基于多维特征融合的修复性器材需求预测

2020-04-09孙剑桥王树礼杜家兴

山东农业大学学报（自然科学版） 2020年1期

孙剑桥，王树礼，杜家兴

1.军事科学院系统工程研究院后勤科学与技术研究所，北京 100071

2.陆军装甲兵学院，北京 100072

传统的基于数学原理的预测方法可以挖掘出经验法所达不到的数据之间的潜在关系，如相关性、趋势、周期等要素，但只能对趋势显著的数据序列进行辨识和分析，且当历史数据较少时，精度以及可用性无法得到保证。当前常用的灰色预测模型虽然能很好地解决小样本问题，但对于扩展性大、类型丰富的数据集其预测精度较低；对于基于数据和历史记录的预测大多使用回归分析、神经网络、支持向量机等方式，从训练样本中提取各种因素与需求的关系，其准确性在很大程度上要依赖数据量的大小；基于统计建模的方法在场景复杂，干扰因素多的环境下效果不好，且建模过程困难[1-4]。

基于深度学习方法的装备修复性需求模型可以实现无前期假设和预置故障模式、无需相关专业的知识和技能下就能够自动学习预测所需的故障特征。其在图像识别、自然语言处理和时间序列数据处理中均有良好的表现。本文利用深度学习算法对采集到的装备故障数据进行分析，提出了一种基于深度学习的多维特征融合的修复性器材需求预测解决方案。

1 需求预测模型

在深入研究深度网络现状及应用的基础上，针对修复性器材采集数据的特点构建了基于Attention-Bi-LSTM 的深度网络，构建了多维特征融合的修复性器材需求预测模型。

1.1 数据预处理

多维特征融合的修复性器材需求预测模型中输入数据用到的是状态数据中的装备运行参数记录仪回传的总线数据、各类传感器采集的数据、部分战场态势环境信息以及由业务数据中抽取的装备故障信息形成的样本标签信息。

首先从所需信息中抽取出各类数据，形成装备故障信息表。从装甲装备历史状态数据中提取单装编号（S1）、水温（S2）、压强（S3）、转速（S4）、传感器震动（S5）、行驶摩托小时（S9）等装备状态属性、每一条维修信息对应的装备所在地的海拔（m）（e1）、月平均气压（Kpa）（e2）、月平均气温（℃）（e3）等地理环境因素属性，以及从装备保障业务数据中获取到的装备故障信息，装备损坏时间（b1，以时间戳计量）、装备故障部位（b2）、维修器材（b3）、装备修复时间（b4），各传感器采集的数据（c1～cn）等。将装备故障信息按照单装编号和数据记录时间进行抽取，将其从上一次维修时间至下一次维修时间之间数据构成一组，生成每条数据的目标变量Y，也即模型要预测的故障时间值，F标识故障所需器材类型。

图1 网络结构图Fig.1 Network structure

1.2 多维特征融合的Attention-Bi-LSTM-CNN 深度网络模型

针对特定需求设计搭建了一种引入“注意力”机制下多维特征融合的LSTM-CNN 深度网络模型架构，模型首先搭建卷积神经网络窗口模块，使其与后续循环神经网络个数相同，根据循环神经网络的特点及多种方法的测试效果，选取LSTM 网络作为时间序列特征的抽取层。多维特征抽取网络采用的是SAE-DNN 网络，能够对战场各类态势信息进行抽取，例如海拔、地形、温度、是否为主攻方向等信息，能够有效融合战场态势信息。模型通过全连接层将多维特征与时间序列的传感器数据特征融合，最后采用Softmax 分类器进行装备保障需求的分类识别[5](图1)。

根据模型的特点，按照网络的结构图进行了模型的构建，并在卷积层后融入了注意力机制以将强模型的特征提取能力。注意力概率分布计算如下：

其中I表示Bi-LSTM 层的输出，ω表示权重的矩阵，hn表示当前时刻Bi-LSTM 层的状态值，融合Attention 机制的网络层在计算注意力概率分布的同时要计算最终的输出特征的值。

特征融合层则是在Bi-LSTM 层和SAE-DNN 层之后执行特征融合过程的网络，将两组获取的特征进行融合，分类模块对应的是装备故障类型的预测，回归模块对应的是装备故障时间的预测[6]。本模型设计的基础架构能够满足此两类问题的求解，同一输入分别进入两种模型的内部，最终形成两种结果的输入，能够满足对装备故障预测的需要。其中分类模块对应的训练标签是故障器材（F），回归模块对应的训练标签是故障时间值（Y）。

2 实例分析

2.1 数据预处理

在装备运行过程中，传感器会实时将采集到的数据返回到云中心中。模型的训练需要用到训练数据是从4 个保障点中历次采集到的装备行星齿轮箱中各齿轮的保障信息中进行整理得出，包括1-6号齿轮，采集过程中使用4 个档位，每个档位采用4 种转速（600 r/min、900 r/min、1200 r/min、1500 r/min），共采集80 组数据，每组采集700 个样本。以1000 个点为片段进行截取作为训练数据的一条样本。经过整理共获得有效样本112000 条，其中1 号器材样本数据21980 条、2 号器材样本数据22250条、3 号器材样本数据22870 条、4 号器材样本数据22430 条、5 号器材样本数据22384 条、6 号器材样本数据21598 条。实验中随机选取了1 号器材、2 号器材、3 号器材、4 号器材、5 号器材和6号器材各17000 条，共计102000 条训练集数据，剩余数据作为测试集。其结果如表1 所示。

表1 保障点数据标准化处理Table 1 Standardized processing of support point data

2.2 结果及对比分析

本实验是在搭建的装备保障决策体系平台下申请的虚拟主机中进行的，系统为Ubuntu 16.10，处理器为Intel Core i7-6700，显卡为NVIDIA GeForce GTX 1070，使用Tensorflow 1.4.1 版本进行模型的搭建。模型的优化与迭代通过训练过程中的网络结构的优化逐步进行，从而获得针对该问题的最优化网络模型，并最后形成固化模型，为在线数据分析提供最优化模型。为验证文中设计的多属性融合的深度神经网络在需求预测中的有效性，对本文方法与CNN 网络和LSTM 网络进行了对比实验，并对每种方法是用两类数据样本进行实验，分别是包含态势环境的数据和不包含态势环境的数据，采用的为2017 年6 月份采集的数据进行具体实验。各项指标计算结果如表2 所示。

表2 预测效果对比Table 2 Prediction effect comparison

综上可以看出，本文提出的方法能够将各类因素考虑的齐全，相对于其他比较方法，具有更高的预测精度，取得了较理想的结果。该方法相较传统的特征提取方法摆脱了大量的人工工作，节省了大量的时间，避免了主观因素的干扰，提高了修复性器材需求预测效果和效率，为装备保障维修提供了数据基础和技术支撑。本文设计的模型预测结果如表3 所示。

表3 修复性器材需求预测结果Table 3 Forecast results of demand for repair equipment

LSTM 模型由于未能够按照多窗口获取样本数据，在特征提取上处于劣势，因此预测精度比本文效果有明显差距，但是相较于CNN 网络来讲，由于其能够很好的获取到样本的时间序列特性，因此依然能够获得一个不错的预测效果。进一步分析实验结果可以看出，在20～30 个周期内，本文提出的模型能够具有很高的预测装备是否损坏的能力，初步实验分析其准确率可以达到98%，召回率达到85%，能够为预防性维修及装备保障任务规划提供数据支持。针对这一特点，能够将预测模型转换为预测一定时间内装备的故障情况，如预测装备在动用使用一个月的时间内是否故障，能够进一步为装备保障器材的需求预测与仓储配置提供数据支撑。

综上可以看出，本文提出的方法能够将各类因素考虑的齐全，相对于其他比较方法，能够很好的自动抽取装备器材需求的特征。该方法相较传统的特征提取方法摆脱了大量的人工工作，节省了大量的时间，避免了主观因素的干扰，提高了装备保障的效率。