【技術實現步驟摘要】
一種FMEA風險量化評估方法、裝置和設備
[0001]本申請實施例涉及風險評估領域，具體涉及一種FMEA風險量化評估方法、裝置和設備。
技術介紹
[0002]失效模式與影響分析FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)即“潛在失效模式及后果分析”，是在產品設計階段和過程設計階段，對構成產品的子系統、零件，對構成過程的各個工序逐一進行分析，找出所有潛在的失效模式，并分析其可能的后果，從而預先采取必要的措施，以提高產品的質量和可靠性的一種系統化的活動。
[0003]傳統FMEA風險量化評估的過程中，通過計算風險優先數(RPN)進行關鍵性評估，RPN值越大，表示失效模式的風險優先級越高。
[0004]傳統FMEA風險量化評估模式雖然已經得到廣泛的應用，但評估結果仍然不夠準確。因此，如何提高FMEA風險量化評估結果的準確性成了一個亟待解決的問題。
技術實現思路
[0005]鑒于上述問題，本申請實施例提供了一種FMEA風險量化評估方法、裝置和設備，用于解決現有技術中存在的FMEA風險量化評估結果不夠準確的問題。
[0006]根據本申請實施例的一個方面，提供了一種FMEA風險量化評估方法，所述方法包括：
[0007]獲取評估對象的失效模式和預設的風險因子；
[0008]確定所述失效模式在各所述風險因子下對應的評估值；
[0009]確定各所述風險因子對應的初始權重值；
[0010]將所述失效模式在各所述風險因子下對應的評估值...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種FMEA風險量化評估方法，其特征在于，所述方法包括：獲取評估對象的失效模式和預設的風險因子；確定所述失效模式在各所述風險因子下對應的評估值；確定各所述風險因子對應的初始權重值；將所述失效模式在各所述風險因子下對應的評估值轉換為模糊評價矩陣，將各所述風險因子對應的初始權重值轉換為所述風險因子的權重矩陣；根據所述權重矩陣確定所述風險因子的模糊綜合程度值，根據所述模糊綜合程度值確定模糊數可能度值，根據所述模糊數可能度值對所述模糊綜合程度值進行去模糊化處理，得到所述風險因子對應的重要度參數，將所述重要度參數進行歸一化處理，得到所述風險因子對應的主觀權重；根據模糊數去模糊化法則對所述模糊評價矩陣進行去模糊化處理，得到評價矩陣，對所述評價矩陣進行歸一化處理得到標準矩陣，基于最大偏差法，通過所述標準矩陣建立所述風險因子的重要度模型，通過所述重要度模型得到所述風險因子的重要度值，根據所述重要度值確定所述風險因子對應的客觀權重；對所述主觀權重和所述客觀權重進行加權處理得到所述風險因子對應的綜合權重；對所述模糊評價矩陣進行規范化處理得到規范化矩陣，根據所述規范化矩陣確定所述風險因子的最優指標集，對所述最優指標集和所述規范化矩陣采用灰色關聯分析法構建關聯系數矩陣；通過所述關聯系數矩陣和所述綜合權重確定加權灰色關聯度，所述加權灰色關聯度用于對所述評估對象的各所述失效模式的風險性進行排序。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定失效模式在各所述風險因子下對應的評估值，包括：確定與第一語言變量對應的所述失效模式在各所述風險因子下對應的評估值，所述第一語言變量為預設的所述失效模式的風險等級的語言變量；所述確定各所述風險因子對應的初始權重值，包括：確定與第二語言變量對應的所述風險因子對應的初始權重值，所述第二語言變量為預設的所述風險因子權重等級的語言變量；所述將失效模式在各所述風險因子下對應的評估值轉換為模糊評價矩陣，將各所述風險因子對應的初始權重值轉換為所述風險因子的權重矩陣，包括：根據所述第一語言變量將所述失效模式在各所述風險因子下對應的評估值轉換為第一三角模糊數值，根據所述第一三角模糊數值構建所述模糊評價矩陣；根據所述第二語言變量將各所述風險因子對應的初始權重值轉換為第二三角模糊數值，根據所述第二三角模糊數值構建所述風險因子的權重矩陣。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據第一三角模糊數值構建所述模糊評價矩陣，包括：根據所述第一三角模糊數值構建多個子模糊評價矩陣；根據預設的多個子模糊評價矩陣對應的權重值對所述各所述子模糊評價矩陣進行加權處理得到所述模糊評價矩陣；所述根據第二三角模糊數值構建所述風險因子的權重矩陣，包括：
根據所述第二三角模糊數值構建所述風險因子對應的多個子權重矩陣；根據預設的多個子權重矩陣對應的權重值對各所述子權重矩陣進行加權處理得到所述權重矩陣。4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據權重矩陣確定所述風險因子的模糊綜合程度值，具體為：S
i
為第i個風險因子的模糊綜合程度值，采用如下公式確定S
i
：其中，所述風險因子設有m個，M
m
×
m
為m
×
m維的m個風險因子的權重矩陣，為所述權重矩陣M
m
×
m
中第i行第j列的元素對應的所述第二三角模糊數的第g個值，三角模糊數值共有3個值；所述根據模糊綜合程度值確定模糊數可能度值，具體為：V(S
i
＞S
j
)為模糊數S
i
大于模糊數S
j
的可能度值，采用如下公式確定V(S
i
＞S
j
)：其中，S
i
為第i個風險因子的模糊綜合程度值，S
j
為第j個風險因子的模糊綜合程度值，模糊數S
i
＝(l
i
，m
i
，u
i
)，l
i
為三角模糊數S
i
的第一個值，m
i
為三角模糊數S
i
的第二個值，u
i
為三角模糊數S
i
的第三個值，模糊數S
j
＝(l
j
，m
j
，u
j
)，l
j
為三角模糊數S
j
的第一個值，m
j
為三角模糊數S
j
的第二個值，u
j
為三角模糊數S
j
的第三個值；所述根據所述模糊數可能度值對所述模糊綜合程度值進行去模糊化處理，得到所述風險因子對應的重要度參數，具體為：d(S
i
)為第i個風險因子的模糊綜合程度值S
i
的重要度參數，采用如下公式確定d(S
i
)：d(S
i
)＝V(S
i
≥S1，S2，...，S
m
)＝V([(S
i
≥S1)和(S
i
≥S2)和...和(S
i
≥S
m
)])＝minV(S
i
≥S
j
)，1≤i≤m，j＝1，2，
…
，m其中，V(S
i
≥S
j
)為模糊數S
i
大于模糊數S
j
的可能度值；所述將所述重要度參數進行歸一化處理，得到所述風險因子對應的主觀權重，包括：將第i個風險因子的模糊綜合程度值S
i
的重要度參數d(S
i
)進行歸一化處理，得到D(S
i
)；根據D(S
i
)得到所述風險因子對應的主觀權重為ω1，其中，ω1＝(D(S1)，D(S2)，...，D(S
m
))
T
。5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據模糊數去模糊化法則對所述模糊評價矩陣進行去模糊化處理，得到評價矩陣，具體為：R為所述評價矩陣，采用如下公式確定R：R＝[p
ij
]
m
×
n
；其中，p
ij
為R的組成元素，p
ij
由如下公式確定：
L＝min(p
ijl
)，U＝max(p
iju
)，Δ＝U
?
L；其中，所述風險因子有n個，所述失效模式有m個，p
ij
為所述失效模式i在各所述風險因子j下對應的去模糊化的評價值，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：胡鋼，張薇，龐觀士，陳超，沈航，
申請(專利權)人：研祥智慧物聯科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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