錢強

摘要：研究中以文獻對比法和理論分析法，對汽車的維修故障診斷智能化支持系統(tǒng)的研究進行分析，主要包含了支持系統(tǒng)的設(shè)計與研究，并從中討論了相關(guān)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)模型，對汽車維修故障的知識庫進行分析診斷，并對相關(guān)的研究方法進行功能模塊的分析，并且具體化闡明了數(shù)據(jù)庫中模型庫的體系結(jié)構(gòu)及其構(gòu)建方法的研究。

關(guān)鍵詞：汽車維修;故障診斷;智能決策;支持系統(tǒng)

0? 引言

汽車是當(dāng)前使用功能和結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜的交通工具，在長期的使用及應(yīng)用的過程中，由于汽車零部件的長期磨損，不僅會導(dǎo)致汽車自身的功能性降低，同時也會導(dǎo)致汽車的運行狀態(tài)及使用壽命下降，與其他的機械設(shè)備一樣，汽車運行管理過程中的各種運行規(guī)律及技術(shù)的狀態(tài)等都要進行科學(xué)化的操作，這樣才能夠較好的掌握汽車的使用壽命。近年來，在汽車維修故障診斷領(lǐng)域中，對于維修資料及信息的需求量不斷增強，進而導(dǎo)致在信息化技術(shù)的發(fā)展過程中，汽車維修與信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的結(jié)合方式存在著較多問題，而智能化的決策支持系統(tǒng)中，可通過維修人員為提供決策性的支持技術(shù)為汽車維系事業(yè)的發(fā)展提供良好的發(fā)展前景。

1? 汽車維修故障診斷決策系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀分析

發(fā)展決策系統(tǒng)的時間是在20世紀70年代初，主要以管理學(xué)、控制論和相關(guān)的行為科學(xué)為基礎(chǔ)，結(jié)合計算機技術(shù)、仿真及信息化技術(shù)，對半結(jié)構(gòu)化的決策問題進行有效的分析，并通過建立支持決策化的信息應(yīng)用數(shù)據(jù)等，將管理信息系統(tǒng)、模型的輔助系統(tǒng)等進行高效的構(gòu)建，使得數(shù)據(jù)的數(shù)值計算、數(shù)據(jù)的處理等都能夠融為一體，并將復(fù)雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)充分的融合起來，使得數(shù)值計算、數(shù)據(jù)的分析等能夠有效的提高輔助決策能力。在上世紀80～90年代末期，決策支持系統(tǒng)與專家系統(tǒng)相互結(jié)合在一起，構(gòu)建形成了智能決策化系統(tǒng)，即IDSS，其是以定量和定性的分析模式，以提高輔助性的決策為基礎(chǔ)，將定量的計算功能進行有效的分析，進而向決策人員提供有效的幫助，利于專家本人決策服務(wù)的相關(guān)智能化決策方案的制定。隨著汽車維修業(yè)對于維修資料及維修信息需求的日益增加，維系信息及資料的自動化呈現(xiàn)及基礎(chǔ)理論的完善等都具有關(guān)鍵性作用。

2? 智能決策支持系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)

2.1 決策支持系統(tǒng)與智能決策支持系統(tǒng)的概念及應(yīng)用

對于決策支持系統(tǒng)來說，其是以管理學(xué)、控制論、運籌學(xué)及行為學(xué)為基礎(chǔ)，將信息技術(shù)、仿真技術(shù)等為主要的應(yīng)用手段，將半結(jié)構(gòu)化的決策問題與支持決策性的活動內(nèi)容進行研究，智能化的人機系統(tǒng)，可通過為決策者提供有效的信息、數(shù)據(jù)及背景化資料，并能夠有效的幫助決策者明確決策目標(biāo)，并對問題進行識別分析，進而建立決策模型，制定不同的智能決策方案。近年來，隨著各項技術(shù)的快速發(fā)展，在城市規(guī)劃、商品營銷過程中，都可通過智能決策化的支持系統(tǒng)，將人工智能、決策支持系統(tǒng)等進行有效的結(jié)合，使得該技術(shù)的應(yīng)用能夠符合人類的知識體系，并通過邏輯性的推斷，實現(xiàn)決策性的問題研究，進而對輔助化的決策系統(tǒng)進行研究。

2.2 決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

2.2.1 部件接口

主要包含對部件結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲，對模型部件的模擬調(diào)用結(jié)構(gòu)及運行管理部件進行推理。

2.2.2 模型庫系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

包含有模型庫中的組織結(jié)構(gòu)、模型庫的管理系統(tǒng)內(nèi)容進行系統(tǒng)化的語言研究，同時對功能性的理論內(nèi)容進行設(shè)計和實現(xiàn)。

2.2.3 系統(tǒng)綜合集成

對于決策化的支持系統(tǒng)來說，需要通過建立數(shù)據(jù)模型的方式，從知識、用戶交互、理論模型的分析等方面進行研究和分析，因此在數(shù)據(jù)處理能力和計算機能力的支撐下，為計算機語言的數(shù)據(jù)庫操作進行有效的分析，如C、FORTRAN、PASCAL等;有的則是計算能力不足，如：VF、SQL、ORACLE等。因此在決策性的支持系統(tǒng)應(yīng)用過程中，對開發(fā)語言的基本要求進行有效的分析。

3? 系統(tǒng)的設(shè)計

3.1 系統(tǒng)的功能

①通過系統(tǒng)中的人機界面中的應(yīng)用，通過操作，可實現(xiàn)系統(tǒng)化的美觀設(shè)計。

②在對應(yīng)的操作系統(tǒng)中，可通過不同的操作實現(xiàn)選擇方式的應(yīng)用，以此避免產(chǎn)生不必要的記憶，同時要減輕用戶的使用和操作負擔(dān)。

③可為維修者提供可靠性的數(shù)據(jù)資料，并通過對數(shù)據(jù)的整理，對已存在的系統(tǒng)化維修模型思路進行分析和對比，并篩選出最合適的模型結(jié)構(gòu)。

④可提供靈活性的定義方式，對實際情況下的相應(yīng)信息的設(shè)置奠定堅實基礎(chǔ)，并通過建立添加新的維修模型。

⑤在企業(yè)的管理模型中，可通過維修化管理的方式，將數(shù)據(jù)進行共享，并可自動生成各種維修方案、檢驗點擊相關(guān)檢驗備件的有效分析及應(yīng)用，并利用維修合同的預(yù)算實現(xiàn)整體分析。

⑥可通過系統(tǒng)化強大的數(shù)據(jù)分析資料，與汽車制造商、維修商及配件的生產(chǎn)商等進行有效的用戶之間的數(shù)據(jù)共享，建立數(shù)據(jù)共享式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

⑦在各個系統(tǒng)化的決策模型分析的過程中，可利用決策結(jié)果實現(xiàn)對圖表、文本形式的有效輸出。

⑧相關(guān)系統(tǒng)中主要以采取流程化的管理模式為主，將具備管理維系的每個環(huán)節(jié)進行有效分析。

3.2 系統(tǒng)的詳細設(shè)計

3.2.1 汽車維修數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)設(shè)計

在數(shù)據(jù)庫的管理設(shè)計流程中，通過對決策性的支持系統(tǒng)的研究，可通過負責(zé)化的存儲、管理及提供有效的維護機制，為決策性的支持數(shù)據(jù)中的基本部件進行有效的分析。其主要功能為：以能夠適應(yīng)多重數(shù)據(jù)的采集，能夠快速的對數(shù)據(jù)進行有的刪減，同時可提供數(shù)據(jù)邏輯性的結(jié)構(gòu)描述關(guān)系，具有較強的管理功能，并通過豐富化的表達能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)子系統(tǒng)的維修故障數(shù)據(jù)的分析，通過建立數(shù)據(jù)庫等系統(tǒng)部件。在數(shù)據(jù)庫中，主要可分為源數(shù)據(jù)庫、IDSS數(shù)據(jù)庫和對應(yīng)的區(qū)別用途及使用層次性不同的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)的解析：通過對源數(shù)據(jù)庫的信息的抽取、輸入、選擇、更新等功能，可從源數(shù)據(jù)庫中提取有效的用于維修決策的數(shù)據(jù)分析內(nèi)容，并對管理子系統(tǒng)、提供維修數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型等，供其他子系統(tǒng)的接口的合理應(yīng)用。

3.2.2 汽車維修數(shù)據(jù)庫詳細設(shè)計

3.2.2.1 靜態(tài)數(shù)據(jù)庫設(shè)計

靜態(tài)數(shù)據(jù)庫主要包含有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)、常規(guī)數(shù)據(jù)及其集合，又可以稱為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)的來源主要包含有技術(shù)參數(shù)和維修故障參數(shù)兩部分。

技術(shù)參數(shù)：在汽車出廠時，由對應(yīng)的制造公司提供有關(guān)汽車制造環(huán)節(jié)中的技術(shù)資料，包含有使用說明書、相關(guān)配件的技術(shù)資料及性能、圖紙等，汽車的制造公司所提供的其他技術(shù)資料等，如汽車的安全質(zhì)量檢測報告、零部件的檢測指標(biāo)分析報告等，汽車的維修故障數(shù)據(jù)主要包含有維修故障的相關(guān)數(shù)據(jù)是否正確、合理的決策及最為關(guān)鍵性的基礎(chǔ)保障因素。主要包含有以下內(nèi)容：發(fā)動機的故障數(shù)據(jù)、包括有氣缸蓋、活塞連桿組、曲軸及飛輪組等，在汽車的底盤結(jié)構(gòu)中，可對故障的數(shù)據(jù)進行有效的分析，并對包括車體在內(nèi)的車身前后板制的零部件、車門及附屬部件進行分析，汽車中的電氣設(shè)備及故障數(shù)據(jù)的處理，主要包含有發(fā)電機、電壓調(diào)節(jié)器及點火系等儀表數(shù)據(jù)等。

3.2.2.2 動態(tài)數(shù)據(jù)庫設(shè)計

在動態(tài)化的數(shù)據(jù)分析中，主要指汽車使用過程中的運行數(shù)據(jù)及所記錄的各項動態(tài)化資料。

①汽車維修記錄：包括零部件更換、行車路況、零件失效等。

②故障時間、維修費用：包括誤工時間、各次的維修費用等。

③最新維修診斷信息：包括國內(nèi)、國際最新的診斷檢測、維修、維護方法，汽車制造公司提供的最新技術(shù)動態(tài)數(shù)據(jù)等。

3.3 維修決策系統(tǒng)中的模型設(shè)計分析

3.3.1 預(yù)測模型建立

①最佳診斷周期模型。

為了能夠在車輛的診斷過程中，完好率最高與消耗的費用最少的診斷間隙期可定義為最佳的診斷周期。相關(guān)的模型建立的過程中，應(yīng)充分的結(jié)合相關(guān)模型建立的內(nèi)容進行考慮，主要包含汽車的技術(shù)狀態(tài)、汽車的運行條件、汽車的各種費用（如檢測的維修、維護維修、停車損耗等）因素。

因此在實際的預(yù)測模型建立的過程中，可建立為如下公式類型：

上述公式中，w[c（t）]——在相關(guān)的診斷過程中，診斷的周期t內(nèi)相關(guān)的診斷及維修的費用的數(shù)學(xué)期望值。w[v（t）]——在一定的診斷周期t下相應(yīng)的檢測診斷和維系的車輛工作時間屬于數(shù)學(xué)期望值。

②最佳的停運時間模型。

汽車在正常使用的過程中，外部結(jié)構(gòu)的磨損會越來越多，這樣不僅會導(dǎo)致后期的維修困難，同時也減少了汽車的正常使用壽命，導(dǎo)致給人們的正常出行及企業(yè)的運營管理等造成較大的困難。因此在實際的運行管理中，有必要停止?fàn)I運車輛，但是由于實際的情況不同，會造成在運營的過程中，車輛的型號、運行狀況存在較大的差異性，導(dǎo)致無法科學(xué)規(guī)劃的來計算對應(yīng)的最佳停運周期及時間等。通過實際分析，可在計算出汽車的最佳停運時間的基礎(chǔ)上，如汽車運行周期多長，故障的發(fā)生幾率及發(fā)生的周期性等，從而確保其運輸過程中產(chǎn)生的利潤。為了保障運輸利潤下降，從而導(dǎo)致維持費和對應(yīng)的額外成本使得DC/dt不斷呈現(xiàn)上升的狀態(tài)。

③最佳維修成本模型分析。

在如何降低企業(yè)的運行成本及企業(yè)的管理內(nèi)容的過程中，故障中心數(shù)據(jù)中的相互建立，可有效的提高故障數(shù)據(jù)中心對故障的收集率等，下面將根據(jù)指數(shù)密度函數(shù)的關(guān)系分析此類問題：

設(shè)X為隨機變量，從一次故障開始到下一次故障發(fā)生后，時間單位是檢驗兩輛車時間間隔的重要系數(shù)，于是得出X的密度函數(shù)中的系數(shù)應(yīng)為：

④最佳維修時機模型。

對于整車大修時機的模型分析，可通過對此種角度進行研究，從中發(fā)現(xiàn)并沒有真正的充分考慮到此類問題，因此在運用汽車的低劣化理論中，可通過建立相應(yīng)的預(yù)測模型，模型如下：

從上兩式中可以看出，Cu——主要指在車輛年度內(nèi)的使用維修費用（元/年）;

b主要是指年度使用的維修增長率（元/年2）;

t2主要指大修間隔（年）;

主要指車輛大修過程中的費用年度評價值。

⑤推理模型的建立及分析。

針對汽車的故障診斷來說，其實是一個復(fù)雜化的建立過程，對應(yīng)每一部分來說，其都有不同的診斷參數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)，因此在評價發(fā)動機的實際運行狀況的過程中，由于診斷的參數(shù)較多，主要包含有發(fā)動機的故障率、發(fā)動機的燃油消耗量及氣缸的密封性等，對于燃燒的質(zhì)量、點火的工作質(zhì)量及機油的壓力來說，其發(fā)動機的溫度、發(fā)動機的震動及異響都會發(fā)生較大的變化。

通過利用空氣壓縮機的發(fā)響來合理的控制和分析詳細的模型建立過程。

①首先需要確定好事故的故障事實：故障是否來源于壓縮機的發(fā)響。②匹配的規(guī)則：由于不同的現(xiàn)象中的怠速不響或者出現(xiàn)當(dāng)提高轉(zhuǎn)速時，會導(dǎo)致發(fā)動機突然發(fā)響，進而使得發(fā)動機能夠處于高速的運轉(zhuǎn)狀態(tài)，同時發(fā)動機的聲響也會逐漸的消失;在發(fā)動機的運轉(zhuǎn)過程中，會發(fā)出具有連續(xù)性的金屬敲擊聲。③合并處理：主要的原因有兩個：其一，空氣壓縮機的曲軸軸承遭到嚴重損壞;其二，空氣壓縮機的連桿軸結(jié)構(gòu)發(fā)生松動等。④診斷分析的結(jié)果，進而重復(fù)步驟①～④。

3.3.2 模型的運行

針對模型建立過程中形成的故障診斷運行曲線，能夠直觀的反映出各種模型結(jié)構(gòu)的具體分析數(shù)據(jù)，同時在動態(tài)化的運行管理中，對應(yīng)的等級值越高，則導(dǎo)致發(fā)生的故障就越大，同時利用此類型的數(shù)值進行有效的記錄，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)處理過程中的處理參數(shù)的穩(wěn)定性實施，同時能夠?qū)τ嬎愫皖A(yù)測出的綜合故障因素進行有效的對比，從而得出可能性的結(jié)果及結(jié)論等。

4? 結(jié)束語

綜上所述，汽車維修故障檢測是一個相對復(fù)雜的過程，如何有效快速的找出故障點，并制定針對性的解決方案，對于提升故障的解決能力，實現(xiàn)故障的快速處理等具有重要意義。本文研究中將智能決策系統(tǒng)融入到汽車的維修故障研究中，并通過討論和建立汽車維修故障診斷技術(shù)，實現(xiàn)并形成故障診斷決策中的支持系統(tǒng)構(gòu)架結(jié)構(gòu)等，可從理論上對數(shù)據(jù)庫的管理系統(tǒng)及模型庫的管理系統(tǒng)進行有效的研究，并通過深入分析，構(gòu)建一系列的診斷模型。

通過建立故障診斷維修模型，并對診斷的系統(tǒng)進行支持，可對有效的減少車輛維修事故的管理提供有效的決策性。當(dāng)前研究中，結(jié)合開發(fā)故障維修診斷決策性的支持系統(tǒng)，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)故障的有效解決，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)更多工作的持續(xù)開展，對已有的設(shè)計模塊有待于在實踐的過程中不斷的進行優(yōu)化檢驗。

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