[发明专利]一种路面养护维修智能决策系统

说明书

本发明公开一种路面养护维修智能决策系统，包括道路状态参数获取模块、养护维修参考因素获取模块、道路养护维修方案生成模块、道路养护维修方案分析模块和道路养护最优方案输出模块；本发明将专家决策知识与利用强化学习算法结合，不断优化养护决策方法，保证养护措施的正确性，提高养护效益。

技术领域

本发明涉及道路养护领域，具体是一种路面养护维修智能决策系统。

背景技术

在实际工作中，公路管理者在日常养护与专项养护工作中做了大量的检测工作，收集了大量的检测数据，但是许多宝贵的数据资料并没有得到有效的利用，仅进行简单的统计，未能与其他多源养护数据形成关联，并且深入的挖掘分析，从而无法掌握路面病害的成因条件及时空扩展规律，导致养护维修方案决策的数据支撑力度小；另一方面，在面对路面损坏有多种养护维修措施可以选择时，缺乏科学的选择依据而无从选择，从而无法使路面产生最大的养护维修效益。

发明内容

本发明的目的是提供一种路面养护维修智能决策系统，包括道路状态参数获取模块、养护维修参考因素获取模块、道路养护维修方案生成模块、道路养护维修方案分析模块和道路养护最优方案输出模块。

所述道路状态参数获取模块获取待养护维修道路的状态参数，并发送至道路养护维修方案生成模块。

所述待养护维修道路的状态参数包括路龄、道路类型、路面结构类型、面层组成、交通情况、道路等级、地区区划、损坏率DR/路面状况指标PCI、路面平均国际平整度指标IRI/行驶质量指标RQI、路面结构代表弯沉DEF/路面结构强度指标PSSI、平均最大车辙深度RD/车辙深度指标RDI、路面抗滑性能指标SRI、第一主要损坏类型、第二主要损坏类型。

所述养护维修参考因素获取模块获取养护维修参考因素，并发送至道路养护维修方案分析模块。

养护维修参考因素由专家知识决定；利用聚类因素分析确定有效分类字段，养护维修参考因素的分值标准由专家知识、行业标准决定。

优选的，所述养护维修参考因素包括执行道路养护维修方案所用到的材料和对应的优先级、待养护维修道路的等级、成本、所属城市、交通等级。

所述道路养护维修方案生成模块存储有道路养护维修方案生成模型。

所述道路养护维修方案生成模型包括四元组S,A,P,R。其中，S表示待养护维修道路的状态参数。A表示若干道路养护维修参考方案。P表示路面接受养护维修处状态变化的概率。R表示奖励值函数。

道路养护维修参考方案包括修复方案、日常养护方案、预防性养护方案。

预防性养护方案M1＝{日常巡查M1-1。日常保养M1-2。日常维修M1-3}。日常养护方案M2＝{封层类M2-1。功能型罩面M2-2。预养组合M2-3}。修复方案M3＝{铣刨加罩M3-1。结构性补强M3-2。面层翻修M3-3。基层翻修M3-4。路基处治M3-5}。

奖励值函数如下所示：

式中，w_i为第i个性能指标奖励值的权重系数。index_i表征第i个性能指标。i＝1，2，…，n。R_t+1为执行某个道路养护维修参考方案后总的奖励值。为执行某个道路养护维修参考方案后第i个性能指标的奖励值。性能指标为所述状态参数中的一个或多个。

优选的，奖励值函数如下所示：

式中，w_PCI、w_RQI、w_RDI为路面状况指标PCI、行驶质量指标RQI、车辙深度指标RDI奖励值的权重系数。

路面状况指标PCI奖励值如下所示：