基于装备技术构成的维修专业优化研究

吕升全，郭金茂，徐玉国，罗九林

(装甲兵工程学院 技术保障工程系，北京 100072)

【装备理论与装备技术】

基于装备技术构成的维修专业优化研究

吕升全，郭金茂，徐玉国，罗九林

(装甲兵工程学院 技术保障工程系，北京 100072)

提出了基于装备技术构成的维修专业优化，运用费歇尔判别法分析确定装备部件的维修专业种类；实例中运用该方法使得维修专业数量大大减少；该方法对装备种类多，技术构成复杂情况下的维修专业优化快速有效，对装备的更新换代适应性强。

维修专业；技术构成；判别分析

人员是开展装备维修保障活动的主体，装备投入使用后，需要一定数量的、具有一定专业技术水平的人员进行维修保障工作[1]。随着国防科技进步，新型复杂装备科技含量、复杂程度越来越高，各系统达到空前的高度综合化[2]。在信息化条件下的模块化合成部队所含装备复杂种类繁多,如美军模块化重型旅包含MA1A2SEP主战坦克、M2/M3步兵战车、M109A6自行火炮、自行迫击炮，以及各类轮式车辆、工程、防化车辆[3]。信息化条件下要求装备保障一体化，以最大限度的实现各种保障资源的综合集成和系统配置[4]。

目前，我军正由机械化转向信息化之中，但当前我军保障装备力量存在分散使用和保障自成体系小而全、专业条块分割等问题[5]。按装备功能划分维修专业，会导致维修专业、人员数量大量增加。例如2001年部队装备维修专业中军械专业有48个，装甲专业有12个，到了2007年军械专业增加到60个,装甲专业增加到20个。兵种专业数量的增加与部队编制员额有限之间的矛盾，严重影响了装备维修保障的质量，有的部队不得不探索实行“一专多能”的方法，设法解决维修保障专业过多、人员数量庞大的问题。针对这一难题，有学者提出“四合四统”的发展思路，其中专业组合作为重中之重[6]；有学者认为专业分类应该由上下同粗向上细下粗的专业划分转变[7]；有学者提出了运用关联规则进行数据挖掘的维修专业聚类合并，将不同专业合并实现同一专业队不同装备进行维修[8]。但这些理论都存在不足之处，为此提出了基于装备技术构成建立并优化专业的解决对策，将技术构成相似的保障对象一起保障。

1 基本思路

目前，最常用的是运用聚类理论将技术构成相似专业进行聚类后合成新的专业。以装甲专业和军械专业为例，其模型如图1所示。按照装备功能划分专业，军械专业(J)和装甲专业(Z)下面可以划分为各自小专业(J1，J2,…,Jn,Z1,Z2,…,Zn),维修专业对应着各自特定的维修部件，该专业的技术特点间接反应了所维修部件的技术构成。将专业直接进行聚类合并成新的专业(C1,C2,…,Cn)的方法简单易行。但装备更新换代后，合并相似专业而成的专业不一定能包含新装备所需的维修专业，且维修专业数量大时聚类较困难。

图1 按技术构成合并相似专业模型

图2 按技术构成合并相似维修部件模型

为了适应信息化条件下装备种类多更新速度快的特点，本文提出了一种直接从装备部件的技术构成相似出发进行优化维修专业方法。以坦克(T)和自行火炮(P)两种装备为例，其模型如图2所示。某维修单位对这两种装备的维修部件分为T1、T2、T3、T4和P1、P2、P3、P4。根据专家选择具有代表性的部件(T1、T3、P2)作为专业标准部件，根据部队力量编成及运用法则，将这些部件划分为3个专业，再对其余技术构成模糊的部件运用判别分析判定其属于哪类专业。相比前者，直接从装备部件角度出发更为直接的反应装备技术构成，若有新装备列装或装备某些部件改进、升级只需要对新加入的维修部件技术构成进行判别分析，将其纳入对应专业或是设立新专业即可。

2 程序方法

判别分析法(Discriminant Analysis)是用来判别样本所属类型的方法，判别分析法可以充分利用事先已掌握的信息或经验[9]。判别分析技术在许多领域成功应用，如医学上根据病症表现、化验结果、体征综合判断疾病类型；运动员选拔中根据运动员生理指标、运动成绩、体型、心理素质、基因因素判断运动员是否有培养潜力等。用判别分析法判别部件所属的维修专业分3步：首先确定某维修级别的维修部件；然后根据维修要求选取典型部件建立起专业标准部件将其作为样本；最后确立专业判别因素并对标准部件和其余的部件的判别因素进行量化，使用判别分析法判断其余部件属于哪一类。

2.1 专业标准部件的选择

装备维修范围根据实际情况而定，本文假定维修范围已经确定。专业标准部件的选择可以由专家组进行选择，为了使专业与专业之间交叉程度降低，总体维修专业又必须覆盖装备全面维修。专业的标准部件必须满足以下几点要求：一选择重要的部件，二选择维修量大的部件，三选择的部件技术构成差别尽量大。

每个专业初始的标准部件数量选择3种或更多，选择种类少则该专业以某几个部件为中心，部件技术构成一致性好。初始的专业标准部件数量多，那么该专业最后可能要维修的部件数量多。

2.2 判别因素的选择

判别因素的选择至关重要，所选择的评判因素必须能清晰描述装备技术构成。判别因素选得少，判别结果误差大，选得多，计算复杂，工作量大且分类精度不一定提高。现在装备大多由机械类产品、电器类产品、微电子产品、光学产品、化工产品中的一类或几类组成，这五类产品代表着不同的技术构成，并且易于区分、技术构成交叉程度低、涵盖范围全面。在特定的部件中每种产品对实现部件功能所花费用是不一样的，故用五类产品的成本作为评判产品技术构成的判别因素。为了明确各类产品的特点，现对各类产品定义如下：

机械产品：指的是装备中各类有一定形状的实物，该物体能实现传递运动或是作为支撑物体。例如齿轮、皮带、链条、轴承和机架、外壳等。

电气类产品：指的是各类存储、传输、消耗电能为主要功能的产品，例如电动机、发电机、导线、电灯泡、电加热器等。

微电子产品：指的是含有大量集成电路的以传递和转化信息、计算数据、存储数据为功能的产品。

光学产品：指的是对光进行发射、传递和接收光来实现其功能的产品，例如瞄准镜、车长镜、各类观察镜，激光发射器等。

化工类产品：指的是经化学反应产出的产品，一般为纯净物，化合物或混合物，常表现为晶体、液体、粉末，像润滑油、油漆、氮气、压缩空气等。

2.3 判别方法的选择

常用判别分析法有：距离判别法、贝叶斯(Bayers)判别法、费歇尔(Fisher)判别法、逐步判别法等。其中距离判别和贝叶斯判别在总体服从正态分布且协差阵相同时，才可以导出线性判别函数。费歇尔借助方差分析思想导出的判别函数可以是线性或是一般的波莱尔函数，其使用要求比较低，对各类总体的分布没有特定的要求，只要求二阶矩存在[10]，故选用费歇尔判别分析法。

费歇尔判别分析法分析过程如下：

设有k个总体(p维)，G1,G2,…,Gk相应的均值向量和协方差分别为μ1,μ2,…,μk, ∑1,∑2,…,∑k。任给一个样品X(p维向量)，则费歇尔线性判别函数为u(X)=aTX，其中a=(a1,a2,…,ak)T，为Rp中的任意向量，a为矩阵E-1B的最大特征根所对应的特征向量。

其中

(1)

(2)

(3)

式(2)中：I为k阶单位阵;J为所有元素为1的k阶方阵。

对与一个要判别归属的样品X，分别计算出|aTX-aTμi|(i=1,2,…，k)如果其中第l个值最小那么该样品属于Gl，如果最大特征向量判别函数得出差别较小，则依次考虑第二大第三大等特征根对应特征向量。

3 实例分析

为了方便计算，这里仅就某单位两种不同类型装备为例介绍。某基层单位有两种类型装备，该单位维修保障分队负责对两种装备27种部件实行换件维修。根据部队力量编制及运用法则共设立5专业(机械专业、电气专业、电子专业、光电专业、机电专业)，运用专家打分法为每种专业选择了3个专业标准部件。对这些换件维修部件中机械产品费用(x1)、电气产品费用(x2)、微电子产品费用(x3)、光学产品费用(x4)、化工产品费用(x5)这5个因素进行统计计算得到判别所需矩阵B和矩阵E以及各个因素的均值如表1所示，待判别部件各项成本如表2所示。

表1 各专业因素均值

专业编号x1x2x3x4x5机械专业439513电气专业8531147电子专业81466128光电专业510586612机电专业45402124

表2 部件各因素值

运用Matlab软件编程求得的判别函数为

u(X)=-0.246x1-0.112x2+0.136x3+

0.918x4-0.257x5

(4)

分类结果见表3，可以看出技术构成较为单纯的专业部件比较少，技术构成复杂的专业包含的部件比较多，由此可见这两种装备均比较复杂。原来的专业划分模式下，这两种装备所含的专业达到15种，新的划分模式下仅有5种专业，维修人力物力资源实现集约化，减少了不必要的维修人员。

表3 部件维修专业分类

4 结论

基于装备技术构成的维修专业优化方法将费歇尔判别分析法用于装备部件维修专业的确定，能很好地对装备部件的技术构成进行判别，将部件划分到合适的维修专业，对新装备加入后调整维修专业迅速避开了将原专业聚类优化的不足。实例中运用该方法使得维修数量大大减少，对技术构成复杂情况下的维修专业优化效果显著，对装备的更新换代适应性强。对新装备或装备部件改进、升级后需要设立新专业的临界条件，以及新的划分专业模式下的维修专业的人员和维修装备、设备配置还有待研究。

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(责任编辑 周江川)

Research on Maintenance Profession Optimization Based on Equipment Technology

LYU Sheng-quan, GUO Jin-mao，XU Yu-guo，LUO Jiu-lin

(Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China)

The maintenance professional optimization based on the equipment technology was put forward. The maintenance items of the equipment parts were identified by Fischer discriminate analysis method. This method makes the number of maintenance professionals greatly reduce in the use of examples. This method is fast and effective for the maintenance of professional optimization in a variety of equipment, technical complexity of the composition of the case. It has good adaptability even if the equipment replacement.

maintenance specialty; equipment technology; discriminate analysis

2016-12-15；

2017-01-20 作者简介：吕升全(1992—)，男，硕士研究生，主要从事装备保障工程研究。

郭金茂(1964—)，男，硕士，硕士生导师，主要从事装备保障工程研究。

10.11809/scbgxb2017.05.016

format:LYU Sheng-quan, GUO Jin-mao，XU Yu-guo，et al.Research on Maintenance Profession Optimization Based on Equipment Technology[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(5):69-72.

TJ07

A

2096-2304(2017)05-0069-04

本文引用格式：吕升全，郭金茂，徐玉国，等.基于装备技术构成的维修专业优化研究[J].兵器装备工程学报，2017(5):69-72.