军用电子装备全生命周期大数据标准体系研究

科教论文 2020-04-13 09:16168未知xhm
  摘要:本文分析了军用电子装备全生命周期大数据的内涵特征,构建了军用电子装备大数据技术框架,在此基础上提出了军用电子装备大数据标准体系,阐述了该标准体系中各层级标准范围和涉及的主要技术内容。本文研究提出的标准体系,将为军工电子行业研制大数据标准打下基础。
  关键词:军工电子装备; 全生命周期; 大数据; 标准体系;

  1 引言

  经过多年的信息化建设,军用电子装备设计、制造、使用、维护等全生命周期各个环节产生了大量的数据。随着军用电子装备向智能制造转型升级,各种工业互联网、智能装备、智能化工业软件广泛应用,随之产生的数据日益丰富,已逐步演变为具有规模大、类型多、价值高、处理快等4V(Volume,Varity,Value,Velocity)特点的大数据[1]。
  当前,大数据技术发展迅猛,已成为驱动智能制造、助力产业转型升级的关键。“应用发展、标准先行”,标准化是大数据技术应用发展的重要基础。国内外一些标准化组织已开展了大数据标准体系和相关标准的研究[2],如:ISO/IEC JTC 1/SC 42(人工智能分技术委员会)、ISO/IEC JTC 1/SC 27(信息安全分技术委员会)已发布或正在编制ISO/IEC20546:2019《大数据概述和术语》、ISO/IEC CD TR20547-1《大数据参考架构第1部分:框架和应用过程》、ISO/IEC TR 20547-2:2018《大数据参考架构第2部分:用例和导出要求》等标准和技术报告;国内大数据标准化工作主要集中在全国信息技术标准化技术委员(TC 28)大数据标准工作组,制定了GB/T 35295-2017《信息技术大数据术语》、GB/T 35589-2017《信息技术大数据技术参考模型》等12项标准,此外,由中国电子标准化研究院主编的《大数据标准化白皮书》(2018版)提出了大数据标准体系框架[3],由7个类别的标准组成,分别为:基础标准、数据标准、技术标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准。上述国内外大数据标准研究与制定对大数据技术的快速发展和产业化应用起到了重要作用。
  军工电子具有鲜明的行业特征,随着信息化进程的加快,军工电子行业不断产生着大数据,对大数据的应用需求也与日俱增。然而,与此不相适应的是军工电子行业缺乏大数据标准顶层设计,急须研究和构建适应军工电子行业需求的大数据标准体系,提出急需标准制定建议,从而促进和加快大数据技术在军工电子行业中的应用与推广。

  2 军用电子装备全生命周期大数据内涵特征

  军用电子装备涵盖雷达、通信、导航、电子对抗等多个种类,其显著特点是以电性能为主,以机械结构服务于电性能,机电强耦合。军用电子全生命周期大数据具备以下内涵特征。
  2.1 军用电子装备研制涵盖机电热磁等多专业,其全生命周期大数据类型多样和关系复杂
  从数据类型来看,军用电子装备研发涉及机电热磁等多参数耦合设计和相应的行业特色制造技术手段,随之产生的数据类型多样。从数据关系来看,随着军用电子装备向高频段、高增益、高密度和高精度等方向发展,结构场、电磁场以及温度场之间的作用与相互影响越来越明显,机电热磁耦合问题变得更加紧密与突出,机电热磁等各种数据引用关联,关系复杂。
  2.2 军用电子装备装载平台多,其全生命周期大数据接口复杂
  军用电子装备经常作为有效载荷装载于车辆、军舰、导弹和卫星等平台上,形成复杂的集成武器系统。因此,军用电子装备研制、使用和维护各个阶段均需要充分考虑装载平台的要求,相应产生的各种数据也需要充分考虑与其装载平台数据的集成问题,这就导致数据接口复杂。
  2.3 军用电子装备向智能化发展,其全生命周期大数据价值很高
  在信息化战争的倒逼下,军用电子装备逐渐向智能化方向发展。智能化的军用电子装备不仅能够按照预先设定的方案自主运行,也可根据情况的变化进行调整,权衡并选择合适的运行方案以应对新情况的出现。如智能化雷达能够基于大数据来分析其实际探测能力。军用电子装备智能化水平的不断提升需要价值很高的大数据作为支撑。
  由于军用电子装备全生命周期大数据具有上述特征,在应用大数据采集、处理、存储、挖掘、可视化等技术时,应以上述需求为牵引;相应的大数据标准体系框架和标准也应该体现上述内涵特征。

  3 军用电子装备全生命周期大数据技术框架

  军用电子装备大数据产生于设计、制造、使用、维护全生命周期的各个阶段,同时也应用于各阶段的优化与决策,其技术框架如图1所示。
  (1)军工电子大数据基础设施层。用于负责全生命周期各个阶段数据的感知、采集、通信、传输等,如用于获取各种生产状态信息的智能传感器、RFID、SCADA、DCS、FCS、PLC等,用于获取各种多平台运行环境信息的智能传感器等,用于传输信息的5G、工业以太网、物联网等通信网络和链路等。
  (2)军工电子大数据数据层。主要包括军用电子装备设计、制造、使用、维护等全生命周期各个阶段产生的多专业、多平台数据,如:三维模型、二维工程图、线扎图、接线图、电路原理图、PCB布线图、力仿真数据、热仿真数据、电磁兼容仿真数据、三维工艺模型、工艺规程卡、三维电子发布物、BOM、备品备件数据、运行数据、环境数据等。这些数据类型包括结构化、半结构化和非结构化数据,存在驱动(如三维模型驱动二维工程图)、引用(如BOM与三维模型等)等关联关系。
  图1 军用电子装备全生命周期大数据技术框架
  
  (3)军工电子大数据技术支撑层。主要包括军工电子大数据基础技术、关键技术以及支撑这些技术落地的各种工具和平台。基础技术包括大数据术语、分类、描述;关键技术包括大数据感知、采集、通信、传输、分析、处理、存储、流通、分发、质量评估、可视化、集成、安全等。
  (4)军工电子大数据应用层。包括用于设计阶段的需求优化定义、智能引导设计,用于制造阶段的生产过程优化与仿真、生产过程管控,用于使用阶段的状态监测与可视化、战场作战效能评估与决策,用于维护阶段的故障预警、故障诊断与维修。

  4 军用电子装备全生命周期大数据标准体系

  通过分析国内外大数据相关标准,特别是《大数据标准化白皮书》(2018版)中提出的大数据标准体系,结合军用电子装备全生命周期大数据内涵特征和图1所示的技术框架,形成能够支撑军用电子装备全生命周期应用的大数据标准体系(如图2所示)。
  具体标准分析如下。
  4.1 军用电子装备大数据基础标准
  术语标准规定军用电子装备大数据相关的基础术语、定义,保证概念理解的一致性;分类标准规定军用电子装备大数据的分类方法,如按研制周期、按类型、按载体形式等;参考架构标准规定军用电子装备大数据技术参考模型;描述标准包括相关的元数据模型、语义模型、知识图谱等描述方法(通用性的技术,不限定于军工电子行业,在图2中用虚线框标识,下同),以及应用这些描述方法形式化表达军用电子装备大数据时的相关要求。
  4.2 军用电子装备大数据技术标准
  (1)感知与采集。包括智能传感器、RFID等相关的技术标准,以及各种军用电子装备在大数据感知与采集时采用的具体方法和相应的技术要求等;
  (2)通信与传输。包括物联网、工业以太网、5G等各种通信技术和传输协议标准,如OPC-UA、AutomationML、PLCopen等,以及这些技术应用于军用电子装备大数据通信与传输时的具体要求,如不同类型军用电子装备、多平台环境下采用的通信方法、技术要求等。
  图2 军用电子装备全生命周期大数据标准体系
  
  (3)分析与处理。包括数据聚类、数据封装、数据清洗、结构化处理、多源数据融合等技术标准,以及各种类型的军用电子装备大数据所采用的分析与处理方法、技术要求等。
  (4)存储。包括分布式存储、云存储、关系数据库、非关系数据库等技术标准,以及军用电子装备大数据存储的详细要求,如不同应用场景采用的存储方式,技术要求等。
  (5)流通与分发。包括云计算、区块链等技术标准,以及军用电子装备大数据流通与分发形式、技术要求等。
  (6)质量评估。包括大数据质量模型、评价指标等技术标准,以及军用电子装备各种类型大数据的质量要求和评价指标等。
  (7)可视化。包括二维、三维、图像、动画等可视化技术标准,以及军用电子装备各种类型大数据的可视化形式和技术指标等。
  (8)集成。包括集成架构(SOA、ESB等)、集成接口(文件、数据库等)技术表标准,以及军用电子装备大数据集成架构和接口形式等。
  (9)安全。包括加密、身份识别、入侵检测等技术标准,以及军用电子装备全生命周期各阶段大数据安全应用要求。
  (10)工具和平台。主要规定军用电子装备大数据各种软件工具和信息化平台系统架构、部署要求等技术内容。
  4.3 军用电子装备大数据应用标准
  围绕军用电子装备设计、制造、使用和维护等阶段,规定大数据定义(组成、属性等)以及大数据应用模式,如设计阶段的智能引导设计应用要求等。

  5 结语

  军用电子装备向智能制造的迈进催生了军用电子装备大数据。为充分发挥和促进大数据技术在军用电子装备全生命周期中的作用,应坚持标准先行思路。本文分析了军用电子装备全生命周期大数据的内涵特征,提出了军用电子装备大数据技术框架,在此基础上构建了军用电子装备大数据标准体系,为相关标准研究、制定、验证提供了基础和指南。

  参考文献
  [1]张杰,秦威,鲍劲松.制造业大数据[M].上海:上海科学技术出版社, 2016.
  [2]张群,吴东亚,赵菁华.大数据标准体系[J].大数据,2017, 3(4):11-19.
  [3]中国电子技术标准化研究院,全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组.大数据标准化白皮书(2018版),2018.

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