无人作战飞机试飞风险评估研究

无人作战飞机试飞风险评估研究

作者：吴景泰 周文剑

来源：《科学与技术》2018年第23期

摘要：无人作战飞机的试飞工作是必不可缺的重要环节。基于其高风险性。本文借鉴国内外相关经验从无人机系统本身识别试飞风险，通过FMECA方法确立了试飞风险的故障模式与影响性分析表，并综合运用多级模糊综合评判和层次分析法，对无人作战飞机试飞风险系统各级因素做出评判分析，为降低无人机的试飞风险提供相关性的依据。 关键词：试飞风险；FMECA；模糊綜合评判；层次分析法 引言

无人作战飞机（UCAV）是近年来兴起的高科技产品，基于是无人驾驶，使其能够在执行任务时，有效避免人员伤亡，甚至在某些极端环境下执行任务。随着我国无人机行业的高飞速发展，许多安全问题也接踵而至。几乎每月都会有无人机失控、坠机或炸机等各类事故的报道。据统计，仅2016年6月国内就有几十起起无人机炸机事件。而且无人作战飞机的研发经费十分昂贵，在有限的研发经费和时间下，大部分研发项目在生产定型后，经费严重紧张，从而可能导致试飞质量和次数的减少。不像有人机在发生故障时，可以通过人为操控的方式，减少事故的严重度。而无人作战飞机一旦在试飞过程中出现故障，很可能面临的是失控，极有可能会波及周围的事物，轻则返厂调试，重则机毁重做。而一架高精度无人作战飞机的造价是十分昂贵的，一旦出现严重事故就可能导致资金匮乏或项目的失败。

不仅国内无人机面临这样的风险，同样国外也是如此。例如韩国陆军侦察无人作战飞机坠机事件。该型无人机在2015年开始试飞，但坠机事故接二连三。2015至2018年总计发生了约43起事故。由于事故频发和项目的延迟，厂商要承担支付超过400亿韩元的违约金。由此可见分析试飞风险，

减少事故的发生是十分重要的。本文通过整理和归纳现有国内外试飞风险管理理论、方法与实践的最新成果，着重分析了无人机系统在试飞过程中可能出现的故障，并通过模糊FMECA评价方法判断其发生事故的大小及可能性，为无人机在试飞前提供参考依据。 1无人作战飞机试飞风险分析

美国作为世界第一军事强国和科技大国，在无人作战飞机领域率先起步，已经积累了许多经验。在无人作战飞机系统特点方面，美国空军充分认识到无人作战飞机的高技术性性和高风险性。美国空军飞行安全委员会将无人作战飞机试飞风险系统分解为：飞控系统、动力系统、地面站/人机工程、通信系统和其他因素。

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对比国外的无人作战飞机故障和飞行事故，无人机动力系统和机电系统相对稳定，飞控系统、导航系统、飞行器平台和任务系统故障率和美国统计数据相当，数据链终端故障率偏高。 本文借鉴其经验，查阅相关资料以及询问相关专家，总结出无人战斗机的试飞风险。 2无人机试飞风险的模糊FMECA模型建立 2.1FMEA分析

FMECA是针对产品所有可能的故障，并根据对故障模式的分析，确定每种故障模式对产品工作的影响，并按故障模式的严重度及其发生概率确定其危害性。FMECA包括故障模式及影

响分析（FMEA）和危害性分析（CA）。CA（危害性分析）是对产品每一个故障模式的严重程度及其发生的概率所产生的综合影响进行分析，进而评估产品中所有可能出现的故障模式的影响，包括风险优先数（RPN）方法和危害性矩阵方法。本文采用风险优先数法进行危害性分析。

2.2建立模糊FMECA风险决策模型

由于无人机试飞风险系统较庞大，因此需要进行多级模糊综合评判从才能最终确定无人机的试飞风险。首先确定机电系统的评判。 （1）确定因素集和评价集

因素集为： ={故障发生频度（ ），影响严重程度（ ），检测难易程度（ ）}

评价集： ={经常发生（ ），有时发生（ ），偶然发生（ ），很少发生（ ），极少发生（ ）}； ={致命的后果（ ），重大功能丧失（ ），功能降低（ ），轻微的影响（ ），几乎无影响（ ）}； ={完全无法检测（ ），不经测试无法检（ ），在检查时可发现（ ），前期检查可发现（ ），可直接发现（ ）}。 （2）确定模糊评价矩阵

模糊评价矩阵的确立，需要通过专家评判得出。根据所回收的10份专家调查表，分别统计各因素 中各评语出现的次数 ，求出评语关于该因素出现的概率。公式如下： 以此来确定评语集对因素的评判向量 ，从而得到模糊评价矩阵 。 由此可构成评语V对因素U的模糊评判矩阵如下： （3）确定各因素权重

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为综合考虑所以因素的影响，本文采取加权平均型模糊综合评价模型。在确定各因素的权重时，本文采用了层次分析法。首先通过询问试飞专家，对机电系统各因素进行两两比较打 对同一级层次因素进行归一化，最后计算各级风险因素的权重值。机电系统各风险因素权重值为：管理计算机故障：0.2394燃油堵塞：0.0753供电中断：0.6377液压气动故障：0.0476。同理以相同方法确定故障发生频度 ，影响严重程度 ，检测难易程度 的权重值分别为：0.1085，0.5469，0.3445。 （4）综合评价，进行一级评判

采用加权平均模型的评价模型为： 则评价结果为： ，

由此，可得出机电系统的一级评判结论：

关于故障发生频度，判定其极少发生的专家占据80.1%。根据最大隶属度原则，可以以80.1%的概率判定机电系统故障发生频度极少发生。同理影响严重程度和检测难易程度也可以得出相关结论。

（5）二级模糊综合评判

由一级评判结果可以得到二级评判矩阵：

又根据前文可知 的权重为 ，则机电系统的二级评判结果为： （6）基于模糊综合评判的CA模型

由前文的一级模糊综合评价，我们得到 对 的三个评判矩阵，同时我们也可以得到某因素对所有评语集的模糊评判矩阵。例如因素 可得到矩阵 则故障模式 的模糊综合评判为 同理：

为了确定各个故障因素，对系统的危害程度，计算故障因素 的综合危害等级公式为： ，其中 为评价等级， 则各故障因素的综合危害度等级为： 根据综合危害等级可以对机电系统的各故障因素按危害度等级进行排序： > = > 。该结果表明故障因素的风险优先顺序，即排在前面的故障因素要优先考虑，排除故障、优化设计或实施补偿改进措施。 同样可以计算出机电系统的危害度等级为：

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3无人机试飞风险系统综合评价 （1）二级子系统风险因素的CA模型

基于前文，我们可以通过相同的方法来求出各个二级子系统中各个影响因素的CA模型，并通过结果大小排序来确定各个因素的风险优先顺序。这样有利于使无人机在起飞前的检测更加高效。

（2）无人作战分机试飞风险评价模型

同样基于前文，我们可以通过二级模糊综合评判，来确定各个二级子系统的评判结果 。并计算出各个二级子系统的危害度等级，以其结果大小排序，得出无人机试飞风险中各个二级子系统的风险度优先顺序。

在确定无人作战飞机试飞风险的评价模型时，利用各个二级系统的模糊综合评价，我们能得到 对 的三个评判矩阵，这里的因素 是无人机试飞风险的各个二级系统。然后通过层次分析法确立各个二级子系统的权重，通过前文的模型可计算得出无人作战飞机试飞风险的评判等级。 4结束语

随着我国经济水平的提高，无人机的发展呈现井喷式发展。但高速的发展往往会忽视许多安全问题，导致事故频发。一个好的风险评估，能够有效降低系统运行时的风险，提高系统的安全。本文着重于无人作战飞机试飞风险，对其试飞风险系统进行风险评价，运用模糊FMECA對试飞风险系统的各个因素进行风险度分析，也通过介绍二级和多级模糊综合评判方法，可得出无人机试飞风险的安全评价。有利于实现无人作战飞机在试飞前进行相关风险评估，制定和风险管理方案，从而减少无人作战飞机试飞事故的发生。 参考文献

[1]刘成立.无人战斗机系统可靠性研究[D].陕西：西北工业大学，2003.

[2]孙月.基于FMECA和FTA的无人机起降系统可靠性研究[D].成都：电子科技大学，2010.

[3]田宏，张福群.安全系统工程[M].北京：中国标准出版社，2014，5. （作者单位：沈阳航空航天大学安全工程学院）