[发明专利]基于数集概念的工艺失效风险评估方法

摘要

本发明公开了一种基于数集概念的工艺失效风险评估方法，其步骤是：收集各专家对各工艺失效模式的严酷度等级、发生概率等级、被检测难度等级这三个风险因子的详细评估意见，将专家评估意见作为一个分布在区间[1,10]内的数集；计算专家评估意见与其他专家评估意见之间的广义豪斯多夫距离的平均值。在群决策过程中，采用广义豪斯多夫距离来客观地定量计算各专家的权重，从而得到各风险因子的综合评估值和区间形式的RPN，有效地克服了传统RPN常常无法区分不同工艺失效模式的问题，也避免了传统群决策过程的随意性和权威一言堂，使得意见集结更科学，更符合客观实际。

主权项

基于数集概念的工艺失效风险评估方法，其特征在于，将专家评估意见作为一个分布在区间[1,10]内的数集；根据模糊理论确定置信区间内的数据分布情况，依据最大熵原理确定非置信区间内的数据分布情况，从而得到区间[1，10]内的完整数据分布情况；包括以下步骤：(1)收集各专家对各工艺失效模式的严酷度等级、发生概率等级、被检测难度等级这三个风险因子的评估意见，从区间数、模糊因子和置信度这三个维度来保留专家评估意见的细节；(2)将专家评估意见作为一个分布在区间[1,10]内的数集；根据模糊理论确定置信区间内的数据分布情况，依据最大熵原理确定非置信区间内的数据分布情况，从而得到区间[1，10]内的完整数据分布情况；定义1，设Av为[1，10]内的置信梯形模糊区间数，其置信度为v，a＝aL,b＝aL+α*(aU‑aL),c＝aU+β*(aL‑aU),d＝aU，则其隶属度函数为：其中：0≤v≤1；a,b,c,d∈[1,10]；α、β为模糊因子，满足约束条件α≥0；β≥0；α+β≤1；当α+β＝1时，为三角模糊区间数；当α＝β＝0时，为均匀模糊区间数；当α、β为其他值时，为一般的梯形模糊区间数；根据模糊理论，得到置信区间内数据的概率密度函数：fAv(x)=μAv(x)2(2-α-β)(aU-aL)---(2)]]>定义2，设Av为[1，10]内的置信梯形模糊区间数，即A＝[aL,aL+α*(aU‑aL),aU+β*(aL‑aU),aU]，其置信度为v，则Av所对应的非置信区间为A1‑v＝[1,aL]∪[aU,10]；根据最大熵原理，得到非置信区间内数据的概率密度函数：fA1-v(x)=(1-v)19+aL-aU---(3)]]>由此得到某专家在区间[1，10]内数据的均值与方差计算公式：E(X)=∫XvtfXv(x)dt+∫X1-vtfX1-v(t)dt---(4)]]>Var(X)=∫Xvt2fXv(t)dt+∫X1-vt2fX1-v(t)dt-E2(X)---(5)]]>(3)依据区间[1，10]内的完整数据分布情况，计算专家k评估意见与其他专家评估意见之间的广义豪斯多夫距离的平均值，由此获得专家k的评估相似度；以此类推，得到各专家的评估相似度，评估相似度的计算如下：Sij(k)=11+1d-1Σm=1m≠kdHE(Aij(k),Aij(m))---(6)]]>其中：i——第i种失效模式；j——第j个参数，对于PFMEA分析而言，共有S、O、D这三个参数；Aij(k)——专家k对第i种失效模式的第j个参数所作的评估；Aij(m)——专家m对第i种失效模式的第j个参数所作的评估；d——专家的总数；HE(Aij(k),Aij(m))——两个评估值之间的广义豪斯多夫距离；(4)对各专家的评估相似度进行归一化，可得各专家在群体决策工艺失效风险时的话语权重；(5)依照专家的话语权重对各专家评估值进行加权算术平均，可得上述三个风险因子的综合评估值，将这三个综合评估值相乘，即得区间形式的风险优先数RPN；(6)按照TOPSIS方法对所得的区间RPN进行排序，并计算得到各工艺失效模式的风险优先数RPN所对应的贴近度，从而确定各工艺失效模式的风险等级状况。