一種基于多因子模糊決策法的剎車片智能維保算法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及車輛運輸技術領域，特別涉及一種基于多因子模糊決策法的剎車片智 能維保算法。
【背景技術】
[0002] 對剎車系統(tǒng)的保養(yǎng)常被車主所忽視，這樣很可能因突發(fā)故障而導致剎車失靈。作 為車輛系統(tǒng)中的關鍵部件，剎車片的保養(yǎng)和更換是車輛安全性保養(yǎng)中的重中之重。因此只 有正確并及時地對剎車系統(tǒng)進行維護和保養(yǎng)才能保證剎車系統(tǒng)的正常工作，進而保證行駛 中的安全。
[0003] 目前普遍針對剎車片維保時間，主要依據(jù)人眼觀察剎車片磨損程度，以及單車形 式里程在3-4萬公里進行更換，此方法針對個人及小規(guī)模的企業(yè)可有效更換車輛剎車片以 及輪胎，避免事故的發(fā)生，但是當大型運輸企業(yè)車輛較多，并且較分散時，就需要做到對車 輛關鍵零件例如剎車片的智能維保聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控管理。同時由于大型運輸公司車輛的采購時 間、每臺車的工作計劃、出單任務、里程也不盡相同，因此剎車片的磨損，消耗、更換維修的 時間也不一樣，因此，僅僅是車輛剎車片就需要龐大的人力物力來管理。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有大型運輸企業(yè)車輛較多、較分散存在的車輛剎車片智能 維保聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控管理問題，提供一種基于多因子模糊決策法的剎車片智能維保算法。
[0005] 本發(fā)明的技術解決方案是：一種基于多因子模糊決策法的剎車片智能維保算法， 基于運輸車輛管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)，通過HBase數(shù)據(jù)庫存儲，根據(jù)不同類型的車輛的歷史運行數(shù)據(jù) 及天氣、環(huán)境、路況影響因子，通過基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析處理平臺，對影響因子數(shù)據(jù)進 行定時分析處理，同時利用各種預防性維保決策方案，依據(jù)建立的剎車片智能維保預警預 測模型分析，形成多因子決策算法，得到影響因子重要程度，最后通過選擇排名較高的有限 個決策方案，通過模糊決策計算出剎車片維保時間間隔。
[0006]該算法包括如下步驟： 步驟a:設定決策方案的集合，利用決策方案集合與影響因子構建決策方案影響值矩 陣。
[0007]進一步地，構建決策方案影響值矩陣的步驟是： 設另
丨為η個決策方案集合：
％與每 一個@對應的m個影響因子所構成的集合，則可用每個因素來標記對每個方案的影響，用 表示如下：
其中表示第i個因子對第j個決策方案的影響值。
[0008] 步驟b:構建多因子模糊決策矩陣。
[0009] 進一步地，構建構建多因子模糊評價矩陣的步驟是： 令：
其中鳥為第i個因子對第j種決策方案的決策值，

i為級差值，其中h為一常數(shù)，0〈h〈l，即：
因此，根據(jù)Hbase歷史數(shù)據(jù)的變化而計算出不同數(shù)據(jù)，以矩陣形式表示，多因子模糊評 價矩陣為：
[0010]步驟c:計算多因子模糊評價矩陣，確定影響因子重要程度的模糊集合。
[0011]進一步地，確定影響因子重要程度模糊集合的步驟是： 根據(jù)Delphi法，假設第a個評審對因素所給定的因素重要性序列值記為則第a個 評審專家的結果如下表：
當為:⑷ > 易時，我們記= !;反之，當為:⑷< -? 時，我們記:?轉> _ ; 4
:匕時我們可以得到矩陣：
令最大影響因子系數(shù)為1^^=1，最小影響因子系數(shù)為化-=0.1，同理，由上矩陣可以得 出極差為：
[0012] 步驟d:求解影響因子系數(shù)。
[0013] 進一步地，求解影響因子系數(shù)的步驟是： 由步驟c可知，運用
或者
?確定影響因子重要

[0014] 步驟e:對η種方案進行相關決策，根據(jù)最大隸屬度原則，得到最優(yōu)的前Ν個方案。
[0015] 進一步地，對η種方案進行相關決策的步驟是將步驟d得到的影響因子重要程度模 糊集與步驟a中得到的多因子模糊評價矩陣相乘可得決策評價向量：
根據(jù)最大隸屬度原則，#中數(shù)值最大的對應的方案為最優(yōu)方案。
[0016]步驟f:預防性維保間隔期的確定。
[0017] 可以根據(jù)某一因素確定目標函數(shù)，得出預防性維保間隔期。不同因素具有不同的 目標函數(shù)，要確定剎車片的預防性維保間隔期，不可能僅僅考慮一種因素而忽略別的因素， 但因素之間的關系表現(xiàn)為隨機性，在"質(zhì)"與"量"上不存在明確的界限又表現(xiàn)為模糊性。要 想獲得對這種模糊性的正確判斷和認識，必須借助于多種方法和手段，而模糊決策理論正 是這樣一種有力的工具。
[0018] 進一步地，得出預防性維保間隔期的步驟是： 步驟Π :取出步驟五中占據(jù)前η位的η種決策方法，取因素_
是待定的模糊集，根據(jù)模糊決策的原理，可以求出預防性維修間隔期Τ;確定指標 使得
[0019] 步驟f2:每個評議者相互比較其值
[0020] 步驟f3:求出隸屬度
[0021] 步驟f4:計算最佳的預防性維保間隔周期
[0022] 本發(fā)明的有益效果是:本算法依據(jù)大型運輸企業(yè)車輛行駛及影響因子數(shù)據(jù)，建立 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，提出車輛剎車片維修更換計算公式，建立數(shù)學模型，具有如下優(yōu)點： ① 基于多因子模糊決策建立的目標函數(shù)模型可以精確計算出車輛預防性維修間隔期 T，依托車輛自動化管理平臺可以自動將到期信息發(fā)送報警信息，可減少人員管理成本； ② 本發(fā)明提出的剎車片智能維保算法針對大型運輸企業(yè)車輛監(jiān)控管理行之有效，可提 高車輛出勤率、減少車輛故障、保證車輛性能較好、提高保養(yǎng)效率、有利配件儲備和降低管 理成本。
【附圖說明】
[0023] 圖1是多因子模糊決策算法示意圖。
[0024] 圖2是多因子模糊決策算法流程圖。
【具體實施方式】
[0025] 下面結合附圖對本發(fā)明做進一步的說明。
[0026] 由于石油運輸企業(yè)的車輛數(shù)目眾多，管理較為分散，光靠傳統(tǒng)的人工檢查剎車片 磨損情況很顯然需要消耗大量人力物力，而且不一定能達到滿意的結果，因此這里，我們針 對某大型運輸公司下屬車隊設備處剎車片損耗情況進行調(diào)查與分析，該車隊車輛數(shù)目>100 輛;我們假定設定三個對車隊來說能達到利益最大化的決策方案，分別為:剎車片總費用最 小、剎車片可用度最大、剎車片可靠性最大三個方面，我們將這三個方面表示為集合如下：
[0027] 同時，查閱相關文獻和資料，并根據(jù)車隊自身的實際情況，預取幾個認為對輪胎磨 損影響較大的有限個數(shù)因子，這里我們選擇三個對于車隊來說認為影響較大的影響因子， 分別為氣溫、空重載、平均車速，它們構成的集合如下：
[0028] 因此，根據(jù)上述算法步驟一中的內(nèi)容，每個因素來標記對每個方案的影響，用表 示如下：
[0029]根據(jù)步驟二中的公式，我們