[发明专利]一种基于信度熵和证据理论的失效模式评估方法

说明书

本发明公开了一种基于信度熵和证据理论的失效模式评估方法，该方法首先计算失效模式与FMEA专家和风险因子这两部分的权重。之后，利用信度熵度量来自FMEA专家的主观评估信息的不确定性。最后，FMEA专家的权重由他所评估的三个风险因子的权重组成，而三个风险因子的权重由于评估信息的信息量决定。该方法基于熵的权重表达了被赋权的风险因子/专家对于某失效模式的风险顺序数的相对重要性，更有利于实际工程中的应用。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于信度熵和证据理论的失效模式评估方 法。

背景技术

自20世纪60年代美国国家航空航天局引入失效模式与效应分析(FMEA)以来，作为可靠 性分析的一种工具，在风险评估、决策等领域得到了非常有效的应用。在这些盗版应用中， FMEA通常用于确保在评估过程中充分考虑并正确处理潜在风险。该技术的核心部分是风险优 先级号(RPN)，即产品的失效发生概率(O)，严重性(S)，被检测到的概率(D)，即RPN＝S×O×D。

尽管FMEA有很多优点，但也存在一些不足。参见图1，传统的FMEA过程可以简要概括 为三步:(1)确定FMEA的项目边界并组建一个团队；(2)识别潜在的失效模式和影响；(3)计算每种 失效模式的RPN值。在FMEA方法的分析过程中，由于系统或过程的复杂性增加，FMEA团 队成员对识别出的失效模式进行判断时存在不确定性。此外，传统的RPN模型在实际应用中 有时效率并不高。经典RPN的缺陷如下：首先，O、S和D相乘的不同值可能是相同的RPN 值，尽管它们具有完全不同的风险含义。例如，对于(O,S,D)，专家分别评估两种不同的失效 模式为(8,1,3)和(1,8,3)。虽然它们的RPN值完全相同，但故障1的严重程度和发生次数与故障 2明显不同。第二，传统的RPN模型忽略了O、S和D之间的相对重要性。在应用FMEA时， 这三个风险因素的权重可能不同。最后，RPN的得分在1到1000之间，因为每个风险因素都 在1到10的范围内。然而，三个风险因素的乘积只能产生1000个数字中的120个。

尽管为了提高传统FMEA的性能，引入了大量实用模型，但如何对专家提出的冲突评估 进行建模和融合仍然是一个关键和开放的问题。为了使FMEA更有效地应用于实际工程的失 效分析中，许多理论被应用到FMEA中。然而，如何处理来自不同FMEA专家的冲突评估仍 然是一个悬而未决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明的要解决的技术问题是：如何将自不同FMEA专 家的冲突评估进行有效融合，使得到结果更具有客观性。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于信度熵和证据理论的失效模 式评估方法，包括如下步骤：

S100:采集Q个FMEA团队对目标系统N种失效模式的评估，记：

(F₁,F₂,...,F_n...,F_N)表示N种失效模式，其中F_n表示第n种失效模式；

S200:在D-S证据理论框架中，构建各失效模式中各风险因子评估结果的基本概率指派 函数模型BPA，m(A)表示评估对象A的BPA函数，m(A)满足如下归一化条件：其中Ω表示所有风险因子的集合，Ω＝{O,S,D}，其中，O表示目标系统失效发生概率，S表示目标系统失效的严重性，D表示目标系统失效检测到的概率；

S300:对风险因子的评估信息的不确定性由Deng熵计算，计算公式如下：

其中，O_i表示第i个专家对目标系统失效发生概率的评估信息，S_i表示第i个专家目标系 统失效的严重性的评估信息，D_i表示第i个专家对目标系统失效可探测性概率的评估信息；