[發明專利]一種基于多因子模糊決策法的剎車片智能維保算法

在審

• 申請號: 201510814057.X
• 申請日: 2015-11-23
• 公開（公告）號: CN105469150A
• 公開（公告）日: 2016-04-06
• 發明（設計）人: 張霽;黃琛;陸義平;吳小軍;劉蕾
• 申請（專利權）人: 武漢長江通信智聯技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06F17/15
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

技術領域

本發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

對剎車系統的保養常被車主所忽視，這樣很可能因突發故障而導致剎車失靈。作為車輛系統中的關鍵部件，剎車片的保養和更換是車輛安全性保養中的重中之重。因此只有正確并及時地對剎車系統進行維護和保養才能保證剎車系統的正常工作，進而保證行駛中的安全。

目前普遍針對剎車片維保時間，主要依據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模的企業可有效更換車輛剎車片以及輪胎，避免事故的發生，但是當大型運輸企業車輛較多，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網監控管理。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。

發明內容

本發明的目的是針對現有大型運輸企業車輛較多、較分散存在的車輛剎車片智能維保聯網監控管理問題，提供一種基于多因子模糊決策法的剎車片智能維保算法。

本發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數據，通過HBase數據庫存儲，根據不同類型的車輛的歷史運行數據及天氣、環境、路況影響因子，通過基于Hadoop的大數據分析處理平臺，對影響因子數據進行定時分析處理，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。

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。

進一步地，構建決策方案影響值矩陣的步驟是：

設定為n個決策方案集合，為與每一個對應的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。

步驟b：構建多因子模糊決策矩陣。

進一步地，構建構建多因子模糊評價矩陣的步驟是：

令：

其中為第i個因子對第j種決策方案的決策值，，，為級差值，其中h為一常數，0<h<1，即：

因此，根據Hbase歷史數據的變化而計算出不同數據，以矩陣形式表示，多因子模糊評價矩陣為：

。

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。

進一步地，確定影響因子重要程度模糊集合的步驟是：

根據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：

因素編號…重要性序列…

當時，我們記；反之，當時，我們記；

令，此時我們可以得到矩陣：

令最大影響因子系數為=1，最小影響因子系數為=0.1，同理，由上矩陣可以得出極差為：

。

步驟d：求解影響因子系數。