[发明专利]一种基于综合相关性矩阵的模糊关系矩阵生成方法

权利要求书

1.一种基于综合相关性矩阵的模糊关系矩阵生成方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1：建立产品的综合相关性矩阵，具体是：

步骤1.1，梳理故障模式和测试；

步骤1.1.1，根据产品的故障隔离层次，分析产品在该层次以及下一层次的故障模式，把该层次的故障模式作为综合相关性矩阵的上层故障模式，把下一层次的故障模式作为综合相关性矩阵的下层故障模式，并利用可靠性预计方法确定所有下层故障模式的故障率；

步骤1.1.2，根据产品的测试配置，确定综合相关性矩阵中的测试；

步骤1.2，生成综合相关性矩阵:根据上层故障模式、下层故障模式和测试，按照相关性建模方法确定下层故障模式与测试的相关性，并且要求同一层次故障模式和测试依次顺序书写，建立产品的综合相关性矩阵ID:

其中，综合相关性矩阵的第一列{F₁，...,F_i,…,F_m}表示为｛第1个上层故障模式,……,第i个上层故障模式,……,第m个上层故障模式｝，m取正整数，表示上层故障模式的总个数；综合相关性矩阵的第一行｛T₁,…,T_k,…,T_n｝表示｛第1个测试,……,第k个测试,……,第n个测试｝，n取正整数，表示测试的个数；综合相关性矩阵第二列为上层故障模式的下层故障模式，第i个上层故障模式F_i中包含p_i个下层故障模式f_i，1…… 用f_i,j表示第i个上层故障模式F_i的第j个下层故障模式，则每个行元素T_k与每个列元素f_i,j在矩阵ID中都对应一个值d_i，j，k，i＝1,2,…m，j＝1,2,…p_i，k＝1,2,…n；d_i，j，k表示下层故障模式f_i,j与测试T_k的相关性：

步骤2：根据产品的综合相关性矩阵，预计各个测试T_k对各上层故障模式F_i的故障检测率FDR_i,k，i＝1,2,…m，k＝1,2,…n；

步骤3：生成上层故障模式与测试的检测率关系矩阵RD： 

检测率关系矩阵RD的第一列为{F₁，...,F_i，…,F_m}，检测率关系矩阵RD的第一行为｛T₁，...,T_k,…,T_n｝；矩阵RD中，每个行元素T_k与每个列元素F_i都对应一个值FDR_i，k，i＝1,2,…m，k＝1,2,…n；

步骤4：根据步骤3得到的检测率关系矩阵RD确定模糊关系矩阵R，具体是：首先，将第k个测试T_k作为第k个故障征兆X_k，将第i个上层故障模式F_i作为第i个故障原因Y_i,将第k个测试T_k对第i个上层故障模式F_i的故障检测率FDR_i，k作为第k个故障征兆X_k属于第i个故障原因Y_i的隶属度r_k，i,k＝1,2,…n，i＝1,2,…m；然后将所得矩阵进行转置，得到模糊关系矩阵R：

步骤5：根据步骤4得到的模糊关系矩阵R进行产品的故障诊断。

2.根据权利要求1所述的一种基于综合相关性矩阵的模糊关系矩阵生成方法，其特征在于，所述的步骤2具体包括如下步骤：

步骤2.1，选取一个上层故障模式F_i作为当前上层故障模式；初始i＝1；

步骤2.2，统计当前上层故障模式的所有下层故障模式的故障率总和；

步骤2.3，选取一个测试T_k作为当前测试；初始k＝1；

步骤2.4，统计当前测试T_k能正确检测到当前上层故障模式F_i的所有下层故障模式的故障率之和，具体是：根据产品的综合相关性矩阵，统计当前上层故障模式F_i下，当前测试T_k所在列中相关性值d_i，j，k为1所对应的所有下层故障模式的故障率之和；

步骤2.5，根据统计结果，预计出当前测试T_k对当前上层故障模式F_i的故障检测率FDR_i，k：

步骤2.6，如果所有测试统计完毕，转至步骤2.7，否则选取下一个测试作为当前测试，k＝k+1，转至步骤2.4执行；

步骤2.7，如果所有上层故障模式统计完毕，统计结束，否则选取下一个上层故障模式 作为当前上层故障模式，i＝i+1，转至步骤2.2执行。