基于灰色关联度理论的车辆装备维修保障费用影响因子分析

曹会智 陈泽东 单长华 牛俊峰 杨超

[摘要] 本文针对维修保障费用影响因素的复杂性，在灰色关联分析的基础上，对影响维修保障费用的诸多影响因子进行关联分析。以量化的形式体现各个影响因子对维修保障费用的影响程度，克服了以往权重赋值主观性较强的局限，并以某单位EQ1118运输车的具体实例说明了该方法的可行性。

[关键词] 灰色关联度； 维修保障费用； 影响因素； EQ1118

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 23. 043

[中图分类号]E072； F224[文献标识码]A[文章编号]1673 - 0194（2012）23- 0071- 02

0引言

在车辆装备全寿命周期费用中，维修保障费用占60%-70%，通过分析车辆维修保障费用的影响因子，达到在车辆装备使用过程中降低维修保障费用的目的，是节省车辆装备全寿命周期费用的重要途径。

影响车辆装备维修保障费用的因素主要有：装备重量、装备价格、可靠度、装备数量、功率、任务量、自然环境（雨雾、风沙、温度、湿度等）、人为因素（人员操作、人员培训、人员素质等）等。这些因素需要明确哪些是主要的、哪些是次要的，哪些影响大、哪些影响小，可以在使用过程中对这些因素合理处置，以达到降低维修保障费用的目的。由于影响装备维修保障费用的因素部分参数已知，而其他参数则是未知的，即实际上是一个灰色系统，所以本文尝试用灰色系统理论中的关联度分析法，分析影响车辆装备维修保障费用的影响因子。

1灰色关联度分析原理

灰色关联度分析是多因素统计分析的一种方法。它以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度来描述各因素间相关性的强弱。基本原理是：如果样本序列反映两因素变化态势基本一致，它们之间的关联度就大；反之关联度就小。

1.1关联度分析步骤

1.1.1无量纲化处理

原始数据不能直接用于分析，因为原始数据的数值大小和量纲不同，因此，首先要进行数据的无量纲化处理。

无量纲化是用数学工具研究实际问题时常用的方法。其方法通常是在参数中选取一个特征值，经过恰当的数学处理，将量纲不同的参数的量纲消除。无量纲化的基本方法有：特征值法、标准化法、比重法、初值法，用公式表示如下：

（1） 特征值法

yi = ■ yi= ■

（2） 标准化法

yi = ■

其中，x = ■■xi， S = ■

（3） 比重法

yi = ■

（4） 初值法

yi = ■

以上式中，xi为有量纲参数的第i个参数值；x 为参数的均值；yi为无量纲化处理后的参数值。

在研究中具体采用哪种方法要依情况而定。

1.1.2求关联系数

具体步骤如下：

（1） 求差序列

利用Δi（k） = | x0（k） - xi（k） |，其中 i = 1，2，…，m；k = 1，2，…，n。

（2） 求二级最大差和最小差

Δmax = ■■| x0（k） - xi（k） |

Δmin = ■■| x0（k） - xi（k） |

（3） 求关联系数

根据关联系数定义：

ξi（k） = ■

其中，ρ为分辨系数，在（0，1）之间取值。ρ越小，关联系数的差异越大，一般取ρ = 0.5。

1.1.3关联度计算

由关联系数求得比较序列与参考序列的关联程度。计算关联度可采用平均值或者加权求得。本文选择采用平均值方法，该关联度公式为：

γi = ■■ξi（k） = ■[ξi（1） + ξi（2） + … + ξi（m）]

其中，i = 1，2，…，m。

对关联度进行排序，关联度越大，说明比较序列与参考序列变化的态势越一致，说明该序列对参考序列的影响也越大。

2车辆装备维修保障费用影响因子的灰色关联分析

以某单位EQ1118 GA型运输车为例，在收集维修保障费用的影响因素时，考虑到数据收集的可行性，选择了以下影响因素：k1——任务量（千米）；k2——装备故障数（次/年）；k3——训练时间（小时）；k4——年平均相对湿度（%）；k5——年平均气温（℃）。

k1、k2、k3是通过调研获得，k4、k5则是通过查阅各年的《中国统计年鉴》获得。获得的维修保障费用影响因素数据见表1。

运输车的寿命一般在20年左右，在寿命周期内大中小修都不是固定的，所以每年的费用相差很大，基本没有规律可言。考虑到为军级以上单位服务的定位，只研究单车意义不大，所以本文讨论的是车型费用，即单位该车型的平均费用。作为参考序列的EQ1118 GA维修保障费用见表2。

每年的费用已经经过了费用时间价值的处理。

将影响因素进行归一化得：

10.992 21.049 31.436 61.158 61.125 31.129 211.139 51.046 51.418 60.953 41.046 50.953 211.063 51.182 11.450 81.109 81.202 31.138 710.954 80.935 40.954 80.854 80.903 20.951 611.032 81.046 11.026 31.019 71.026 31.039 4

参考序列的归一化结果为[1，1.013 2，1.034 99，1.486 1，1.217 5，1.157 4，1.161 3]

通过上述灰色关联度计算步骤，经过程序计算，得到：

γ1 = 0.903，γ2 = 0.743，γ3 = 0.837，γ4 = 0.625，γ5 = 0.740

对各灰色关联度进行排序，得到结果如下：

γ1 > γ3 > γ2 > γ5 > γ4

通过灰色关联度排序，可知对EQ1118GA维修保障费用影响程度由大到小排列为：任务量、训练时间、故障率、年平均气温、年平均相对湿度。

由以上排序可以看出，车辆装备每年的任务量对维修保障费用的影响最大，这也符合实际情况，车辆装备行驶里程越多，发生故障的概率越大，其维修费用越多。训练强度对维修保障费用的影响体现在人员对于装备使用及维修保养的熟练程度上，训练时间的多少反映了装备的训练强度，训练时间越多，人员素质相对越高，发生故障的概率越小，当然，这也是有一定限度的；故障率反映了装备可靠性的高低，当车辆装备可靠性降低时，发生故障的情况就会增多，从而使其维修保障费用增多；年平均气温和平均相对湿度对维修保障费用的影响体现在对器材的影响上，如装备在沙漠、雨林等环境下，其故障率会明显增加。

3结论

本文运用灰色关联分析法对车辆装备维修保障费用和各影响因素的关联程度进行分析，量化分析了维修保障费用与各因素的关联程度。通过实例分析可以看出计算结果与实际情况能够很好吻合，因此该方法的应用对车辆装备保障部门具有一定的指导作用，也能为决策部门的决策提供参考依据。

主要参考文献

[1] 王欢，陈永革，曾昭博. 基于灰色理论的装备维修保障费用的影响因素分析[J]. 空军装备研究，2009（4）：19-20.

[2] 杨建军. 科学研究方法概论[M]. 北京：国防工业出版社，2006.

[3] 郝强. 模糊灰色方法在防空兵作战分析中的应用[M]. 北京：军事科学出版社，1997.