作戰系統標校數據采集與分析系統設計*

許曉華 李 鵬

(1.海軍工程大學研究生管理大隊 武漢 430033)(2.海軍工程大學電子工程學院 武漢 430033)

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作戰系統標校數據采集與分析系統設計*

許曉華1李 鵬2

(1.海軍工程大學研究生管理大隊 武漢 430033)(2.海軍工程大學電子工程學院 武漢 430033)

艦艇作戰系統標校數據是作戰系統功能、各項系統裝備技術狀態的反映,針對目前沒有對作戰系統標校數據進行有效采集與分析的現狀,設計了一種標校數據采集與分析系統。文章建立了標校數據錄入規范,設計了數據分析功能,對數據進行了分析處理,從而實現了標校數據的有效利用。分析結果證明:該系統對作戰系統標校數據的管理和應用提供了支撐,可為裝備維護和改進的相關決策人員提供參考。

標校數據; 數據錄入; 數據分析; 系統設計

Class Number E83

1 引言

目前我國大中型水面艦船的武器系統采用了較多的新技術,技術維護保障任務比較繁重,對作戰系統的標校提出了更高的技術要求。作戰系統標校數據的積累與分析是提高武器系統作戰能力的有效途徑。傳統作戰系統標校數據存儲主要為紙質數據,數據類型和格式的不統一造成了分析處理存在困難,限制了數據分析對武器系統技術保障的支撐作用,同時這些數據僅僅作為檢驗驗收的依據,檢驗驗收后將其歸檔不再利用,實際上這些數據大都可以在檢查使用過程中作為可靠性和可用性參考數據,具有利用價值。基于此,本文設計了作戰系統標校數據采集與分析系統,通過對作戰系統標校數據的規范化錄入、利用相關的數據處理技術進行數據的挖掘與分析,通過人機交互等方式實現標校數據的應用,為提升作戰系統標校信息化保障能力提供有力支撐。

2 系統的基本組成

作戰系統標校數據采集與分析系統總體由數據錄入分系統、數據分析分系統、人機交互分系統三個分系統組成,系統組成如圖1所示。

圖1 系統的基本組成

2.1 數據錄入分系統

數據錄入分系統主要是將基礎數據和通過數據預處理得到的作戰系統標校數據一并進行錄入,構建作戰系統標校數據庫。采用的錄入方法為人機交互操作錄入。

2.2 數據分析分系統

數據分析分系統主要是實現對錄入數據的查詢以及挖掘與分析,采用的主要數據分析方法包括數據挖掘技術、聯機分析技術和統計分析技術等。

2.3 人機交互分系統

人機交互分系統主要是人員對系統的管理的實現,包括用戶管理與訪問控制和訪問日志兩個部分。針對不同的角色,本系統采取了不同的策略:系統管理員有所有的菜單權限和增刪查改權限,操作員有所有的菜單權限和增查改權限,但操作員不能對數據進行刪除。

3 系統的基本功能

系統設計采用錄入終端和數據庫服務器相結合的方式實現標校信息的數據采集,用記錄的數據和分析模型指導標校工作的進行,從而實現系統的基本功能。基本功能主要由數據采集、數據管理、數據分析三方面組成。

3.1 數據采集功能

系統的數據采集功能主要體現在采用錄入終端對作戰系統標校數據進行實時采集;對艦上標校數據進行記錄和計算;將錄入終端中記錄的數據上傳到數據庫服務器上。

3.2 數據管理功能

系統的數據管理功能主要體現在作戰系統標校數據存儲在數據庫服務器中后,可以通過服務器進行查詢;數據庫服務器能接收數據錄入終端上傳的數據,形成標校指導書,方便標校人員在數據錄入終端上下載指導書,按標準化程序進行標校。

3.3 數據分析功能

系統的數據分析功能主要體現在數據對比和統計分析。

通過數據查詢功能,指定一個需要進行數據對比的標校項目,并可以通過查詢條件“舷號、被檢設備、測試人員、填寫日期”的自由組合,來篩選出想要的數據。通過逐行列舉同類型的數據,給使用者提供橫向數據對比的功能。

指定一個需要進行統計分析的標校項目,并可以通過查詢條件“測試人員、填寫日期”的自由組合,來篩選出想要的數據。對指定的標校項目數據中的不合格數據進行分析,得出不合格的開始時間,結束時間,不合格間隔時間,不合格間隔次數,給系統使用人員在決策分析中提供數據支持。

4 系統實現所需的關鍵技術

4.1 數據采集技術

采用的數據錄入方法為人機交互操作錄入。人機交互操作錄入數據主要通過錄入終端上的圖形用戶界面,將作戰系統標校的相關信息按照統一要求,在每次標校結束后進行及時的數據錄入。

以某次遠海訓練艦炮水平度標校為例,對艦炮水平度進行標校后,要及時錄入標校數據[2]。本系統中錄入的數據主要包括:艦艇舷號、被檢設備、測試設備、基準平臺、時間、地點、測試人員、技術要求、某一方向水平度、測試次數、被測部位、艦平臺、每次誤差、平均誤差、另一方向水平度的檢查結果,最終得出艦炮水平度的標校結論。如果沒有故障,在平時的標校后也要對相關數據進行錄入,如圖2所示。

圖2 作戰系統標校數據的錄入

4.2 數據分析技術

系統的核心功能是將作戰系統標校后錄入的數據生成用于分析的數據庫,根據標校任務需求的不同再進行分析。對標校數據的分析處理主要采用數據庫處理技術,其中數據挖掘技術和聯機分析技術是數據庫主要使用的方法。數據庫處理技術主要有數據挖掘和聯機分析技術,這兩種技術處理的問題類型不同,分析的深度不同,相互之間相輔相成[3]。

1) 數據挖掘技術

數據挖掘是基于人工智能、機器學習、統計學等技術,高度自動化地分析原有數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式或行為,以幫助決策者做出正確決策的過程[4]。

由艦炮水平度標校數據得到艦炮作戰系統因水平度產生故障時的累計使用時間,采用灰色GM(1,1)模型預測歷史數據序列的趨勢性成分[5],同時引入馬爾可夫模型預測隨機性成分[6],描述艦炮作戰系統的水平度故障趨勢,確定下一次標校的時機。故障間隔時間如表1(單位:h)。

表1 故障間隔時間

取前八個數據為原始數據序列,后兩個數據用來和模型產生的預測值進行比較。對十組數據分別采用GM(1,1)模型和灰色—馬爾可夫模型進行模擬和預測,預測結果見表2,預測誤差見表3。

表2 故障間隔時間預測結果

由表3可見,灰色—馬爾可夫模型的預測結果的平均相對誤差小于單一的GM(1,1)模型,尤其是在未來兩次的預測中效果更明顯。基于灰色組合模型確定標校周期比單一的灰色預測模型效果更好[7]。

表3 預測模型誤差分析

2) 聯機分析技術[8～9]

聯機分析處理(Online Analytical Process,OLAP)是針對特定問題的聯機數據進行的訪問和分析,它是利用存儲在數據庫中的數據,根據用戶提出的問題,進行各種分析操作,并以較為直觀易懂的形式將結果返回給用戶。

標校數據庫中存放著大量數據,而決策者往往希望以簡潔的描述形式觀察匯總的數據集,此外還希望從不同的條件和角度描述數據,這就需要以簡潔概要的方式描述作戰系統的標校信息。

系統采用OLAP方式對標校數據在不同維(每一維代表對標校數據產生影響的一種因素)中進行切片(在多維數據庫的某一維上選定一個維成員)、切塊(在多維數據庫的某一維上選定某一區間的維成員)等分析操作,可以綜合界面友好的人機交互技術,最終將結果以多維的形式顯示給用戶。在使用的標校數據信息量比較龐大時,每一組多維數據都可以采用三維的結構,即采用多次切片的分析動作。對于艦炮水平度標校顯示出的艦炮作戰系統故障情況,在時間維和海情維上進行分析,可以確定艦炮武器系統在使用的不同時間段和不同海情條件下因水平度產生故障的次數、故障間隔時間等,決策者可根據分析結果清楚地掌握艦炮作戰系統在不同的時間段和海情條件下出現故障的總體情況;同樣的,也可以在其他維度上對故障情況進行分析。

5 系統的效益分析

通過對作戰系統標校數據的積累與分析,能夠對作戰系統的維修校正、排故操作和裝備保障提供支撐。作戰系統標校數據采集與分析系統的效益主要體現在提高標校效率、優化排故步驟和提升裝備保障水平三個方面。

5.1 提高標校效率

主要是通過優化標校的時間間隔和科學的評價標校結果來提高標校效率,具體實現如下:

1) 優化標校的時間間隔

以作戰系統標校數據為依據建立標校模型,根據歷史的標校數據預測下一次標校的時機,優化標校的時間間隔。

2) 科學的評價標校結果

通過統計作戰系統標校項目、分析標校數據和評價標校項目指標,對標校結果做出合理評價,并可根據分析情況給出改進建議。

3) 減小裝備故障幾率

對作戰系統出現的故障進行分析,可以改進使用方法,減小因使用不當造成的故障幾率。

5.2 優化排故步驟

通過對歷史標校數據的分析,裝備保障人員在裝備維修過程中,可通過標校數據的查詢找到相似裝備故障產生的原因,從而縮短確定裝備故障原因的時間,優化排故步驟,對裝備排故方法進行優化。

5.3 提升裝備保障水平

提升裝備保障水平主要體現在對作戰系統故障的發現和裝備的維護與改進上,具體如下:

1) 作戰系統標校人員標準化標校。

將作戰系統的故障類別、排故方法等標校信息進行留存,通過對保存的標校數據和故障類別的提取,在繁多的故障中尋求最高效的方法確定裝備故障,形成標校指導書,裝備保障人員對照標校指導書按標準化程序進行標校。

2) 對作戰系統使用狀態進行預判。

通過對大量作戰系統使用狀態數據的統計分析,對作戰系統的未來狀態進行預測,對將失去作戰效力的裝備進行更換維修,保證作戰系統的效能。

3) 總結作戰系統故障規律及確定標校周期。

通過對大量標校數據的統計分析,可以得到作戰系統故障的規律,確定進行標校的周期,裝備保障人員適時及時進行作戰系統的標校,提高保障效率。

4) 改進作戰系統,提升研發水平。

通過對作戰系統故障情況的分析,將現有作戰系統中那些經常出現故障,影響作戰性能的部件,進行改進設計,使作戰系統更好地實現作戰效能。通過對錄入標校數據的分析,可以判斷現有作戰系統技術上的不足,為裝備研發人員對下一代作戰系統的研發提供數據支持[10]。

6 結語

隨著艦艇訓練任務的日益繁重,艦艇作戰系統得到了更加頻繁的使用,對作戰系統標校的要求也越來越高,與此相對的是,目前我國并沒有針對作戰系統標校信息聯調進行實時采集和分析的系統或設備。文章所提出的作戰系統標校數據采集與分析系統,通過電子化、規范化的數據錄入,并利用數據庫等技術對數據進行分析處理,從而實現作戰系統標校信息的有效挖掘。通過不同的功能模塊,實現作戰系統標校數據的各項記錄和管理,使數據得到充分的利用,大大減少標校時間和費用、提高維護效率,最終提升作戰系統標校信息化保障水平。

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[6] 趙瑞賢.巡回計量綜合保障關鍵技術及實現方法研究[D].北京:北京航空航天大學,2005.

[7] 章柏紅,謝孔峰.灰色-馬爾可夫鏈預測建模方法及其應用[J].海南師范大學學報,2008,21(4):469-477.

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Design of Combat System Calibration Data Collection and Analysis System

XU Xiaohua1LI Peng2

(1. Graduate Students’ Brigade, Naval University of Engineering, Wuhan 430033) (2. Electronic Engineering College, Naval University of Engineering, Wuhan 430033)

The calibration data of a naval vessel combat system is the reflection of combat system’s function and technology state of every system equipment. Aiming at the actuality of lack of collection and analysis of the calibration data of a combat system, a system for calibration data collection and analysis is designed. This paper establishes calibration data entry specification, designs data analysis applications and analyses processes data. Analysis results show that this system provides a strong support for the management and application of the combat system’s calibration data, provides references for the relevant decision makers about the equipment maintenance and development.

calibration data, data entry, data analysis, system design

2015年3月2日,

2015年4月27日

許曉華,男,碩士研究生,研究方向:作戰指揮系統。李鵬,男,副教授,研究方向:作戰指揮系統。

E83

10.3969/j.issn.1672-9730.2015.09.028