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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种消防侦察机器人系统硬件可靠性评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121682545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610203105.X，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种消防侦察机器人系统硬件可靠性评价方法是由倪磊;张东晓;马亮;蒋军成;陈治全;傅刚设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种消防侦察机器人系统硬件可靠性评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种消防侦察机器人系统硬件可靠性评价方法，步骤包括：采集消防侦察机器人的硬件性能数据以及关键环境应力数据，构建基础评价数据；提取随火场条件变化而演化的核心评价因子，并根据核心评价因子确定出可靠性指标数据；根据当前环境下实时的可靠性指标数据确定出主观权重以及客观权重；对消防侦察机器人指标的主观权重以及客观权重进行动态调节获得自适应的综合权重向量；利用核心评价因子以及综合权重向量构造模糊关系矩阵并进行合成运算获得实时更新的系统可靠性等级。该可靠性评价方法能够对消防侦察机器人硬件可靠性的实时、动态、精准评价，为机器人的动态任务决策与临机维护提供了智能化的决策支持。

本发明授权一种消防侦察机器人系统硬件可靠性评价方法在权利要求书中公布了：1.一种消防侦察机器人系统硬件可靠性评价方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，实时采集消防侦察机器人的本体状态的硬件性能数据以及所处环境的关键环境应力数据，利用硬件性能数据以及关键环境应力数据构建基础评价数据； 步骤2，从基础评价数据中提取出随火场条件变化而演化的核心评价因子，并根据核心评价因子确定出当前环境下实时的可靠性指标数据； 步骤3，根据当前环境下实时的可靠性指标数据确定出消防侦察机器人指标的主观权重以及客观权重； 步骤4，依据实时环境数据对消防侦察机器人指标的主观权重以及客观权重进行动态调节获得自适应的综合权重向量； 步骤5，利用核心评价因子以及综合权重向量构造模糊关系矩阵并进行合成运算获得实时更新的系统可靠性等级； 步骤3中，根据当前环境下实时的可靠性指标数据确定出消防侦察机器人指标的主观权重的具体步骤为： 步骤3.1，对当前评价时刻t获得的kt个核心评价因子采用1～9标度法，形成当前评价时刻t的判断矩阵为： ，式中，bijt表示当前评价时刻t的第i个核心评价因子相对于第j个核心评价因子的重要性标度； 步骤3.2，对判断矩阵的每一行进行归一化处理，获得各行的归一化值为： ，式中，为行中重要性标度bijt的归一化值，在归一化处理后对各行再进行求和，得到各行的和特征向量为： ，式中，为各行的和特征向量； 步骤3.3，对得到的各行和特征向量进行归一化处理，获得判断矩阵的特征向量为： ，式中，Wst为判断矩阵的特征向量，即为主观权重； 步骤3中，根据当前环境下实时的可靠性指标数据确定出消防侦察机器人指标的客观权重的具体步骤为： 步骤3.5，计算主成分得分矩阵Ft，具体计算公式为： ，将主成分得分矩阵Ft作为客观赋权的数据源，将核心评价因子数量kt作为当前评价时刻t选取的主成分数量； 步骤3.6，对主成分得分矩阵Ft中存在的负值进行数据非负化处理，令： ，式中，fijt为主成分得分矩阵Ft的元素，为第i行中所有元素的最大值，为第i行中所有元素的最小值，α为一正数，用于确保所有f’ijt＞0，处理后的矩阵记为矩阵Ft’； 步骤3.7，计算出第j个主成分下第i个样本值的指标贡献度pijt为： ，式中，为矩阵Ft’中第i行、第j列的元素； 步骤3.8，计算第j项主成分的信息熵为： ，上式表明熵值越小，该因子下各样本的观测值差异越大，所包含的信息量越多； 步骤3.9，计算信息效用值，即差异系数为： ，步骤3.10，对差异系数进行归一化，得到客观权重向量为： ，，式中，为第j个主成分的客观权重，为时刻t下的客观权重，分别为各主成分对应的权重值。

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