基于单装寿命演化的装备集群剩余寿命预测方法及终端与流程

本发明属于装备管理领域，具体涉及基于单装寿命演化的装备集群剩余寿命预测方法及终端。
背景技术：
：目前，尚未有对单台(套)装备寿命进行寿命演化和未来状态预测的自动化方法，仅能由人工根据任务标准对单台(套)装备数据进行分析和长时间的经验推导，进行单台(套)装备的任务执行和使用。而该种情况下单台(套)装备的未来寿命和未来状态是不可控的，因此无法做到未来计划的可靠性和准确性。且大量的时间和繁琐的演化逻辑，导致人工进行寿命演化效率低下，成本增加。不能实现多维度的、全面地进行单台(套)装备寿命演化的装备集群剩余寿命预测。技术实现要素：针对现有技术中的缺陷，本发明提供基于单装寿命演化的装备集群剩余寿命预测方法及终端，能够自动实现单台(套)装备寿命演化的装备集群剩余寿命预测，提高了用户的工作效率。第一方面，一种基于单装寿命演化的装备集群剩余寿命预测方法，包括以下步骤：接收输入数据；所述输入数据包括装备寿命数据以及用户输入的模型参数；所述模型参数包括档位参数；对所述输入数据进行初始化；将初始化后的档位参数进行组合，以获得预测方案；对所述初始化后的输入数据进行校验纠正，以获得校验数据；根据所述预测方案以及校验数据预测装备的剩余寿命小时。优选地，该方法在所述将初始化后的档位参数进行组合，以获得预测方案之后，还包括：设置优化策略；根据所述优化策略对所述预测方案的执行分配进行优化，以获得执行预测方案时速度最快的最佳执行策略。优选地，所述对所述初始化后的输入数据进行校验纠正具体包括：设置总规定小时和范围控制阈值；所述初始化后的输入数据包括下月剩余寿命小时、已用小时、月消耗寿命小时；如果装备的下月剩余寿命小时+已用小时>总规定小时，则该装备的下月剩余寿命小时＝总规定小时-已用小时；如果装备的月消耗寿命小时超出了范围控制阈值，根据用户输入的月消耗寿命控制范围值，重新调整该装备的月任务计划，使得该装备的月消耗寿命小时符合所述范围控制阈值。优选地，所述根据所述预测方案以及校验数据预测装备的剩余寿命小时具体包括：如果当前存在修竣交付计划表，读取修竣交付计划表中的修竣装备寿命小时，将所述校验数据中的剩余寿命小时加上所述修竣装备寿命小时，得到该装备新的剩余寿命小时；如果当前不存在修竣交付计划表，根据所述预测方案中的增加维修量参数和预设的装备修理周期计算装备的交付日期。优选地，该方法在根据所述预测方案中的增加维修量参数和预设的装备修理周期计算装备的交付日期之后，还包括：如果存在当年补入计划表，读取当年补入计划表中待补入装备，将待补入装备划分到每个月上进行补入，得到月补入装备计划以及补入装备寿命小时，将待补入装备直接增加到原装备集群中，得到该装备初始的剩余寿命小时；接收用户输入的新机量档位参数，添加到所述模型参数中；接收用户输入的当年补入计划表，并保存。优选地，该方法在所述接收用户输入的当月补入计划表，并保存之后，还包括：所述模型参数包括装备集群任务占比参数和月份比例；接收用户输入的装备集群使用计划；根据装备集群任务占比参数和月份比例，将所述装备集群使用计划平均分配给每台装备，得到每台装备的使用计划；在每台装备的剩余寿命小时上减去该装备使用计划中的消耗量，得到该装备新的剩余寿命小时。优选地，该方法在所述在每台装备的剩余寿命小时上减去该装备使用计划中的消耗量，得到该装备新的剩余寿命小时之后，还包括：如果存在退役计划表，获取退役计划表中的退役装备编号和退役时间m月，设置该退役装备编号对应的装备m月的剩余寿命小时为0；如果不存在退役计划表，当装备的剩余寿命小时满足预设的退役条件时，设置该装备的剩余寿命小时为0。优选地，该方法在所述设置该装备的剩余寿命小时为0之后，还包括：当装备的剩余寿命小时满足预设的送修条件时，接收用户输入的送修损耗量；在该装备的剩余寿命小时上减去所述送修损耗量，得到该装备新的剩余寿命小时。优选地，该方法在所述在该装备的剩余寿命小时上减去所述送修损耗量，得到该装备新的剩余寿命小时之后，还包括：接收用户输入的延寿计划表；读取所述延寿计划表中待延寿装备的需延寿小时作为延寿目标，然后判断待延寿装备是否符合延寿目标预设的延寿条件，如果符合，将延寿目标的需延寿小时增加到该待延寿装备预设的原总规定寿命中，得到该装备新的剩余寿命小时。第二方面，一种终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行第一方面所述的方法。由上述技术方案可知，本发明提供的基于单装寿命演化的装备集群剩余寿命预测方法及终端，主要应用于装备的寿命消耗预测和健康管理中各维度指标的预测，通过读取指定时刻的用户装备的装备寿命数据，结合用户输入的模型参数，以得到未来装备的寿命状态以及各种维度指标，可以广泛用于装备管理领域的装备寿命预测、管理等方面，自动实现单台(套)装备寿命演化的装备集群剩余寿命预测，提高了用户的工作效率。附图说明为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。图1为实施例一中装备集群剩余寿命预测方法的流程图。图2为实施例三中修竣装备剩余寿命小时预测方法的流程图。图3为实施例三中新入役补入剩余寿命小时预测方法的流程图。图4为实施例三中装备的使用计划生成方法的流程图。图5为实施例三中退役装备剩余寿命小时预测方法的流程图。图6为实施例三中送修装备剩余寿命小时预测方法的流程图。图7为实施例三中延寿装备剩余寿命小时预测方法的流程图。图8为实施例四中终端的模块框图。具体实施方式下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。实施例一：一种基于单装寿命演化的装备集群剩余寿命预测方法，参见图1，包括以下步骤：s1：接收输入数据；所述输入数据包括装备寿命数据以及用户输入的模型参数；所述模型参数包括档位参数；所述模型参数包括补入计划表、停复用计划表和装备类型消耗速率参数等。停复用计划表包含了用户想要对未来哪些装备进行的特定操作。装备类型消耗速率参数是控制参数，能够直接影响装备在寿命消耗的预测结果。例如补入计划表包括装备类型、总规定小时、规定寿命和年份等数据。停复用计划表包括装备类型、装备编号、停用年、停用月、复用年、复用月和停用性质等数据。装备类型消耗速率参数包括装备类型、装备编号、消耗速率、开始年、开始月、结束年和结束月。s2：对所述输入数据进行初始化；具体地，将接收到的输入数据转换为内存对象进行存储，所述初始化步骤包括数据校验和清洗，例如：(1).关键字段的空值校验，对于某些不允许缺省或者必须使用到的字段，如果该字段内容为空，对该字段进行记录并反馈。对于一些重要的字段，可以进行默认值的填充。(2).字段数据之间的规则校验，例如，一个装备的剩余寿命小时不得大于总规定小时。再比如，当前年减去装备的生产年不得大于总规定年限。对于不符合这个规则的数据，进行记录并反馈给用户，使用户可以对数据进行修改。s3：将初始化后的档位参数进行组合，以获得预测方案；具体地，采用笛卡尔集算法，将用户选择的不同档位参数组合起来，获得预测方案，供后续剩余寿命预测使用。后续剩余寿命预测方法会根据用户给定的档位参数，按照不同的比例进行寿命消耗预测。该预测方案中各挡位参数会直接或者间接的影响剩余寿命预测结果。s4：对所述初始化后的输入数据进行校验纠正，以获得校验数据；具体地，由于用户输入的输入数据有可能是不合理的数据，所以需要对输入数据进行校验纠正，提高数据的可信度。s5：根据所述预测方案以及校验数据预测装备的剩余寿命小时。该方法具有以下优点：①提高了对于装备的单台(套)装备寿命演化的装备集群剩余寿命预测的效率，减少了用户决策的时间，增加了用户的工作效率。②更加精确的数值运算，在装备的单台(套)装备寿命演化的装备集群剩余寿命预测方法中，通过对数值运算更加精准的技术，使得对装备的单台(套)装备未来寿命情况的准确掌握。③单台(套)装备寿命演化的装备集群剩余寿命预测方法通过参数控制，使得用户使用更加简单便捷，只将用户需要的参数输入即可。该方法主要应用于装备的寿命消耗预测和健康管理中各维度指标的预测，通过读取指定时刻的用户装备的装备寿命数据，结合用户输入的模型参数，以得到未来装备的寿命状态以及各种维度指标，可以广泛用于装备管理领域的装备寿命预测、管理等方面，自动实现单台(套)装备寿命演化的装备集群剩余寿命预测，提高了用户的工作效率。实施例二：实施例二在实施例一的基础上增加以下内容：该方法在所述将初始化后的档位参数进行组合，以获得预测方案之后，还包括：设置优化策略；根据所述优化策略对所述预测方案的执行分配进行优化，以获得执行预测方案时速度最快的最佳执行策略。具体地，预测方案的执行是使用多线程架构驱动的，所以预测方案执行需要多少条线程，每条线程需要多少套方案，可以使预测方案执行最快，此时根据优化策略对预测方案分配进行优化，以达到最佳的执行策略。优选地，所述对所述初始化后的输入数据进行校验纠正具体包括：s11：设置总规定小时和范围控制阈值；s12：所述初始化后的输入数据包括下月剩余寿命小时、已用小时、月消耗寿命小时；s13：如果装备的下月剩余寿命小时+已用小时>总规定小时，则该装备的下月剩余寿命小时＝总规定小时-已用小时；s14：如果装备的月消耗寿命小时超出了范围控制阈值，根据用户输入的月消耗寿命控制范围阈值，重新调整该装备的月任务计划，使得该装备的月消耗寿命小时符合范围控制阈值范围。具体地，装备的月消耗寿命小时超出了范围控制阈值，认为该装备超出了合理标准。比如，装备的月消耗寿命小时就是按照月任务计划的小时数进行寿命消耗。如果该装备的月任务计划在10小时到100小时之间，假设该装备预测的月消耗寿命超出了月任务计划的范围，则对月消耗寿命进行重新赋值：如果月消耗寿命小于用户给定范围的最小值，赋值为用户给定的范围的最小值；如果月消耗寿命大于用户给定范围的最大值，赋值为用户给定的范围的最大值。优选地，该方法在所述根据所述预测方案以及校验数据预测装备的剩余寿命小时之后，还包括：导出所有装备的装备寿命数据。具体地，等到所有装备的寿命预测完成之后，根据数据量的大小，数据的分类，预测结果的维度，得到最佳的导出策略。该导出策略是数据落地导出的过程。由于预测数据量的庞大，所以统一导出会造成导出时间太长、进程卡死等现象，所以可以根据具体情况对数据进行分表落地导出、根据装备类型做分类落地导出、按照用户关心的维度落地导出。这样可以根据用户的需求进行导出策略的切换。导出策略的使用会大大提高数据导出的速度。同时使得预测数据落地导出之后再利用会更加便捷。本发明实施例所提供的方法，为简要描述，实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。实施例三：参见图2，所述根据所述预测方案以及校验数据预测装备的剩余寿命小时具体包括：s21：如果当前存在修竣交付计划表，读取修竣交付计划表中的修竣装备寿命小时，将所述校验数据中的剩余寿命小时加上所述修竣装备寿命小时，得到该装备新的剩余寿命小时；s22：如果当前不存在修竣交付计划表，根据所述预测方案中的增加维修量参数和预设的装备修理周期计算装备的交付日期。具体地，步骤s21-s22的输入为m月装备寿命数据、修竣交付计划表和预测方案中的增加修理量参数。输出为装备新的剩余寿命小时。首先，对比修竣交付计划，如果有修竣交付计划，预测装备新的剩余寿命小时。然后，若没有修竣交付计划时，计算装备的交付日期：交付日期＝送修月+装备修理周期*维修量参数，如果用户增加修理量档位参数会影响装备修理周期的大小，直接影响交付日期的预测。其中送修后、交付前，其训练消耗为0。输入的装备寿命数据、修竣交付计划表和装备修理周期如下表：其中，输出数据结构和输入的装备数据结构一样。装备寿命数据(输入)：装备id名称类型总规定寿命已用寿命可用寿命……001zb001type11000060002000……002zb002type2800010006000…………………………………………修竣交付计划表(输入)：年份月份类型装备id名称补入寿命……20171type10001zb00015000…………………………………………装备修理周期装备类型修理周期……type112……………………参见图3，该方法在根据所述预测方案中的增加维修量参数和预设的装备修理周期计算装备的交付日期之后，还包括：s31：如果存在当年补入计划表，读取当年补入计划表中待补入装备，将待补入装备划分到每个月上进行补入，得到月补入装备计划以及补入装备寿命小时，将待补入装备直接增加到原装备集群中，得到该装备初始的剩余寿命小时；s32：接收用户输入的新机量档位参数，添加到所述模型参数中；s33：接收用户输入的当月补入计划表，并保存。具体地，步骤s31-s33的输入为装备寿命数据和当年补入计划表，输出为装备新的剩余寿命小时。首先，步骤s31-s33是将年度补入数量划分到当前年中的每一个月份上，该算法是逐月进行新入役装备的补入。其中如果用户增加新机量档位参数，会直接影响新入役装备补入数量。其中，当年补入计划表如下表所示：其中，输出数据结构和输入的装备数据结构一样。当年补入计划表(输入)：装备类型2016年新入役数量2017年新入役数量2018年新入役数量type11285type215174参见图4，该方法在所述接收用户输入的当月补入计划表，并保存之后，还包括：s41：所述模型参数包括装备集群任务占比参数和月份比例；s42：接收用户输入的装备集群使用计划；s43：根据装备集群任务占比参数和月份比例，将所述装备集群使用计划平均分配给每台装备，得到每台装备的使用计划；s44：在每台装备的剩余寿命小时上减去该装备使用计划中的消耗量，得到该装备新的剩余寿命小时。具体地，步骤s41-s44的输入为装备寿命数据和装备集群使用计划，输出为装备新的剩余寿命小时。步骤s41-s44计算单台(套)装备的使用计划，待计算完毕，生成“单台(套)使用计划”计算结果。首先按照装备任务计划，根据装备集群任务占比参数，月份比例等参数得出装备集群使用计划，该计划是指根据装备集群的任务计划平均分配到单台(套)装备上的任务计划，也就是单台(套)装备训练消耗，计算装备新的剩余寿命小时。每台装备的使用计划不用于输出。如果用户增加训练量档位参数会直接影响任务计划的大小，从而直接影响装备的寿命消耗。装备集群使用计划和每台装备的使用计划如下表所示：其中，输出数据结构和输入的装备数据结构一样。装备集群使用计划(输入)：装备类型名称年任务计划(h)type1xxxx年10000type2xxxx年20000每台装备的使用计划：参见图5，该方法在所述在每台装备的剩余寿命小时上减去该装备使用计划中的消耗量，得到该装备新的剩余寿命小时之后，还包括：s51：如果存在退役计划表，获取退役计划表中的退役装备编号和退役时间m月，设置该退役装备编号对应的装备m月的剩余寿命小时为0；s52：如果不存在退役计划表，当装备的剩余寿命小时满足预设的退役条件时，设置该装备的剩余寿命小时为0。具体地，步骤s51-s52的输入为装备寿命数据和退役计划表，输出的是移除了退役装备的装备寿命数据。首先，对比退役计划表，确认退役装备编号和退役时间。例如假定装备m月退役，则m+1月该装备剩余小时＝0。如果没有退役计划表，则根据m+1月装备寿命数据进行退役判断，如果该装备的剩余寿命小时符合退役条件，则m+1月该装备剩余小时＝0。参见图6，该方法在所述设置该装备的剩余寿命小时为0之后，还包括：s61：当装备的剩余寿命小时满足预设的送修条件时，接收用户输入的送修损耗量；s62：在该装备的剩余寿命小时上减去所述送修损耗量，得到该装备新的剩余寿命小时。具体地，步骤s61-s62的输入为m+1月装备寿命数据，输出为在m+1月装备寿命数据基础上计算送修损耗之后的装备寿命数据。参见图7，该方法在所述在该装备的剩余寿命小时上减去所述送修损耗量，得到该装备新的剩余寿命小时之后，还包括：s71：接收用户输入的延寿计划表；s72：读取所述延寿计划表中待延寿装备的需延寿小时作为延寿目标，然后判断待延寿装备是否符合延寿目标预设的延寿条件，如果符合，将延寿目标的需延寿小时增加到该待延寿装备预设的原总规定寿命中，得到该装备新的剩余可用寿命小时。具体地，步骤s71-s72的输入为延寿计划表和m+1月装备寿命数据，输出在m+1月装备寿命数据基础上计算送修损耗之后的装备寿命数据。如果用户给定了该年度的延寿计划表，则使用用户提供的延寿计划表的数据，不管装备处于什么状态，都要进行延寿操作。如果用户给定的该年度的延寿计划表中没有该装备的延寿计划数据，则不做延寿。模型参数包括延寿比例，延寿比例直接影响了延寿寿命的分配，而延寿寿命就等于修竣交付之后的剩余寿命，所以延寿比例会直接影响剩余寿命。其中延寿计划表如下表所示：其中，输出数据结构和输入的装备数据结构一样。延寿计划表(输入)年份月份类型装备id名称延寿寿命……20171type10001zb00015000…………………………………………本发明实施例所提供的方法，为简要描述，实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。实施例四：一种终端，参见图8，包括处理器801、输入设备802、输出设备803和存储器804，所述处理器801、输入设备802、输出设备803和存储器804通过总线805相互连接，其中，所述存储器804用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器801被配置用于调用所述程序指令，执行上述的方法。具体实现中，本发明实施例中描述的终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端。然而，应当理解的是，终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。可以在终端上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。应当理解，在本发明实施例中，所称处理器801可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。输入设备802可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备803可以包括显示器(lcd等)、扬声器等。该存储器804可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器801提供指令和数据。存储器804的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器804还可以存储设备类型的信息。本发明实施例所提供的终端，为简要描述，实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。当前第1页12