[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

说明书

本发明公开了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，属于高档数控机床与基础制造装备的设计领域，具体是涉及数控机床的可靠性分配方法。在目标可行性技术的基础上，利用有序加权平均算子导出多项式方程来确定最大熵下的最优加权向量，结合犹豫模糊语言项集对复杂度(K)、保养(M)、成本(Co)，临界度(Cr),技术水平(S)以及工作时间(T)各子系统的综合影响程度做出正确的评值，从而对机床各子系统的可靠性分配等级做出正确的判断。从根本上解决了目标可行性技术以及模糊分配方法衡量尺度分配不均的缺陷。

技术领域

本发明涉及高档数控机床与基础制造装备的设计领域，具体是涉及数控机床的可靠性分配方法。

背景技术

可靠性分配是确定产品可靠性和竞争力时需要考虑的最重要的因素之一，也是可用于提高系统可靠性的重要分析工具。近年来，由于用于高科技工业过程的工程系统的复杂性增加，对系统可靠性的关注有所增加

可靠性分配是为了把系统的可靠性指标按照一定的准则分配给系统各组成单元而进行的工作。其目的就是将整个系统的可靠性指标转换为每一个分系统或单元的可靠性指标，使之协调一致。它是一个由整体到局部，自上到下的分解过程。

目前中常用的可靠性分配方法主要有等分配法、考虑重要度和复杂度的分配法、比例组合法和评分分配法，这些传统的可靠性分配方法没有考虑到可靠性分配的影响因素，或者考虑得不够全面。在针对数控机床这种集机、电、液、光、气、光为一体，且任务异常复杂的系统进行可靠性分配时，上述传统方法很明显不能达到此目的。

发明内容

针对现有机床可靠性分配方法的不足，本发明提出一种基于最大熵有序加权平均结合犹豫模糊语言项集的数控机床可靠性分配方法，所提出的方法集成了犹豫模糊语言术语集和最大熵OWA权重，以实现系统可靠性的灵活分配，犹豫不决的模糊语言术语集可以解决专家在提供语言评估方面不明确的情况。

本发明的目的在于通过在目标可行性技术的基础上引入了条件参数α(提供了有关子系统的有价值的信息，可以用于更好地协助设计者做出正确的可靠性分配决策)，并结合通过平均算子导出多项式方程确定的最大熵下的最优加权向量，并结合了犹豫模糊语言项集，从而能够在数控机床子系统合理分配的可靠性水平内准确有效地分配可靠性等级，控制合理支持成本，降低机床维护成本。

一种基于最大熵有序加权平均的数控机床可靠性分配方法，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。