若t∈[t

若t！∈[t

则得到时间粒度为1分钟的飞机状态矩阵，

假设某任务阶段时间为[0，t]，对应装备体系构型为这4架飞机，此阶段任务需要4架飞机中至少3架无故障工作，则遍历4架飞机状态矩阵，t时刻对应矩阵的第j列，判断状态State

如果State

如果State

所述的方法，还包括：

步骤3，根据所述实体模型，进行仿真；

所述仿真的步骤包括：

步骤31：任务阶段划分，确定任务阶段Stage

步骤32：Stage

步骤33：Stage

步骤34：对每架飞机，根据所述实体模型，计算任务阶段时间及其可以正常工作和故障时间；

步骤35：Stage

步骤36：判断阶段任务是否完成，如果任务完成，转入下一阶段任务；

步骤37：重复步骤1-步骤6，直至所有阶段任务完成；

步骤38：重复步骤1-步骤37，直至所有子任务都完成；

步骤39：重复步骤1-步骤38，作N次独立重复抽样，得到N组仿真数据，计算整个任务过程的R

以下描述本发明的应用场景。本发明公开一种基于多Agent的航空装备保障体系建模与仿真方法。对其进行建模与仿真是一个典型的离散动态演化系统问题。本发明基于多Agent仿真建模技术，提出了航空装备保障体系的多Agent仿真系统开发过程，建立了构成航空装备保障体系仿真的多Agent模型，基于ABMS方法设计了装备体系保障性评价仿真实验和具体的仿真系统体系结构。从完成装备体系任务的角度出发，建立了较为全面完整的保障性建模与仿真技术方案，一定程度上能够支撑航空装备保障能力提升的决策分析和方案优化。

系统建模是指将一个实际系统的结构、功能、输入输出关系用数字模型、逻辑模型等描述出来，用对模型的研究来反映对实际系统的研究。有了系统模型，再借助于计算机就可以模拟系统和功能，这就是系统仿真，相当于在实验室内对系统作实验，即系统的实验研究。体系是大规模的系统集成，一般意义上，体系属于一类特殊的系统，在解决体系问题时，应将其视为“系统工程发展的新领域”。

航空装备保障体系，是面向执行一定任务的航空装备体系，由相互关联、功能互补的航空保障装备或航空保障装备系统，按照能力需求牵引、综合集成优化原则形成的支撑航空装备体系保障功能的有机整体。航空装备保障体系概念的产生与发展，既有系统科学深入发展的理论背景及航空装备成体系发展的现实驱动，也有在航空保障装备快速、机动、经济保障要求下成体系建设的现实需求。当前，在空军部队转型建设的背景下，对航空装备保障能力的评估与优化存在巨大困难。在执行战训任务时，装备保障机构往往根据以往演习、训练保障经验等制定装备保障方案，对保障方案生成、评估的适用性、合理性验证缺乏行之有效的方法手段。这一问题的解决对推动航空装备更好地满足作战使用需求，促进航空兵部队装备保障能力的全面提升具有重要意义。

1航空装备保障体系多Agent建模

1.1多Agent建模

多智能体系统是一组自主的、相互作用的实体，这些实体共享一个环境，利用传感器感知，利用执行器行动。这个系统提供了一种分析问题的分布式视角，将控制权限分布在各个智能体上。多智能体系统可以被赋予预先设计的行为，但是他们通常需要不断学习，使得多智能体的性能逐步提高。在增强学习(Reinforcement Learning)中，智能体通过与环境进行交互来学习。在每个时间步长中，智能体感知环境的状态，并采取行动，使得自身状态更新为新的状态。

装备保障体系可以看作是各类实体在外界因素的影响下，通过相互之间的交流与合作，来共同实现各种保障任务，包括装备保养、装备维修等，因此，装备保障体系建模的核心在于对体系当中纷繁复杂的实体进行抽象、模拟和表示。2001年，Mark d，Inverno和Michael Luck基于Z语言规范建立了Agent定义和开发的形式化框架SMART(Structuredand Modular Agent and Relationship Types，SMART中采用由Entities、Objects、Agents、Autonomous Agents组成的四个层次定义Agent的概念框架。一个复杂的系统环境由Entities集合组成，其中可能一些Entities为Objects，一些Objects为Agents，一些Agents为Autonomous Agents。一般情况下，Agent建模从基本的实体描述出发，通过持续的细化和精炼形成最终的Agent定义。基于多Agent建模的主要优势包括Agent自主感知与协作能力、自主求解与决策能力、与用户交互能力和灵活的组织框架与演化机制。各智能体在功能上有所不同，但在结构上类似，一般由通信器、执行器、数据库、知识库、交互接口五部分组成，因此对于每类Agent的定义应包含仿真时钟、输入消息、输出消息、状态集合、控制规则、控制器算法、交互Agent集合等基本要素。典型智能体内部工作原理如图2所示。

1.2航空装备保障体系多Agent开发过程

航空装备保障体系建模与仿真研究的对象是完成一定作战任务的航空装备体系的使用与维修保障，解决的主要问题是通过对模型的构建和研究实现保障资源高效调配使用和保障方案的评价优化。因此，多Agent模型开发的第一步是对航空装备及其保障体系物理系统进行抽象，形成保障体系的概念模型。概念模型描述的是航空装备保障体系总体概述信息，目的在于确定体系的研究范围和总体情况，明确体系研究对象和在什么样的范围内运行。主要包括任务的来源、时间、边界、对象、资源和流程等。面向基于任务的航空装备保障，保障体系概念模型主要分为任务来源、保障任务实施和环境信息输入三部分。建立概念模型是对现实物理系统的第一次抽象，形成体系涉及的实体、关系、行为和环境等基本要素。为了实现在计算机系统中对维修保障过程的评估优化，需要从概念模型描述的保障体系各组成要素中进一步抽象出仿真系统能够交互访问的各类功能模型。通过第二次抽象和细化，形成保障体系的实体模型，主要包括装备系统模型、保障系统模型、基础模型、场景实例模型和Agent模型。保障流程模型是对保障要素需求遵循的原则和程序的描述，例如维修等级、维修机构等；基础模型用来描述武器装备、维修机构、保障资源等；场景实例模型用来表示保障对象的三维实体。Agent模型主要表示能持续、自主发挥作用，具备主动性、反应性、自治性等特征的计算实体。航空装备保障体系多Agent基本开发过程如图3所示。

1.3航空装备保障体系概念模型实体

基于使命任务考察装备体系的保障性时，仍然需要以空军装备保障体系平时运行体制机制为基础，建立基础的概念模型。依据航空装备保障体系运行过程及各资源要素交互关系，概念模型主要实体分别对应于组织机构模型、装备任务模型、装备系统模型、保障系统模型和保障行为模型五部分，按照业务流程涉及的实体组合方式可以概括为元素级模型、组合级模型、单元级模型、系统级模型和体系级模型五个层次。Agent模型开发的核心工作是如何合理的抽象体系概念模型中的实体、对象、环境和交互关系，包括哪些实体可以作为Agent模型，哪些对象作为Agent模型中可以包含组件，Agent模型的类型和组成如何，Agent之间是否有组合关系以及Agent之间交互关系如何定义等。航空装备保障体系概念模型实体如图4所示。

1.4航空装备保障体系多Agent建模

Agent模型主要用来表示两类实体，一类是保障体系中具有心智概念和理性特征的实体，通过规划、推理和决策实现Agent，表达指挥人员、装备管理人员、装备乘员、保障人员和维修保障管理人员的智能行为，学习优化任务下达、保障指挥、保障监控、维修实施、器材供应等过程，需要综合各种约束进行资源的调度和分配，其协作关系也非常复杂；另一类是保障体系中通过相对简单的智能体之间的交互实现体系的智能行为，内部不需要复杂的推理模型，如保障装备、备品备件、保障设施等资源。从概念模型出发，本发明考虑的智能体模型主要集中在指挥控制和任务实施类实体，设计的Agent模型主要包括保障任务Agent、保障指挥Agent、保障监控Agent、装备维修Agent、器材供应Agent和弹药供应Agent。主要智能体类型及功能如表1所示：

表1主要智能体类型及功能

本发明以保障指挥Agent为例说明其设计过程和方法。保障指挥Agent能够根据体系保障性指标适时调配各类保障实体和资源，使得保障性指标维持在指挥员能够接受的范围之内。以Agent基本结构框架为基础，从易于构造和实现的角度出发，这里采取一种基于目标驱动具有内部状态的Agent结构[7]，内部状态作为历史信息与当前感知共同决定下一步动作，使Agent反应更具理性；同时通过目标完成度的评价，实现Agent的自适应。

1.4.1结构定义

保障指挥Agent的内外部功能通过其结构类实现，主要包括See、Action、Learn、Comm、State、Goal六个大类，其结构定义如下：

AgentBZZH：：＝

See-Agent感知环境的能力，把环境状态Env映射到感知信息Per，即See：Env→Per：

Action-Agent行动选择的能力，基于当前感知Per、内部状态State和行为规则Rule形成可以实施的行动集合AC，即Action：Per&State&Rule→AC

Learn-Agent学习的能力，通过规则Rule的进化找到环境状态Env与行动AC交替达成的效用最优的AgentBZZH

Comm-Agent通信的能力，实现与其他智能体Ag的动态交互，即Comm：Ag→Per；

State-Agent内部状态，表征智能体内部应激状态及状态转移；

Goal-Agent需要完成的任务或达成的目标；

保障指挥智能体内部结构及主要交互关系如图5所示。

1.4.2功能定义

AgentBZZH的功能通过内部若干类、函数和属性的作用和交互来实现，定义主要包括各类的功能、输入输出及交互Agent的描述，如表2所示：

表2 AgentBZZH功能定义

1.4.3状态生成

AgentBZZH的核心功能是依据从AgentBZRW和Env感知维修任务和飞机战损信息之后，按照维修模型和过程算法生成满足作战任务装备要求的维修方案，因此Learn的算法和模型设计是AgentBBZH的关键。过程状态生成算法是Learn判断飞机构型状态的依据。体系任务分解到某阶段后，战机同时进入战斗，处于热备份状态，即装备单元发生故障时备份单元立即进入战斗状态。装备体系执行任务中，飞机发生故障或战损，保障指挥机构调动保障资源和库存物流组织维修保障活动，飞机修复完毕后立即返航到指定空域。

维修场景模型：装备体系任务的第X阶段，To时刻，b架装备Ⅱ、c架装备Ⅲ进入任务区域，a架装备Ⅰ、k架装备Ⅺ、j架装备Ⅹ、h架装备Ⅷ退出任务区域；m架装备Ⅻ及若干其他类型装备在任务区域持续执行任务。则在[To，Tn]任务时间段内任务飞机共n型(b+c+m+···)架在指定空域执行任务。

此阶段保证b架装备Ⅱ中有w架正常工作，c架装备Ⅲ中有q架正常工作，m架装备Ⅻ中有p架正常工作，即认为构型满足任务强度要求，阶段任务可以持续进行。以装备Ⅱ为例，如果在第(b-w+1)架装备Ⅱ发生故障前，故障装备II中有至少1架返回任务区域执行任务，则认为阶段任务完成，否则任务失败。其他装备分析情况类似。当体系任务所有阶段要求的装备构型任务强度都达到时，体系任务完成，否则体系任务失败。

飞机状态矩阵：在给定任务下，持续任务要求的第i构型装备的任务强度或能执行任务率由任务方案确定，阶段任务中，任务要求确定，则执行任务的装备种类、数量以及持续时间确定。

例如有4架A飞机，[0，T]时间段内状态序列时序分别为：

[0…*t

[0…*t

[0…*t

「0…*t

t

t

生成4架A飞机状态矩阵，矩阵的行为4架飞机；列为飞机任务状态，状态时间间隔为1分钟，如果时刻t在无故障区间，状态标记为1，非无故障状态标记为0，即：

若t∈[t

若t！∈[t

则可以得到时间粒度为1分钟的飞机状态矩阵，

假设某任务阶段时间为[0，t]，对应装备体系构型为这4架飞机，此阶段任务需要4架飞机中至少3架无故障工作。则遍历4架飞机状态矩阵，t时刻对应矩阵的第j列，判断状态State

如果State

如果State

对于不同任务阶段构型的飞机计算步骤相同。如增加S型飞机6架，要求至少5架无故障工作，则同样构建6架S型飞机状态矩阵，遍历状态矩阵A、状态矩阵S，判断状态State

1.4.4维修模型

描述体系过程状态之后即可针对不同装备体系状态设计维修模型，维修模型设计是Action组织维修活动与调配保障资源的载体。Action维修模型如图6所示。多阶段任务系统(phased mission system，PMS)的State

其他智能体的设计与AgentBBZH在流程和方法上类似，区别在于功能与智能化要求，输入与输出、交互Agent设计，内部实现则主要体现在学习算法和行为模型的不同，此处不再赘述。

2基于ABMS的仿真实验设计

ABMS(Agent-Based Modeling and Simulation)是基于个体的、自底向上、从个别到整体的研究复杂系统涌现行为的建模与仿真，本发明在设计各Agent功能与交互的基础上探索基于多阶段任务的航空装备体系保障性涉及的多要素监控、调配与优化。作战任务下达后，AgentBZRW解析出任务阶段矩阵、阶段转换时序和保障要求构型；AgentBZJK计算航空装备体系保障性指标、和；AgentBZZH判断当前任务阶段飞机强度是否满足，组织维修保障，根据保障性指标值调整维修保障方案；最后，判断任务是否完成，完成则维修保障结束，计算体系任务成功率。仿真实验智能体交互框架如图7所示。

首先对仿真流程作如下假定：

a)考虑装备单元自身原因导致的故障，不考虑受到攻击产生的损伤；

b)在维修场景上只考虑连续保障，不考虑保障过程中断等待任务转进的情况；

c)在维修过程中只考虑修复性维修，不考虑预防性维修，且修旧如新；

d)不考虑装备单元进入和离开作战区域的时间，装备单元同时进入战斗，故障装备单元经维修立即返回备份状态；

e)同机型之间无差别，即不考虑同机型故障产生顺序；

f)各装备单元处于热备份状态，即装备单元发生故障时备份单元立即接替进入战斗状态。

具体仿真实施步骤如图8所示：

步骤1：任务阶段划分，确定任务阶段Stage

步骤2：Stage

步骤3：Stage

步骤4：对每架飞机，计算任务阶段时间及其可以正常工作和故障时间；

步骤5：Stage

步骤6：判断阶段任务是否完成，如果任务完成，转入下一阶段任务；

步骤7：重复步骤1-步骤6，直至所有阶段任务完成；

步骤8：重复步骤1-步骤7，直至所有子任务都完成；

步骤9：重复步骤1-步骤8，作N次独立重复抽样，得到N组仿真数据，计算整个任务过程的R

图9为本发明应用场景基于ABMS的仿真体系结构，分为基础层、数据层、支撑层、应用层、用户层和数据集成六个模块：

1)基础层

包括网络，数据存储，可视化展示硬件设备，操作系统等。

2)数据层

包括结构化和非结构化数据库，用于存储仿真系统所需数据、算法和模型等，基础数据、仿真模型、案例数据、算法库、仿真计算结果等结构化数据存储于Mysql数据库中，仿真过程数据以及外部集成的非结构化数据存储到Redis和MongoDB数据库。

3)支撑层

基础支撑包括用户界面、数据浏览和管理所需要的界面要素，包括树、表、分页面等；业务支撑包括HLA(高层体系结构建模仿真技术框架)、unity3D建模工具、echarts图表展现工具、仿真流程活动管理工具、数据管理(数据导入导出)。

4)应用层

包括仿真项目管理、仿真数据管理、保障仿真建模、保障仿真计算推演和保障仿真评估。

5)用户层

包括保障指挥人员、仿真建模及计算分析人员、任务规划人员和数据管理人员。

6)数据集成

基于ODBC、Unity技术提供与外部系统环境综合集成的能力。

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，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。