[发明专利]一种基于模糊证据推理和模糊Petri网改进的FMEA方法在审
| 申请号： | 201910377101.3 | 申请日： | 2019-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN110188402A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 刘虎沉;何创新;苗中华;李晓杨 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N5/04 |
| 代理公司： | 深圳市易美诺知识产权代理事务所(普通合伙) 44520 | 代理人： | 朱为甫 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 模糊Petri网 模糊证据 推理 风险因子 故障模式 规则库 权重 聚合 排序 改进 评估 | ||
1.一种基于模糊证据推理和模糊Petri网改进的FMEA方法，其包括有如下的步骤：
S1、聚合FMEA专家的评估；
S2、确定风险因子权重；
S3、建立一个规则库和模糊Petri网；
S4、利用模糊Petri网确定所有故障模式的风险排序。
2.根据权利要求1所述的基于模糊证据推理和模糊Petri网改进的FMEA方法，其特征在于，所述S1步骤中专家对于每个故障模式的每个风险因子的评估聚合为一个集体信念结构，表示为：
其中，βij(FMr,RFs)被称为群体信念度，通过以下有序加权平均(Ordered WeightedAverage,OWA)算子获得：
3.根据权利要求2所述的基于模糊证据推理和模糊Petri网改进的FMEA方法，其特征在于，所述S2步骤中的风险因子RFs的群体权重评估值的计算公式为：
风险因子的群体权重进行去模糊化公式为：
风险因子的群体权重归一化公式为
4.根据权利要求3所述的基于模糊证据推理和模糊Petri网改进的FMEA方法，其特征在于，所述S2步骤中，专家需要以if-then规则为基础，建立一个规则库，并根据规则库建立一个模糊Petri网。
5.根据权利要求4所述的基于模糊证据推理和模糊Petri网改进的FMEA方法，其特征在于，所述S3步骤中，通过模糊Petri网的推理运算，可以的到所有故障模式的风险优先值(Risk Priority Value，RPV)；对于FMEA，RPV越高的故障模式，其潜在风险越大，根据RPV的降序排序，确定所有故障模式从大到小的风险排序。
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