胡明輝，李國軍，雷　斌，李高峰，賈昕杰，包　楊

(1.重慶通信學院，重慶　400035； 2.重慶郵電大學，重慶　400065)

?

短波固定通信臺站裝備維修保障能力評估研究

胡明輝1，李國軍1，雷斌1，李高峰1，賈昕杰1，包楊2

(1.重慶通信學院，重慶400035； 2.重慶郵電大學，重慶400065)

針對短波固定通信臺站維修保障力量體系復雜、量化評估難的問題，研究短波固定通信臺站裝備維修保障能力評估的指標體系，將主元分析與理想點決策方法相結合，建立一種新的維修保障能力多目標評估模型，實驗結果表明：該方法結果清晰、易于解釋，為構建短波固定通信臺站維修保障體系提供輔助決策手段。

層次分析法；主元分析法；理想點法；短波固定通信臺站；維修保障能力；評估

本文引用格式：胡明輝，李國軍，雷斌，等.短波固定通信臺站裝備維修保障能力評估研究[J].兵器裝備工程學報，2016(8):47-51.

短波通信歷來是國家和軍隊遠程通信和機動通信的基本手段。隨著我國綜合國力的增強及“一帶一路”戰(zhàn)略的提出，國家利益不斷向外擴展，對國家遠洋跨海通信能力提出了更高的要求。當前，遠洋機動通信手段主要包括衛(wèi)星通信和短波通信。由于強對抗環(huán)境下衛(wèi)星通信抗毀抗擾能力弱，因此短波通信建設發(fā)展成為了我軍“走出去”的當務之急。

短波固定通信臺站是短波通信系統(tǒng)的主要組成部分。隨著通信設備的不斷更新，以及網(wǎng)絡化程度大幅提升，短波固定通信臺站裝備的維修保障日益復雜，成為制約其通信保障能力的一個瓶頸。當前，我軍固定通信臺站主要依靠設備生產(chǎn)廠家組織維修保障，由于這些臺站大多涉密程度高，不便于廠家維修人員直接進入工事內(nèi)進行現(xiàn)地維修，而只能采取返廠維修的方式進行保障，維修周期長達數(shù)個月，與我軍作戰(zhàn)保障需求嚴重不符。因此，建立完善的基于自身力量的維修保養(yǎng)制度、規(guī)范，提升自身維修保障能力顯得極其迫切，對當前固定臺站的自身維修保障能力做出及時有效的評估和預測也意義重大。當前，關于評估理論方面的研究很多，但對短波固定臺站的維修保障能力進行系統(tǒng)的分析評估的相關研究成果較少。

本文通過分析，采用層次分析法建立短波固定臺站維修保障能力評估的指標體系，再綜合運用主元分析法及理想解點法對其維修保障能力進行評估，并進行實例驗證。對分析短波臺站維修保障能力，構建短波固定臺站運行維修保障體系具有一定借鑒意義。

1　評估指標體系建立

影響維修保障能力的因素眾多，建立合理的短波固定臺站維修保障能力評估指標體系是對其進行有效的綜合評估的前提和關鍵。短波固定臺站因其職能任務需要，大多位于交通不便的山區(qū)，且由營連等基層級部隊進行日常的業(yè)務處理，屬于基層級維修機構，故其維修保障能力評估指標有一定特殊性。本文將短波固定臺站所有與維修保障相關因素看作一個系統(tǒng)進行綜合評估。根據(jù)評估指標理論，評估指標體系建立必須滿足科學性、可行性、系統(tǒng)性、獨立性等原則，具體流程如圖1所示。

根據(jù)以上原則流程，結合專家的意見及短波臺站實際情況，將影響短波固定臺站維修保障能力評估的內(nèi)容分為如下3個方面：維修保障人員、維修保障物資、維修保障管理。由該3個1級指標可細化為10個2級指標、25個3級指標，建立指標體系如圖2所示。

圖1　指標體系建立具體流程

圖2　短波固定通信臺站維修保障能力評估指標體系

2　基于AHP的指標權重確定

AHP又稱層次分析法，是T.L.Satty教授提出的一種定量與定性相結合的系統(tǒng)分析方法，其基本思想是將復雜問題進行層次化，條理化，構造層次分析模型。再按照一定的比例標度，通過兩兩比較的方式確定各因素的相對重要性，構造上層因素對下層因素的判斷矩陣，從而確定各指標相對重要性的總排序。

2.1建立遞階層次結構模型

首先把實際問題條理化、層次化，構造出一個層次分析的結構模型。通常情況下，可分為三層,如圖3所示。

圖3　遞階的層次結構模型

2.2構造比較判斷矩陣

判斷矩陣是指人們針對上一層次某因素而言，本層次與之有關的各因素之間相對重要性所做出的判斷，判斷矩陣的構造是AHP的關鍵一步。假定A層中因素Ak與下一層中因素B1,B2,…,Bn有聯(lián)系，則構造的判斷矩陣如表1所示。

表1　AHP判斷矩陣

其中，bij是對于Ak而言，Bi對Bj相對重要性的數(shù)值表示，通常bij取1、3、5、7、9及它們的倒數(shù)，分別表示Bi與Bj同樣重要、稍微重要、明顯重要、強烈重要、絕對重要，它們之間的數(shù)2,4,6,8及各數(shù)的倒數(shù)具有相應的類似意義。顯然，任何判斷矩陣都具有下列性質(zhì)：

(1)

需要注意的是為避免出現(xiàn)“B1比B2重要，B2比B3重要，同時B3又比B1重要”的矛盾情況，需對判斷矩陣進行一致性檢驗，如果一致性指標不符合標準，需對判斷矩陣進行調(diào)整。

2.3層次排序

層次排序分為層次單排序和層次總排序。首先進行層次單排序。單排序是指根據(jù)判斷矩陣計算出對于上一層某因素而言，本層次與之有聯(lián)系的因素的重要性次序的權值。對判斷矩陣B，采用冪法、和積法或方根法計算滿足：

(2)

式中：λmax是B的最大特征根，W是對應于λmax的正規(guī)化特征向量，W的分量Wi即是相應因素單排序的權值。

表2　層次總排序

3　基于主元分析法與理想點的維修保障能力評估

3.1主成分分析評估方法

設評估站點有m個，每個站點有n個評估指標，則采集矩陣定義為xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。主成分分析利用多元統(tǒng)計分析方法對影響樣本指標和各個指標進行分析，通過線性變換將其轉(zhuǎn)換為維數(shù)較低的p個互不相關指標變量，亦即主成分變量。主成分分析評估方法的具體步驟如下：

1) 數(shù)據(jù)標準化

采用Z-Score法對節(jié)點指標數(shù)據(jù)xij進行標準化處理

(6)

其中

從而得到標準化的樣本決策矩陣：

2) 指標相關矩陣計算：

(7)

3) 相關矩陣特征分解。計算相關矩陣R的特征值λ1≥λ2≥…≥λn≥0以及相應的特征向量αj=[αj1,αj2, …,αjn]T(j=1,2,…,n)。

4) 主成分決策矩陣。利用上述歸一化指標主元αj，可生成主成分：

(8)

選取歸一化指標主元的累積能量貢獻率滿足下式的前p個主成分(通常ε的數(shù)值取0.85)：

(9)

由此生成由前p個主成分作為低維指標的主成分決策矩陣F=(zij)m×p=[f1,f2, …，fp]。利用歸一化指標主元的方差，可以得到主成分指標權重為

從而可以構造主成分的加權決策矩陣：

(10)

3.2優(yōu)化決策模型

在現(xiàn)有的主成分評估模型中，大都直接通過主成分的加權平均結果進行決策評估，由于主成分分量通常存在正負數(shù)，這種加權決策模型難以給出合理的解釋，幾何物理意義不明確。為此，本文從空間歐式距離概念出發(fā)，利用加權決策矩陣的P個主成分生成P維空間向量，在TOPSIS決策方法框架下，通過歐式距離進行決策判斷，以更加充分利用P個主成分信息，且易于給出合理的解釋。

TOPSIS法(理想點法)是一種常用的有限方案多目標決策分析法，具有計算簡便、結果合理、應用靈活的特點，因此得到了廣泛應用。TOPSIS的基本原理是借助于多目標決策問題的“理想解”和“負理想解”進行排序，確定各方案的優(yōu)劣程度。理想解是一個虛擬的最佳方案，其各個指標值都達到各待評方案中的最優(yōu)值；負理想解與之恰恰相反，其各個指標值都達到各待評方案中的最劣值。理想解和負理想解分別表示在決策中努力追求和竭力避免的極端情況。具體實現(xiàn)過程如下：

1) 確定理想點。對于主成分加權決策矩陣Z=(zij)m×p，取

從而構造如下正負理想點：

(11)

2) 確定p維空間主成分與理想點的距離:

(12)

3) 計算各采樣點主元與理想點主元的相對貼近度。設第i個采樣點與理想點主元的相對貼近度為Zi，則:

根據(jù)相對貼近度Zi的大小，對各采樣點進行排序，Zi越大，表示該采樣點離負理想點越遠，同時離理想點越近，則該采樣點越佳。

4　評估實例分析

根據(jù)上述指標體系及評估方法，隨機選取15個臺站進行評估實例驗證。

4.1指標權重確定。

邀請了多名專家，按照層次分析法對上述評估指標體系進行權重打分，得到25個指標最終權重如圖4所示。

圖4　各項指標最終權重

4.2PCA-TOPSIS評估

在指標權重確定之后，邀請了5位相關領域的專家按照各個指標對各臺站進行指標打分，從而得到原始評估樣本數(shù)據(jù)，再根據(jù)上述PCA及TOPSIS方法，運用MATLAB進行仿真評估，得到結果如圖5所示。

圖5　各臺站評估結果散點圖

上圖為以PCA第二主成分對第一主成分的散點圖，從圖中可以直觀看出，從第一主成分的角度看，15個節(jié)點大致可以分為3類，節(jié)點6最優(yōu)，節(jié)點7最劣，其余節(jié)點處于中間位置，相差不多。而從第二主成分的角度看，也可以大致分為3類，其中節(jié)點1、2、3、4、5、8得分相近，最優(yōu)；節(jié)點6、7、9處于中間位置；其余節(jié)點最劣。如果賦予第一主成分物理意義，比如代表人力因素，則可以通過散點圖清楚看到，從人力因素角度，節(jié)點6最佳，節(jié)點7最劣，其余節(jié)點相差不多，人力因素相近。

通過PCA-TOPSIS方法，計算各節(jié)點最終綜合評估得分，可得圖6。

圖6　各臺站PCA-TOPSIS最終綜合得分

由圖可以清楚的看到各固定通信臺站維修保障能力綜合評估結果的大小排序，其中站點6維修保障能力最強，站點7維修保障能力最弱。

4.3與其他方法對比

為驗證PCA-TOPSIS方法優(yōu)勢，將該方法與單獨用PCA和加權平均法進行了對比。仿真結果對比如圖7所示。

圖7　各臺站PCA最終綜合得分

從圖7可以看出，單獨采用PCA與采用PCA-TOPSIS方法評估結果一致，均為節(jié)點6最佳，節(jié)點7最劣。但是，當單獨采用PCA時，評估最終得分有正有負，無確切的物理含義，不便于理解。

同時，將PCA-TOPSIS方法與傳統(tǒng)的加權平均法進行了對比。通過對實驗結果分析，發(fā)現(xiàn)因為加權平均法采用相乘再累加的方式計算最終得分，其抗粗差干擾能力較弱，即當某個節(jié)點的某個單項指標得分較為突出，而其他指標均較弱時，其最終綜合評估結果受大指標的影響較大，易造成評估結果失真。而PCA-TOPSIS抗粗差干擾能力相對較強，評估結果能夠更為真實的反映節(jié)點綜合能力。

5　結束語

本文綜合考慮維修保障各個環(huán)節(jié)，建立了短波固定臺站維修保障能力評估的指標體系，利用PCA-TOPSIS方法對維修保障能力進行評估，并通過實例分析，驗證了方法的正確性與可行性，對短波固定通信臺站維修保障能力評估具有一定的借鑒意義。

[1]李巍峰，王精業(yè).裝備保障固有能力評估及評估方法研究[C]//2005年全國仿真技術會議論文集,出版地不詳：[出版社不詳]，2005:139-141.

[2]張曉南.基于主成分分析的裝備綜合保障能力評估[J].指揮信息系統(tǒng)與技術，2013,4(5):80-83.

[3]袁義，趙宏宇.BP神經(jīng)網(wǎng)絡在裝備維修保障能力評估中的應用[J].電腦與信息技術，2009,17(5)：28-31.

[4]艾寶利，武昌.空軍通信裝備維修保障系統(tǒng)效能評估體系研究[J].通信導航與指揮自動化，2010(3)：62-65.

[5]高惠璇.應用多元統(tǒng)計分析[M].北京：北京大學出版社，2005.

[6]張福光.基于主成分分析法的軍械保障信息化評估方法[J].艦船科學技術,2011(3):45-49.

[7]韓小孩.基于主成分分析的指標權重確定方法[J].四川兵工學報,2012(10):57-61.

[8]楊懿.空軍通信裝備維修保障系統(tǒng)效能評估研究[D].西安：空軍工程大學，2006.

[9]陳光亞.基于主成分分析法的炮兵裝備維修保障優(yōu)化模型[J].四川兵工學報，2014,35(12):88-91.

[10]賈明.基于云AHP模型的保障能力仿真研究[J].系統(tǒng)仿真技術，2014,10(1):64-66.

[11]CHRISTOPHE C,PETER F,HEINRICH F.Robust Sparse Principal Component Analysis[J].Technometrics，2013(2):51-55.

[12]JIA M X,XU H Y,LIU X F,et al.The optimization of the kind and parameters of kernel function in KPCA for process monitoring[J].Computers and Chemical Engineering，2012(5):74-79.

[13]TSAI Y T,WANG K S,TSAI L C.A study of availability-centered preventive maintenance for multi-component systems,2004.

[14]甘茂治，康建設，高崎.軍用裝備維修工程學[M].北京：國防工業(yè)出版社,2005.

[15]裴鳳.基于參照點的區(qū)間數(shù)TOPSIS方法研究[D].合肥:合肥工業(yè)大學 2012.

(責任編輯唐定國)

Evaluation of Equipment Maintain Support Capability of HF Fixed Communication Stations Based on PCA and TOPSIS

HU Ming-hui1, LI Guo-jun1, LEI Bin1, LI Gao-feng1, JIA Xin-jie1, BAO Yang2

(1.Chongqing Institute of Communication, Chongqing 400035, China;2.Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)

This paper aimed at solving the problem of complex and quantitative assessment of the power system for the maintenance and support of HF fixed communication stations, we established an index system for the evaluation of equipment maintenance support capability of short wave fixed communication station. By combining principal component analysis with ideal point decision method, we established a new multi-objective evaluation model of maintenance support capability. The experimental results show that the method is clear and easy to interpret. It provides a supplementary decision means for constructing the maintenance support system of HF fixed communication stations.

analytic hierarchy process; PCA; TOPSIS; HF fixed communication stations; maintenance support capability; evaluation

2016-02-18；

2016-03-15

國家自然科學基金(61302054)；重慶市基礎科學與前沿技術重點項目(cstc2015jcyjBX0078)

胡明輝(1988—)，男，碩士研究生,主要從事戰(zhàn)術無線通信與組網(wǎng)技術研究。

李國軍，男，副教授，主要從事戰(zhàn)術無線通信與組網(wǎng)技術研究。

10.11809/scbgxb2016.08.011

format:HU Ming-hui, LI Guo-jun, LEI Bin, et al.Evaluation of Equipment Maintain Support Capability of HF Fixed Communication Stations Based on PCA and TOPSIS[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2016(8):47-51.

E962

A

2096-2304(2016)08-0047-05

【后勤保障與裝備管理】