浅析主成分分析法在装备管理中的应用
李进东
(32653部队，辽宁 沈阳 110035)
[摘要] 装备管理的关键在于系统状态评价，管理者可通过主成分分析法明确系统的作战功能与技术性能，简化装备管理流程。基于此，从主成分分析法的应用原理入手，以某型号装备车为例，阐述主成分分析法在装备管理中的应用，为管理人员提供理论及实践帮助。
[关键词] 主成分分析法；装备管理；特征向量
装备表现出的作战功能与技术性能存在关联度，在装备作战功能出现异常时，装备的技术性能数值出现变化。对此在进行装备管理时，可根据系统技术指标的变化，分析系统运行状态。基于主成分分析法，可将系统技术指标统称为主成分，通过少量参数分析系统状态，提高装备管理效率。
1 主成分分析法在装备管理中的应用原理
主成分分析法是指将可能存在相关性的变量，转变成线性不相关变量，将获得的不相关变量称之为主成分，为问题分析中的关键变量。在装备管理中，主成分分析法是将多个高维因素转变为低维综合指标，使装备管理更为简单，其应用流程如下：
1.1 样本矩阵的构建
管理者需将问题因素为基础，选取若干个指标变量，通过标准化处理，使各指标的方差为1，保障数据计算的标准化。将标准化处理后的样本数据为基础，构建x矩阵。
1.2 相关系数矩阵的构建
将指标值进行定义，构建相关系数矩阵R，其数值为
其中，相关系数矩阵的主对角线元素为1。
随着沥青砂浆厚度的增加，其孔隙率逐渐减小。当沥青砂浆厚度增加至8 cm后，孔隙率趋于稳定。这是由于沥青砂浆厚度增加，易于沥青砂浆流淌，填充密实。
1.3 计算特征值
根据坐标变换关系，可的y=Lx。其中，L是指正交变换矩阵，x是指样本矩阵。根据y的协方差计算可知，L为R的特征向量。就此，可明确特征值1λ 对应的特征向量，即：L1=（l11，l12，…，l1P）
1.4 计算特征向量
将相关系数矩阵的主对角线元素减去特征值，以此构建方程组，使其为0，可得：1λ ＞2λ ＞…＞pλ ≥0；1λ +2λ +…+pλ =P。其中，1λ 是指第一个主成分轴，pλ 是指第P个主成分轴方向的方差。
1.5 选取主成分指标
基于上述数据，可获得变换方程组，方程组的系数表示第i个原始变量对主成分作用的程度，要求主成分方差之和与总方差的比例超过85%。根据装备车原始参数，选择3个主成分，计算各个指标对应的因子负荷量及累计贡献率，绘制相关性坐标图，明确各指标间的关系，为装备管理提供参考。
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2 主成分分析法在装备管理中的应用方法
装备系统涉及多个功能指标与技术指标，装备使用期间，各项指标处于动态变化状态，管理者可整合装备各项指标的变化数值，将其作为主成分分析法的样本数据，采取规范主成分分析步骤，明确装备系统的主要性能指标，以此分析装备的运行状态，为装备管理提供参考。基于主要性能指标，管理者可明确装备是否可正常投入运行，如果不能，可根据指标内容分析装备故障部位及原因。在上述分析中，装备管理者可采用如下方法，明确装备系统的运行状态。
2.1 明确系统主要指标
装备管理者需根据装备运行现状，明确作战功能指标与技术性能指标，构建指标系。指标选取需考虑装备理论与管理者实践经验，选择可明确体现装备状态的主要指标。
2.2 指标变量
①张烁:《庆祝“五一”国际劳动节暨表彰全国劳动模范和先进工作者大会隆重举行》，《人民日报》2015年4月29日。
2.3 特征计算
特征值如下：λ =[1.651.170.880.23]
2.4 明确主成分
上一步骤获取的综合性指标为主成分候选内容，管理者需分析综合性指标与原指标间的因子负荷量，选出影响程度最大的主成分，明确装备管理的重要指标。
3 主成分分析法在装备管理中的应用案例
3.1 应用流程
特征向量如下：L=
其中，相关系数矩阵如下：R=
将标准化数据为基础，构建相关系数矩阵，并根据矩阵获取特征值，明确特征向量；将特征向量为基础，构建正交变换矩阵，获得综合性指标。
本文以某型号装备车为例，应用主成分分析法对其性能质量进行分析，为装备管理提供参考。结合装备车作战功能与技术性能，选取四种指标为分析内容。其一是不可出勤率，是指不能启动车辆占比；其二是大修理，是指大修车辆占比；其三是训练失败率，是指不能正常训练次数占比；其四是完全瘫痪率，是指不可使用车辆占比，上述指标内容均是在装备车特定训练使用期限内，车辆的运行状态。在明确指标内容后，选择20辆装备车的原始参数为数据样本，标准化处理后构建相关系数矩阵，获取各指标的特征值与特征向量。
在明确性能指标内容后，装备管理者需根据装备的历史运行数据，采集指标数值，并对其进行标准化处理，避免指标变量的采集顺序或其他因素，影响指标计算结果准确性。
特征向量即为各指标的新变量，装备管理者需计算主成分和原变量的相关系数，该系数表示主成分对变量的贡献程度，其大小可用于体现各指标对装备的影响。就此，在装备管理中，贡献程度越大的主成分，其对应的指标即为装备管理重点，是管理者在装备管理中重点监管与分析的内容[1]。
1.2.2 排除标准 ①孕妇认知功能不正常，存在交流障碍；②孕妇存在有严重的疾病；③孕妇具有精神病史或者抑郁史。
3.2 结果分析
观察装备车绘制的相关性坐标图（如图1所示）可知，不可出勤率和大修理关联度较大，这与生产实践相符，因为装备车出现严重故障不可出勤时，必然要对其进行大修。就此，在相关性坐标图中，不可出勤率和大修率可归纳为一组指标。就此，在进行装备管理时，可在二者中选择一个指标进行分析，简化装备管理内容，避免装备管理存在重复性指标。同时，在累计贡献率中，训练失败率最大，所以装备车质量问题是装备管理者的关注重点。
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图1 相关性坐标图
但在主成分分析法实践应用中，管理者的性能指标选取易出现偏差，不能凸显主成分分析法的优势。就此，装备管理者需加强对装备的认知，明确装备系统使用时体现的参数数据，选取最佳性能指标，按照规范流程应用主成分分析法，简化装备分析环节，提高装备管理效益[2]。
4 结语
主成分分析法应用简单，可提升装备管理成效，需将其应用到装备管理工作中。通过本文的分析可知，装备管理者需根据装备运行特点，设定作战功能指标与技术性能指标，并通过矩阵与特征值计算，选出影响最大的主成分，其对应的指标为装备管理重点。
要对高速公路的桥梁状况进行及时评价，评价方法可采用检查分析结合的方法。首先根据高速公路桥梁的尺寸计算出桥梁的承载能力，然后扣掉恒载内力之后计算出活载内力数值，最后分析出鉴定系数。对高速公路桥梁结构的评价则需采用现场试验的方式。静载试验主要针对的是桥梁的扭转度、结构稳定性等等指标，而动载试验则针对桥梁的结构振动频率等。待上述测试完成之后再根据最终测试结果对桥梁的状况进行整体分析并且进行分类。
【参考文献】
[1]陈光亚.基于主成分分析法的炮兵装备维修保障优化模型[J].四川兵工学报，2014，35(12)：88-91.
[2]张晓南，周松，杨俊峰.基于主成分分析的装备综合保障能力评估[J].指挥信息系统与技术，2013，4(05)：80-83.
[中图分类号] D035.39
[文献标识码] C
[文章编号] 2096-1995(2019)33-0199-02
作者简介： 李进东（1963-），男，辽宁沈阳人，硕士研究生，高级工程师，研究方向：装备管理。