高轶群

陆军军事交通学院 天津市 300161

1 引言

采用这种虚拟化的技术进行维修、保障自然是一个十分有效的解决方法。但是，这种方法需要一个完整的数据库来支持它，而建立这种完整统一的数据支持中心，就成为运用此方法重要的研究方向。

2 车辆维修保障性

通常在车辆发生故障前进行车辆保障，车辆保障也是具有时间性的，这便于在车辆发生故障时，迅速较准确的判断车辆发生故障的原因，并作出较为准确的分析，减少不必要的麻烦。

2.1 软件维修保障

随着车辆数量的逐渐增加和科技的发展，软件维修保障已经逐步取代人工维修保障。目前，较为优秀的软件有SAE开放式云平台，这种将开放式的数据统一规划，将它们都输入进数据库里，从而进行系统的维修判断，在第一时间内能够迅速准确的进行维修保障。目前这种测评系统已经较为完善，并且已经广泛投入使用，如公交公司的综合保障方案等。在此之上，需要建立较为智能化的云平台，其中包括安全检测等方面，能够有序的满足车辆所需要的服务[1]。

2.2 平台多元化

正常的工作任务要求具有重要的意义，以便于引入数据云的概念，也就是建立一个有规模、有服务理念、可用性强并且成本不高的数据中心。这样的平台就可以集中收入大量的车辆信息在“云”端，分工合作，为客户端提供一个系统的服务体系，其中可以包括车辆的存储、车辆的使用、维修故障、备件等各方面完整的服务信息，实现车辆保维修保障的统一化。

3 维修保障数据云平台的建立

目前所开展的基本信息化关系型数据库中，都是通过互联网设备的，因此，如果需要完全的改变现有模式，则需要在进行备份时及时随地的使用数据组成来进行大量的重组系统，这也需要花费大量的人力物力资源。

3.1 虚拟化技术

数据云技术出现的主要原因，是因为目前互联网技术大多采用虚拟化技术，即将一些相关的体系、分散易购的数据，按照当前用户所需要的模式。大量的分散，成数字虚拟化，并且聚集在虚拟数字网络库中。它的优点是它独立完成，不需要各部门的配合与协调，它也不需要改变现有的存储状态和存储内容[2]。

3.2 构建数据云与应用云分离的模式

数据云的单一模式已经无法满足客户的要求，其内涵即将延伸到车辆整个寿命周期的设计和深录。这种数据库层层分离又相互连接，层层向上到达中心，进行均衡分配数据解析和引擎调度，将现有的单一型数据库传变为关系型数据库。这种集群技术，通过“一写二读”的模式，在服务器上呈现出树状结构。

3.3 “一写二读”模式

为了保证更好的数据解析和引擎调试，这种“一写二读”的模式，在库服务器上广泛应用。它是上层的数据资源虚拟整合到一个具体的写入服务器当中，即两台无需移植的数据库将合成一个数据资源库。这种分开订阅服务器模式，在一方面增强了数据库资数据云与应用云的分离，同时两台数据库相互监视，相互同步，使得效益实现最大化；另一方面可以使开发具有可拓展性。

4 在数据云的基础上对关键技术进行评定及研究

图1 数据云与应用云分离的管理模式

在车辆维修和保障的过程当中，数据云平台会积累大量的数据资料，通过这些数据可以对车辆的维修和保障等各项工作进行一个评定和研究，这一内容的关键部分在于以下几点：

图2 数据库集群架构

4.1 智能评定技术在维修中的应用

通过对规则进行推理，建立新型规则推理技术，同时对制造方以及购买方的风险承担比例进行计算，并对过去所制造的各种车型发生故障的规律进行试验。对车辆维修中的智能评价技术进行发展就必须要用到模糊理论法、层次分析法、样本分配法等一些方法，加强对规则推理技术的建立，并且对维修中的定量和定性的评价体系进行不断完善，使其的可操作性和合理性得到进一步的提高[3]。

4.2 对维修方案进行进一步优化处理

维修过程中可能会出现维修过度或维修不足的现象。维修过度会造成资源上的浪费，而维修不足会使车辆的耐久度进一步降低。为了改善这一情况，就需要对维修方案进行不断的优化。通过对车辆维修工作进行分析，结合分析结果和对故障规律积累的经验，再对维修费用以及维修时间间隔进行分析，进一步优化维修方案，使得在提高车辆可用度的同时有效的减少维修费用[4]。

4.3 对备件进行优化

通过对研制、实验以及使用中备件损耗情况进行分析，以及利用FMECA了解备件可能出现的故障，不断发展备件需求预测技术。同时结合备件更换频率和历史数据，考虑车辆日常使用强度和保障备件的情况，建立一个备件需求量的图表，将备件有效库存情况进行优化，使备件的库存量达到最优状态。

4.4 对车辆发生故障的规律进行调查统计

通过对以往车辆发生故障的原因以及处理故障的方法进行调查统计，将其建立成为一个故障模式的信息标准库。建立统一的故障记录格式，保障每一次所记录数据的真实性和准确性，提高对数据录入人员的要求，结合数据对故障规律进行统计，对整车中各个重要部件的故障规律进行推算。

4.5 FMECA分析技术

车辆是一个复杂的综合体，将这个相对复杂的机械系统划分为几个层次，通过对故障模式进行研究，对故障发生规律建立树形系统，探究某一零件产生故障会对整车造成什么影响，不断探索研制过程中的薄弱环节和关键环节，对整个设计过程的质量进行进一步的提高。

4.6 专家诊断技术

根据专家积累的经验建立一个系统，可以对车辆所发生的故障进行模糊诊断，通过将预兆和结果的因果关系矩阵进行建立以及故障方程的建立达到对故障进行自动诊断的目的[5]。

5 在数据云平台上对软件的研究开发

在数据云平台上可以开发出基于C/S构架的车辆维修数据以及评定的管理系统。这一系统采用C++作为编程语言，利用SQL Server作为数据库，采用ADO的方法对数据库进行访问。这一项技术作为一项高层数据访问技术，通过对不同控件进行利用可以实现对数据库进行快速且安全的访问。同时，系统还需要对较为复杂的数据和图表进行处理，采用MATLAB可以实现对数据以及图表等进行高效地处理和绘制。

建立维修性数据管理和评定系统需要运用各项数据库，例如技术参数库和故障记录库等，这些数据库需要为车辆维修提供参考依据以及为车辆维修当中提供帮助。在用户日常使用中需要为用户的信息查询以及信息管理带来便利，通过对维修性的评定、对维修方案进行优化以及统计出现故障的概率等功能的作用切实地为车辆维修工作提供帮助。

优化备件管理系统，使其在记录备件日常更换数据的基础上提供对备件优化的服务，通过对备件库存量以及更换周期进行科学合理地计算使在满足维修需要的同时达到库存量最小的目的[6]。

以上的各种应用软件适用于专业的技术人员和部分非专业的技术人员，在操作上较为简单，数据的输出形式为采用规范格式自动生成规范的报告，这两点有效地降低了技术人员的工作难度，同时对用户的专业水准也进一步降低了，使用户在日常使用中不会有太大的负担。该软件运行稳定，在简化使用步骤的同时大大提高了用户的使用效率。

6 结语

数据云的建立，使得车辆的维修保障工作利用现在的互联网技术，开发出新的虚拟化技术。通过一些技术整合，建立新的数据库，构建一个可扩展性、超大规模、成本低廉的数据中心，从而将一些虚拟资源引入“云”端，提供一套完整的服务体系，为广大的顾客带来便利，这同时大大增加了企业的利益。这种人性化的维修保障技术更贴合日常使用者和车辆拥有者，是一个可行性的数据云平台。