[发明专利]一种基于熵权法和犹豫模糊语言项集的数控机床可靠性分配方法

权利要求书

1.一种基于熵权法和犹豫模糊语言项集的数控机床可靠性分配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，

步骤一：列出系统的配置；

步骤二：确定系统可靠性要求和任务运行时间；

步骤三：确定复杂度k，维持M，成本Co，临界度Cr，现有技术S和操作时间T的标度.然后每个可靠性分配团队成员为每个子系统评估确定K,M,Co和Cr,S,T的相应语言值；

步骤四:：计算子系统的聚合模糊演化信息从而汇总团队成员对子系统的K，M，Co，Cr，S和T的主观意见；

步骤五：对聚合的模糊演化信息进行犹豫的去模糊化；令和为2个梯形模糊数，分别由(a₁,a₂,a₃,a₄)和(b₁,b₂,b₃,b₄)参数化；然后，通过参数均值的犹豫去模糊化方法计算为：

解释上述求解的犹豫去模糊化方法，如果和为2个梯形模糊数，分别由(1,2,3,4)和(3,4,5,6)参数化，根据公式1，聚合模糊进化信息的犹豫去模糊化将是

步骤六：计算最大熵OWA权重；

步骤七：计算子系统模糊比例因子的评估结果.每个子系统的模糊分配比例因子FZ由公式(2)定义，据步骤五-七，使用情境参数的各种值来计算子系统的模糊比例因子的评估结果；

步骤八：去模糊化并灵活分配子系统的可靠性；使用质心去模糊来获得模糊数的质心，梯形模糊数的去模糊质心由方程(3)确定：

然后根据情境参数的不同值，灵活分配子系统的可靠性.

步骤九：分析以上结果，选择最优可靠性分配决策；

附表以及公式说明：

w₁[(n-1)α+1+nw₁]ⁿ＝((n-1)α)^n-1[((n-1)α-1n)w₁+1]

其中b_i是聚合对象集合(a₁,a₂,...,a_n)中的第i个最大元素，并且b₁≥b₂≥...≥b_n，w是权重向量，n所示属性的数量，α代表情境参数的值，R代表的一开始确立的系统可靠性，R_i代表的是某个子系统的分配可靠性。