基于失效模式与后果分析扩展模型的外包风险分析

失效模式与后果分析(FMEA)是一种重要的质量管理与可靠性分析工具,然而传统模型在实际运用中存在若干缺陷.利用区间二元混合加权距离(ITHWD)测度对传统FMEA模型进行改进,利用区间二元语义FMEA模型,并以刀具管理业务合同履行模块为例进行失效风险分析.通过传统模型与改进模型结果的比较,发现后者不仅能减少评价信息转换过程中产生的信息失真或损失情况,而且还考虑到了风险因子的主客观权重以及决策者的决策态度,从而提高了最终失效模式优先度排序的准确性、可靠性和灵活性.     

智能制造系统可靠性与风险评估模型

针对智能制造系统的可靠性与风险评估问题,提出一种基于改进失效模式与影响分析(FMEA)的智能制造系统可靠性与风险评估模型。从创新运用组合权重、逼近理想解排序法思想和模糊多准则妥协解排序法的角度对传统FMEA模型进行改进;基于逼近理想解排序法思想得到专家权重,减少了专家团队对失效模式风险因子分析过程中的个体差异;使用模糊层次分析法和熵权法分别计算风险因子的主观和客观权重,减少了风险因子确定的主观性。最后,运用围绕中心点划分(PAM)聚类算法对改进模型得到的结果进行分析,并应用于智能制造系统风险评估中,确定了智能制造系统中各失效模式的重要程度,通过比较分析验证了改进模型的有效性。     

改进的AUV软件失效模式风险评估方法

在通过三角模糊数对失效模式的评价因素进行综合评价的基础上,提出了一种基于灰色区间关联和正负理想解法的AUV软件失效模式风险程度定量评估方法,并通过各失效模式风险程度评估系数的取值确定了各失效模式的风险顺序.多种方法的对比实验结果表明:该方法有效地解决了现有FMEA方法的局限性以及O,S,D为区间数值的问题,全面地反映出...     

基于失效模式与后果分析改进的投标策略风险分析

针对投标策略的风险分析中缺乏有效量化方法的问题,提出了基于模糊集理论和灰色关联理论的改进FMEA(失效模式与效果分析)方法.结合模糊集理论建立评价失效模式的模糊语言术语集和对应的模糊数,并由FMEA小组对各种失效模式做出评价.利用灰色关联理论计算各种失效模式的关联度,通过排序来确定失效模式的风险顺序.投标策略的风险分析案例说明了该研究具有适用性和有效性.     

多目标模糊决策理论应用于失效模式与效应分析的研究

将失效模式与效应分析（FMEA）的失效风险评价视为多目标决策问题，舍弃传统FMEA用一个效用函数计算失效风险的观念及做法，将模糊理论和多目标决策法结合起来应用于FMEA风险优先级的评估。首先由系统专业人员对FMEA各个失效模式的发生度、难检度及严重度等决策因子给予模糊语意等级评估，并经由运算转换成明确值；再以多目标模糊决策法排列出失效风险的顺序，从而得出解决问题的次序。实例结果表明，本文所提出的方法可行且有效。     

基于改进失效模式与后果分析的制造执行系统风险分析模型

针对智能制造背景下数字化工厂制造执行系统(MES)的风险管理问题,通过组合权重和灰色关联分析(GRA)模型对失效模式与后果分析(FMEA)模型进行改进,从而构建MES风险分析模型。考虑风险因子的重要性,将主观层次分析法与客观熵权法相结合确定风险因子权重,既保证重要性指标所占权重又减少了评价的主观性和片面性。专家小组对MES中的潜在风险进行识别并采用模糊语言术语集进行评价,然后通过GRA方法计算失效模式的关联度,有效提升了风险排序的精确性。     

基于云模型和信息公理的车辆故障模式风险评估方法

针对现有故障模式和影响分析(FMEA)识别故障模式风险大小中存在的不足,提出一种基于云模型和信息公理的故障模式风险评估方法.首先利用云模型处理专家给出的语言评估信息,克服现有研究在处理语言信息的不足;其次,基于云模型和信息公理方法构造故障模式风险评估模型,并且针对风险因子权重计算,提出基于云值的风险因子主客观权重计算方法;最后,以地铁车辆车门故障模式风险评估为例进行检验,同时与其他方法对比验证本方法的可行性和有效性.实例结果表明本文方法计算出的数值结果合理、准确,能根据故障模式风险排序找出影响车门可靠性的关键故障模式,为合理制定维护措施、科学分配检修资源提供参考.     

基于云模型与凝聚型层次聚类的失效模式与影响分析方法

针对传统失效模式与影响分析（failure mode and effect analysis，FMEA）的不足，提出了一种基于云模型和凝聚型层次聚类算法的改进FMEA方法。首先，运用云模型对专家评估信息进行描述与集结；然后，结合凝聚型层次聚类算法识别云模型评价信息，利用聚类子簇确定失效模式间关联关系，利用聚类结果确定失效模式风险等级。最后，以在线教学失效风险评估为例，验证了该改进FMEA方法的可行性和有效性。     

基于失效模式与后果分析的混合燃料发动机风险分析

针对发动机在使用混合燃料过程中存在的潜在失效模式和故障风险,尝试以改进失效模式与后果分析(FMEA)模型展开风险分析.基于模糊集理论、灰色关联分析和决策试验与评价实验室方法构建改进FMEA模型,将专家定性评价转化为定量指标并进行风险优先值(RPN)、关联度和原因度的计算.将计算结果进行风险排序和比较,由此揭示了使用混合燃料的发动机的风险排序,进而对潜在的失效模式提出风险控制建议.     

基于二元语义与灰色关联决策的改进FMEA方法

失效模式及效果分析(FMEA)是用来分析系统的潜在风险的常用方法。为解决在专家组对失效模式进行评价时存在的多粒度问题,提出一种改进FMEA方法。首先使用二元语义集结对预设样本E进行评估,消除多粒度影响,获得基本语言术语数值,再结合灰色关联决策方法计算关联度,进行失效模式排序,最后进行了算例验证。结果表明该方法克服了多粒度因素,达到预期效果,排序清晰。     

基于RCM的海上油气生产装置设备资产管理

为对不同类型的海上油气生产设备进行检验和维修决策,引入可针对维修资源进行优化配置、以可靠性为中心的维修(RCM)技术.该技术的一个重要特征就是采用故障模式与影响分析(FMEA)方法对故障模式做优先级的排序.在FMEA中,引入熵权理论计算客观权重,强化了指标对各故障模式的贡献程度,弱化了指标间的相似性,更好地体现出各指标的相对重要性,同时采用模糊数理论计算模糊风险排序数.最后针对主要的故障模式提出维修决策,优化了资源配置,从而实现海上油气生产装置设备的有效管理.     

基于模糊贝叶斯网络的水下生产系统 人因可靠性分析

近年，随着水下生产系统的应用范围不断扩大，人员在设计、运行、操作、维修维护等工作中造成的故障和失效问题逐渐凸显。人因导致的操作失效已成为水下生产可靠性中重要的风险因素。因此，有必要对水下生产系统进行人因可靠性分析，找出对人因失效概率影响较高的因素，提出改进措施，降低人为操作失误概率。本文通过构建水下生产系统人因风险因素体系，利用信度、效度指标验证了数据的合理性，并借助结构方程模型确定人因风险因素的权重系数，构建贝叶斯网络，利用模糊理论量化人因概率，实现对水下生产系统人因风险的预测和评估。最后通过南海某水下生产系统的实例分析，验证了该方法的适用性，为水下生产系统的人因风险预测和防范提供了参考依据     

电子电器触电风险评估模型

电子电器在使用过程中,因元器件失效等导致的触电伤害在总伤害类型中占比高达59.6％.为了分析其触电伤害模式,评估风险程度,将熵权法和反向传播(back propagation,BP)神经网络法相结合,从电能意外释放角度分析触电风险的传递路径,构建了电子电器触电风险评估模型.通过对168组电子电器触电风险样本数据的训练及仿真模拟,结果表明:本文模型在低、中、高风险水平评估过程中的相对误差百分比分别为2.80％、4.97％、3.06％,准确率较高,评估结果与产品的实际风险程度具有良好的符合性.通过随机取样评估结果的对比分析,该模型评估的精准度比传统熵权法提高了.     

基于改进危害度和DEMATEL方法的 abc轴进给系统的故障排序

基于某型号加工中心的abc轴进给系统的故障数据,首先进行故障模式、影响及危害性分析(FMECA),然后使用群体决策理论合理地整合团队成员的评估值,采用熵权和专家评估结合方法确定各因素权重,进而计算出abc轴进给系统各个故障的改进危害度(ICR)。根据以ICR为输入数据的决策与试验评价实验室(DEMATEL)方法排列故障优先处理顺序。将最终排序结果与传统危害度排序结果以及改进危害度排序结果进行比较,得到abc轴进给系统的薄弱环节。本文方法也可以用于整机的故障分析和排序,进一步为加工中心可靠性设计和可靠性提高奠定了基础。     

基于FMEA改进方法的场内机动车辆风险评价研究

针对国内现役场内机动车辆的安全现状,在应用故障模式及影响分析（FMEA）方法对其进行风险研究的过程中,存在其风险优先数（RPN）不能充分体现风险顺序这一不足.运用模糊数学中的层次分析法对FMEA方法进行改进,并以叉车的电气系统为例进行风险评价,结果表明电气系统中线路老化造成的风险最大,验证了该改进方法的合理性.在此基础上,给出改进建议,以期待能够更好地保障场内机动车辆的使用安全.     

基于改进CREAM扩展法的驾驶转向人因失误率预测

交通信号灯控制的交叉口是事故的高发地带，驾驶人驾驶车辆在这样的路口进行转向任务，其人因失误可能会引发严重的交通事故。为有效评估驾驶转向中的人因可靠性，在认知可靠性与失误分析（CREAM）扩展法的基础上，结合决策与实验室方法（DEMATEL）为共同绩效条件（CPC）赋予权重，改进人因失误率中总权重因子的计算公式，定量预测驾驶人人因失误率。验证改进方法的合理性，并与改进前的方法进行对比分析。结果表明，改进后的CREAM方法预测人因失误率更加符合实际情况。该方法为以后驾驶人人因失误率定量化研究提供借鉴，对于提高驾驶安全、降低交通事故率也具有重要意义。     

Levenberg-Marquardt神经网络在煤矿作业人员人因可靠性评价中应用研究

依据人因可靠性原理、事故致因理论,结合煤矿生产系统的特点,提出了观测可靠度的概念,确立了一系列便于统计和赋值的人因可靠性评价指标.针对人因失误事件过程的动态性、复杂性以及数据的不完整性,利用BP神经网络对非线性动态系统的自学习性和自适应性的特点,建立了基于BP神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价模型.运用Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络,克服了收敛速度慢,容易陷入局部极小点的缺点,提高了预测精度和稳定性.对于岗位工龄短或有效记录不足的煤矿作业人员,采用BP神经网络模型进行了人因可靠性评价.评价结果表明,基于BP神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价方法具有较好的适用性和可行性.     

基于FBCREAM方法的飞机驾驶人因可靠性评估模型

飞机驾驶人为差错是导致飞行不安全事件/事故的重要因素之一,为有效预测飞机驾驶人因可靠性,减少人为差错,确保飞行安全,提出一种基于FBCREAM方法的飞机驾驶人因可靠性评估模型。考虑飞机驾驶的情境环境及人因特征,调整原始认知可靠性与失误分析方法（CREAM）中的人为差错形成条件使其更合理地表征驾驶舱中飞行员工作情境。引入模糊逻辑方法,利用隶属函数对人为差错形成条件的不确定性和模糊性进行建模。以人为差错形成条件的隶属度为输入参数,人为差错模式隶属度为输出构建贝叶斯网络模型,通过解模糊化方法计算人为差错概率精确值。选取单发故障情境环境下执行飞行任务进行实例分析,结果表明该方法能够准确评估飞机故障情境环境下的飞机驾驶人因可靠性,可为航空安全评估提供有效的工具和重要支持。