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基于智能化故障检测技术的车辆装备维修保障能力指标体系研究

2020-12-28杨海涛

价值工程 2020年32期
关键词:故障检测指标体系

杨海涛

摘要:本文在分析智能化故障检测技术的基础上,提出运用Delphi法建立指标体系的具体步骤,并构建了基于智能化故障检测技术的车辆装备维修保障能力指标体系,从而为车辆装备维修保障能力建设和发展方向提供有益参考。

Abstract: Based on the analysis of intelligent fault detection technology, this paper proposes the specific steps of using Delphi method to establish an index system, and constructs an indicator system of vehicle equipment maintenance support capability based on intelligent fault detection technology, so as to provide a useful reference for vehicle equipment maintenance support capability construction and development direction.

關键词:故障检测;车辆装备;维修保障能力;指标体系

Key words: fault detection;vehicle equipment;maintenance support capability;index system

中图分类号:U472                                       文献标识码:A                                  文章编号:1006-4311(2020)32-0220-02

0  引言

目前建制单位保障车辆装备技术保障的需求也千差万别,尤其是新一轮调整改革后,如何解决新体制下在建制单位的车辆保障问题,构建结构合理、层级精简、高效快速的车辆装备维修保障力量,是新体制下建制单位勤务保障建设面临的重要问题。

1  智能化故障检测技术

CBM技术为典型的智能化故障检测技术[1],是在以可靠性为中心的维修理论基础上发展起来的一种装备故障检测和维修思想,通过在设备内部植入传感器或外部检测设备中获得系统运行时的状态信息[2],对其进行实时或周期性评价,最终制定装备的维修需求。潜在故障概念认为,设备退化有一个逐渐劣化的过程,故障发生服从如图1所示的P-F曲线。从图1中可以看出,P,F两点之间是从发现潜在故障到演变为功能故障之间的时间间隔[3]。当设备进入潜在故障的状态之后,采用CBM检测技术能够及时发现并处理,将避免发生功能故障。

车辆装备维修的故障检测,可运用CBM检测箱进行实施,该检测箱采用多参数仪表传感器、数据采集终端、笔记本电脑集装。使用时,操作员分解仪器仪表,应用数据采集终端与检测仪表配套采集车辆装备运行数据,并进行故障诊断与预测。

2  维修保障能力指标体系确定方法

运用Delphi法采取函询调查,通过向与需预测问题相关领域的许多专家分别提出一些问题,再将他们的答案意见加以综合、整理和反馈。通过多次的往复循环问答,就能得到比较一致并且可靠性很高的意见。

Delphi法建立基于智能化故障检测技术的维修保障能力指标体系的具体五步如图2所示。

①选择专家。

专家选择是Delphi法的最关键步骤,因为该方法本身就是一个对意见和价值组织判断的作业。在选择时,必须注意这两个方面的问题。一是来源要广泛;二是具体人数要看预测主题的规模来确定。作者经过联系询问,初步决定在本校和相关部队选择,人数确定为10人。

②确定预测主题,归纳预测事件。

预测的第一轮,通常情况下只要征询较少专家的意见。首先要明确预测主题:确定车辆装备维修保障能力指标体系,随后设计了归纳预测事件用的问卷调查表,并向两位资深专家发放了问卷。经过首轮咨询,对可以作为车辆装备维修保障能力指标体系的具体因素进行了一些合并、组合及调整,将情报获取、获取能力合并为一个二级指标,将反应能力与应变能力合并为一个二级指标。产生了信息把控能力、指挥控制能力、快速机动能力、智能化抢修能力和综合防卫能力5个一级指标。二级指标设15个,三级指标设17个。通过汇总两位资深专家的意见,最后形成预测事件表。

③第二轮预测。

将首轮形成的预测事件表分发给所有专家组成员,让他们对表中列出事件做出自己的评价,并提出为优化预测而再一次征询还要补充哪部分资料。作者发出10份问卷,总共收回有效问卷10份。所选择的资深教授、机关首长以及一线专家都具有广泛代表性。问卷收回后,进行了统计和处理。采用的是计算频率的统计方法,就是选择每个项目的问卷数与有效问卷数之比。

经过统计,形成了各个指标项目的频率统计表。另外,部分专家对指标体系里面个别指标提出调整意见,建议将“保障装备机动率”与“维修装备完好率”合为“保障装备完好率”。

④第三轮预测。

将上一轮预测的资料发给所有专家,请专家据此,再一次参加预测。此轮仍发出10份问卷,收回有效问卷10份。再次根据上轮统计方法进行仔细分析。从统计结果可以看出,所有专家的意见基本上都开始趋于一致。

⑤第四轮预测,做出预测结论。

根据上一轮问卷统计结果,通过再一次征询专家意见,将“重要(A)”的指标值≥70%的才作为最终确定的指标体系。由此,删掉了表中“快速投送能力”指标。

3  维修保障能力指标体系构建

根据车辆装备特点并进行主要影响因素分析,依照指标体系具体构建思路,大量征询各层次各方面资深专家意见建议,运用Delphi法,并充分运用智能化故障检测技术的优势,综合各位专家知识、经验等对指标体系组织多次综合分析后构建车辆装备维修保障能力指标体系。目标层为车辆装备维修保障能力用U表示,一级指标层为信息把控能力U1、指挥控制能力U2、快速机动能力U3、智能化抢修能力U4、综合防卫能力U5。基于智能化故障检测技术的车辆装备维修保障能力指标体系,如图3所示。

4  结束语

本文以提高车辆装备维修保障能力为目标,运用系统的观点和方法,研究了基于智能化故障检测技术的车辆装备维修保障能力指标体系,可以为车辆装备维修保障能力评估工作以及首长机关决策提供一定参考。

参考文献:

[1]张洋铭,陈云翔,罗广旭,刘念.基于CBM的军机持续适航管理[J].火力与指挥控制,2018,43(4):1-8.

[2]汪益兵,杨燕斌.基于CBM的船舶设备健康管理系统[J].船舶工程,2017,39(10):70-74.

[3]陈卓敏.基于CBM的维修决策模型设计[J].航空标准化与质量,2015,(6):42-45.

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