汽车维修故障诊断智能决策支持系统的研究

钱强

摘要：研究中以文献对比法和理论分析法，对汽车的维修故障诊断智能化支持系统的研究进行分析，主要包含了支持系统的设计与研究，并从中讨论了相关数据库结构模型，对汽车维修故障的知识库进行分析诊断，并对相关的研究方法进行功能模块的分析，并且具体化阐明了数据库中模型库的体系结构及其构建方法的研究。

关键词：汽车维修;故障诊断;智能决策;支持系统

0  引言

汽车是当前使用功能和结构相对复杂的交通工具，在长期的使用及应用的过程中，由于汽车零部件的长期磨损，不仅会导致汽车自身的功能性降低，同时也会导致汽车的运行状态及使用寿命下降，与其他的机械设备一样，汽车运行管理过程中的各种运行规律及技术的状态等都要进行科学化的操作，这样才能够较好的掌握汽车的使用寿命。近年来，在汽车维修故障诊断领域中，对于维修资料及信息的需求量不断增强，进而导致在信息化技术的发展过程中，汽车维修与信息网络结构的结合方式存在着较多问题，而智能化的决策支持系统中，可通过维修人员为提供决策性的支持技术为汽车维系事业的发展提供良好的发展前景。

1  汽车维修故障诊断决策系统的研究现状分析

发展决策系统的时间是在20世纪70年代初，主要以管理学、控制论和相关的行为科学为基础，结合计算机技术、仿真及信息化技术，对半结构化的决策问题进行有效的分析，并通过建立支持决策化的信息应用数据等，将管理信息系统、模型的辅助系统等进行高效的构建，使得数据的数值计算、数据的处理等都能够融为一体，并将复杂的系统结构充分的融合起来，使得数值计算、数据的分析等能够有效的提高辅助决策能力。在上世纪80～90年代末期，决策支持系统与专家系统相互结合在一起，构建形成了智能决策化系统，即IDSS，其是以定量和定性的分析模式，以提高辅助性的决策为基础，将定量的计算功能进行有效的分析，进而向决策人员提供有效的帮助，利于专家本人决策服务的相关智能化决策方案的制定。随着汽车维修业对于维修资料及维修信息需求的日益增加，维系信息及资料的自动化呈现及基础理论的完善等都具有关键性作用。

2  智能决策支持系统及其关键技术

2.1 决策支持系统与智能决策支持系统的概念及应用

对于决策支持系统来说，其是以管理学、控制论、运筹学及行为学为基础，将信息技术、仿真技术等为主要的应用手段，将半结构化的决策问题与支持决策性的活动内容进行研究，智能化的人机系统，可通过为决策者提供有效的信息、数据及背景化资料，并能够有效的帮助决策者明确决策目标，并对问题进行识别分析，进而建立决策模型，制定不同的智能决策方案。近年来，随着各项技术的快速发展，在城市规划、商品营销过程中，都可通过智能决策化的支持系统，将人工智能、决策支持系统等进行有效的结合，使得该技术的应用能够符合人类的知识体系，并通过逻辑性的推断，实现决策性的问题研究，进而对辅助化的决策系统进行研究。

2.2 决策支持系统的关键技术

2.2.1 部件接口

主要包含对部件结构的数据存储，对模型部件的模拟调用结构及运行管理部件进行推理。

2.2.2 模型库系统的设计与实现

包含有模型库中的组织结构、模型库的管理系统内容进行系统化的语言研究，同时对功能性的理论内容进行设计和实现。

2.2.3 系统综合集成

对于决策化的支持系统来说，需要通过建立数据模型的方式，从知识、用户交互、理论模型的分析等方面进行研究和分析，因此在数据处理能力和计算机能力的支撑下，为计算机语言的数据库操作进行有效的分析，如C、FORTRAN、PASCAL等;有的则是计算能力不足，如：VF、SQL、ORACLE等。因此在决策性的支持系统应用过程中，对开发语言的基本要求进行有效的分析。

3  系统的設计

3.1 系统的功能

①通过系统中的人机界面中的应用，通过操作，可实现系统化的美观设计。

②在对应的操作系统中，可通过不同的操作实现选择方式的应用，以此避免产生不必要的记忆，同时要减轻用户的使用和操作负担。

③可为维修者提供可靠性的数据资料，并通过对数据的整理，对已存在的系统化维修模型思路进行分析和对比，并筛选出最合适的模型结构。

④可提供灵活性的定义方式，对实际情况下的相应信息的设置奠定坚实基础，并通过建立添加新的维修模型。

⑤在企业的管理模型中，可通过维修化管理的方式，将数据进行共享，并可自动生成各种维修方案、检验点击相关检验备件的有效分析及应用，并利用维修合同的预算实现整体分析。

⑥可通过系统化强大的数据分析资料，与汽车制造商、维修商及配件的生产商等进行有效的用户之间的数据共享，建立数据共享式的网络结构。

⑦在各个系统化的决策模型分析的过程中，可利用决策结果实现对图表、文本形式的有效输出。

⑧相关系统中主要以采取流程化的管理模式为主，将具备管理维系的每个环节进行有效分析。

3.2 系统的详细设计

3.2.1 汽车维修数据库管理系统设计

在数据库的管理设计流程中，通过对决策性的支持系统的研究，可通过负责化的存储、管理及提供有效的维护机制，为决策性的支持数据中的基本部件进行有效的分析。其主要功能为：以能够适应多重数据的采集，能够快速的对数据进行有的删减，同时可提供数据逻辑性的结构描述关系，具有较强的管理功能，并通过丰富化的表达能力，实现数据思维、数据子系统的维修故障数据的分析，通过建立数据库等系统部件。在数据库中，主要可分为源数据库、IDSS数据库和对应的区别用途及使用层次性不同的数据库。数据的解析：通过对源数据库的信息的抽取、输入、选择、更新等功能，可从源数据库中提取有效的用于维修决策的数据分析内容，并对管理子系统、提供维修数据库数据模型等，供其他子系统的接口的合理应用。

3.2.2 汽车维修数据库详细设计

3.2.2.1 靜态数据库设计

静态数据库主要包含有基础数据、原始数据、常规数据及其集合，又可以称为基础数据库，数据的来源主要包含有技术参数和维修故障参数两部分。

技术参数：在汽车出厂时，由对应的制造公司提供有关汽车制造环节中的技术资料，包含有使用说明书、相关配件的技术资料及性能、图纸等，汽车的制造公司所提供的其他技术资料等，如汽车的安全质量检测报告、零部件的检测指标分析报告等，汽车的维修故障数据主要包含有维修故障的相关数据是否正确、合理的决策及最为关键性的基础保障因素。主要包含有以下内容：发动机的故障数据、包括有气缸盖、活塞连杆组、曲轴及飞轮组等，在汽车的底盘结构中，可对故障的数据进行有效的分析，并对包括车体在内的车身前后板制的零部件、车门及附属部件进行分析，汽车中的电气设备及故障数据的处理，主要包含有发电机、电压调节器及点火系等仪表数据等。

3.2.2.2 动态数据库设计

在动态化的数据分析中，主要指汽车使用过程中的运行数据及所记录的各项动态化资料。

①汽车维修记录：包括零部件更换、行车路况、零件失效等。

②故障时间、维修费用：包括误工时间、各次的维修费用等。

③最新维修诊断信息：包括国内、国际最新的诊断检测、维修、维护方法，汽车制造公司提供的最新技术动态数据等。

3.3 维修决策系统中的模型设计分析

3.3.1 预测模型建立

①最佳诊断周期模型。

为了能够在车辆的诊断过程中，完好率最高与消耗的费用最少的诊断间隙期可定义为最佳的诊断周期。相关的模型建立的过程中，应充分的结合相关模型建立的内容进行考虑，主要包含汽车的技术状态、汽车的运行条件、汽车的各种费用（如检测的维修、维护维修、停车损耗等）因素。

因此在实际的预测模型建立的过程中，可建立为如下公式类型：

上述公式中，w[c（t）]——在相关的诊断过程中，诊断的周期t内相关的诊断及维修的费用的数学期望值。w[v（t）]——在一定的诊断周期t下相应的检测诊断和维系的车辆工作时间属于数学期望值。

②最佳的停运时间模型。

汽车在正常使用的过程中，外部结构的磨损会越来越多，这样不仅会导致后期的维修困难，同时也减少了汽车的正常使用寿命，导致给人们的正常出行及企业的运营管理等造成较大的困难。因此在实际的运行管理中，有必要停止营运车辆，但是由于实际的情况不同，会造成在运营的过程中，车辆的型号、运行状况存在较大的差异性，导致无法科学规划的来计算对应的最佳停运周期及时间等。通过实际分析，可在计算出汽车的最佳停运时间的基础上，如汽车运行周期多长，故障的发生几率及发生的周期性等，从而确保其运输过程中产生的利润。为了保障运输利润下降，从而导致维持费和对应的额外成本使得DC/dt不断呈现上升的状态。

③最佳维修成本模型分析。

在如何降低企业的运行成本及企业的管理内容的过程中，故障中心数据中的相互建立，可有效的提高故障数据中心对故障的收集率等，下面将根据指数密度函数的关系分析此类问题：

设X为随机变量，从一次故障开始到下一次故障发生后，时间单位是检验两辆车时间间隔的重要系数，于是得出X的密度函数中的系数应为：

④最佳维修时机模型。

对于整车大修时机的模型分析，可通过对此种角度进行研究，从中发现并没有真正的充分考虑到此类问题，因此在运用汽车的低劣化理论中，可通过建立相应的预测模型，模型如下：

从上两式中可以看出，Cu——主要指在车辆年度内的使用维修费用（元/年）;

b主要是指年度使用的维修增长率（元/年2）;

t2主要指大修间隔（年）;

主要指车辆大修过程中的费用年度评价值。

⑤推理模型的建立及分析。

针对汽车的故障诊断来说，其实是一个复杂化的建立过程，对应每一部分来说，其都有不同的诊断参数及标准，因此在评价发动机的实际运行状况的过程中，由于诊断的参数较多，主要包含有发动机的故障率、发动机的燃油消耗量及气缸的密封性等，对于燃烧的质量、点火的工作质量及机油的压力来说，其发动机的温度、发动机的震动及异响都会发生较大的变化。

通过利用空气压缩机的发响来合理的控制和分析详细的模型建立过程。

①首先需要确定好事故的故障事实：故障是否来源于压缩机的发响。②匹配的规则：由于不同的现象中的怠速不响或者出现当提高转速时，会导致发动机突然发响，进而使得发动机能够处于高速的运转状态，同时发动机的声响也会逐渐的消失;在发动机的运转过程中，会发出具有连续性的金属敲击声。③合并处理：主要的原因有两个：其一，空气压缩机的曲轴轴承遭到严重损坏;其二，空气压缩机的连杆轴结构发生松动等。④诊断分析的结果，进而重复步骤①～④。

3.3.2 模型的运行

针对模型建立过程中形成的故障诊断运行曲线，能够直观的反映出各种模型结构的具体分析数据，同时在动态化的运行管理中，对应的等级值越高，则导致发生的故障就越大，同时利用此类型的数值进行有效的记录，不仅能够实现数据处理过程中的处理参数的稳定性实施，同时能够对计算和预测出的综合故障因素进行有效的对比，从而得出可能性的结果及结论等。

4  结束语

综上所述，汽车维修故障检测是一个相对复杂的过程，如何有效快速的找出故障点，并制定针对性的解决方案，对于提升故障的解决能力，实现故障的快速处理等具有重要意义。本文研究中将智能决策系统融入到汽车的维修故障研究中，并通过讨论和建立汽车维修故障诊断技术，实现并形成故障诊断决策中的支持系统构架结构等，可从理论上对数据库的管理系统及模型库的管理系统进行有效的研究，并通过深入分析，构建一系列的诊断模型。

通过建立故障诊断维修模型，并对诊断的系统进行支持，可对有效的减少车辆维修事故的管理提供有效的决策性。当前研究中，结合开发故障维修诊断决策性的支持系统，不仅能够实现故障的有效解决，同时还能够实现更多工作的持续开展，对已有的设计模块有待于在实践的过程中不断的进行优化检验。

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