文献类型：期刊文章

作　　者：韩中[1] 程林[2] 熊金泉[3] 刘满君[2]

HAN Zhong;CHENG Lin;XIONG Jin-Quan;LIU Man-Jun(School of Information Science and Technology,Qiongtai Normal University,Haikou 571127;Department of Electrical Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084;School of Mathematics and Computer,Nanchang Normal University,Nanchang 330032)

机构地区：[1]琼台师范学院信息系,海口571127 [2]清华大学电机系,北京100084 [3]南昌师范学院数计系,南昌330032

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(61562063,51807107);陕西省教育厅专项基金(18JK0713)资助~~

年　　份：2020

卷　　号：46

期　　号：2

起止页码：385-396

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：现代大型机电系统组成结构越来越复杂、智能化程度越来越高,然而系统维修工作却越来越困难;另外,尽管快速发展的信息技术使得系统内部的各种流数据得到了有效的保存,但却缺乏对这类大数据的有效利用、实现复杂系统的维修控制与决策.为此,提出了大数据结构化与数据驱动的复杂系统维修决策方法.大数据结构化使用了层次分析法(Analytic hierarchy process, AHP)的思想,依次建立系统维修的各个层级模型;基于模型抽象出支持系统维修的数据变量、提炼出各层级变量的表达函数;研究进一步实现了维护决策的数据驱动技术,在模型和函数之上定义了数据状态块矩阵,通过设计矩阵的特殊运算算法完成维修决策的数据驱动.最后,使用一个具体的例子来说明提出方法的可用性,结果证明提出的方法是可行的,符合设备维修决策建设目标,即维修方法经济、高效与实用.

关 键 词：大数据 数据驱动 维修决策  AHP 流数据

分 类 号：TH17] TP311.13] O225[计算机类]