立足延迟时间理论的汽车维修优化模型分析

立足延迟时间理论的汽车维修优化模型分析

夏长明

夏长明广州珠江职业技术学院511300

摘要本文在汽车维修现状与维修数据的分析的基础上，对汽车维修时间延迟模型概念与原理进行了探究。并基于汽车检查时间与故障次数的关系分析，探究了建立汽车维修优化模型的必要性及维修的最佳周期。

关键词汽车维修时间延迟优化模型

汽车行业的发展伴随着汽车维修行业的发展，可以说汽车维修行业已经成为了汽车行业的重头。但是，随着现代汽车工业的迅速发展，传统的汽车维修已经不再适应现代汽车的维修工作。当前的汽车维修行业多是注重对汽车故障的诊断与维修技术的升级，在汽车的维修最佳周期模型建立方面的研究创新却是少之又少，可以说中国的汽车维修延迟理论应用并不广泛。延迟时间，直白浅显的说，其实就是汽车部件从最初的缺陷到最后发展成故障这个时间延迟。该理论应用可以在对汽车维修数据进行分析，并根据分析结果建立汽车的检修计划，以及时预防故障的发生。本就参考国外的汽车维修建模经验，运用延迟理论对中国的汽车维修优化模型的建立提供参考。

4.时间延迟理论综述

1.1延迟时间的概念与建模方法

延迟时间这一说法最初出现于1973年，它被提出之后便被广泛应用于维修建模领域。该概念提供了一种汽车等机器的优化维修结果及检查实践的建模方法，对后来的汽车维修等影响深远。一般机器等的故障发生具有随机性，如果在检查中发现了机器的缺陷，那么在延迟时间理论中，称该时间为缺陷出现时点，在理论中用u表示。如果在检查中未检查出缺陷导致最终未能及时防止故障的发生，这时从缺陷出现到缺陷恶化为故障的时间间隔在理论上被记作h，我们一般将h成为延迟时间。时间延迟理论具有一个突出的优势，即该理论将机器的缺陷与韩国、故障两个因素列入考虑因素，利于机器维修的综合优化。

时间延迟模型的建模方法主要有两种，客观法与主观法。客观法是对汽车检修数据记录并进行统计分析，从而建立起维修模型，计算汽车的最佳检修周期。而主观方法与客观方法相同的是都是进行数据分析进而建模，不同的是主观法所用的数据是维修专家通过其经验主观判断出的数据。这两种方法在实际中各有应用，本文着重对客观方法建模原理进行分析。

延迟时间原理的应用十分广泛，可以用于单系统机器的维修优化建模，也可以用于复杂的多部件系统维修优化建模，其中多部件系统的延迟时间理论应用原理较为典型，以下就其原理进行单独分析。

1.2多部件系统延迟时间建模原理

多部件的系统维修优化建模，要考虑单一的部件，还要综合考虑多重部件，所以建模工作相当复杂。

多部件的系统检查工作分为完全检查与不完全检查。完全检查是指将系统的所有缺陷都检查出来，而不完全检查则是对部分可能的缺陷进行检查。在完全检查与不完全检查概念中涉及到概率问题。完全检查是一种理想状态，其检查覆盖所有的概率，即r=1。如果是完全检查，那么缺陷发生的概率小于r时，缺陷就会被检查出来，相反如果缺陷发生的概率大于r时就不会被检查出来。

建模的目的在于应用，在于有效的解决时实践中的实际问题。在维修优化模型中，会有优化控制模型的参与。在传统的维修中主要是维修专家根据自身的经验判断来确定维修计划，所以其中夹杂着主观因素与随机因素。而延迟时间理论的应用便有效的解决了这一随机模式问题。

5.汽车维修优化模型的建立

延迟时间理论为汽车的维修系统建模提供了方法论。总的来说，该理论的应用是结合一系列的假定原则对机器的可靠性与其维修周期进行预测。汽车的维修优化建模首先要基于一定的假设条件对建模参数进行评估，进而对评估数据进行检验，最后采用经过检验的数据建模。

2.1建模基本假设

汽车维修优化建模中采用的假设一般包括：假设缺陷的发生是互为独立的；缺陷的发生服从泊松分布；随机缺陷的延迟时间h假设独立于缺陷发生时间；假设预防维修检查是不完全的，连续检查中各缺陷的发生概率是相互独立的；检查出的所有缺陷在预防维修措施中都能够被解决；故障能被马上确定，而且维修预防都是及时的等。

理论上，复杂系统缺陷的发生一般情况下符合泊松分布及其过程。在二十世纪中期的实践中也证实了这一点，即以上提到的第二条假设。上面的鸡舍中第一、三两条假设能够简化建模过程，所以在应用中非常广泛。第四条假设是针对检修作业刚完成缺陷就发生的现象，因为汽车的检修多是不完全假设，所以这条假设是很合理的。第五、六条假设也能够使汽车维修操作更加具体化，尤其存在的必要。

2.2相关符号的含义

上文中有关于u、h、r等的简单介绍。其中h是概率密度为pdff(•)，而累积概率密度为cdfF(•)的缺陷延迟时间；r是指故障被检查出的概率。

此外，还可能涉及的符号有：故障时间t；第n+1次预防维修中发现缺陷的平均值ENp(tn+1)；在延迟时间段内的故障平均值为ENf(t，t+△t)；在延迟时间内因缺陷而导致的故障概率P(t，t+△t|y)。

在汽车维修优化建模中还会有延迟时间内因缺陷而导致的故障概率的计算，并且会有先关的函数进行情况演算，这都需要分情况探讨似然估计，较为复杂，所以此处不予详细的公式讲解。

2.3模型评价

模型评价阶段首先要进行模拟实验。在公式演练中会涉及到似然估计公式的有效性及偏差估量，所以具体的参数需要模拟实验进一步辅助评估。评估中确定参数误差在合理范围内的话就可以肯定数据及公式的科学性，在实际建模中可以加以应用。

模型评估阶段要先确定延迟时间分布的函数形态。f(•)函数的几种形态分别有：指数分布、双参数指数分布、混合参数指数分布、维布尔分布及三参数维布尔分布等。在一些研究中证明在延迟时间分布函数的确定方面要参考最小的AI数据标准。

2.4建立优化模型

在经过一系列的条件假设、公式分析、数据评估后，便可以参考实验数据进行模型建立工作了。

首先建立目标函数，即ED(T)={df×ENf(T)+dp}/T。其中的ED（T）指的是汽车预防维修间隔周期T内单位时间的停机期望值。Df指的是故障平均停机时间；dp指检查的平均停机时间；ENf(T)指预防维修周期内所发生的故障次数期望值。

该项目标函数的目的是计算出汽车的最佳维修周期，这也是整个模型的目的所在。

结语：本文根据时间延迟概念在汽车维修优化模型建立中的应用，就一些应用统计方法进行了概述。模型综合考虑汽车系统的缺陷、故障，而且在模型建立中利用模型评估对缺陷概率等数据进行了演算，从而建立有效的优化模型。优化模型主要应用于汽车维修周期的确定，从根本上较少车辆的维修费用，具有非常大的应用价值与发展前景。

参考文献

【1】朱清香，于立华，方淑芬，吕文元，王文彬.基于延迟时间理论的汽车维修优化模型[J].决策参考，2010（2）

【2】杨琴，周国华，李艳茹，赵茜.汽车维修车间作业排序的优化模型及调度算法[J].计算机应用研究，2010（27）