車輛維修保障數據云平臺的研究與設計

高軼群

陸軍軍事交通學院 天津市 300161

1 引言

采用這種虛擬化的技術進行維修、保障自然是一個十分有效的解決方法。但是，這種方法需要一個完整的數據庫來支持它，而建立這種完整統一的數據支持中心，就成為運用此方法重要的研究方向。

2 車輛維修保障性

通常在車輛發生故障前進行車輛保障，車輛保障也是具有時間性的，這便于在車輛發生故障時，迅速較準確的判斷車輛發生故障的原因，并作出較為準確的分析，減少不必要的麻煩。

2.1 軟件維修保障

隨著車輛數量的逐漸增加和科技的發展，軟件維修保障已經逐步取代人工維修保障。目前，較為優秀的軟件有SAE開放式云平臺，這種將開放式的數據統一規劃，將它們都輸入進數據庫里，從而進行系統的維修判斷，在第一時間內能夠迅速準確的進行維修保障。目前這種測評系統已經較為完善，并且已經廣泛投入使用，如公交公司的綜合保障方案等。在此之上，需要建立較為智能化的云平臺，其中包括安全檢測等方面，能夠有序的滿足車輛所需要的服務[1]。

2.2 平臺多元化

正常的工作任務要求具有重要的意義，以便于引入數據云的概念，也就是建立一個有規模、有服務理念、可用性強并且成本不高的數據中心。這樣的平臺就可以集中收入大量的車輛信息在“云”端，分工合作，為客戶端提供一個系統的服務體系，其中可以包括車輛的存儲、車輛的使用、維修故障、備件等各方面完整的服務信息，實現車輛保維修保障的統一化。

3 維修保障數據云平臺的建立

目前所開展的基本信息化關系型數據庫中，都是通過互聯網設備的，因此，如果需要完全的改變現有模式，則需要在進行備份時及時隨地的使用數據組成來進行大量的重組系統，這也需要花費大量的人力物力資源。

3.1 虛擬化技術

數據云技術出現的主要原因，是因為目前互聯網技術大多采用虛擬化技術，即將一些相關的體系、分散易購的數據，按照當前用戶所需要的模式。大量的分散，成數字虛擬化，并且聚集在虛擬數字網絡庫中。它的優點是它獨立完成，不需要各部門的配合與協調，它也不需要改變現有的存儲狀態和存儲內容[2]。

3.2 構建數據云與應用云分離的模式

數據云的單一模式已經無法滿足客戶的要求，其內涵即將延伸到車輛整個壽命周期的設計和深錄。這種數據庫層層分離又相互連接，層層向上到達中心，進行均衡分配數據解析和引擎調度，將現有的單一型數據庫傳變為關系型數據庫。這種集群技術，通過“一寫二讀”的模式，在服務器上呈現出樹狀結構。

3.3 “一寫二讀”模式

為了保證更好的數據解析和引擎調試，這種“一寫二讀”的模式，在庫服務器上廣泛應用。它是上層的數據資源虛擬整合到一個具體的寫入服務器當中，即兩臺無需移植的數據庫將合成一個數據資源庫。這種分開訂閱服務器模式，在一方面增強了數據庫資數據云與應用云的分離，同時兩臺數據庫相互監視，相互同步，使得效益實現最大化；另一方面可以使開發具有可拓展性。

4 在數據云的基礎上對關鍵技術進行評定及研究

圖1 數據云與應用云分離的管理模式

在車輛維修和保障的過程當中，數據云平臺會積累大量的數據資料，通過這些數據可以對車輛的維修和保障等各項工作進行一個評定和研究，這一內容的關鍵部分在于以下幾點：

圖2 數據庫集群架構

4.1 智能評定技術在維修中的應用

通過對規則進行推理，建立新型規則推理技術，同時對制造方以及購買方的風險承擔比例進行計算，并對過去所制造的各種車型發生故障的規律進行試驗。對車輛維修中的智能評價技術進行發展就必須要用到模糊理論法、層次分析法、樣本分配法等一些方法，加強對規則推理技術的建立，并且對維修中的定量和定性的評價體系進行不斷完善，使其的可操作性和合理性得到進一步的提高[3]。

4.2 對維修方案進行進一步優化處理

維修過程中可能會出現維修過度或維修不足的現象。維修過度會造成資源上的浪費，而維修不足會使車輛的耐久度進一步降低。為了改善這一情況，就需要對維修方案進行不斷的優化。通過對車輛維修工作進行分析，結合分析結果和對故障規律積累的經驗，再對維修費用以及維修時間間隔進行分析，進一步優化維修方案，使得在提高車輛可用度的同時有效的減少維修費用[4]。

4.3 對備件進行優化

通過對研制、實驗以及使用中備件損耗情況進行分析，以及利用FMECA了解備件可能出現的故障，不斷發展備件需求預測技術。同時結合備件更換頻率和歷史數據，考慮車輛日常使用強度和保障備件的情況，建立一個備件需求量的圖表，將備件有效庫存情況進行優化，使備件的庫存量達到最優狀態。

4.4 對車輛發生故障的規律進行調查統計

通過對以往車輛發生故障的原因以及處理故障的方法進行調查統計，將其建立成為一個故障模式的信息標準庫。建立統一的故障記錄格式，保障每一次所記錄數據的真實性和準確性，提高對數據錄入人員的要求，結合數據對故障規律進行統計，對整車中各個重要部件的故障規律進行推算。

4.5 FMECA分析技術

車輛是一個復雜的綜合體，將這個相對復雜的機械系統劃分為幾個層次，通過對故障模式進行研究，對故障發生規律建立樹形系統，探究某一零件產生故障會對整車造成什么影響，不斷探索研制過程中的薄弱環節和關鍵環節，對整個設計過程的質量進行進一步的提高。

4.6 專家診斷技術

根據專家積累的經驗建立一個系統，可以對車輛所發生的故障進行模糊診斷，通過將預兆和結果的因果關系矩陣進行建立以及故障方程的建立達到對故障進行自動診斷的目的[5]。

5 在數據云平臺上對軟件的研究開發

在數據云平臺上可以開發出基于C/S構架的車輛維修數據以及評定的管理系統。這一系統采用C++作為編程語言，利用SQL Server作為數據庫，采用ADO的方法對數據庫進行訪問。這一項技術作為一項高層數據訪問技術，通過對不同控件進行利用可以實現對數據庫進行快速且安全的訪問。同時，系統還需要對較為復雜的數據和圖表進行處理，采用MATLAB可以實現對數據以及圖表等進行高效地處理和繪制。

建立維修性數據管理和評定系統需要運用各項數據庫，例如技術參數庫和故障記錄庫等，這些數據庫需要為車輛維修提供參考依據以及為車輛維修當中提供幫助。在用戶日常使用中需要為用戶的信息查詢以及信息管理帶來便利，通過對維修性的評定、對維修方案進行優化以及統計出現故障的概率等功能的作用切實地為車輛維修工作提供幫助。

優化備件管理系統，使其在記錄備件日常更換數據的基礎上提供對備件優化的服務，通過對備件庫存量以及更換周期進行科學合理地計算使在滿足維修需要的同時達到庫存量最小的目的[6]。

以上的各種應用軟件適用于專業的技術人員和部分非專業的技術人員，在操作上較為簡單，數據的輸出形式為采用規范格式自動生成規范的報告，這兩點有效地降低了技術人員的工作難度，同時對用戶的專業水準也進一步降低了，使用戶在日常使用中不會有太大的負擔。該軟件運行穩定，在簡化使用步驟的同時大大提高了用戶的使用效率。

6 結語

數據云的建立，使得車輛的維修保障工作利用現在的互聯網技術，開發出新的虛擬化技術。通過一些技術整合，建立新的數據庫，構建一個可擴展性、超大規模、成本低廉的數據中心，從而將一些虛擬資源引入“云”端，提供一套完整的服務體系，為廣大的顧客帶來便利，這同時大大增加了企業的利益。這種人性化的維修保障技術更貼合日常使用者和車輛擁有者，是一個可行性的數據云平臺。