[发明专利]一种质量事故根原因识别方法

摘要

本发明提供一种质量事故根原因识别方法，其步骤如下：1、收集产品寿命周期的质量事故相关数据；2、运用主成分分析方法，对数据进行降维并提取出数据特征；3、确定可能的故障环节，利用反向瀑布式分解的方法构建质量事故根原因关联树；4、选择目标节点和分配节点权重；5、利用模糊加权关联规则挖掘方法挖掘出一系列关联规则；6、标准化模糊加权置信度及权值划分；7、结果分析，完成质量事故根原因的识别；本发明突破了质量事故机理认知模糊及质量大数据环境下开展质量事故根原因识别技术，有利于从产品设计和制造等形成过程就从根源上采取措施控制质量事故的发生，为质量事故的预防提供了一种新思路。

主权项

1.一种质量事故根原因识别方法，即一种基于反向瀑布式分解及关联规则挖掘的质量事故根原因识别方法，提出的基本假设如下：假设1产品全寿命周期中的各阶段是可检测的且检测值相互独立；假设2设计方案是固定的且设计阶段的功能需求可获得；基于上述假设，本发明提出的一种基于反向瀑布式分解及关联规则挖掘的质量事故根原因识别方法，其特征在于：其步骤如下：步骤1 考虑到产品最终可靠性形成的角度，收集产品寿命周期的质量事故相关数据；步骤2 运用主成分分析方法，对数据进行降维并提取出数据特征；步骤3 确定可能的故障环节，利用反向瀑布式分解的方法构建质量事故根原因关联树模型；步骤4 选择目标节点和分配节点权重；步骤5 利用模糊加权关联规则挖掘方法挖掘出一系列关联规则；步骤6 标准化模糊加权置信度及权值划分；步骤7 结果分析，完成质量事故根原因的识别；通过以上步骤，从产品最终可靠性形成的角度出发，考虑到产品寿命周期的质量大数据，并从质量事故根原因之间的关联关系着手，运用模糊加权关联规则挖掘方法，进行质量事故根原因的识别，为质量事故的主动控制与预防及质量改进提供决策依据。