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汽车产业链协同服务平台维修专家系统关键技术研究

石朝骥  
【摘要】:中国汽车售后服务业在汽车产销量飞速增长的刺激下,实现了跨越式的发展,特别是售后维修服务业。在我国,汽车制造企业的售后服务网络构成普遍是少部分专业4S店和大部分社会化服务企业相结合。相对于专业4S服务中心,社会化维修服务企业其受众面广,但从业人员素质较低、维修检测设备落后,无法满足消费者对维修服务越来越高的现实需求。从而导致我国汽车售后维修服务水平普遍底下,客户满意度低,乃至整个售后服务行业发展缓慢,利润贡献低。随着产业链协同服务平台的实施,为汽车制造商与产业链各关联单位的协同业务提供了很好的协作平台和业务支持。该平台售后服务系统在商用过程中产生了大量的有价值维修历史数据,目前还未被使用。基于此,从平台售后服务系统的维修历史数据中获取故障知识,结合故障诊断和分析技术,建立专家系统。构建汽车制造企业对维修实施企业的技术支持以及业务协同信息化平台,提升维修服务水平和服务质量具有一定研究意义。同时这一系统也有效的完善了产业链协同服务平台的业务支持范围,提高了汽车产业链的信息化水平,满足了汽车企业在现有条件下,快速而低成本的提高售后服务水平的现实需求。 本文首先根据对目标企业汽车维修服务现状以及目前汽车产业链协同服务平台的应用程度进行了分析说明。然后以汽车产业链协同服务平台售后服务系统的维修历史数据为基础,结合领域专家和相关技术知识,建立基于案例和规则的故障知识库模型。然后利用模糊Petri网故障诊断理论,研究基于规则的知识推理与诊断。最后使用ASP.Net和互联网平台技术研究在与汽车产业链协同服务平台集成的、面向汽车售后服务的维修专家系统的编程实现方式,并分析专家系统的功能模块,建立了系统的用例模型,根据系统的需求,提出了汽车产业链协同服务平台维修专家系统的总体解决方案。 本文采用案例和规则相结合的复合知识库结构。利用案例知识库可以快速从平台已利用维修历史数据中查询诊断结果;利用产生式规则和模糊petri网理论建立规则知识表示模型,以便实现故障的诊断和分析。本文以目标企业汽车发动机故障为研究案例,建立了统一的结构化规则知识集,引入模糊Petri网理论,建立其模糊Petri网分析模型。然后研究了利用矩阵运算描述模糊Petri网模型中事件托肯值传递规则的方法,并依此进行正向推理。同时,还研究了基于模糊Petri关联矩阵求解最小割集的方法,实现故障知识的反向推理,以实现故障诊断。本文还考虑到专家系统与汽车产业链协同服务平台的集成,以及其部署维护的方便性,采用在ASP.Net环境下的三层架构的浏览器/服务器模式,实现汽车产业链协同服务平台维修专家系统。


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