[发明专利]基于模糊灰关联的岸桥失效模式风险评估方法在审
申请号: | 202010890925.3 | 申请日: | 2020-08-29 |
公开(公告)号: | CN112132402A | 公开(公告)日: | 2020-12-25 |
发明(设计)人: | 李爱华;柳陈瑩;詹月林;周峰;马如宏 | 申请(专利权)人: | 盐城工学院 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 殷星 |
地址: | 224051 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 模糊 关联 失效 模式 风险 评估 方法 | ||
1.基于模糊灰关联的岸桥失效模式风险评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,成立岸桥风险模式评估小组,确定风险模式,以及风险因子的模糊评语集与模糊权重集,所述模糊评语集中的元素为梯形模糊数,所述模糊权重集中的元素为梯形模糊数,所述评估小组的成员不少于三人;
步骤2,聚合评估小组对风险因子的评价信息,确定风险因子的主观权重;
步骤3,对风险因子的模糊评语集中梯形模糊数进行去模糊化处理;
步骤4,对步骤3处理所得的明确值规范化处理,得矩阵R=(rij),
其中,对越大越优型风险因子规范化公式如下所示
其中,对越小越优型风险因子规范化公式如下所示
步骤5,对主观权重的梯形模糊数进行去模糊化处理,处理方法同步骤3;
步骤6,对步骤5中去模糊化处理后的明确值按归一化处理;
步骤7,基于风险因子矩阵R,计算如下灰关联系数矩阵如下所示
ξ=(ξij)M×N;
步骤8,基于灰关联系数矩阵,计算风险因子的客观权重;
步骤9,基于改进博弈论组合赋权法,确定风险因子的组合权重向量为式中
步骤10,计算岸桥失效模式的灰色关联度为
B=w1×j×(ξij)T=(b1,b2,Λ,bi,Λ,bM),
将向量B中的元素按递减顺序排列,即得到岸桥失效模式风险度排序结果,灰色关联度越小,表示风险度越大。
2.根据权利要求1所述的基于模糊灰关联的岸桥失效模式风险评估方法,其特征在于,步骤1中所述风险因子为发生度、严重度和检测度,风险因子的模糊权重集中梯形模糊数表示为
wj=(wj(1),wj(2),wj(3),wj(4))。
3.根据权利要求1所述的基于模糊灰关联的岸桥失效模式风险评估方法,其特征在于,步骤2中所述主观权重的计算方法,具体为:假设有K位专家,风险失效模式的数量为M,风险因子的数量为N,每位专家根据评语集对所有的失效模式进行评估,得到矩阵E(k)为
E(k)=[e(k)ij]M×N,
矩阵中元素e(k)ij是风险因子的梯形模糊数,表示为:
聚合K位专家评价信息的聚合函数公式为:
Agg(eij)=Agg(e(1)ij,e(2)ij,…,e(k)ij),
其中,Agg(.)为聚合函数,并且
4.根据权利要求1所述的基于模糊灰关联的岸桥失效模式风险评估方法,其特征在于,步骤3,风险因子的梯形模糊数去模糊化处理公式为
5.根据权利要求1所述的基于模糊灰关联的岸桥失效模式风险评估方法,其特征在于,步骤6中明确值按归一化处理,处理公式为
6.根据权利要求1所述的基于模糊灰关联的岸桥失效模式风险评估方法,其特征在于,步骤7中灰关联系数矩阵中灰关联系数计算公式如下
式中,灰关联分辨系数ζ取0.5,ξoj为参考值。
7.根据权利要求1所述的基于模糊灰关联的岸桥失效模式风险评估方法,其特征在于,步骤8中风险因子的客观权重的计算步骤如下:
步骤8.1,计算第j个风险因子下,第i个风险失效模式的灰关联系数的比值为
步骤8.2,计算第j个风险因子的熵
步骤8.3,计算第j个风险因子的熵权
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理