装备维修智能决策支持系统的研究

        摘　要：介绍武器装备维修智能决策支持系统的基本结构，主要包括模型库、方法库、知识库和数据仓库及其相应的管理系统、数据挖掘单元和问题综合处理单元等几部分组成，将神经网络、专家系统和仿真技术，应用于维修决策的新型综合模型。该模型能以低成本合理利用各种维修资源，提高武器装备的可靠性和维修保障效率。 
        关键词：装备　维修　智能决策　支持系统 

        一、引言 
        近年来，国际维修界在视情维修（CBM)、以可靠性为中心的维修（RCM）等现代维修理论的基础上，提出了先进维修技术(AMT）的概念。所谓AMT就是以高效、可靠、安全和效益为标准，融合信息技术、维修技术和管理知识的高级综合维修技术。先进维修技术是利用强有力的监测诊断技术做支持，及时准确地掌握装备技术状态和故障源特征，发现和纠正任何可能导致装备故障的运行和操作，采取措施进行必要的维修。其有效实施能够保证装备和系统最高的可靠性和最长的使用寿命，从根本上避免故障的发生，大幅度提高维修的及时性、有效性和经济性。 
        现着重介绍将RCM与AMT结合在一起的一种维修智能决策新模型。该模型通过人工神经网络、专家系统等智能技术建立维修智能决策支持系统，其特点是能较为全面地考虑影响装备工作状态的多种因素，并实现维修智能决策。从而减少装备故障，延长装备寿命，并降低维修成本。 
        二、智能决策系统 
        智能决策支持系统（IDSS）是在决策支持系统（DSS）的基础上集成人工智能的专家系统（ES)而形成的。DSS主要由问题处理与人机交换系统、模型库系统、数据库系统组成；ES主要由知识库、推理机和知识库管理系统组成。ES以知识推理形式解决定性分析问题，DSS以模型计算为核心解决定量分析问题，IDSS充分做到定性分析和定量分析的有机结合。智能决策可视化实现是凭借先进的可视化技术，把智能决策支持过程中使用的各种数据、模型、知识和推理等转化为直观的、易于理解的、并可进行交互分析、交互控制的静动态画面的过程。其实现依据为： 
        1. IDSS以知识为主体，往往需要结合大量的数据，把决策者的知识、经验与计算机系统相结合，形成定性和定量的决策信息。为使这种结合恰当完美，必须让用户了解系统的数据特性和决策方法。从这个意义上说，IDSS的实用性很大程度上取决于智能决策支持的可视化程度。 
        2. IDSS以模型为核心，虽然决策支持系统具有模型连接装配能力，但需用户直接参与。从问题的识别、模式的选择到模型的链接和触发等，都是以“用户为导向”。因此，在决策过程中实现可视化界面，以便有正确的“用户导向”。 
        3. IDSS在决策支持过程中，数据仓库往往需要对历史数据和外部数据进行组织和存储，数据挖掘通过对数据仓库中的数据提取分析，从中识别和抽取有用知识。对决策者而言，提取哪些数据，如何进行分析，通过可视化手段了解历史数据趋势和当前外部数据的变化情况，是正确决策的基础。
智能决策的可视化实现是一个“过程”，这一转化过程能使决策者“看到”数据的特性、模型特征、推理机制的实现等，以使决策建立在科学可靠的基础之上。 
        三、维修智能决策支持系统的功能与结构 
        1．系统功能 
        本维修决策支持系统的特点是基于RCM的维修方式决策。其主要功能为：可确定预防维修的装备的合理维修周期；能对视情维修的装备进行在线状态预测。基于RCM的维修方式包括：预防维修、视情维修和事后维修。本系统针对不同装备的特点，为每个装备选择适当的维修方式，并且对于预防维修的装备制定合理的维修周期，对视情维修的装备进行状态监测，使之在故障发生前能得到维修，在保障装备可靠度的前提下最大限度地降低整个装备系统的维修成本。 
        2．系统结构 
        维修智能决策支持系统将专家知识系统、数据仓库技术以及可视化技术等有机结合，为维修人员提供信息支持和智能决策支持。该系统由维修模型库、维修数据仓库、维修知识库、数据挖掘模块、在线分析处理工具等部分构成，系统结构如图1所示。