[发明专利]一种轨交信号系统维修智能决策的方法

说明书

本发明公开了一种轨交信号系统维修智能决策的方法，步骤一：轨交设备采集运营状况的信息数据，建立维修局势集；步骤二：计算机采用专家评分法确定不同评估指标，设定维修决策指标；步骤三：计算机根据先验对照值转换为相应的Vague区间数；步骤四：维修局势集Vague数综合集成，确定Vague效果向量；步骤五：计算机针对轨交设备特点和维修诊断的要求，确定理想最优Vague效果向量；步骤六：用欧氏距离衡量Vague集之间接近的程度，从而给出智能维修诊断技术方案。本发明通过对轨交信号系统采集运营状态数据，综合隶属与非隶属等各类不确定性信息智能处理后提供更准确和优化的维修诊断方案。

技术领域

本发明涉及一种轨交信号系统维修智能决策的方法，属于轨交信号系统维修技术领域。

背景技术

轨交信号系统是轨道交通的关键设备系统，对列车安全运行有重要影响，长期以来，国内外主要采用预防性定期维修机制来保障系统安全运营，随着轨交运营里程的快速成长和设备维护量急剧增加，运输网络日益复杂，技术和安全关联性愈发增高，传统的维修方式往往造成维修不足和维修过度的缺陷，随着科技水平提高，智能化运维要求不断发展，维修方案和决策根据设备当前运营状态及发展趋势来确定。如何能解决轨交信号系统的复杂、多因素、信息模糊不确定等情况下的维修决策问题，并且智能维修决策能力更强，更好适应不确定性情况是一个值得研究的问题。

发明内容

目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种轨交信号系统维修智能决策的方法，通过轨交信号系统设备的Vague集模糊分析推理，考虑隶属与非隶属等不确定情况，采用计算机分析处理、综合评价以提供更准确和优化的维修智能化决策。

。技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种轨交信号系统维修智能决策的方法，包括步骤如下：

步骤一：将轨交信号系统设备采用计算机及传感器获得运营状况信息数据，基于Vague集模糊推理来确定维修局势集；

步骤二：采用专家评分法确定不同评估指标下语言变量集，设定维修决策指标：语言评价集Ｓ＝（S０， S１，…，Si－１）由奇数个元素组成，取i＝５，则Ｓ＝（很差，差，中等，好，很好）；将语言评价集转换成Vague区间数，α、β表示踌躇度的上下限，且满足α＋β＝１；

步骤三：根据先验对照值（表1）转换为相应的Vague区间数；

步骤四：维修局势集Vague数综合集成，确定Vague效果向量：

令ａｉ为被决策事件，ｂｊ为对付ａｉ的第ｊ种对策，记为Sｉｊ：

Sｉｊ＝（ａｉ，ｂｊ） （１）

局势Sｉｊ对应的Vague效果向量为Uｉｊ：

其中：ｉ＝（１，２，…，ｎ），ｎ为待决策事件的个数；ｊ＝（１，２，…，ｍ），ｍ为决策的个数；ｐ为决策指标的个数；

步骤五：计算机针对具有不同轨交信号系统设备特点要求的维修诊断问题，确定理想最优Vague效果向量：

其中：Ｊ１为效益型指标集，越大越好；Ｊ2为成本型指标集，越小越好；Ｊ３为某一取值适中型指标集，值为U０；

步骤六：：用欧氏距离衡量Vague集之间接近的程度，从而通过计算机运算给出智能维修诊断技术方案：

有益效果：本发明通过对轨交信号系统设备的运营状态数据采集和计算机模糊算法的处理，包括对Vague集模糊处理的应用，综合隶属与非隶属等各类不确定性信息情况后提供更准确和优化的维修诊断方案。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。