[发明专利]基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法

权利要求书

1.基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：设备端采集船舶设备状态数据，并明确所检测的数据在船舶实体设备所属的位置，对获取的数据进行信号处理、特征提取，使其形成有效的信息，将数据传输至船舶运维系统的数据库；

步骤2：利用获取的有效数据建立针对赛博空间的分析模型和推演模型，充分地分析和模拟决策对象的活动与结果之间的关系；

步骤3：根据决策要素的维度、是否线性、数据类型等因素，基于对象模型的层次，选择合适的优化算法模型，为决策对象制定优化目标，给定决策过程的限制条件；

步骤4：针对多维决策优化目标问题，考虑多环节、多部门的决策活动、决策因素、决策目标之间的影响，通过多维度与多尺度协同优化、多目标赋权方案优选等手段给出当前决策下各个优化目标的结果指标，使系统能够快速和准确地得出多要素、多维度的最优决策方案；

步骤5：提供决策结果的可视化信息，实现船舶设备实时运维的可视化动态决策；

步骤5.1：平台为船舶维护人员提供可视化的最优维护决策方案；

步骤5.2：船舶人员可在平台上修改决策因素的权重，使其进行重新决策；

步骤5.3：再次提供最新的维护决策方案，实现实时动态决策。

2.根据权利要求1所述的基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法，其特征在于，所述步骤2中分析模型和推演模型的建立方法为：针对赛博空间中的个体空间、群体空间、活动空间及对应的知识推理空间，建立有效的模型，尤其是以数据驱动为核心的CPS数据模型，为后继的决策计算做基础，其中，

所述个体空间的建立需要利用数据驱动分析手段配合机理研究技术，研究赛博空间中个体对象的映射规则，并形成按需按类的元模型群，建立各单元或系统机理知识库；

所述群体空间的建立研究基于CPS技术的模型集成技术，在个体机理映射的基础上，研究系统级的设备拓扑关系，建成面向群体对象的群体空间知识库；

所述活动空间的建立，需要能够面向对象在环境中的活动状态，提取对象的活动特征并进行关联分析，形成活动规则模型，进而以活动的优化协同为目标，简称活动空间知识库；

所述推演模型的建立，需要在对象数据模型的基础上，针对对象在环境中的活动状态，提取对象及对象群体的活动特征并进行关联分析，进而以推演、评估与预测为重点，形成多模型的协同知识推演规则，以多目标、多层次、多环节活动的优化协同为目标，构建推演决策模型，达成杂复杂环境下的多对象活动协同。

3.根据权利要求1所述的基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法，其特征在于，所述步骤3中选择合适的优化算法模型的方法为：不同算法在解决不同问题上的优势不同，选择决策对象的最佳协同决策优化算法，基于决策对象的层次等级，部件、个体、群体系统级等不同的层次有着不同的运行方式和维护措施，再根据决策要素的不同选择合适的优化算法模型，为决策对象制定优化目标，给定决策过程的限制条件。

4.根据权利要求1所述的基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法，其特征在于，所述步骤4中，多目标、多层次化的决策方法为：在船舶进行动态运维决策时，将其分为三个等级，其中，

第一级决策先对所有任务进行排序，这个排序只考虑每个任务的先后顺序，而不考虑具体开始的时间；

第二级决策则是在任务排序的基础上确定每一个任务开始的最优时间；

第三级决策是对维护人员和维护资源的分配进行优化，同时确定船舶设备的最优维护方案。

5.根据权利要求1所述的基于CPS决策模块的船舶智能设备运维的协同决策方法，其特征在于，所述步骤4中，基于多目标决策的非劣解集，利用熵权法进行优选的方法采用以下步骤：

步骤a.根据实际问题确定优选指标集；

步骤b.确定待优选方案集；

步骤c.计算各方案指标值；

步骤d.熵权法确定权重；

步骤e.指标值标准化处理；

步骤f.进行综合评价。