[发明专利]一种基于熵权法和犹豫模糊语言项集的数控机床可靠性分配方法

摘要

本发明公开了一种基于熵权法和犹豫模糊语言项集的数控机床可靠性分配方法，属于高档数控机床与基础制造装备的设计领域，具体是涉及数控机床的可靠性分配方法。在目标可行性技术的基础上，利用有序加权平均算子导出多项式方程来确定最大熵下的最优加权向量，结合犹豫模糊语言项集对复杂度(K)、保养(M)、成本(Co)，临界度(Cr),技术水平(S)以及工作时间(T)各子系统的综合影响程度做出正确的评值，从而对机床各子系统的可靠性分配等级做出正确的判断。从根本上解决了目标可行性技术以及模糊分配方法衡量尺度分配不均的缺陷。

主权项

1.一种基于熵权法和犹豫模糊语言项集的数控机床可靠性分配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，步骤一：列出系统的配置；步骤二：确定系统可靠性要求和任务运行时间；步骤三：确定复杂度k，维持M，成本Co，临界度Cr，现有技术S和操作时间T的标度.然后每个可靠性分配团队成员为每个子系统评估确定K,M,Co和Cr,S,T的相应语言值；步骤四:：计算子系统的聚合模糊演化信息从而汇总团队成员对子系统的K，M，Co，Cr，S和T的主观意见；步骤五：对聚合的模糊演化信息进行犹豫的去模糊化；令和为2个梯形模糊数，分别由(a₁,a₂,a₃,a₄)和(b₁,b₂,b₃,b₄)参数化；然后，通过参数均值的犹豫去模糊化方法计算为：解释上述求解的犹豫去模糊化方法，如果和为2个梯形模糊数，分别由(1,2,3,4)和(3,4,5,6)参数化，根据公式1，聚合模糊进化信息的犹豫去模糊化将是步骤六：计算最大熵OWA权重；步骤七：计算子系统模糊比例因子的评估结果.每个子系统的模糊分配比例因子FZ由公式(2)定义，据步骤五‑七，使用情境参数的各种值来计算子系统的模糊比例因子的评估结果；步骤八：去模糊化并灵活分配子系统的可靠性；使用质心去模糊来获得模糊数的质心，梯形模糊数的去模糊质心由方程(3)确定：然后根据情境参数的不同值，灵活分配子系统的可靠性.步骤九：分析以上结果，选择最优可靠性分配决策；附表以及公式说明：w₁[(n‑1)α+1+nw₁]ⁿ＝((n‑1)α)^n‑1[((n‑1)α‑1n)w₁+1]其中b_i是聚合对象集合(a₁,a₂,...,a_n)中的第i个最大元素，并且b₁≥b₂≥...≥b_n，w是权重向量，n所示属性的数量，α代表情境参数的值，R代表的一开始确立的系统可靠性，R_i代表的是某个子系统的分配可靠性。