[发明专利]一种基于不确定语言与GRA-TOPSIS改进的FMEA方法

说明书

本发明公开了一种基于不确定语言与GRA‑TOPSIS改进的FMEA方法，包括有如下的步骤：S1、聚合FMEA团队成员的评价；S2、计算风险因子的权重；S3、计算加权风险评估矩阵；S4、确定正理想解与负理想解；S5、计算灰色关联系数；S6、计算灰色关联度；S7、计算每种失效模式的相对接近程度。

技术领域

本发明属于可靠性分析技术领域，具体涉及一种基于不确定语言与GRA-TOPSIS方法的故障模式与影响分析综合方法，利用二维不确定语言变量、最大偏差法和 GRA-TOPSIS方法对传统FMEA风险评估方法进行改进。

现有技术

故障模式和影响分析(Failure Mode and Effect Analysis，FMEA)是一种系统风险分 析工具，用于识别和缓解已知的和潜在的系统、设计、过程或服务中出现的问题和错误。 它于20世纪60年代首次发表在《美国武装部队军事程序文件》，并正式作为航空航天行业的设计方法实施。作为一种广泛使用的预防性可靠性分析技术，FMEA具有识别潜 在失效模式、评估其原因和影响的重要能力，从而确定一系列可降低失效概率的预防措 施。FMEA的主要目标是确定关键的故障模式，以分配有限的资源来实施改进工作。由 于它强调预防错误，因此FMEA旨在提供预防策略，而不是在故障发生后探索解决方案。 由于其独特的特点，FMEA目前已广泛应用于汽车制造、医疗、电子、建筑和化学工业 等多种应用领域。

传统上，FMEA中失效模式的风险排序是利用风险优先数(Risk Priority Number，RPN)来实现的，该风险优先数是通过将三个风险因子相乘得出的，即发生度 (Occurrence，O)，严重度(Severity，S)及检测度(Detection，D)。这里，O表示故 障的可能性，S表示故障影响的严重性，D表示未检测到故障的可能性。在之前的FMEA 文献中，三个风险因子都是用10分的量表来评分的。在将风险因素相乘后，假定具有 最高RPN的故障模式是最关键的，应对其提出纠正措施。尽管已证明，在评估潜在故 障和防止其发生方面，传统的RPN方法是一种重要的工具，但其仍有许多缺陷。其中， 本发明旨在解决的传统的FMEA的主要问题概括如下：(1)由于FMEA团队成员提供 的主观信息的不确定性和模糊性，很难获得对风险因素的准确评价。(2)计算RPN的 数学方程是有争议的，没有完整的科学依据。(3)未考虑三个风险因子的权重，与实际 情况不符。

二维不确定语言变量(Two-dimensional Uncertain Linguistic Variables，2DULVs) 允许专家从二维的角度评估失效模式，即失效模式的风险评估和专家对其给定结果的信 心。这种增加的灵活性使所提出的方法能够在更复杂的环境下很好地区分风险临界状态 下的故障模式。

灰色关联分析(Grey Relational Analysis，GRA)是灰色系统的一个分支，它的优点是 能够处理信息模糊、不完整、不准确的复杂决策问题。其基本思想是，计算复杂系统中各个方案的评价值与最优方案的评价值间的关联度，根据关联度大小确定方案最优方案及优劣排序。另外，理想解法(Technique for Order Preference by Similarity to anIdeal Solution，TOPSIS)一种经典的多属性决策方法，在许多领域得到了广泛的应用。TOPSIS 方法的基本思想是，是通过检测评价对象与正理想解、负理想解的距离来进行排序，若 评价对象最靠近最优解同时又最远离最劣解，则为最好；否则不为最优。

发明内容

为了克服传统FMEA方法在风险评价不精确、风险因素加权和RPN计算有问题等 方面的固有缺陷，本发明提出了一种改进的FMEA方法。