全生命周期管理

1．設(shè)備全生命周期管理1.1基本概念傳統(tǒng)的設(shè)備管理（Equipmentmanagement）主要是指設(shè)備在役期間的運(yùn)行維修管理，其出發(fā)點(diǎn)是設(shè)備可靠性的角度出發(fā)，具有為保障設(shè)備穩(wěn)定可靠運(yùn)行而進(jìn)行的維修管理的相關(guān)內(nèi)涵。包括設(shè)備資產(chǎn)的物質(zhì)運(yùn)動形態(tài)，即設(shè)備的安裝，使用，維修直至拆換，體現(xiàn)出的是設(shè)備的物質(zhì)運(yùn)動狀態(tài)。資產(chǎn)管理(Assetmanagement)更側(cè)重于整個設(shè)備相關(guān)價值運(yùn)動狀態(tài)，其覆蓋購置投資，折舊，維修支出，報廢等一系列資產(chǎn)壽命周期的概念，其出發(fā)點(diǎn)是整個企業(yè)運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)性，具有為降低運(yùn)營成本，增加收入而管理的內(nèi)涵，體現(xiàn)出的是資產(chǎn)的價值運(yùn)動狀態(tài)。現(xiàn)代意義上的設(shè)備全生命周期管理，涵蓋了資產(chǎn)管理和設(shè)備管理雙重概念，應(yīng)該稱為設(shè)備資產(chǎn)全生命周期管理（Equipment-Assetlife-cyclemanagement）更為合適，它包含了資產(chǎn)和設(shè)備管理的全過程，從采購，（安裝）使用，維修（輪換）報廢等一系列過程，即包括設(shè)備管理，也滲透著其全過程的價值變動過程，因此考慮設(shè)備全生命周期管理，要綜合考慮設(shè)備的可靠性和經(jīng)濟(jì)性。1.2.設(shè)備全生命周期管理的任務(wù)以生產(chǎn)經(jīng)營為目標(biāo)，通過一系列的技術(shù)，經(jīng)濟(jì)，組織措施，對設(shè)備的規(guī)劃，設(shè)計，制造，選型，購置，安裝，使用，維護(hù)，維修，改造，更新直至報廢的全過程進(jìn)行管理，以獲得設(shè)備壽命周期費(fèi)用最經(jīng)濟(jì)、設(shè)備綜合產(chǎn)能最高的理想目標(biāo)。1.3．設(shè)備全生命周期管理的階段設(shè)備全壽命周期示意圖設(shè)備全壽命周期示意圖前期管理運(yùn)行維修管理輪換報廢管理設(shè)備的全生命周期管理包括三個階段（1.前期管理設(shè)備的前期管理包括規(guī)劃決策，計劃，調(diào)研，購置，庫存，直至安裝調(diào)試，試運(yùn)轉(zhuǎn)的全部過程。采購期：在投資前期做好設(shè)備的能效分析，確認(rèn)能夠起到最佳的作用，進(jìn)而通過完善的采購方式，進(jìn)行招標(biāo)比價，在保證性能滿足需求的情況下進(jìn)行最低成本購置。庫存期：設(shè)備資產(chǎn)采購?fù)瓿珊?，進(jìn)入企業(yè)庫存存放，屬于庫存管理的范疇。安裝期：此期限比較短，屬于過渡期，若此階段沒有規(guī)范管理，很可能造成庫存期與在役期之間的管理真空。（2．運(yùn)行維修管理包括防止設(shè)備性能劣化而進(jìn)行的日常維護(hù)保養(yǎng)，檢查，監(jiān)測，診斷以及修理，更新等管理，其目的是保證設(shè)備在運(yùn)行過程中經(jīng)常處于良好技術(shù)狀態(tài)，并有效地降低維修費(fèi)用。在設(shè)備運(yùn)行和維修過程中，可采用現(xiàn)代化管理思想和方法，如行為科學(xué)，系統(tǒng)工程，價值工程，定置管理，信息管理與分析，使用和維修成本統(tǒng)計與分析，ABC分析，PDCA方法，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，虛擬技術(shù)，可管理；對備件進(jìn)行ABC分析，提供各類統(tǒng)計分析報表。（8）系統(tǒng)維護(hù)功能：對系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)，保證系統(tǒng)良好運(yùn)作。系統(tǒng)維護(hù)主要是管理、創(chuàng)建和調(diào)整系統(tǒng)的角色、用戶及其權(quán)限，并進(jìn)行系統(tǒng)操作權(quán)限分配；設(shè)置和調(diào)整系統(tǒng)的實(shí)時信息反饋；完成操作日志、數(shù)據(jù)備份及數(shù)據(jù)恢復(fù)操作。2．設(shè)備全生命周期費(fèi)用管理2.1.基本概念設(shè)備全生命周期費(fèi)用（LifeCycleCost）管理是從設(shè)備的長期經(jīng)濟(jì)效益出發(fā)，全面考慮設(shè)備的規(guī)劃、設(shè)計、制造、購置、安裝、運(yùn)行、維修、改造、更新，直至報廢的全過程，使LCC最小的一種管理理念和方法。LCC管理的核心內(nèi)容是從一開始就把工作做好，對設(shè)備項(xiàng)目或系統(tǒng)進(jìn)行LCC分析，并進(jìn)行決策。2.2.設(shè)備全生命周期費(fèi)用管理國內(nèi)外應(yīng)用情況LCC概念起源于瑞典鐵路系統(tǒng)，1965年美國國防部研究實(shí)施LCC技術(shù)并普及全軍，之后，英國、德國、法國、挪威等軍隊(duì)普遍運(yùn)用LCC技術(shù)。1999年6月，美國總統(tǒng)克林頓簽署政府命令，各州所需的裝備及工程項(xiàng)目，要求必須有LCC報告。沒有LCC估算、評價，一律不準(zhǔn)簽約。同年，以英國、挪威為首組建了LCC國際組織，由50個國家、地區(qū)參加。該組織為保護(hù)參加國購置裝備的經(jīng)濟(jì)利益，要求設(shè)備、工程中間商、推銷商為買方提供LCC估算。美國將LCC管理的方法首先應(yīng)用于核電站，因?yàn)楹穗娬窘ㄔO(shè)是以可靠作為優(yōu)先考慮因素，因而在可靠性的基礎(chǔ)進(jìn)行LCC管理，更具必要性和緊迫性。在此基礎(chǔ)上，再將該項(xiàng)技術(shù)推向了發(fā)電機(jī)、大型變壓器、勵磁機(jī)、低壓輸配電系統(tǒng)、儀用空氣系統(tǒng)。加拿大和歐洲一些國家將LCC管理和可持續(xù)性發(fā)展結(jié)合起來，偏向于電力系統(tǒng)中的綠色能源，在計算成本時考慮了環(huán)境的影響。來自制造廠的專家也提出LCC管理方法在高壓開關(guān)、變電站方面的應(yīng)用。2.3.設(shè)備全生命周期費(fèi)用分析的方法（1貝葉斯推斷法貝葉斯一詞源于18世紀(jì)一個牧師TOMASBAYES，由于他的發(fā)現(xiàn)，使帶有主觀經(jīng)驗(yàn)性的知識信息，被用于統(tǒng)計推斷和決策巾來。當(dāng)未來決策因素不完全確定時，必須利用所有能夠獲得的信息，包括樣本信息和先于樣本的所有信息，其中包括來自經(jīng)驗(yàn)、直覺、判斷的主觀信息，來減少來來事物的不確定性，這就是貝葉斯推斷原理。（2馬爾可夫過程分析法由于設(shè)備的全生命周期過程常常伴隨一定的隨機(jī)過程，而在隨機(jī)過程理論中的一種重要模型就是馬爾可夫過程模型。在一個隨機(jī)過程中，對于每一初始時刻，系統(tǒng)的下一個時刻狀態(tài)概率僅與初始時刻的狀態(tài)有關(guān)，而與系統(tǒng)是怎樣和何時進(jìn)入這種狀態(tài)無關(guān)，即所謂無后效性或無記憶性，這種隨機(jī)過程稱為馬爾可夫隨機(jī)過程。（3層次分析法（AHP）AHP是美國著名運(yùn)籌學(xué)家、匹茲堡大學(xué)教授T．L．Satty等人在20世紀(jì)70年代中期提出的一種定性與定量分析相結(jié)合的多準(zhǔn)則決策方法。AHP經(jīng)?？梢宰鳛橐环N確定指標(biāo)權(quán)重的方法加以應(yīng)用。AHP的特點(diǎn)是：將人的思維過程數(shù)學(xué)化、模型化、系統(tǒng)化、規(guī)范化，便于人們接受，但在運(yùn)用上也有較多的局限性。在AHP使用過程中．無論是建立層次結(jié)構(gòu)還是構(gòu)造判斷矩陣，人的主觀判斷、選擇對結(jié)果的影響較大。使得AHP進(jìn)行決策的主觀成分很大。鑒于標(biāo)準(zhǔn)AHP在使用中存在的不足，人們對其進(jìn)行大量的修改，這些修改主要集中在以下幾個方面：①對標(biāo)度方法的修改；②對單排序方法的改進(jìn)；③一致性檢驗(yàn)的處理；④大規(guī)模指標(biāo)判斷矩陣的給出。（3模糊綜合評價法模糊綜合評判法是利用模糊關(guān)系合成的原理，從多個因素對評判事物隸屬情況進(jìn)行綜合性評價的一種方法。作為模糊數(shù)學(xué)的一種具體應(yīng)用方法，最早是由我國學(xué)者汪培莊提出來的。它主要分為兩步：第一步先按每個因素單獨(dú)評判；第二步再按所有因素進(jìn)行綜合評判。該方法是解決定性和定量問題的經(jīng)典方法，能夠較好解決判斷的模糊性和不確定問題，在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。模糊綜合評判的優(yōu)點(diǎn)是可以對涉及模糊因素的對象系統(tǒng)進(jìn)行綜合評價。其不足之處是：不能解決評價指標(biāo)相關(guān)造成的評價信息重復(fù)問題，隸屬函數(shù)的確定還沒有系統(tǒng)的方法，而且合成的算法還有待進(jìn)一步探討；其評價過程大量應(yīng)用了人的主觀判斷，由于各因素權(quán)重的確定帶有一定的主觀性，因此總的來說，模糊綜合評判足一種基于主觀信息的綜合評價方法。（4數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）DEA是著名運(yùn)籌學(xué)家A．Charnes和W．W．Copper等學(xué)者以“相對效率”為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種新的系統(tǒng)分析方法。它主要采用線性規(guī)劃方法。利用觀察到的有效樣本數(shù)據(jù)，對決策單元(DecisionMakingUnits，DMU)進(jìn)行生產(chǎn)有效性評價。白思俊曾對DEA方法在項(xiàng)目評價中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。DEA方法是一種定量評價方法，其特點(diǎn)是完全基于指標(biāo)數(shù)據(jù)的客觀信息進(jìn)行評價，剔除了人為因素帶來的誤差。其優(yōu)點(diǎn)是評價多輸入多輸出的大系統(tǒng)，并可以利用“窗口”技術(shù)找出單元薄弱環(huán)節(jié)加以改進(jìn)。缺點(diǎn)是只能表明評價單元的相對發(fā)展指標(biāo)，無法表示出實(shí)際發(fā)展水平。（5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）ANN評價方法是一種交互式評價方法，它可以根據(jù)用戶期望的輸出不斷修改指標(biāo)的權(quán)值，直到用戶滿意為止。ANN評價方法能夠充分考慮評價專家的經(jīng)驗(yàn)和直覺思維的模式，又能降低綜合評價過程中的不確定性因素，能夠較好解決綜合評價過程中出現(xiàn)的隨機(jī)性和評價專家主觀上的不確定性及認(rèn)識上的模糊性問題。ANN評價方法具有自適應(yīng)能力、可容錯性能夠處理非線性、非局域性的大型復(fù)雜系統(tǒng)。在對學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練中，無須考慮輸入因子之間的權(quán)系數(shù)，ANN通過輸出值與期望值之間的誤差比較，沿原連接權(quán)自動地進(jìn)行調(diào)節(jié)和適應(yīng)，因此該方法體現(xiàn)了因子之間的相互作用。但ANN方法也存在一些缺點(diǎn)。如需要大量的訓(xùn)練樣本，精度不高；評價算法復(fù)雜，只能借助計算機(jī)處理；網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢，影響評價工作效率等。（5灰色綜合評價法灰色綜合評價方法是一種定性分析和定量分析相結(jié)合的綜合評價方法，這種方法可以較好的解決評價指標(biāo)難以準(zhǔn)確量化和統(tǒng)計的問題，可以排除人為因素帶來的影響，使評價結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確。其整個計算過程簡單，通俗易懂。易為人們所掌握；數(shù)據(jù)不必進(jìn)行歸一化處理，可用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行直接計算，可靠性強(qiáng)；評價指標(biāo)體系可以根據(jù)具體情況增減；無須大量樣本，只要有代表性的少量樣本即可。缺點(diǎn)是要求樣本數(shù)據(jù)具有時間序列特性。而且，基于灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的綜合評價具有相對評價的全部缺點(diǎn)。另外，灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的計算還需要確定“分辨率”，而它的選擇并沒有一個合理的標(biāo)準(zhǔn)。在以上幾種方法中，目前最為流行的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色綜合評價法。下面詳細(xì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及灰色理論在設(shè)備全生命周期費(fèi)用分析的應(yīng)用。2.4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)備全生命費(fèi)用分析中的應(yīng)用在設(shè)備全生命分析過程中，全生命費(fèi)用與其影響因素之間存在著極其復(fù)雜的非線性關(guān)系，對這一非線性關(guān)系的模擬和識別及其全局優(yōu)化問題還沒有得到很好的解決。近幾年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了飛速的發(fā)展，已廣泛應(yīng)用于人工智能、自動控制、統(tǒng)計學(xué)等領(lǐng)域，特別是BP網(wǎng)絡(luò)以其良好的非線性功能、自學(xué)習(xí)功能等許多優(yōu)良特性而在很多領(lǐng)域獲得了成功，已漸漸成為解決此類問題的工具。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及BP網(wǎng)絡(luò)原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個并行和分布式的信息處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。近年較為流行的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱BP，BackPropagation）網(wǎng)絡(luò)，以其良好的非線性映射能力而成為一種應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它在分類，預(yù)測，故障診斷和參數(shù)檢測中具有廣泛的應(yīng)用。BP網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)過程，由正向傳播和反向傳播組成。通常標(biāo)準(zhǔn)的BP網(wǎng)絡(luò)由3層神經(jīng)元組成，最下一層為輸入層，中間層為隱含層，最上層為輸出層，每層由若干神經(jīng)元組成。各層次之間的神經(jīng)元形成全互連接，各層次內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有連接。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測功能是通過誤差的反向傳播學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)。其主要思想是：對于個學(xué)習(xí)樣本：，…….，與其對應(yīng)的輸出樣本為：，…….學(xué)習(xí)的目的是用網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出，…….與目標(biāo)矢量，…….之間的誤差來修改其權(quán)值，使與期望的盡可能的接近，即使網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和最小。它通過連續(xù)不斷的相對于誤差函數(shù)斜率下降方向上，計算網(wǎng)絡(luò)權(quán)和偏差的變化而逼近目標(biāo)。每一次權(quán)值和偏差的變化都與網(wǎng)絡(luò)誤差成正比，并以反向傳播的方式傳輸?shù)矫恳粚印ＴO(shè)輸入為P，輸入神經(jīng)元有r個，隱含層內(nèi)有s1個神經(jīng)元，激活函數(shù)為f1，輸出層內(nèi)有s2個神經(jīng)元，對應(yīng)的激活函數(shù)為f2，輸出為A，目標(biāo)矢量為T，其步驟如下：隱含層中第i個神經(jīng)元的輸出：隱含層中第k個神經(jīng)元的輸出：（3）定義誤差函數(shù)為：（4）用梯度法求輸出層的權(quán)值變化對從第i個輸入到第k個輸出的權(quán)值變化為：其中同理可得：（5）利用梯度法求隱含層權(quán)值變化對從第j個輸入到第i個輸出的權(quán)值為：其中：2.4.1全生命費(fèi)用預(yù)測結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計（1全生命費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)的構(gòu)成因素全生命費(fèi)用可認(rèn)為是設(shè)備從其概念系統(tǒng)方案的形成到設(shè)備退役為止，這一壽命剖面的各個事件內(nèi)所消耗的總費(fèi)用，即設(shè)備在開發(fā)、試驗(yàn)、裝備、使用、維護(hù)一直到最后廢棄或退役等過程中各項(xiàng)費(fèi)用總和。為了便于對全生命費(fèi)用進(jìn)行估算和組織管理。通常按設(shè)備類別和系統(tǒng)分析原理進(jìn)行費(fèi)用分解。在提出設(shè)備在其壽命周期內(nèi)的費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)時，應(yīng)準(zhǔn)確的估算或預(yù)測出在全生命階段設(shè)備的全生命費(fèi)用，并同時對各項(xiàng)費(fèi)用做出合理評價。根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)，通常構(gòu)成全生命費(fèi)用分解結(jié)構(gòu)有以下幾個方面：（1）研究與研制費(fèi)研究與研制費(fèi)是指設(shè)備的全部技術(shù)研究、型號設(shè)計、樣機(jī)和原型機(jī)制造、各種試驗(yàn)和鑒定的費(fèi)用。研究和研制費(fèi)基本上是固定的且是一次性支付的，與最終該型設(shè)備的生產(chǎn)量無關(guān)。（2）最初投資費(fèi)用最初投資費(fèi)用是最初工廠裝備一套設(shè)備所花的全部費(fèi)用，主要包括設(shè)備的采購費(fèi)，包括生產(chǎn)費(fèi)、運(yùn)輸費(fèi)等、設(shè)施建筑費(fèi)、人員訓(xùn)練費(fèi)及首批備件的采購費(fèi)。最初投資費(fèi)用也是一次性支付的。（3）使用保障費(fèi)用使用保障費(fèi)用是一個設(shè)備在裝備之后，使用過程中所需的全部費(fèi)用。這些費(fèi)用包括能源費(fèi)用、使用費(fèi)用、維護(hù)修理費(fèi)用等。使用保障費(fèi)用通常要高于研究與研制費(fèi)用和最初投資費(fèi)用。（4）退役費(fèi)用退役費(fèi)用是設(shè)備退役或報廢時，加以處理所用的費(fèi)用。與前3類相比，退役費(fèi)用的數(shù)額很小。（2全生命費(fèi)用預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計現(xiàn)在的問題已經(jīng)不是設(shè)備的研究與研制費(fèi)、最初投資費(fèi)、使用保障費(fèi)和退役費(fèi)等分別加以管理，而是把這幾個環(huán)節(jié)結(jié)合起來作為全生命費(fèi)用進(jìn)行綜合管理。為了給設(shè)備的全生命分析提供一個參考依據(jù)，可以運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型設(shè)計方法，對整個設(shè)備的全系統(tǒng)、全生命費(fèi)用進(jìn)行綜合設(shè)計，得出其預(yù)測模型。（1）輸入輸出層的設(shè)計對于設(shè)備的全生命費(fèi)用而言，按照以上的4個分解結(jié)構(gòu)就可以把其應(yīng)用到實(shí)際中，但這并不是包括了全部費(fèi)用。在實(shí)際使用中，根據(jù)影響費(fèi)用因素的重要程度，可以分為采購費(fèi)、使用費(fèi)、維修費(fèi)、后勤保障費(fèi)、培訓(xùn)費(fèi)、技術(shù)改進(jìn)費(fèi)和退役處理費(fèi)等，其中已包括了主要費(fèi)用因素。依據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計特性不考慮各因素之間的相互影響關(guān)系，即各層次內(nèi)的神經(jīng)元之間沒有連接，可以選其作為輸入層，其輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為7。輸出層為全生命費(fèi)用，則輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。（2）隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)及選取隱含層節(jié)點(diǎn)選取是一個復(fù)雜的問題，節(jié)點(diǎn)數(shù)太多會導(dǎo)致訓(xùn)練時間過長，誤差可能達(dá)不到預(yù)期的要求。若節(jié)點(diǎn)數(shù)太少會導(dǎo)致容錯性較差，不能識別新的樣本。所以隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來選取，一般的選取方法如下：式中：為隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目；為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)；為1-10,的常數(shù)，根據(jù)上式權(quán)衡最優(yōu)可以確定隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為5。（3）初始權(quán)值的選取由于在設(shè)備全生命費(fèi)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計中，費(fèi)用是呈非線性變化的，因而，初始權(quán)值的選取對于是否能達(dá)到所預(yù)計的全生命費(fèi)用最小，是否能夠收斂以及訓(xùn)練時間的長短等關(guān)系很大，那么在模型預(yù)測過程中，如果初始權(quán)值太大，使得加權(quán)之后的輸入和N落在了網(wǎng)絡(luò)模型的S型激活函數(shù)的飽和期中，從而會導(dǎo)致非常小。而在其后計算各個階段費(fèi)用的權(quán)值修正公式中，因?yàn)檎扔?，?dāng)時，則有，使得，從而使得調(diào)節(jié)過程幾乎停頓不前，不能如期完成對某類設(shè)備的全生命費(fèi)用預(yù)測。所以，一般總是希望經(jīng)過初始加權(quán)后的每個費(fèi)用神經(jīng)元的輸出值都應(yīng)為零，這樣才可以保證費(fèi)用神經(jīng)元都能夠在s型函數(shù)最大之處進(jìn)行調(diào)節(jié)。所以，一般取初始權(quán)值在(-1,1)之間的隨機(jī)數(shù)，對于在全生命費(fèi)預(yù)測中的2層網(wǎng)絡(luò)，為了防止出現(xiàn)局部最小值，不收斂或訓(xùn)練時間過長等情況，可以采用威得羅選定初始權(quán)值的策略，選擇權(quán)值的量級為，其中，為第1層神經(jīng)元的數(shù)目。利用此法可以在較少的訓(xùn)練次數(shù)下得到滿意的費(fèi)用結(jié)果。（4）目標(biāo)值的選取在設(shè)備的設(shè)計開始，就應(yīng)對其全生命費(fèi)用進(jìn)行論證。根據(jù)支付費(fèi)用狀況，采用多元回歸法、參數(shù)費(fèi)用法、類推費(fèi)用法、外推費(fèi)用法、估算費(fèi)用法等來估算此設(shè)備的預(yù)期費(fèi)用，作為輸出的目標(biāo)值。設(shè)計者依據(jù)設(shè)備全生命費(fèi)用目標(biāo)值來確定期望誤差值，以及依照精度的要求來選定最大循環(huán)次數(shù)。通過以上的分析可得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1。在對此網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的過程中，先要取一定數(shù)量的樣本，選定其初始權(quán)值進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后其輸出層的結(jié)果即為全生命費(fèi)用。在對全生命費(fèi)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型中，要用各個費(fèi)用的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以得出最佳的效果，對于各個費(fèi)用和全生命費(fèi)用之間不需要作出更多的假設(shè)，其分析過程可以從預(yù)測模型的自適應(yīng)學(xué)習(xí)中獲得，從而大大減少了人為的影響，對全生命費(fèi)用的預(yù)測會更高。2.5.灰色理論在設(shè)備全生命費(fèi)用分析中的應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論主要研究系統(tǒng)模型不明確、行為信息不完全、運(yùn)行機(jī)制不清楚系統(tǒng)的建模、預(yù)測、決策和控制，在研究系統(tǒng)時，該理論能夠抓住表征信息，利用關(guān)聯(lián)分析、灰色聚類、灰數(shù)生成、灰色建模等信息加工手段，尋求系統(tǒng)內(nèi)在規(guī)律，用于預(yù)測系統(tǒng)未來的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。2.5.1設(shè)備全生命對設(shè)備費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測．必須對設(shè)備體系進(jìn)行分析，同時還需要對設(shè)備從生產(chǎn)到報廢中所涉及到的各個階段的費(fèi)用進(jìn)行分析．即進(jìn)行所謂的全生命費(fèi)用分析。（1設(shè)備全生命費(fèi)用結(jié)構(gòu)設(shè)備全生命費(fèi)用是設(shè)備在預(yù)定的壽命周期內(nèi)，由于設(shè)備的論證、研制、生產(chǎn)、使用、維修和保障直至報廢所所產(chǎn)生的費(fèi)用之和，包括直接和間接費(fèi)用、經(jīng)常性和一次性費(fèi)用及其他有關(guān)費(fèi)用。設(shè)備全生命費(fèi)用構(gòu)成可以是多視角的，為了分析方便，根據(jù)再生產(chǎn)原理，從資金循環(huán)周期看，設(shè)備壽命周期全過程可劃分為預(yù)研、研制、試驗(yàn)、生產(chǎn)、部署、使用和退役處置等階段，概括為科研、采購和維修三個階段，以此形成相應(yīng)的經(jīng)費(fèi)構(gòu)成。對設(shè)備全生命費(fèi)用宏觀預(yù)測，實(shí)質(zhì)是按照從裝備需求到經(jīng)費(fèi)需求的思路，確定出設(shè)備全生命費(fèi)用宏觀預(yù)測的指標(biāo)體系，以指標(biāo)體系為預(yù)測和分析的依據(jù)。（2設(shè)備全生命費(fèi)用預(yù)測指標(biāo)體系設(shè)備全生命費(fèi)用預(yù)測，既包括費(fèi)用總量預(yù)測，又包括費(fèi)用結(jié)構(gòu)比例預(yù)測，而不同類別的費(fèi)用結(jié)構(gòu)又是一個相對的費(fèi)用總量。費(fèi)用總量和費(fèi)用結(jié)構(gòu)比例不是一成不變的，有影響其總量和結(jié)構(gòu)比例的因素，這些影響的變化，會使費(fèi)用總量和費(fèi)用結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。其中主要的因素是價格指數(shù)對價格的影響，引起設(shè)備費(fèi)用的變化。所以對設(shè)備全生命費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測分析，需要從費(fèi)用總量、費(fèi)用結(jié)構(gòu)和價格指數(shù)三個方面進(jìn)行綜合分析，按照這種思路，可以確定出設(shè)備全生命費(fèi)用預(yù)測的指標(biāo)體系，如圖1所示。設(shè)備全壽命費(fèi)用預(yù)測指標(biāo)體系設(shè)備全壽命費(fèi)用預(yù)測指標(biāo)體系費(fèi)用總量預(yù)測費(fèi)用結(jié)構(gòu)比例預(yù)測價格指數(shù)預(yù)測按設(shè)備類別按階段按設(shè)備類別按階段物價指數(shù)設(shè)備市場價格指數(shù)配套設(shè)備市場價格指數(shù)設(shè)備出廠價格指數(shù)設(shè)備全壽命費(fèi)用宏觀預(yù)測指標(biāo)體系圖2.5.2設(shè)備全生命（1設(shè)備費(fèi)用預(yù)測模型分析裝備費(fèi)用是一個影響因素繁多的問題，從全生命階段上講，有科研、采購、維修費(fèi)用等階段，把各個影響因素看作是自變量，而把總設(shè)備費(fèi)用看作是因變量，因?yàn)橐蛩嘏c設(shè)備費(fèi)用總量間存在內(nèi)在必然的聯(lián)系，找出其內(nèi)在規(guī)律的目的在于預(yù)測未來，能對設(shè)備費(fèi)用的使用進(jìn)行合理有效的指導(dǎo)，在對因變量(總設(shè)備費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測整合前，首先要對各個影響因素的值及所占比例進(jìn)行合理預(yù)測，只有在此基礎(chǔ)上，通過對其內(nèi)在規(guī)律進(jìn)行整合預(yù)測，才能得到合理的總設(shè)備費(fèi)用。設(shè)備的費(fèi)用分析具有一定的不確定性，主要缺乏有關(guān)數(shù)據(jù)信息和模型信息，對自變量及結(jié)構(gòu)比例的預(yù)測，可以利用灰色預(yù)測理論，灰色理論認(rèn)為，任何隨機(jī)過程都可看作是在一定時空區(qū)域變化的灰色過程，隨機(jī)量可看作是灰色量：另外無規(guī)律的離散時空數(shù)列是潛在的有規(guī)序列的一種表現(xiàn)，因而通過生成變換可將無規(guī)序列變成有規(guī)序列。（2灰色預(yù)測模型（1）GM(1，1)模型可以對設(shè)，,…..等確定性變量進(jìn)行灰色預(yù)測，模型分析如下：GM(1，1)模型是灰色預(yù)測的基礎(chǔ)，建立GM(1，1)模型的實(shí)質(zhì)是對原始數(shù)據(jù)作一次累加生成(1-AGO)，使生成數(shù)據(jù)序列里一定規(guī)律，通過建立微分方程模型，再作一次累加生成(1-I-AGO)，用以對系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測。設(shè)有變量序列，x(1)，x(2)，…，x(n)，其中：構(gòu)造一階線性灰色微分方程利用最小二乘法求解參數(shù)，式中：的灰色預(yù)測模型為：再作一次累加生成得的灰色預(yù)測模型為：（2）GM(1,1)模型精度檢驗(yàn)：灰色模型的精度通常采用后驗(yàn)差方法檢驗(yàn)，殘差為：原始數(shù)列及殘差值數(shù)列的方差分別為和，則：其中殘差比值和小誤差概率：