一种基于多因子模糊决策法的刹车片智能维保算法

摘要

本发明涉及一种基于多因子模糊决策法的刹车片智能维保算法。基于运输车辆管理系统数据，通过HBase数据库存储，根据不同类型的车辆的历史运行数据及天气、环境、路况影响因子，通过基于Hadoop的大数据分析处理平台，对影响因子数据进行定时分析处理，同时利用各种预防性维保决策方案，依据建立的刹车片智能维保预警预测模型分析，形成多因子决策算法，得到影响因子重要程度，最后通过选择排名较高的有限个决策方案，通过模糊决策计算出刹车片维保时间间隔。本发明基于多因子模糊决策建立的目标函数模型可以精确计算出车辆预防性维修间隔期T，依托车辆自动化管理平台可以自动将到期信息发送报警信息，减少人员管理成本；提高车辆出勤率、减少车辆故障、保证车辆性能较好、提高保养效率、有利配件储备和降低管理成本。

主权项

一种基于多因子模糊决策法的刹车片智能维保算法，其特征是基于运输车辆管理系统数据，通过HBase数据库存储，根据不同类型的车辆的历史运行数据及天气、环境、路况影响因子，通过基于Hadoop的大数据分析处理平台，对影响因子数据进行定时分析处理，同时利用各种预防性维保决策方案，依据建立的刹车片智能维保预警预测模型分析，形成多因子决策算法，得到影响因子重要程度，最后通过选择排名较高的有限个决策方案，通过模糊决策计算出刹车片维保时间间隔；包括如下步骤：步骤a：设定决策方案的集合，利用决策方案集合与影响因子构建决策方案影响值矩阵；步骤b：构建多因子模糊决策矩阵；步骤c：计算多因子模糊评价矩阵，确定影响因子重要程度的模糊集合；步骤d：求解影响因子系数；步骤e：对n种方案进行相关决策，根据最大隶属度原则，得到最优的前N个方案；步骤f：预防性维保间隔期的确定。