[发明专利]一种基于FMEA的模糊推理方法

说明书

技术领域

本发明属于采用FMEA报告评价故障模式的风险水平排序的可靠性领域，尤其涉及一种基于FMEA的模糊推理方法。

背景技术

故障模式及影响分析报告(Failure Modes and Effects Analysis,FMEA)是可靠性领域非常重要的一种分析方法。通过汇总历史信息，包括产品项目名称及代号，产品功能，故障模式、原因及影响，危险严重性、危险可能性及检测方法，改进措施和补偿措施，故障数量统计结果，实现产品故障模式的风险水平预警。FMEA对于产品薄弱环节和高风险故障模式有前瞻性，确定可靠性关键项目，并从设计、生产、试验、管理等方面采取针对性的改进或纠正措施，防止故障模式发生。

在FMEA中，分析产品薄弱环节和高风险故障模式现有的方法是参考GJB900-90系统安全性通用大纲，但是存在以下问题：

(1)得到的产品及故障模式风险等级信息主要是定性的形式，无法定量判断不同故障模式的差异；

(2)风险水平的排序1到20的确定是稍带有任意性的，不能提供直观和有逻辑性的排序。

通过以上分析可以看出，可靠性研究中的FMEA不能给工程人员提供定量和直观逻辑的参考。因此需要对FMEA继续深入研究，以提供更加完善合理的方法。

发明内容

本发明解决的技术问题是：相比于现有技术，提供了一种基于FMEA的模糊推理方法，能够得到故障模式的风险水平排序，同时确定薄弱环节和高风险故障模式。

本发明目的通过以下技术方案予以实现：一种基于FMEA的模糊推理方法，该方法包括如下步骤：

(1)根据FMEA报告，提取FMEA报告中的每一项故障模式所对应的危险严重性和危险可能性；

(2)根据步骤(1)中的危险严重性的各个等级得到各个等级相对应的危险严重性的隶属度函数，根据各等级相对应的危险严重性的隶属度函数得到危险严重性的隶属度函数的横坐标范围[a₁,d₁]，其中，a₁为横坐标最小值，d₁为横坐标最大值；

(3)根据步骤(1)中的危险可能性的各个等级得到各个等级相对应的危险可能性的隶属度函数，根据各等级相对应的危险可能性的隶属度函数得到危险可能性的隶属度函数的横坐标范围[a₂,d₂]，其中，a₂为横坐标最小值，d₂为横坐标最大值；

(4)根据去模糊化公式，将危险严重性的隶属度函数和危险可能性的隶属度函数去模糊化得到危险严重性的明确值R(M)和危险可能性的明确值R(K)；

(5)确定专家权重：根据N个评价人员对危险严重性和危险可能性的评价得到专家权重；

(6)利用步骤(4)中危险严重性的明确值R(M)和危险可能性的明确值R(K)，结合步骤(5)中的专家权重，得到故障模式的风险水平F的大小排序。

上述基于FMEA的模糊推理方法中，在步骤(2)中，危险严重性的隶属度函数为φ(M)＝φ(a_M,b_M,c_M,d_M)，其中，M为危险严重性的等级，a_M为危险严重性的隶属度函数左下底点横坐标，b_M为危险严重性的隶属度函数左上顶点横坐标，c_M为危险严重性的隶属度函数右上顶点横坐标，d_M为危险严重性的隶属度函数右下底点横坐标。

上述基于FMEA的模糊推理方法中，在步骤(3)中，危险可能性的隶属度函数为其中，K为危险可能性的等级，a_K为危险可能性的隶属度函数左下底点横坐标，b_K为危险可能性的隶属度函数左上顶点横坐标，c_K为危险可能性的隶属度函数右上顶点横坐标，d_K为危险可能性的隶属度函数右下底点横坐标。

上述基于FMEA的模糊推理方法中，在步骤(4)中，危险严重性的明确值R(M)为如下公式：

上述基于FMEA的模糊推理方法中，危险可能性的明确值R(K)为如下公式：