基于聚类分析的装备大修信息管理

摘要： 本文主要针对我军装备数量多、规模大的特点，分析了在对装备大修预测和装备大修信息管理中的不足。并针对以上不足，提出了采用聚类分析的方法对装备大信息进行整合、分析，力求为我军装备大修信息管理系统的构建提供实际支持。

Abstract： This article mainly aims at the large number and size characteristics of China's army equipment， analyzes the deficiencies in equipment overhaul predictive and equipment overhaul information management. And in view of the above， it proposes to use cluster analysis method to integrate and analyze the equipment overhaul information， to provide practical support for information management system construction of army equipment overhaul.

关键词： 装备大修；聚类分析；信息管理

Key words： equipment overhaul；cluster analysis；information management

中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）05-0177-02

0 引言

构建装备维修信息管理系统，能够有效对装备大修信息进行管理、对技术状态进行预测，从而提高精细化管理水平、降低维修保障费用。准确预测大修装备的规模是全军装备大修工作的基础，也是该信息系统成败的关键要素之一。而想要对某一种装备制定判定规则、预测大修规模并不复杂，但由于全军装备数量多、规范庞大。如果为每一种装备编制一段程序，其程序量及其测试工作量将是巨大的。因此判定规则的统一算法成为该信息系统的关键之一。

1 装备大修概念

装备大修是装备使用过程中补充寿命消耗，保持和恢复装备所规定的技术状态和完好状态的重要手段，是维修事业中非常重要的一环。我军的装备大修工作原来采用“分散管理、集中报批”的粗放型管理，没有形成统一的管理模式，各级、各部门的管理方式、决策模式有较大的差别。现代化武器装备大修的特点[1-3]：①维修对象复杂：随着科学技术的快速发展，我军武器装备逐渐由机械化向信息化装备，声、光、电、磁等多种现代化技术广泛应用，维修也随之由“硬”件为主转变为“软硬”件结合，装备大修的复杂程度成倍增长。②维修信息多元：武器装备的大修与否不仅仅依靠原有的评价标准进行衡量，而是综合多种因素共同判定大修与否，如飞行时间、部件状态、软件状态等。维修参考信息成爆炸式增长。③维修种类繁多：随着信息化建设的不断深入，武器装备种类、数量都有了较大幅度的提高，仅总部需要进行大修的武器装备就达上万种，并呈现不断上升的趋势。

2 装备大修信息管理的问题与目标

2.1 装备大修信息管理的问题 根据我军现有的装备大修信息进行分析，构建信息管理系统，为每一种装备编写一段代码，则每一段程序是很方便，但带来以下问题：①数据固化在代码之中，而这些参数的结构基本是稳定的，但量值却是不稳定的。在对量值进行修改时，需要对程序代码进行修改，使得机关参谋无法脱离开发人员、独立使用该软件，且修改后的回归测试工作又是很繁杂的。②这些规则虽有不一，但大部分都有许多相同之处。因此，程序员在编程时通常会采用“拷贝方法”，一旦出错，修改工作量大，且容易出现混乱。③由于代码是分写的，故测试工作量非常巨大。如果有1万种装备，每一种装备有4个分支，采用分支覆盖的标准，则至少需要4万个是测试用例。

2.2 装备大修信息系统构建的目标 ①力求实现参数与程序代码的分离，使其能脱离开发人员，并能独立地对参数进行修改。②装备大修规则看似不一，但却有很多相同之处，尽可能归纳出少量的几种模式，进行开发。

3 聚类分析方法的适用性分析

3.1 聚类分析的概念 根据这些情况，我们发现这是一个典型的聚类分析过程。聚类分析又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。其基本思想是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异较大，于是根据一批样品的多个观测指标，找出能够度量样品（或变量）之间相似度的统计量，并以此为依据，采用某种聚类法，将所有的样品（或变量）分别聚合到不同的类中[4]。

3.2 聚类分析的特征 聚类分析是根据事物本身的特性研究个体的一种方法，目的在于将相似的事物归类。它的原则是同一类中的个体由较大相似性，不同类的个体差异性大。其主要特征为：①适用于没有先验知识的分类。如果没有这些事先的经验或一些国际标准、国内标准和行业标准，分类便会显得随意和主观。这时只要设定比较完善的分类变量，就可以通过聚类分析法得到较为科学合理的类别；②可以处理多个变量决定的分类。例如，要根据消费者购买量的大小进行分类比较容易，但如果在进行数据挖掘时，要求根据消费者的购买量、家庭收入、家庭支出、年龄等多个指标进行分类通常比较复杂，而聚类分析法可以解决这类问题；③聚类分析是一种探索性分析方法，能够分析事物的内在特点和规律，并根据相似性原则对事物进行分组，是数据挖掘中常用的一种技术。

4 装备大修信息管理方法

针对装备大修的特点，在规范化处理的基础上，根据其是否同分支、是否同参数、是否同参数的量值三个属性，将聚类过程分为以下四个步骤类别：直接聚类（RB）、参数与代码分离聚类（RC）、虚拟参数聚类（RD）、虚拟分支聚类（RE）。

所谓“直接聚类”，就是将大修判定规则中分支数量相同、参数相同、寿命参数量值也相同的飞机型号归为一类，在程序实现中可采用子程序的方法实现，实现了程序的简化，但没有实现程序代码与参数量值的分离。

所谓“参数分离聚类”，就是在参数与程序代码分离以后，有许多规则中的参数用变量表达后，其代码部分完全相同的规则聚类为一个类别。装备大修判定规则完全一致的虽然不是很多，但是很多大修判定规则却很类似，将这种程序结构完全一致，只是参数不一致的机型的算法再聚为一类，可以将这种聚类命名为参数分离聚类。

经过分离参数聚类之后，算法的种类减少。观察之后，可以发现大修判断参数。在虚拟参数聚类完成后，各规则的参数已经完全相同，但还有的只是分支数量不一样，可以增加一些虚拟的分支，使其形成相同的结构。不完备规则再聚类，如在前面的聚类过程中出现不完备规则，按按照“分步分题决策”的思路，可将完备规则与不完备规则分为两个步骤或两个专题分别决策。由于不完备的规则可由完备的分支数量与大修次数的关系即可确定。在虚拟路径聚类完成后，完成完备规则划分就基本可以完成装备的大修预测问题。

5 结论

通过以上分析，通过我军分析装备大修的特征，可以得出一个有效的装备大修信息管理方法，从而为我军的大修信息管理信息系统的构建提供了十分具有参考价值的信息管理和分析方法。

参考文献：

[1]穆若志，王涛，赵国际.外军武器装备维修管理研究[M].北京：出版社，2002.

[2]陆凡，谢晴.高技术武器装备保障力量建设之思考[J].兵工自动化，2012（05）：13-15.

[3]总装备部综合计划部.美军装备维修保障.北京：航空工业出版社，2006.

[4]张立军，任英华.多元统计分析实验[M].北京：中国统计出版社，2009：23-64.