基于服务决策表的产品配置规则研究

胡 浩 鲁玉军 蔡江涛 骆华武 汪 崟

1.浙江理工大学，杭州，310018 2.艾博生物医药(杭州)有限公司，杭州，310018

3.杭州娃哈哈集团有限公司，杭州，310033

0 引言

近年来，国内外学者对产品配置理论进行了大量研究［1-3］。在配置过程方面，文献［4］采用ECA规则和事物特性表研究了产品的配置模型;文献［5］针对ETO产品提出了产品主结构配置模型;文献［6］提出了递归化产品配置设计技术;文献［7］建立了3个映射域(功能域、行为域和结构域)，并建立了基于3个域的功能求解模型。在配置知识管理方面，文献［8］采用标准设计语言UML构建了产品配置知识;文献［9］对产品配置知识采用配置本体进行知识表达与推理;文献［10］研究了机械产品配置知识自适应方法，提出了产品配置知识自适应模型。

上述各种产品配置技术都是单向的，缺乏产品服务信息的反馈，产品服务过程中的应用数据不能转化为产品配置知识。产品服务文档记录了产品配置与产品服务过程是否匹配的信息，故可基于粗集多属性决策理论对产品服务记录进行数据挖掘，建立服务决策表，提取产品配置规则。

1 产品服务特征与服务决策表

1.1 产品服务特征

产品服务特征表征产品服务过程中各种不同的工况特性，产品服务特征的不同取值代表了产品服务过程的差异。

产品服务特征分为3类:①产品服务环境参数，包括产品服务环境的温度、湿度、经纬度、海拔高度等;②产品运行工艺参数，包括载荷、功率、速度、持续运转时间等;③与配置模块相关的产品组成模块的规格型号。

每个配置模块对应一个产品服务特征集合，产品服务特征集合中所有特征的取值决定了配置模块选用哪种型号或规格。

产品服务特征分布在产品运行记录卡、故障记录单等产品服务文档中，它们是离散的数据。若要建立服务决策表，则需要将它们进行离散化预处理［11］，即将每个产品服务特征的值分配到某个固定的数值区间。

1.2 服务决策表

粗糙集理论中的形式化知识可以表示为［12］

其中，U为对象的集合;R=C∪D为属性集合，子集C、D分别为条件属性集与决策属性集，V=Vr是属性值的集合，Vr为属性r∈R的属性值范围，即属性r的值域;f:U×R→V是一个信息函数。

服务决策表以产品服务特征为条件属性，以配置模块的选型结果为决策属性，从而形成决策表形式的产品配置规则，服务决策表将产品服务过程的差异映射成不同的产品配置需求。

2 服务决策表建构

服务决策表建构包括3个步骤(图1):①建立原始粗集决策表;②将第1步建立的原始粗集决策表进行相容性分解，然后进行条件属性约简，原始粗集决策表经过这两个步骤之后转换为服务决策表;③将服务决策表进行决策规则融合，得到完整的产品配置规则。

图1 服务决策表建构过程

2.1 建立原始粗集决策表

产品结构模块可以分为基本模块与配置模块。在产品配置设计过程中，基本模块在产品结构中都是相同的，而配置模块则需要依据产品服务过程的工况条件差异而进行选型。

建立原始粗集决策表时，并不能准确知道哪些产品服务特征与配置模块相关，而是根据使用经验，将可能与某个配置模块相关的产品服务特征都提取出来。

2.2 建立服务决策表

从原始粗集决策表建立服务决策表包括以下两个步骤:相容性分解、条件属性约简。

2.2.1 相容性分解

设(U，A，F)为信息系统，其中，U为对象集，U={x1，x2，…，xn}，称 U 中的元素 xi(i=1，2，…，n)为一个对象;A为属性集，即 A={a1，a2，…，am}，称A 中的元素 al(l=1，2，…，m)为一个属性。F为U与A之间的关系集，即F={fl:U→Vl}，其中，Vl为 al的值域［13］。

对于(U，A，F)，d:U → Vd，Vd取有限值，称(U，A，F，d)为决策信息系统，记

若 RA⊆ Rd，则称(U，A，F，d)为相容决策表，相容决策表包含的决策规则是一致的［13］。

若(U，A，F，d)代表的决策信息系统不是相容决策表，则无法从这个决策表中得到一致性的决策，因此将决策信息系统(U，A，F，d)分解，去除条件属性相同但决策属性不同的对象集，得到相容决策表。

2.2.2 条件属性约简

原始粗集决策表经过相容性分解之后，表中所有条件属性不是同等重要的，属性约简可以找到较小的属性集B(B⊆A)，使得可用A描述的属性集合必然可以用B描述，从而消除冗余属性。

2.3 扩充产品配置规则

服务决策表中的每一行都代表了一条IF...AND...IF...THEN 形式的产品配置规则，但是这些决策规则只反映了部分条件(实际服役的产品工况条件)下的产品配置规则，没有给出所有工况条件下的产品配置规则。因此还需要通过决策规则融合来扩充得到完整的产品配置规则。

3 应用案例

铁路客车在运行过程中，客车轴承温度(简称轴温)过高会导致轴承内外圈表面金属的疲劳，发生表面脱落形成应力集中点，进而发生轴承断裂事故。影响轴温的因素很多，包括轴承规格、轴承载荷、客车速度、不间断运行时间、环境气温等。

铁路客车集中式轴温报警器由传输线路、轴温传感器及控制显示器组成，是监测铁路客车轴温，预报热轴，防止切轴，保证旅客列车运行安全的重要设备。轴温报警器使用以来，在预报客车轴承温度过高方面发挥了重要作用，准确预报了大量热轴故障。

目前广泛使用的铁路客车轴温报警器型号为KZS/M－Ⅰ、KZS/M－Ⅱ、ZB1，这3种型号的轴温报警器均符合铁路标准而被广泛应用在铁路客车上，其功能与性能也接近，因此在铁路客车配置设计时，存在轴温报警器的配置(选型)问题。

某铁路客车制造企业为了解决此问题，针对这3种型号的轴温报警器在全国各个车辆段的应用情况展开调研。

铁路车辆段在列车运营过程中积累了大量轴温异常与运行条件之间关系的运行记录，从列车运行记录中提取产品服务特征并将其作为条件属性，将是否匹配轴温报警器的信息作为决策属性，组建原始粗集决策表，而后经过相容性分解与条件属性约简得到服务决策表，最后扩充为各种列车运行条件下的轴温报警器配置规则。

3.1 配置轴温报警器的原始粗集决策表

针对全国各个车辆段的大量铁路客车运营记录进行统计整理，从而建立配置轴温报警器的原始粗集决策表，如表1所示。

表1 配置轴温报警器的原始粗集决策表

表1中，a属性代表客车轴承规格:1表示高速轴承(用于运行时速大于200km/h的列车)，2表示准高速轴承(用于运行时速为160～200 km/h的列车)，3表示普通轴承(用于运行时速为60～160km/h 的列车)［14］。b 属性代表轴承载荷:1表示大(静)载荷(大于800kN)，2表示适中载荷(500～800kN)，3表示小载荷(300～500kN)。c属性代表客车运营区间的平均温度:1表示炎热(高于35℃)，2表示温暖(15～35℃)，3表示凉爽(10～15℃)，4表示寒冷环境(低于10℃)。d属性代表客车轴承不间断运行距离:1表示长区间(大于1200km)，2表示中短区间(300～1200km)。e属性代表决策属性:1表示配置KZS/M－Ⅰ型轴温报警器，2表示配置KZS/M－Ⅱ型轴温报警器，3表示配置ZB1型轴温报警器。

3.2 配置轴温报警器的服务决策表

于是U/RA⊆U/Rd，即RA⊆Rd，因此表1是相容的决策表［13］。

针对表1建立可辨识矩阵:

从式(2)可以看出，c是核属性(在矩阵的第4行第5列以及对称的第5行第4列存在单属性元素集合{c})，将包含c的矩阵元素全部置为∅，得到

式(3)包含2个取值为非空集合的元素，这样得到2个析取逻辑表达式:

将L2，3与L3，2这2个析取表达式进行合取运算，得到合取范式:

最后再转换为析取范式:

a、b属性加上核属性c可形成两个属性约简集(a，c)、(b，c)，因此表 1 中的 d 为冗余属性。删除冗余属性d后，从表1可以得到服务决策表(表2)。

3.3 轴温报警器的配置规则

针对表2，我们进行决策规则融合。记D1={x1，x3，x9}，D2={x2，x4，x7，x10}，D3={x5，x6，x8}，则有M1={({2}，{1}，{3})}，M2={({3}，{2}，{1})，({2}，{3}，{1})}，M3={({1}，{1}，{4})，({1}，{1}，{2})}。M1、M2、M3为 D1、D2、D3中每个对象的属性值集合。所以有F1=({2}，{1}，{3})，F2=({2，3}，{2，3}，{1})，F3=({1}，{1}，{2，4})。F1、F2、F3与 M1、M2、M3是等价的，M1、M2、M3依据对象划分属性值，F1、F2、F3依据属性来划分属性值，F1、F2、F3作为条件属性分别对应于决策属性e的取值1，2，3(代表3条决策规则)。若给出特定的条件属性(工况信息)集合E={({2}，{2}，{1})}，则适用不同的决策规则 F1、F2、F3的规则可信度为 R(F1/E)=0.33，R(F2/E)=1.00，R(F3/E)=0。于是可以得到产品配置规则:

表2 配置轴温报警器的服务决策表

式中，1.0为规则可信度。

于是我们可以得到如下配置规则(全部配置规则涉及到3×3×4×3=108种组合，因此没有全部列出):

4 结论

(1)产品服务记录包含产品配置与产品服务过程是否匹配的信息。基于粗集多属性决策理论对产品服务记录进行数据挖掘，提取产品配置规则。

(2)服务决策表形式的产品配置规则能够将产品服务过程的差异映射成为不同产品配置需求。

(3)建立服务决策表时，首先从产品服务记录中提取产品服务特征，建立原始粗集决策表;然后经过相容性分解与条件属性约简，得到服务决策表;最后扩充服务决策表，得到所有条件下的产品配置规则。

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