王金幗,王亞彬,王 帥,喬智勇
(陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū),石家莊 050003)
陸軍裝備維修器材(簡稱維修器材)是陸軍裝備維修所需的總成、零部件、元器件、附件,以及原材料、消耗材料等的統(tǒng)稱[1]。維修器材是實(shí)施裝備維修保障的重要物質(zhì)基礎(chǔ),裝備的使用和維修都需要大量的維修器材[2]。如果維修器材數(shù)量不足、種類不齊全,就不能及時(shí)修復(fù)戰(zhàn)損裝備,恢復(fù)戰(zhàn)斗力。反之,過多的維修器材會(huì)造成經(jīng)濟(jì)浪費(fèi),占用寶貴的運(yùn)輸資源和儲(chǔ)備資源,從而影響真正必要的器材供應(yīng)。因此,科學(xué)、準(zhǔn)確地對(duì)維修器材數(shù)量、種類的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)是裝備保障的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
當(dāng)前,需求預(yù)測(cè)的主要方法分為:定性預(yù)測(cè)方法[3],如專家會(huì)議法[4]和德爾菲法[5];定量預(yù)測(cè)方法[3]主要有指數(shù)平滑法[6]、季節(jié)性分析法[7]、線性回歸法[8]等;智能預(yù)測(cè)方法有灰色預(yù)測(cè)法[9]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[10]、支持向量機(jī)法[11]等。針對(duì)裝備維修器材的需求預(yù)測(cè),已經(jīng)有諸多學(xué)者進(jìn)行了研究。賀擁亮針對(duì)應(yīng)急狀態(tài)下軍械備件需求依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷導(dǎo)致預(yù)測(cè)不準(zhǔn)的問題,分析影響備件需求的主要因素,運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)[12]。劉暢等運(yùn)用PSO算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的權(quán)值和閾值,提高了網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性[13]。楊帆等針對(duì)器材需求受不同任務(wù)的影響較大,對(duì)裝備器材消耗影響因素進(jìn)行分析研究[14]。
上述各種預(yù)測(cè)模型為器材需求預(yù)測(cè)提供了借鑒。高原寒地地域環(huán)境特殊,作戰(zhàn)任務(wù)特殊,軍械裝備維修器材需求更為復(fù)雜,呈現(xiàn)出非線性等復(fù)雜特性,沿用平原地區(qū)通用方法很難做到準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。同時(shí),特殊的地域環(huán)境對(duì)維修器材中電子件、機(jī)械件、橡膠件需求規(guī)律影響差異較大,需分別進(jìn)行研究。結(jié)合PSO 全局搜索能力強(qiáng)、收斂速度快和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)任意非線性函數(shù)很好的擬合能力,本文提出一種基于PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維修器材換算系數(shù)模型。通過對(duì)器材需求影響因素進(jìn)行全面分析,確定不同影響因素的描述性變量并將其量化作為輸入變量,將電子件、機(jī)械件、橡膠件這三類軍械裝備維修器材的換算系數(shù)作為輸出變量,研究了高原寒地軍械裝備維修器材需求預(yù)測(cè)方法。通過算例驗(yàn)證了該方法的可行性和準(zhǔn)確性。
高原寒地部隊(duì)為保證國家主權(quán)和領(lǐng)土完整,擔(dān)負(fù)著重要的軍事訓(xùn)練任務(wù)和作戰(zhàn)任務(wù)。在實(shí)際作戰(zhàn)過程中,各種因素都會(huì)對(duì)維修器材需求產(chǎn)生影響,從而導(dǎo)致故障率更加復(fù)雜。維修器材中的電子件、機(jī)械件、橡膠件在不同的環(huán)境變化下,產(chǎn)生各自不同的規(guī)律變化,分別研究其規(guī)律特點(diǎn)可以對(duì)不同種類的維修器材進(jìn)行更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。其中,電子件、機(jī)械件、橡膠件分別對(duì)海拔、風(fēng)沙、溫度的影響較為敏感,因此,應(yīng)區(qū)分這三類維修器材并對(duì)其進(jìn)行研究。
高原寒地作戰(zhàn)的主戰(zhàn)場(chǎng)平均海拔4 000 m 以上,一是受高原寒地特殊環(huán)境的影響,自然環(huán)境惡劣,主要表現(xiàn)在:海拔高、空氣含氧量低,溫度低、溫差大,風(fēng)力大、沙塵多。二是高原山地的特點(diǎn)更加明顯,山地面積占75%以上,地形險(xiǎn)要,山高坡陡,溝谷縱橫,達(dá)坂地形多,道路質(zhì)量差。三是高原寒地社會(huì)環(huán)境較為復(fù)雜,主要包括歷史環(huán)境、宗教環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響。歷史上高原寒地戰(zhàn)爭(zhēng)頻發(fā),導(dǎo)致發(fā)生戰(zhàn)事概率較大;同時(shí)受境外環(huán)境影響沖擊,宗教復(fù)雜;由于交通環(huán)境較差,地廣人稀,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上也存在一定差異。
由于高原寒地呈現(xiàn)出諸多特點(diǎn),導(dǎo)致對(duì)軍械裝備維修器材需求影響較大,規(guī)律特點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)情況不同,需要針對(duì)以上特點(diǎn)進(jìn)行相關(guān)研究。
依據(jù)高原寒地地域特點(diǎn),從作戰(zhàn)規(guī)模、作戰(zhàn)環(huán)境、裝備情況、人員情況、保障構(gòu)想5 個(gè)方面對(duì)維修器材需求影響因素進(jìn)行分析。
1.2.1 作戰(zhàn)規(guī)模
作戰(zhàn)規(guī)模的影響主要包括作戰(zhàn)任務(wù)、作戰(zhàn)樣式、作戰(zhàn)強(qiáng)度和作戰(zhàn)持續(xù)時(shí)間4 個(gè)指標(biāo)。
1)作戰(zhàn)任務(wù)。依據(jù)國家戰(zhàn)略、歷史和外交因素,按照任務(wù)和規(guī)模,通常分為戰(zhàn)略任務(wù)、戰(zhàn)役任務(wù)和戰(zhàn)術(shù)任務(wù)。
2)作戰(zhàn)樣式。按照敵情、地形、兵力等不同情況,可分為不同的樣式,通常的樣式有進(jìn)攻戰(zhàn)斗、防御戰(zhàn)斗、威懾等。
3)作戰(zhàn)強(qiáng)度。根據(jù)作戰(zhàn)的激烈程度,可以將作戰(zhàn)強(qiáng)度分為高強(qiáng)度作戰(zhàn)、中強(qiáng)度作戰(zhàn)和低強(qiáng)度作戰(zhàn)。
4)作戰(zhàn)持續(xù)時(shí)間。從戰(zhàn)爭(zhēng)開始到戰(zhàn)爭(zhēng)結(jié)束整個(gè)過程將持續(xù)進(jìn)行的時(shí)間。
1.2.2 作戰(zhàn)環(huán)境
作戰(zhàn)環(huán)境主要考慮地形地貌、氣候環(huán)境和社會(huì)環(huán)境的影響。
1)地形環(huán)境。指的是地表各種各樣的形態(tài),作戰(zhàn)地域地形主要是高原。
2)氣候環(huán)境。指作戰(zhàn)地域氣候的平均狀況,主要要素有海拔、溫度、風(fēng)沙等。
3)社會(huì)環(huán)境。主要包含有歷史、宗教、經(jīng)濟(jì)等因素的影響。
1.2.3 裝備情況
裝備情況主要包括裝備數(shù)量和裝備可靠性的影響。
1)裝備數(shù)量。是指所有參加戰(zhàn)斗的裝備總數(shù)。
2)裝備可靠性。是指裝備在規(guī)定條件下和規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成規(guī)定功能的能力,可用故障率來衡量。故障率越小,可靠性越高,所需的維修器材越少。
1.2.4 人員情況
主要考慮人員的綜合素質(zhì)和對(duì)裝備的操作水平兩個(gè)方面。
1)綜合素質(zhì)。高原寒地下惡劣的氣候環(huán)境以及殘酷的戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)人員身體和心理素質(zhì)都會(huì)有很大影響,綜合素質(zhì)高的人員戰(zhàn)斗力強(qiáng),可以較好地操作使用武器裝備,對(duì)器材需求相對(duì)較少。
2)操作水平。操作水平的高低對(duì)裝備的正常運(yùn)行影響很大,操作技能越好,對(duì)裝備損壞越少,所需維修器材越少。
1.2.5 保障構(gòu)想
保障構(gòu)想是指根據(jù)作戰(zhàn)實(shí)際情況,決定最終進(jìn)行維修器材保障的效果,戰(zhàn)時(shí)裝備修理以換件修復(fù)為主,旨在形成提高裝備完好率、修復(fù)率的重要保證。主要采用器材保障率、平均保障時(shí)間、保障費(fèi)用等指標(biāo)來衡量。
1)器材保障率是指裝備被保障的程度。保障率越高,保障效果越好,就需要越多的維修器材。
2)平均保障時(shí)間是指完成保障任務(wù)所需的時(shí)間。
3)保障費(fèi)用是指完成保障任務(wù)所需的費(fèi)用。
維修器材需求影響因素如圖1 所示。
圖1 維修器材需求主要影響因素Fig.1 Main influencing factors of maintenance equipment demand
由圖1 可知,將影響因素分為5 個(gè)主要方面的基礎(chǔ)上,又進(jìn)一步具體細(xì)化,共18 個(gè)相關(guān)變量,分別為作戰(zhàn)任務(wù)x11、作戰(zhàn)樣式x12、作戰(zhàn)強(qiáng)度x13、作戰(zhàn)持續(xù)時(shí)間x14、地形環(huán)境x21、海拔x221、溫度x222、風(fēng)沙x223、歷史x231、宗教x232、經(jīng)濟(jì)x233、裝備數(shù)量x31、裝備可靠性x32、綜合素質(zhì)x41、操作水平x42、器材保障率x51、平均保障時(shí)間x52、保障費(fèi)用x53。通過分析,可以將18 個(gè)變量分為定性變量和定量變量,分別對(duì)定性變量進(jìn)行量化處理和對(duì)定量變量進(jìn)行描述分析。
1.3.1 定性變量量化
定性變量為作戰(zhàn)任務(wù)x11、作戰(zhàn)樣式x12、地形環(huán)境x21、歷史x231、宗教x232、經(jīng)濟(jì)x233、綜合素質(zhì)x41、操作水平x42。以上變量可以采取邀請(qǐng)不同專家進(jìn)行評(píng)判,基于專家經(jīng)驗(yàn)法進(jìn)行打分,確定其數(shù)值,具體結(jié)果如表1 所示。
表1 定性變量量化Table 1 Quantification of qualitative variables
1.3.2 定量變量描述
定量變量為作戰(zhàn)強(qiáng)度x13、作戰(zhàn)持續(xù)時(shí)間x14、海拔x221、溫度x222、風(fēng)沙x223、裝備數(shù)量x31、裝備可靠性x32、器材保障率x51、平均保障時(shí)間x52、保障費(fèi)用x53。
1)作戰(zhàn)強(qiáng)度x13:x13=T2/T1
式中,T2為戰(zhàn)時(shí)平均每天計(jì)劃使用時(shí)間(單位:h/d);T1為平時(shí)平均每天計(jì)劃使用時(shí)間(單位:h/d)。
2)作戰(zhàn)持續(xù)時(shí)間x14:是指整個(gè)作戰(zhàn)過程持續(xù)的時(shí)間,單位為h。
3)海拔x221:是指作戰(zhàn)地域的平均海拔高度,單位為m。海拔每增高1 000 m,大氣壓降低12%,外絕緣強(qiáng)度和電暈電壓降低8%~13%,電子件故障率增高。
4)溫度x222:是指作戰(zhàn)地域在作戰(zhàn)時(shí)間內(nèi)的平均溫度,單位為℃。隨著溫度的降低,橡膠件的機(jī)械性能下降,-30℃下橡膠件容易折斷、剝裂。
5)風(fēng)沙x223:可用平均風(fēng)力的大小表示,劃分為0~18 個(gè)等級(jí)。風(fēng)力越大,大氣中污染物擴(kuò)散越快,沙塵沉積越多,機(jī)械件磨損越嚴(yán)重,損壞率越高。
6)裝備數(shù)量x31:是指參加戰(zhàn)斗的裝備總數(shù),單位為件。
7)裝備可靠性x32:可用裝備故障率來衡量。是指裝備工作到時(shí)刻t 還沒發(fā)生故障,那么該裝備在以后單位時(shí)間內(nèi)發(fā)生的故障概率,即裝備故障率。
8)器材保障率x51:器材保障率P 是指裝備在規(guī)定條件下,在任意隨機(jī)時(shí)刻一旦需要器材有所需器材的概率。
9)平均保障時(shí)間x52:是指完成保障任務(wù)所需的時(shí)間,單位為h。
10)保障費(fèi)用x53:是指完成保障任務(wù)所需的費(fèi)用,單位為元。
1.4.1 直線型歸一化
將變量作戰(zhàn)任務(wù)x11、作戰(zhàn)樣式x12、地形環(huán)境x21、歷史x231、宗教x232、經(jīng)濟(jì)x233、綜合素質(zhì)x41、操作水平x42、作戰(zhàn)強(qiáng)度x3,采用極值法進(jìn)行歸一化,如式(1)所示。
1.4.2 曲線型歸一化
將變量作戰(zhàn)持續(xù)時(shí)間x14、海拔x221、溫度x222、風(fēng)沙x223、裝備數(shù)量x31、裝備可靠性x32、器材保障率x51、平均保障時(shí)間x52、保障費(fèi)用x53,采用升半Γ 型公式,如式(2)進(jìn)行歸一化,如圖2 所示。
圖2 升半Γ 型圖Fig.2 Ascending half Γ type diagram
式中,k 為調(diào)節(jié)系數(shù)。
2.1.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986 年由Rumelhart 和McClelland 的科學(xué)家提出的概念,是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[15]。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有3 層:輸入層、隱含層和輸出層,各層之間實(shí)行全連接。實(shí)際運(yùn)用中常采用3 層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3 所示。
圖3 3 層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Sketch of 3-layer network structure
但由于其存在局部極小化、收斂速度慢、網(wǎng)絡(luò)性能差、不穩(wěn)定等缺點(diǎn),因此,往往采用智能算法對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,利用智能算法在解析空間找到較好的搜索空間,再用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在較小的搜索空間尋求最優(yōu)解[16]。
2.1.2 粒子群優(yōu)化算法
粒子群優(yōu)化算法(psrticle swarm optomozation,PSO)是由Eberhart 和Kennedy 在研究鳥類和魚類的群體行為基礎(chǔ)上于1995 年提出的一種群智能算法[17]。這種算法的全局搜索能力強(qiáng),收斂速度快,能夠快速收斂到局部最優(yōu)值的范圍內(nèi),因此,通常用粒子群優(yōu)化算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重和閾值。
PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是利用粒子群優(yōu)化算法的全局搜索能力,來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、連接權(quán)值和閾值,將粒子群算法良好的全局尋優(yōu)能力與BP 算法良好的局部尋優(yōu)能力相結(jié)合,以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和學(xué)習(xí)能力,從而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體搜索效率。
2.3.1 BP 算法的權(quán)值和閾值修正公式
式中,Hj為隱含層單元j 的輸出;Ii為輸入層單元i 的輸入;vkj為從隱含層單元j 到輸出層單元k 的連接權(quán)重;wji為從輸入層單元i 到隱含層單元j 的連接權(quán)重;γk為輸出層單元k 的閾值;θj為隱含層單元j 的閾值;η 為學(xué)習(xí)率,取值為(0,1);δk為輸出層單元k的誤差;σj為隱含層單元j 的誤差;計(jì)算公式為:
式中,Tk為樣本在輸出層單元k 的目標(biāo)輸出;Ok為輸出層單元k 的輸出;Hj為隱含層單元j 的輸出。
2.3.2 PSO 算法速度和位置更新公式
式中,i=1,2,…,n;n 是此群中粒子的總數(shù);vi是粒子的速度;rand()是介于(0,1)之間的隨機(jī)數(shù);xi是粒子的當(dāng)前位置;c1、c2是學(xué)習(xí)因子,通常c1=c2=2;vi的最大值為vmax(大于0),如果vi大于vmax,則vi=vmax;pbesti是個(gè)體粒子經(jīng)過的最佳位置;gbesti是群體粒子經(jīng)過的最佳位置。
式中,w 為慣性因子,其值為非負(fù)。w 的引入,可以使粒子獲得更好的尋優(yōu)結(jié)果。目前采用較多的時(shí)線性遞減權(quán)值策略,如下:
式中,Gk是最大迭代次數(shù);wini是初始慣性權(quán)值,典型取值為0.9;wend是迭代至最大進(jìn)化代數(shù)時(shí)的慣性權(quán)值,典型取值為0.4。
2.3.3 PSO-BP 算法結(jié)合
通過PSO 算法不斷更新粒子群的速度和位置,得到全局最優(yōu)權(quán)值和閾值,運(yùn)用于相應(yīng)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。定義粒子適應(yīng)度函數(shù)為:
式中,n 為樣本的數(shù)量;Ti為樣本的目標(biāo)輸出;Oi為樣本的實(shí)際輸出。
個(gè)體極值更新公式為:
全局極值更新公式為:
上述算法流程可用如圖4 所示。
圖4 PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程圖Fig.4 Flow chart of PSO-BP neural network algorithm
本文研究數(shù)據(jù)來自部隊(duì)訓(xùn)練和完成任務(wù)的采集數(shù)據(jù)和不同地區(qū)的調(diào)查結(jié)果,選取近幾次實(shí)戰(zhàn)演習(xí)任務(wù)等實(shí)例數(shù)據(jù),通過對(duì)維修器材影響因素分析,以18 個(gè)主要影響因素作為輸入變量,輸出為電子件y1、機(jī)械件y2、橡膠件y3這三類維修器材需求量的換算系數(shù)。而后結(jié)合18 個(gè)主要影響因素對(duì)PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)樣本如下頁表2 所示。
表2 PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本Table 2 Learning samples of PSO-BP neural network
運(yùn)用PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)維修器材需求換算系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),選取1 000 組樣本數(shù)據(jù)運(yùn)用PSOBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)維修器材需求量換算系數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,設(shè)置學(xué)習(xí)速率為0.1,學(xué)習(xí)次數(shù)為20 000,結(jié)果如圖5 所示。
圖5 維修器材換算系數(shù)誤差變化曲線Fig.5 Conversion coefficient error variation curve of maintenance equipment
運(yùn)用訓(xùn)練好的PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將表3 中的樣本輸入進(jìn)行驗(yàn)證,得到維修器材需求換算系數(shù)的預(yù)測(cè)值,如表4 所示。
表3 PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證樣本Table 3 Validation sample of PSO-BP neural network
表4 實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比Table 4 Comparison of actual and predicted values
通過對(duì)比表4 中實(shí)際值與預(yù)測(cè)值,可以發(fā)現(xiàn)誤差在合理的范圍之內(nèi),PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以較好地對(duì)維修器材進(jìn)行需求預(yù)測(cè),具有可行性和參考性。
本文通過對(duì)高原寒地軍械裝備維修器材需求影響因素的分析,結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)法對(duì)其量化并歸一化處理,針對(duì)特殊的氣候環(huán)境對(duì)不同種類器材影響的差別,構(gòu)建基于PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維修器材換算系數(shù)預(yù)測(cè)模型,分別得出電子件、機(jī)械件、橡膠件這三類維修器材的換算系數(shù)。PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維修器材換算系數(shù)模型適用于具有一定實(shí)際數(shù)據(jù)的裝備維修器材需求預(yù)測(cè),仿真結(jié)果表明,采用PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行維修器材需求預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確,對(duì)高原寒地維修器材保障具有重要的指導(dǎo)意義。