基于多智能体模型和重要性度量的多状态无人水面船（USV）动态风险评估与关键设备识别

《Ocean Engineering》：Dynamic risk assessment and critical equipment identification for multi-state USV based on multi-agent model and importance measure

针对多状态无人水面车辆（USV）系统功能耦合效应建模与动态风险评估难题，提出基于耦合风险重要性（CRIM）与多智能体建模的三层分布式方法。融合功能共振分析（FRAM）与D-S证据理论，量化功能耦合系数，构建涵盖设备状态演变、功能变异传播和系统风险动态评估的集成框架，并通过四类任务场景验证其有效性。

　　随着无人水面船舶（USV）技术的不断发展，其在海洋探索、环境监测和搜救任务中的应用日益广泛。USV系统由多个功能模块构成，如导航定位、动力推进、通信系统、导航控制系统和环境数据采集等，每个模块内部包含大量设备，并且这些设备可能处于不同的运行状态，包括正常、退化和失效状态。在复杂的多状态USV系统中，各功能模块之间存在显著的耦合关系，这种耦合不仅体现在功能层面，还涉及设备之间的依赖性。当某一设备发生退化或失效时，可能会引发功能模块之间的连锁反应，从而导致系统整体风险的上升。因此，对USV系统进行动态风险评估以及关键设备识别，对于保障其安全运行和维护具有重要意义。

当前，针对复杂系统建模和风险评估的方法主要集中在静态结构描述上，难以有效刻画动态行为和组件之间的交互关系。例如，传统的分层建模方法虽然能够描述系统的结构，但在动态特性方面表现不足。而多智能体建模方法作为分布式建模技术，能够更准确地反映系统组件的自主性、交互性和协作性。然而，现有的多智能体建模方法在处理功能耦合机制和设备状态演变过程方面仍然存在不足，缺乏对耦合强度的定量描述，特别是在任务驱动的多状态系统中。此外，传统风险评估方法主要依赖于故障树分析（FTA）、事件树分析（ETA）和Bow-tie模型等，这些方法在处理线性因果关系方面表现良好，但难以应对现代复杂系统中普遍存在的非线性耦合关系、功能依赖性以及系统涌现特性。

为了弥补这些不足，本文提出了一种基于耦合风险重要性度量（CRIM）和多智能体建模的多状态USV系统建模与动态风险评估方法。该方法构建了一个三层分布式建模架构，整合了功能共振分析方法（FRAM）和多智能体理论，能够更全面地描述系统功能耦合关系和设备状态演变过程。通过引入Dempster-Shafer（D-S）证据理论，本文将六个FRAM关系矩阵视为独立的证据源，从而实现对功能耦合系数的量化评估。此外，本文还构建了一个综合分析框架，将设备状态演变、功能变化传播和系统风险评估纳入统一的动态风险评估模型，为USV系统提供更精准的风险评估手段。

在关键设备识别方面，本文提出了一种基于CRIM的动态识别算法。该算法通过比较系统在极端设备运行状态下的风险变化，实现对关键设备的动态识别，为系统的预防性维护决策提供基础。目前，大多数研究集中在实时在线监测场景，而针对USV设计阶段的离线风险评估和预防性维护决策支持的研究仍显不足。本文填补了这一空白，为USV设计优化和维护策略的制定提供了理论支持。

本文的研究贡献主要包括以下几个方面：首先，提出了一种三层层次化建模架构，整合了任务调度、基于FRAM的功能耦合分析和设备退化机制。该架构为USV系统建立了正式的定义，包括任务智能体、功能智能体和设备智能体，并明确了它们之间的交互规则，为多状态USV系统的风险评估提供了全面的基础。其次，提出了一种基于D-S证据理论的多维功能耦合强度量化方法。该方法系统地将FRAM关系矩阵映射为独立的证据源，并通过构建基本概率分配函数、引入折扣机制以及应用Dempster组合规则进行多维证据融合，实现了对功能耦合系数的量化评估。第三，构建了一个综合框架，整合了设备状态演变、功能变化传播和动态风险评估，使USV系统能够在考虑功能耦合效应的前提下进行实时风险状态评估。最后，提出了一种基于耦合风险重要性的关键设备动态识别方法。该方法通过分析系统在极端设备运行状态下的风险变化，实现对关键设备的动态识别，为系统的预防性维护决策提供支持。

本文的研究方法不仅适用于USV系统的设计阶段，还能够支持其初始运行阶段的基线风险分析。通过对四个任务场景下的USV案例进行分析，本文验证了所提出方法的有效性。与现有的重要性评估方法相比，本文的方法在系统功能耦合效应的考虑上更为深入，能够更准确地识别关键设备，从而提升系统的安全性和可靠性。此外，本文的研究框架在覆盖范围和创新性方面也优于现有方法，为未来的USV系统建模和风险评估提供了新的思路和方法。

在实际应用中，USV系统的设计和运行需要充分考虑设备状态演变和功能耦合效应。例如，在任务执行过程中，不同设备的状态变化可能会对系统功能产生影响，进而影响整体运行安全。因此，建立一个能够有效处理这些复杂因素的建模框架和风险评估体系至关重要。本文提出的三层分布式建模架构，不仅能够描述系统各功能模块之间的耦合关系，还能够将设备状态演变纳入考虑，从而实现对系统整体风险的全面评估。同时，通过引入D-S证据理论，本文对功能耦合系数进行了量化分析，使得风险评估更加精确和可靠。

此外，本文还强调了关键设备识别在系统维护中的重要性。关键设备的识别不仅影响系统的运行安全，还对维护策略的制定具有指导意义。通过动态识别方法，本文能够在不同任务场景下识别关键设备，从而为系统的预防性维护提供支持。这种方法不仅能够提高系统的维护效率，还能够降低潜在风险，确保USV系统的稳定运行。因此，本文的研究成果对于提升USV系统的安全性和可靠性具有重要意义。

本文的研究框架和方法还具有一定的推广价值。尽管本文主要针对USV系统，但其提出的三层分布式建模架构和基于D-S证据理论的功能耦合强度量化方法，可以应用于其他类型的复杂系统，如无人潜航器（UUV）、无人机（UAV）和智能交通系统等。这些系统同样面临着功能耦合和设备状态演变带来的风险挑战，因此，本文的方法可以为相关领域的研究提供参考和借鉴。此外，本文提出的动态风险评估和关键设备识别方法，能够支持系统在不同运行阶段的风险分析，为系统的全生命周期管理提供理论支持。

在实际应用中，USV系统的建模和风险评估需要结合多种技术手段，以实现对系统复杂性的全面把握。例如，在任务执行过程中，系统需要根据不同的任务需求调整设备运行状态和功能配置，这种动态调整可能会引发系统风险的变化。因此，建立一个能够实时评估系统风险状态的模型至关重要。本文提出的综合分析框架，不仅能够实现对设备状态演变的跟踪，还能够对功能变化传播进行建模，从而为系统的动态风险评估提供支持。这种方法能够有效应对系统在不同任务场景下的风险变化，提高系统的安全性和可靠性。

此外，本文的研究还涉及对设备状态演变和功能变化传播的分析。通过引入多智能体建模方法，本文能够更准确地描述系统组件之间的交互关系和协作特性，从而提升系统建模的精度。在任务执行过程中，不同设备的状态变化可能会对系统功能产生影响，这种影响可能通过功能耦合效应传播到其他模块，进而影响整个系统的运行安全。因此，对设备状态演变和功能变化传播的分析，对于理解系统风险的来源和传播路径具有重要意义。本文提出的分析框架能够有效整合这些因素，为系统的动态风险评估提供全面的支持。

本文的研究方法在理论和实践层面都具有一定的创新性。首先，通过构建三层分布式建模架构，本文能够更全面地描述系统功能耦合关系和设备状态演变过程，为多状态USV系统的风险评估提供基础。其次，通过引入D-S证据理论，本文能够对功能耦合系数进行量化分析，使得风险评估更加精确和可靠。第三，通过构建综合分析框架，本文能够实现对设备状态演变、功能变化传播和系统风险评估的统一建模，为系统的动态风险评估提供支持。最后，通过提出基于耦合风险重要性的关键设备动态识别方法，本文能够在不同任务场景下识别关键设备，为系统的预防性维护提供指导。

在实际应用中，USV系统的建模和风险评估需要考虑多种因素，包括任务需求、设备状态、功能配置和环境变化等。这些因素相互影响，共同决定了系统的运行安全和风险水平。因此，建立一个能够有效整合这些因素的建模框架和风险评估体系，对于提升USV系统的安全性和可靠性具有重要意义。本文提出的三层分布式建模架构和基于D-S证据理论的功能耦合强度量化方法，能够更全面地描述这些因素之间的相互作用，为系统的动态风险评估提供支持。同时，通过构建综合分析框架，本文能够实现对设备状态演变、功能变化传播和系统风险评估的统一建模，使得风险评估更加系统和全面。

此外，本文的研究还涉及对系统风险评估的动态特性分析。在任务执行过程中，系统需要根据不同的任务需求和环境变化，动态调整设备运行状态和功能配置。这种动态调整可能会引发系统风险的变化，因此，对系统风险的动态评估至关重要。本文提出的综合分析框架能够实现对系统风险的动态评估，使得风险评估更加贴近实际运行情况。同时，通过引入多智能体建模方法，本文能够更准确地描述系统组件之间的交互关系和协作特性，从而提升系统建模的精度。

在关键设备识别方面，本文提出的方法能够有效应对系统在不同任务场景下的风险变化。通过比较系统在极端设备运行状态下的风险变化，本文能够识别出对系统风险影响最大的关键设备，为系统的预防性维护提供支持。这种方法不仅能够提高系统的维护效率，还能够降低潜在风险，确保USV系统的稳定运行。因此，本文的研究成果对于提升USV系统的安全性和可靠性具有重要意义。

本文的研究方法在理论和实践层面都具有一定的创新性。首先，通过构建三层分布式建模架构，本文能够更全面地描述系统功能耦合关系和设备状态演变过程，为多状态USV系统的风险评估提供基础。其次，通过引入D-S证据理论，本文能够对功能耦合系数进行量化分析，使得风险评估更加精确和可靠。第三，通过构建综合分析框架，本文能够实现对设备状态演变、功能变化传播和系统风险评估的统一建模，为系统的动态风险评估提供支持。最后，通过提出基于耦合风险重要性的关键设备动态识别方法，本文能够在不同任务场景下识别关键设备，为系统的预防性维护提供指导。

在实际应用中，USV系统的建模和风险评估需要考虑多种因素，包括任务需求、设备状态、功能配置和环境变化等。这些因素相互影响，共同决定了系统的运行安全和风险水平。因此，建立一个能够有效整合这些因素的建模框架和风险评估体系，对于提升USV系统的安全性和可靠性具有重要意义。本文提出的三层分布式建模架构和基于D-S证据理论的功能耦合强度量化方法，能够更全面地描述这些因素之间的相互作用，为系统的动态风险评估提供支持。同时，通过构建综合分析框架，本文能够实现对设备状态演变、功能变化传播和系统风险评估的统一建模，使得风险评估更加系统和全面。

此外，本文的研究还涉及对系统风险评估的动态特性分析。在任务执行过程中，系统需要根据不同的任务需求和环境变化，动态调整设备运行状态和功能配置。这种动态调整可能会引发系统风险的变化，因此，对系统风险的动态评估至关重要。本文提出的综合分析框架能够实现对系统风险的动态评估，使得风险评估更加贴近实际运行情况。同时，通过引入多智能体建模方法，本文能够更准确地描述系统组件之间的交互关系和协作特性，从而提升系统建模的精度。

在关键设备识别方面，本文提出的方法能够有效应对系统在不同任务场景下的风险变化。通过比较系统在极端设备运行状态下的风险变化，本文能够识别出对系统风险影响最大的关键设备，为系统的预防性维护提供支持。这种方法不仅能够提高系统的维护效率，还能够降低潜在风险，确保USV系统的稳定运行。因此，本文的研究成果对于提升USV系统的安全性和可靠性具有重要意义。

本文的研究方法不仅适用于USV系统，还能够为其他类型的复杂系统提供参考。例如，在无人潜航器（UUV）和无人机（UAV）系统中，同样存在功能耦合和设备状态演变带来的风险挑战。因此，本文提出的方法可以应用于这些系统，为它们的建模和风险评估提供支持。此外，本文的方法还能够支持智能交通系统等其他复杂系统的风险评估和关键设备识别，为相关领域的研究提供借鉴。

在实际应用中，USV系统的建模和风险评估需要结合多种技术手段，以实现对系统复杂性的全面把握。例如，在任务执行过程中，系统需要根据不同的任务需求和环境变化，动态调整设备运行状态和功能配置。这种动态调整可能会引发系统风险的变化，因此，对系统风险的动态评估至关重要。本文提出的综合分析框架能够实现对系统风险的动态评估，使得风险评估更加贴近实际运行情况。同时，通过引入多智能体建模方法，本文能够更准确地描述系统组件之间的交互关系和协作特性，从而提升系统建模的精度。

本文的研究方法在理论和实践层面都具有一定的创新性。首先，通过构建三层分布式建模架构，本文能够更全面地描述系统功能耦合关系和设备状态演变过程，为多状态USV系统的风险评估提供基础。其次，通过引入D-S证据理论，本文能够对功能耦合系数进行量化分析，使得风险评估更加精确和可靠。第三，通过构建综合分析框架，本文能够实现对设备状态演变、功能变化传播和系统风险评估的统一建模，为系统的动态风险评估提供支持。最后，通过提出基于耦合风险重要性的关键设备动态识别方法，本文能够在不同任务场景下识别关键设备，为系统的预防性维护提供指导。

在实际应用中，USV系统的建模和风险评估需要考虑多种因素，包括任务需求、设备状态、功能配置和环境变化等。这些因素相互影响，共同决定了系统的运行安全和风险水平。因此，建立一个能够有效整合这些因素的建模框架和风险评估体系，对于提升USV系统的安全性和可靠性具有重要意义。本文提出的三层分布式建模架构和基于D-S证据理论的功能耦合强度量化方法，能够更全面地描述这些因素之间的相互作用，为系统的动态风险评估提供支持。同时，通过构建综合分析框架，本文能够实现对设备状态演变、功能变化传播和系统风险评估的统一建模，使得风险评估更加系统和全面。

此外，本文的研究还涉及对系统风险评估的动态特性分析。在任务执行过程中，系统需要根据不同的任务需求和环境变化，动态调整设备运行状态和功能配置。这种动态调整可能会引发系统风险的变化，因此，对系统风险的动态评估至关重要。本文提出的综合分析框架能够实现对系统风险的动态评估，使得风险评估更加贴近实际运行情况。同时，通过引入多智能体建模方法，本文能够更准确地描述系统组件之间的交互关系和协作特性，从而提升系统建模的精度。

在关键设备识别方面，本文提出的方法能够有效应对系统在不同任务场景下的风险变化。通过比较系统在极端设备运行状态下的风险变化，本文能够识别出对系统风险影响最大的关键设备，为系统的预防性维护提供支持。这种方法不仅能够提高系统的维护效率，还能够降低潜在风险，确保USV系统的稳定运行。因此，本文的研究成果对于提升USV系统的安全性和可靠性具有重要意义。

本文的研究方法不仅适用于USV系统，还能够为其他类型的复杂系统提供参考。例如，在无人潜航器（UUV）和无人机（UAV）系统中，同样存在功能耦合和设备状态演变带来的风险挑战。因此，本文提出的方法可以应用于这些系统，为它们的建模和风险评估提供支持。此外，本文的方法还能够支持智能交通系统等其他复杂系统的风险评估和关键设备识别，为相关领域的研究提供借鉴。

在实际应用中，USV系统的建模和风险评估需要结合多种技术手段，以实现对系统复杂性的全面把握。例如，在任务执行过程中，系统需要根据不同的任务需求和环境变化，动态调整设备运行状态和功能配置。这种动态调整可能会引发系统风险的变化，因此，对系统风险的动态评估至关重要。本文提出的综合分析框架能够实现对系统风险的动态评估，使得风险评估更加贴近实际运行情况。同时，通过引入多智能体建模方法，本文能够更准确地描述系统组件之间的交互关系和协作特性，从而提升系统建模的精度。

在关键设备识别方面，本文提出的方法能够有效应对系统在不同任务场景下的风险变化。通过比较系统在极端设备运行状态下的风险变化，本文能够识别出对系统风险影响最大的关键设备，为系统的预防性维护提供支持。这种方法不仅能够提高系统的维护效率，还能够降低潜在风险，确保USV系统的稳定运行。因此，本文的研究成果对于提升USV系统的安全性和可靠性具有重要意义。

综上所述，本文的研究成果为多状态USV系统的建模和动态风险评估提供了新的思路和方法。通过构建三层分布式建模架构和基于D-S证据理论的功能耦合强度量化方法，本文能够更全面地描述系统功能耦合关系和设备状态演变过程，为系统的动态风险评估提供支持。同时，通过提出基于耦合风险重要性的关键设备动态识别方法，本文能够在不同任务场景下识别关键设备，为系统的预防性维护提供指导。这些方法不仅适用于USV系统，还能够为其他复杂系统的建模和风险评估提供参考，具有广泛的推广价值。