[发明专利]一种通过SVM文本挖掘处理数据的FMECA方法

摘要

本发明公开了一种通过SVM文本挖掘处理数据的FMECA方法，包括以下步骤S1、搜集FMECA分析的故障数据；S2、将不利于模型建立的数据删除；S3、将整理的非结构化数据处理成能够用于SVM分析的结构化数据；S4、选取部分经过预处理的数据作为训练样本，余下部分为测试样本；S5、建立预测模型通过训练样本建立预测模型，使数据通过预测模型预测输出故障模式；S6、验证模型，修改参数通过测试样本验证建立预测模型的准确度，修改参数调整出最佳模型；S7、完善FMEA；S8、生成FMEA报告表；S9、生成CA报告表。本发明利用SVM文本挖掘对故障数据进行结构化处理，无需耗费大量人力分析数据，只需简单的设置即可完成故障模式的提取，分析成本降低，数据利用率显著提高。

主权项

一种通过SVM文本挖掘处理数据的FMECA方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据准备：搜集用于FMECA分析的故障数据，并将其导入FMECA分析软件；S2、数据整理：将不利于模型建立的数据删除；S3、数据预处理：将整理的非结构化数据处理成能够用于SVM分析的结构化数据；S4、样本分类：选取部分经过预处理的数据作为训练样本，用于分类模型建立，余下部分为测试样本，用于测试模型的准确度；S5、建立预测模型：通过训练样本建立预测模型，使数据通过预测模型预测输出故障模式；S6、验证模型，修改参数：通过测试样本验证建立预测模型的准确度，修改参数调整出最佳模型；S7、完善FMEA：分析找出的每个故障模式对应的原因、概率等级、产生的影响、故障检测方法、改进措施，再按照FMECA指标计算严酷度和风险优先数；S8、生成FMEA报告表：根据分析结果生成FMEA报告表；S9、生成CA报告表：根据风险优先数生成CA报告表。