基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦載直升機(jī)航材消耗預(yù)測研究?

韓 玉 張作剛 張海軍

（1.海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū) 青島 266041）

（2.海軍航空工程學(xué)院 煙臺 264001）

基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦載直升機(jī)航材消耗預(yù)測研究?

韓 玉1張作剛1張海軍2

（1.海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū) 青島 266041）

（2.海軍航空工程學(xué)院 煙臺 264001）

針對艦載直升機(jī)航材消耗影響因素的非定量性以及冗余性等問題，以艦載直升機(jī)操作平臺某機(jī)械類易耗件的消耗預(yù)測為例，分析了影響其消耗的因素，利用粗糙集的理論知識約簡方法去除冗余，選擇出主要影響航材消耗的因素，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了航材消耗的預(yù)測模型。最后比較了該模型的預(yù)測效果和直接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的效果，顯示了模型的實(shí)用性和有效性，為航材的消耗預(yù)測提供了一種有效的決策方法。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；粗糙集；預(yù)測；航材

ClassNum ber E239.3

1 引言

艦載直升機(jī)的使用環(huán)境是“高溫、高濕、高鹽霧”的海上環(huán)境和“振動、電磁”的艦船環(huán)境，面臨著飛行環(huán)境復(fù)雜，海上作業(yè)難度大，海上艦面保障能力弱等問題［1］以及在海上駐艦持續(xù)時(shí)間長、飛行強(qiáng)度大的實(shí)際情況，使得艦載直升機(jī)航材的品種和數(shù)量大大增加［2］。航材消耗的因素涉及航材的質(zhì)量狀況，飛機(jī)的飛行時(shí)間，飛行成員的技術(shù)水平，自然條件的影響等，多樣化的因素通過有限的一些指標(biāo)很難表述，對航材的消耗量更無法精確計(jì)算，由此看出航材階段性消耗具有明顯的隨機(jī)性，積累數(shù)據(jù)較少的情況，很難通過傳統(tǒng)的預(yù)測方法進(jìn)行消耗預(yù)測［3］。因此要對艦載直升機(jī)航材運(yùn)用適當(dāng)?shù)念A(yù)測方法，進(jìn)行合理的預(yù)測，掌握航材的消耗規(guī)律，為制定航材的攜行計(jì)劃提供依據(jù)，提高航材保障的工作效益，有效解決航材保障任務(wù)較重和艦船上航材儲備空間較小之間的矛盾，實(shí)現(xiàn)艦載直升機(jī)攜行航材的高效、精確保障。

本文以艦載直升機(jī)操作平臺某機(jī)械類易耗件的消耗預(yù)測為例，基于粗糙集的理論基礎(chǔ)，首先將影響其消耗的相關(guān)因素用粗糙集方法進(jìn)行預(yù)處理，簡化影響因素，排除冗余，找出影響部件消耗的主要因素，其中通過模糊數(shù)學(xué)的方法對定性的因素作定量的處理；然后用主要的影響因素對其消耗進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測；最后將預(yù)測結(jié)果與不考慮影響因素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較。

2 影響部件消耗的因素

航材的消耗與諸多因素有關(guān)，而每一種因素對器材消耗的影響程度也各不相同。以艦載直升機(jī)操作平臺某機(jī)械類易耗件為分析對象，影響此類型航材需求的主要因素包括以下幾個方面。飛行訓(xùn)練的任務(wù)情況，飛行時(shí)間、起落等，飛行的時(shí)間越長，起落越多，部件發(fā)生損耗的概率也就越大，消耗也就越多；飛行人員的技術(shù)素質(zhì)，飛行人員操作水平越高，部件的損害程度就越小，部件的消耗就會越小；部件的可靠性，水平制造工藝、產(chǎn)品質(zhì)量等也會對航材的消耗產(chǎn)生重要的影響，航材質(zhì)量越好，平均故障間隔時(shí)間越小，航材的需求量就越??；天氣以及氣溫的影響，惡劣天氣執(zhí)行非常規(guī)任務(wù)的飛行日越多，部件損耗的概率就越大。

其中飛行員的技術(shù)，特別是飛行員的操作技術(shù)對部件的消耗影響很大。而飛行員的操作技術(shù)不僅與飛行員該機(jī)型的飛行時(shí)間、飛行等級有關(guān)，而且和飛行員的心理素質(zhì)也有很大關(guān)系。由于操作技術(shù)不太好確定，在以往的預(yù)測模型中大都沒有考慮該因素。以艦載直升機(jī)飛行員的飛行等級、飛艦載直升機(jī)的時(shí)間和飛行員心理品質(zhì)作為考察飛行員的飛行技術(shù)參數(shù)，對每個飛行員進(jìn)行相對應(yīng)的定量評價(jià)。本文根據(jù)飛行員的飛行等級、飛艦載直升機(jī)的時(shí)間、飛行員心理素質(zhì)各量化考評指標(biāo)，采用模糊數(shù)學(xué)的方法對飛行員的操作技術(shù)分類作量化處理，并進(jìn)行分類?？蓜澐诛w行員的操作技術(shù)為優(yōu)秀、良好、中等、較差四個等級，反映飛行員操作技術(shù)的因素為論域S，則

S=｛飛艦載直升機(jī)的時(shí)間，飛行的等級，心理素質(zhì)｝

假使S上的W集為：優(yōu)秀=｛200，特級，0.9｝，良好=｛150，一級，0.8｝，中等=｛100，二級，0.7｝，較差=｛50，三級，0.6｝。

利用模糊數(shù)學(xué)方法歸一化處理之后得：優(yōu)秀=｛0.4，0.29，0.33｝，良好=｛0.3，0.26，0.27｝，中等=｛0.2，0.24，0.23｝，較差=｛0.1，0.21，0.20｝，假設(shè)某飛行員操作技術(shù)的W集為B=｛0.32，0.24，0.20｝。

利用模糊數(shù)學(xué)格貼近度［4］的公式計(jì)算可得：B=max｛0.32，0.3，0.24，0.21｝=0.32。所以該飛行員的飛行操作技術(shù)屬于優(yōu)秀。利用同樣的方法可以計(jì)算出一個操作技術(shù)不好的飛行員所占比例。

3 基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測

3.1 預(yù)測信息表的確定

根據(jù)實(shí)際情況分析，可以假設(shè)飛行時(shí)間為T，飛行的起落數(shù)為K，惡劣天氣的飛行日占全年飛行日的比例為E，故障率為Q，平均故障間隔的時(shí)間為M（小時(shí)），自然的損耗量為X，執(zhí)行非常規(guī)飛行任務(wù)的飛行日占全年飛行日的比例為Y，操作技術(shù)不好的飛行員占全部飛行員的比例為W。在這些影響因素中，除了操作不好的飛行員占全部飛行員的比例W需按照上面介紹的方法計(jì)算外，其他因素都可以在飛行記錄中得到。以部件消耗為例，結(jié)合某艦艦載直升機(jī)2007～2012年的歷史統(tǒng)計(jì)資料，其中飛行時(shí)間和飛行起落數(shù)處理分別為飛行時(shí)間、飛行起落數(shù)占首先給定計(jì)劃數(shù)的比例，整理得表1。

表1 歷史統(tǒng)計(jì)資料

3.2 預(yù)測信息表的約簡［5～6］

影響部件消耗的因素組成屬性集合L=｛T，K，E，Q，M，X，Y，W｝，2007～2012年組成集合Z=｛1，2，3，4，5，6｝，對每個屬性設(shè)定一個閾值，1代表著超過閾值，0代表著沒有達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。例如對于飛行時(shí)間T，閾值設(shè)定為115，大于115的為1，否則為0；對于飛行的起落數(shù)K，閾值設(shè)定為110；對于惡劣天氣的飛行日占全年飛行日的比例E，閾值設(shè)定為0.25；對于故障率Q，閾值設(shè)定為0.50；對于平均故障間隔的時(shí)間M，閾值設(shè)定為240；對于自然的損耗量X，閾值設(shè)定為3；對于執(zhí)行非常規(guī)飛行任務(wù)的飛行日占全年飛行日的比例Y，閾值設(shè)定為0.25；對于W，閾值設(shè)定為0.1，由表1得到信息表2。

由表2可知X的屬性值相同，這說明每年的自然損耗數(shù)量基本穩(wěn)定，對預(yù)測不會有太大影響，可以把它去掉。屬性E和Y，T和Q，W和M的值基本相同，所以只保留一個，假設(shè)保留為E，T和W刪除Y，Q和M四列，得信息表3。

表2 消耗因素信息表

表3 消耗因素約簡信息表

下面對表3中的影響因素進(jìn)行約簡，其中S=｛1，2，3，4，5，6｝，L1=｛T，K，W，E｝，則等價(jià)關(guān)系T，K，W和E分別有下列等價(jià)類：

關(guān)系ind（L1）有下列等價(jià)類：

S/ind（L1）=｛｛1｝｛2｝｛3｝｛4｝｛5，6｝｝

S/ind（L1-T）=｛｛1｝｛2｝｛3｝｛4｝｛5，6｝｝=S/ind（L1）

S/ind（L1-K）=｛｛1，2｝｛3｝｛4｝｛5，6｝｝≠S/ind（L1）

3.3 甚于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測［7～14］

本文采用了3層D的前向神經(jīng)網(wǎng)，其中輸入層有3個神經(jīng)元，而隱層有4個神經(jīng)元。輸出層有1個神經(jīng)元。把選定的特征參數(shù)K，E和W作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，部件的消耗作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，用表1的數(shù)據(jù)訓(xùn)練這個網(wǎng)絡(luò)，用這個訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測2013～2016年的部件消耗。2007～2016年十年的預(yù)測的結(jié)果和實(shí)際的消耗對比如圖1所示，從圖1中可以看到預(yù)測的結(jié)果能夠較好地跟蹤實(shí)際的消耗。

圖1 2013～2016年預(yù)測結(jié)果對比圖

同時(shí)采用未考慮因素預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用過去3年的消耗作為輸入，下一年的消耗作為輸出來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對2013～2016年消耗預(yù)測，其預(yù)測結(jié)果和因素預(yù)測結(jié)果比較得到表4，從中可以看到本文介紹的方法確實(shí)要比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的相對誤差要小。

表4 考慮因素預(yù)測與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果對比表

4 結(jié)語

本文先利用粗糙集的理論消除干擾，確定了影響部件消耗的主要因素，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找出消耗數(shù)量和影響因素之間的非線性關(guān)系，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測部件消耗，是航材器材消耗預(yù)測的一種嘗試，為航材的供應(yīng)保障提供了一種新的決策方法。

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Dem and Prediction of Carried Aviation Materials for Ship-borne Helicopters

HAN Yu1ZHANG Zuogang1ZHANG Haijun2
（1.Naval Aeronautical Engineering Institute Qingdao Branch，Qingdao 266041）
（2.Naval Aeronauticaland Astronautical University，Yantai 264001）

In view of the ship-borne helicoptermaterial consumption influence factors of the quantitative and redundancy，as ship-borne helicopter operation platform，a precision instrumentparts consumption forecastas an example，the factors affecting the consumption are analyzed，the theory of rough set knowledge reductionmethod is used to remove redundancy，themain factors affecting the consumption ofmaterial are chosen，material consumption is established based on the neural network predictionmodel.Finally the prediction results of themodeland the effectofneuralnetwork prediction are compared，the practicability and validity of themodelare shown，an effective decision is provided formaterialconsumption forecastmethod.

neuralnetwork，rough sets，to predict，supply chain

E239.3

10.3969/j.issn.1672-9730.2017.09.021

2017年3月7日，

2017年4月25日

韓玉，男，碩士，講師，研究方向：裝備、器材勤務(wù)技術(shù)。張作剛，男，碩士，教授，研究方向：裝備、器材勤務(wù)技術(shù)。張海軍，男，碩士，研究方向：裝備、器材勤務(wù)技術(shù)。