[发明专利]玻璃纤维制造业工业设备故障顺序确定方法及系统

权利要求书

1.玻璃纤维制造业工业设备故障顺序确定方法，其特征是，包括：

获取玻璃纤维制造业工业设备的故障信息；

引入语言中智集的概念，利用相关语言变量描述决策专家评估信息，将复杂的设备故障信息通过对应的模糊数进行表示；

计算专家权重和准则权重，将决策信息表示为“三角区间模糊数”的形式，与VIKOR方法结合，利用二元联系数得到折衷解，在多个准则的作用下选择发生工业设备故障时最优的备选方案。

2.如权利要求1所述的玻璃纤维制造业工业设备故障顺序确定方法，其特征是，将故障信息采用模糊数表示，建立明确的数学模型，采用排序的方式进行工业设备故障诊断的确定顺序。

3.如权利要求1所述的玻璃纤维制造业工业设备故障顺序确定方法，其特征是，将决策专家评估信息利用语言中智集转化为对应的三角区间模糊数形式；即将决策专家们给出的玻璃纤维制造业工业设备故障信息的语言描述转化为相应的三角区间模糊数的形式。

4.如权利要求1所述的玻璃纤维制造业工业设备故障顺序确定方法，其特征是，将复杂的设备故障信息通过对应的模糊数进行表示后进行的处理包括：

利用基于相似性的变异系数法计算决策专家权重；

根据决策专家权重得到加权决策矩阵；

使用散度矩阵与离差最大化法相结合的方法计算决策准则权重；

计算正理想解f^*和负理想解f^-；

计算最大群体效用S_t、最小个人遗憾R_i和妥协解Q_t；

将三角区间模糊数形式的妥协解转化为二元联系数形式；

根据二元联系数形式的妥协解，对其进行降序排序，得到最优备选方案。

5.如权利要求1所述的玻璃纤维制造业工业设备故障顺序确定方法，其特征是，利用基于相似性的变异系数法计算决策专家权重，包括：

使用均值面积度量法计算三角区间模糊数的均值；

计算第j项准则的平均相似度；

计算第j项准则的均方差；

计算第j项准则的变异系数；

对各准则的变异系数归一化得到决策专家权重。

6.如权利要求1所述的玻璃纤维制造业工业设备故障顺序确定方法，其特征是，使用散度矩阵与离差最大化法相结合的方法计算决策准则权重，包括：

得到加权区间准则矩阵；

将加权区间准则矩阵转化为散度矩阵；

利用离差最大化法求得各准则权重。

7.玻璃纤维制造业工业设备故障顺序确定系统，其特征是，基于服务器实现，包括：

接收玻璃纤维制造业工业设备的故障信息；

引入语言中智集的概念，利用相关语言变量描述决策专家评估信息，将复杂的设备故障信息通过对应的模糊数进行表示；

计算专家权重和准则权重，将决策信息表示为“三角区间模糊数”的形式，与VIKOR方法结合，利用二元联系数得到折衷解，在多个准则的作用下选择发生工业设备故障时最优的备选方案。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获取玻璃纤维制造业工业设备的故障信息；

引入语言中智集的概念，利用相关语言变量描述决策专家评估信息，将复杂的设备故障信息通过对应的模糊数进行表示；

计算专家权重和准则权重，将决策信息表示为“三角区间模糊数”的形式，与VIKOR方法结合，利用二元联系数得到折衷解，在多个准则的作用下选择发生工业设备故障时最优的备选方案。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取玻璃纤维制造业工业设备的故障信息；

引入语言中智集的概念，利用相关语言变量描述决策专家评估信息，将复杂的设备故障信息通过对应的模糊数进行表示；

计算专家权重和准则权重，将决策信息表示为“三角区间模糊数”的形式，与VIKOR方法结合，利用二元联系数得到折衷解，在多个准则的作用下选择发生工业设备故障时最优的备选方案。