装备系统良好保障性已成为提高战斗力的倍增器，是发挥作战效能，乃至决定战争胜负的关键因素。近年来，新装备明确要求保障系统与主装备同研制、同规划、同交付，打破了保障系统严重滞后与主装备的传统格局，有利于推动装备快速形成战斗力的同时也对保障性评估提出了更高的要求，探索和研究保障性评估方法迫在眉睫[1]。
对于装备保障性的研究，首先是科学合理的装备保障能力评估指标体系，它是复杂装备保障能力评估的重要基础和依据，能通过一系列系统的、完整的、科学的数据指标来反应装备保障的运行情况和存在的不足；其次，国内外对复杂装备保障性评估进行研究，提出并实现了许多技术方法，包括PHM技术，CBM系统，智能支持决策支持系统，装备战备完好性仿真，云模型等重要模型框架；以及应用于复杂装备保障性评估的模糊数学类、概率统计类、灰色系统类、基于德尔菲法评价等理论上的估计方法，这些技术方法对复杂装备保障性评估的发展都有着重大意义。
评估指标体系是评估装备保障能力的基础，基于遵循“系统性、客观性、可行性、发展性、简洁性、科学性、独立性和规范性”原则，我国学者提出了人力资源保障、装设备保障、技术阵地保障、信息资源保障、管理保障等5个一级指标，各一级指标下设置若干二级指标和三级指标的复杂装备保障能力评估指标体系[2]。战损等级是其中的一个重要指标，国内采用不同的评定方法战损等级的评定已经取得了一定成果，但对评定指标独立性假设、不确定因素的处理仍存在一定问题，针对战损等级不确定性，李德毅院士提出了云模型。对于定量数值，对不确定性进行估计，可以直接用云模型表示。对于自然语言的定性描述，根据经验进行划分，然后再用云模型表示[3]。云模型在战损等级评定的应用在其他指标评定方面也有借鉴意义。
PHM技术对复杂装备保障性评估有重要意义，PHM技术采用先进的传感器，借助各种算法和智能模型来预测、监控管理装备系统的工作状态，最大程度地利用传统故障特征检测技术，综合先进的软件建模，获得虚警率几乎为零的精确故障检测和隔离结果。PHM技术的引入实现了了解和预报故障何时可能发生，或在出现始料未及的故障时触发一种简单的维修活动的功能，从而实现自主式保障，降低使用和保障费用的目标，是一种全面故障检测、隔离和预测及健康管理技术,PHM技术的应用能够显著提高对复杂系统的工作状态的了解，进而提高复杂装备系统的任务可靠性和安全性。PHM技术在军事和民用领域广泛应用，已成为国外新一代武器装备研制和实现自主式保障的一项核心技术，是21世纪提高复杂系统可靠性、维修性、测试性、保障性、安全性和降低寿周期费用的一项非常有前途的军民两用技术。目前，我国国防科技工业对于PHM技术有着强烈的需求[4][5][6][7]。
基于状态的维护方式（CBM）的目标是准确地检测和判断运行中的设备及其所处环境的当前状态，利用这些对设备预期的可使用寿命做出预测，有针对性地制定出设备维护计划，即只有在设备需要维护时，才进行必要的维护，从而有效地降低设备维护费用、减少设备发生重大故障的几率、提高设备的总体可用性。CBM涉及到众多学科，维护工作需要多门类间协同完成，需要建立开放、共享、互相兼容的多学科协同分布系统，指定通用的、层次化、组件化的CBM标准，实现CBM组件间的互换性和互操作性[8][9]。在CBM系统及其网络化研究方面，国内已经具有了一定的技术基础和知识储备：国内学者基于开放系统和标准、CBM通用模型、系统结构模型等CBM开放系统结构设计；基于XML的异构数据集成、数据同步快速处理技术、CBM模型通讯流程等关键技术；基于信号处理分析系统、故障诊断系统、故障预测系统的功能模块设计，实现了基于Web services的分布网络平台[10]。
战备完好性仿真是复杂装备保障性评估的一种有效手段，战备完好性仿真是优化装备设计过程、衡量装备综合保障工作的关键。战备完好性仿真是一个复杂的过程仿真，要求按照系统实际执行任务的要求和工作方式，仿真给定时间段内，所有与运行装备有关的空间活动，预测系统执行任务时的状态、统计影响任务完成的关键设备。我国学者基于蒙特卡洛法的舰船装备建立了战备完好性仿真模型，该模型按时间线中的阶段顺序进行统计，在每个阶段内根据给定的模型进行状态模拟，不仅可以预测现有装备在执行任务时的使用特性，发现影响任务完成的关键设备，找出综合保障的缺陷，有助于指挥员制定正确的行动计划；还可在新装备的设计初期，权衡新系统保障性设计参数(可靠性、维修性、保障性)的合理性，帮助设计人员进行战备完好性的预计和分配，从而实现真正意义上的保障性设计[11]。该仿真模型的建立推动了装备战备完整性仿真的发展，有重要的借鉴意义。
智能决策支持系统随着综合后勤保障变得越来越复杂，需要为越来越多的国防平台的配置和维护提供自适应的自动化响应。在国防科技组织，南澳大学和澳大利亚雷神公司的一个合作项目中，被称作基于自动化测试设备的多代理系统的概念正处于研发中，该系统可以提供认知性智能以支持更可靠的预测，使亟需的航空电子部件的主动淘汰管理成为可能。智能决策支持系统将朝着实现航空电子元器件可靠性和维修性的有效预测迈进一步，与维护管理信息系统相结合，新系统旨在提供预测航空电子部件可能出现的过时的能力，从而使航空平台的运营商和维护商能够主动处理过时问题，以取代现有的反应式过时管理策略[12][13]。
目前，从理论上评估方法可大致分为三大类，即模糊数学类、概率统计类、灰色系统类。灰色系统理论[14]是从信息的非完备性出发研究和处理复杂系统的理论,它不是从系统内部特殊的规律出发去研究系统,而是通过对系统某一层次的观测资料加以数学处理,达到在更高层次上了解系统内部变化趋势、相互关系等机制。它的数学方法是非统计方法,在系统数据较少和条件不满足统计要求的情况下,更具有实用性。模糊数学[15]是一种处理模糊信息的工具,是描述和加工模糊信息的数学方法。它使数学进入模糊现象这个客观存在的世界,它在传统的经典数学与模糊的现实世界之间架起了一座桥梁,用数学的方法抽象描述模糊现象,揭示模糊现象的本质和规律。德尔菲法是一种专家调查法,由主持意见的测验机构,以书面的形式征询各个专家的意见,背靠背地反复多次汇总与征询意见,主要靠人的经验、知识和综合分析能力来进行预测[16]。
对于理论方法的实践方面，国内学者以灰色理论和模糊数学为基础,提出了一种新的装备保障能力评估模型,它是由AHP、灰色聚类分析、模糊评判综合集成而成的,既能体现装备保障能力评估的模糊性,又能充分利用信息,避免了使用单一模糊数学方法的不合理之处,为全面系统评估军事装备保障能力提供了一种新的途径[17]。此评价模型可以为整个系统做出客观的评价,也可用于处理类似含有灰元的多层次模糊评价问题,为装备建设和管理提供决策支持,对于装备保障建设有着重要的指导意义。国内学者还提出了定量的德尔菲法，定量德尔菲法的主要目的就是把应答专家的知识、经验和技术用定量化的形式进行揭示和表达,然后经过一定的数学模型进行计算,得出预测结果[18]，因而可以运用于装备保障方案完整性评价。
国内外对于复杂装备保障性定量评估仍处于不断发展的过程之中，国内对于复杂装备保障性定量评估方法的研究，更多在于理论和模型的建立上，而实际应用方面的发展有所欠缺，可以将目前研究提出的理论模型进行合理的整合实现，使先进的理论研究应用于实践中。基于各个装备的实际情况与先进的理论分析建立复杂装备保障性定量评估系统，并且从管理者与评估专家的业务角度出发，通过详细调查装备实际参数，软件需求方进行多次面对面的会议沟通，确保准确无误的需求分析，及时了解需求动态改变情况并做调整，采用最优的开发技术实现复杂装备保障性定量评估系统，使理论应用于实践之中。
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