| 标题 | 基于数据融合的维修资源配置决策模型研究 |
| 范文 | 刘苏波 朱建冲 邱 敏 摘要:维修对象和维修资源构成维修环境,对维修对象的状态进行模式识别,建立系统的维修需求模式。维修需求模式与当前维修资源状态进行态势分析,以确定维修需求与维修资源是否匹配:如果匹配,则说明维修资源可以保证系统现有的维修需求;如果不匹配,则需要对维修资源进行数量上的调整。同时,利用维修需求的历史数据,对维修资源元素进行关联分析,可以求得最优的资源配比,以减少维修资源的物流成本。 关键词:维修需求;资源配置;态势分析;数据融合 中图分类号:E237文献标识码:A Abstract: Maintain object and maintain resources composing maintain. Maintains object was carried on mode identification to build up maintain demand mode. Based on situation analysis between the maintain demand and the present maintain resources maintain whether the resources matche the demand. If match, then show that maintain resources can support the system maintain demand. If not, then need to carry on the adjustment on the amount towards maintain resources. In the meantime, the maintain history data go along connection analysis towards maintain resources, which cans get the superior resource ratio and reduce the cost of resources. Key words: maintain demand; resources deployment; situation analysis; data fusion 0引言 愈来愈复杂的现代化装备,要保持平时的战备完好性和战时优良的战斗恢复特性,维修资源的合理优化配置都是至关重要的。维修资源的过量配置影响装备的有效战斗载荷,造成装备经费的浪费;备件的缺乏则直接影响到各种维修力量的发挥,特别是战场上破损装备战斗性能的恢复。因此如何配置维修资源问题即是经济问题又是战斗力恢复问题。目前研究资源配置最常用的方法有经验法(专家法)[1],统计预测法[2],Monte-Carlo方法[3]亦称为概率模拟方法,有时也称为随机抽样技术和统计。本文选用了基于数据融合的态势分析方法,通对过维修需求模式与当前维修资源状态进行态势分析,以确定维修需求与维修资源是否匹配。 1维修资源配置系统描述 实施维修资源配置决策结构的目的就在于实现大型复杂网络系统高效、低成本的维修资源优化配置。如图1所示: 一般情况是,如果被维修系统较庞大,需要将其分解为若干子系统进行维修管理。此时的维修资源配置决策过程将是一个群决策过程;各个子系统都会对配置决策结果产生影响;群决策实际上是一个维修资源利益在成本约束条件下的均衡过程。 2资源优化配置模型 维修资源配置的目的就是要在满足维修需求的同时控制维修成本。分析维修需求/维修资源的态势可以保证维修资源在成本或可靠性约束的条件下的最佳配置状态。态势分析过程中将维修需求和维修资源看作一个矛盾的两个对立面,目的是要在竞争的态势下保持对立面间的平衡,即是从全局出发把握维修资源。同时,这也是一种快速的整体维修能力的判断方法。当维修需求态势优于维修资源态势时,则表明维修能力不足:反之则表明维修能力充足。信息融合态势分析和态势分析专家系统是态势分析流程中最重要的两部分。态势分析的过程如图2所示。 (1)从复杂系统输入到信息融合态势分析模块的信息是多路的,路数由系统受监控的状态参数确定。为了从局部信息了解整个系统的状态,多路信息需要进行融合处理。由于分析过程的不确定性很高,故信息融合态势分析采用了模糊集理论。 如将A看作可能的态势集合,将B看作保障系统中的信息源集合,A与B的关系矩阵R中的元素μ表示由信息源i推断态势为j的可能性,X表示各信息源判断的可信度,用X=x,x,…,x表示;经过模糊变换得到的Y就是各态势的可能性,用Y=y,y,…,y表示。具体地,假设有m个信息源对系统的状态进行汇报,而系统可能的态势有n个,则 A=y态势1,y态势2,…,y态势n B=x信息源1,x信息源2,…, x信息源m 信息源对各可能态势的判断用定义在A上的隶属函数表示。设对系统态势的判断结果为: μ态势1,μ态势2,…,μ态势n0≤μ≤1 即认为结果为态势j的可能性为μ,记为向量μ,μ,…, μ,则m个信息源构成A×B的关系矩阵为: R= 将各信息源可信度B用上的隶属函数X=x信息源1,x信息源2,…,x信息源m表示,那么,根据Y=X?R进行模糊变换就可以得出Y=y,y,…,y,即综合判断后的各态势的可能性为y。对可能的态势按照一定的准则进行选择,即可得出最终的结果。 (2)态势分析本质上是非结构化问题。因此,在分析过程中不能完全依靠信息融合态势分析工具。专家经验是对态势分析的必要补充,成为了选择可能态势的重要准则之一。在如图2所示结构中,我们引入了态势分析专家系统以辅助态势分析人员进行工作。 (3)维修资源元素关联分析。在特定的维修环境下,维修资源各元素间存在着一定的关联。这种关联本质上体现在系统可靠性与各维修资源间的对应关系上。探讨这些关联关系可以使得维修资源元素的结构更为合理。 对于复杂系统的维修保障而言,各类维修资源间存在着一定的相关度。这种相关度是复杂系统的内在可靠性在维修资源需求上的外在表现。关联分析有利于从维修资源配置合理性的角度对系统的可靠性作综合的评价,并有利于优化维修资源元素的配置比例。维修资源元素是彼此间相互联系的数量范畴,被称之为相关变量。研究这些相关变量间的相互作用程度及其变化趋势为揭示保障系统的内在可靠性提供了一条途径。 关联分析可发现维修资源间的关联规则(Association Rule),这些规则体现了属性一值频繁地在给定数据集中一起出现所需要的条件。这里所说的“数据集”就是符合某种系统可靠性状态的状态信息的容器,“条件”代表了某种系统的可靠性状态,“规则”代表了系统状态参数与系统可靠性状态间的映射关系。 维修资源关联规则可用如下形式描述: X?圯Y, 即A∧…∧A?圯B∧…∧B 其中Ai∈1,…,m是属性一值对。关联规则X?圯Y可解释为:满足X中条件的数据库元组多半也满足Y中的条件。这种关系往往是以谓词形式表达的。当涉及多个属性时,规则间的关系为多维关联规则(Multidimensional Association Rule)。维修资源配置规则一般是多维关联规则。 设I=i,i,…,i是项的集合;设与维修任务相关的数据D是维修信息数据库事务的集合,其中每个维修事务T是项的集合,使得T?哿I;每一个维修事务有一个标识符,称为TID;设A是一个项集,维修事务T包含A,即A?哿T。将关联规则写成A?圯B的蕴涵式,其中A?奂B,B?奂I,并且A∩B=?渍。规则A?圯B在维修事务集D中成立,具有支持度S,其中S是D中维修事务A∪B的百分比,其概率为PA∪B。规则A?圯B在维修事务D中具有置信度c,如果D中包含A的维修事务同时也包含B的百分比是c,则其条件概率为PB|A。同时满足最小支持度阀值和最小置信度阀值的规则称为强规则。如果项集满足最小支持度,则称其为频繁项集(Frequent Item Set)。 按以上说明,对于维修资源元素关联规则的挖掘过程可表示如下: (1)找出所有频繁项集; (2)由频繁项集产生强关联规则。 生成的关联规则可以用于优化维修资源配比,也可在对大型复杂装备系统故障预测时提供重要的参考信息。 3维修资源群决策的可靠度 考虑到被维护系统的分散性以及对保障系统分而治之的维修管理策略,对于保障系统的维修资源决策应采用群体决策的方式。群决策体系的可靠度评估将是前期对设备和产品可靠度估计结果的延续。如果群决策的可靠度达不到要求,将会使前期对设备和产品可靠度的评估前功尽弃。因此,有必要对群决策的可靠度进行数学分析。 群决策系统由群体成员(包括人类专家和专家系统)和决策准则两部分组成,群体准则是构成群体成员拓扑结构的基础。成员数为n的子系统与决策准则选择器的串联系统组成群决策系统,以随机数X表示每一子系统能否完成正确的资源配置决策。若n个子系统中有k个子系统正常工作,则系统能正常完成决策任务,则群决策系统的结构函数为[4-5]: φx,x,…,x= 设P为决策成员i的决策可靠度,则群决策系统的可靠度则为: R=Pφx,x,…,x=1×PX=1=Px≥k×P 假设各子系统的决策能力相当,则有P=P=…=P=P,则n中取k表决系统具有参数n与p的二项式分布为: R=PCP1-P 值得注意的是,在群体成员决策过程中,若成员A与B存在相关时,PAB将可能发生增大现象。这有可能导致决策结果被某些影响大的成员控制的可能,从而出现维修资源分配不均的情况,其直接后果就是维修成本的大幅上升。我们在实际操作时采用了德尔菲法消除各子系统相互影响而造成的不良后果。 4结束语 为了提高对复杂系统的维修保障能力,对维修需求与维修资源间的匹配状态进行分析极为重要。对复杂系统的各个部分都进行细致深入的状态分析是不可能的,也没有必要。态势分析法从全局层面上快速进行维修需求/维修资源状态匹配分析,对提高维修保障能力有重要指导意义。 参考文献: [1] 杨秉喜,刘欣,陈全庆. 备件供应规划要求规范化的起点[J]. 装备质量,2004(1):42-46. [2] 赵永,赵虎臣. 备件寿命的计算机随机模拟[J]. 冶金设备,1998,6(3):28-30. [3]Part trick Joseph O' Reilly. An Evaluation of Allowance Determination Using Operational Availability[D]. Maser's Thesis, Naval Postgraduate School, 1982. [4] 曹晋华,程侃. 可靠性数学引论[M]. 北京:科学出版社,1986. [5]Jame A. Mcdonell. LAMPS MK III Pack-up Kit Spares Selection as Depicted by the Availability Centered Inventory Model(ACIM)[D]. Master's Thesis, Naval Postg- raduate School, 1984. |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。