基于后悔理论和COPRAS的 概率语言FMEA风险评估方法

针对传统故障模式和影响分析（FMEA）方法存在容易造成专家风险评估信息的丢失、忽略专家有限理性行为和风险指标之间的相对重要性等问题,提出了一种基于后悔理论和复杂比例评估（COPRAS）方法的概率语言FMEA风险评估方法. 首先采用概率语言术语集（PLTS）描述专家风险评估信息的不确定性和模糊性;然后运用概率语言连乘层次分析法（PL-MAHP）和最大偏差法相结合的综合赋权法获得风险因子综合权重;其次考虑到风险评估过程中专家的心理特征行为,利用后悔理论和COPRAS方法确定故障模式风险优先序;最后通过砂轮架故障风险评估案例来验证该方法的适用性和有效性. 灵敏度和对比分析结果表明：相比于现有其他方法,该方法得到的故障模式风险排序结果更合理可靠.     

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。     

基于云模型可信度的犹豫模糊决策方法

为解决包含可信度的犹豫模糊决策方法研究中可信度定量计算方法的不足,提出一种基于云模型理论的可信度定量计算和属性赋值方法;该方法通过属性云的定义和实现方法,给出对决策者评价信息进行定量计算的公式,基于评价信息包含信任量和最优信任向量的计算公式,提出属性权重赋值优化模型,以改进现有的犹豫模糊决策方法。某能源政策选择问题的算例分析结果证明了该方法的可行性;可信度调整系数和风险偏好系数的分析说明了本文中计算的可信度的合理性。     

基于SFMEA和三角模糊软集的电池系统风险评估

针对以锂离子动力电池为代表的典型复杂机电系统设计阶段的可靠性提升和潜在失效模式风险评估等问题,提出了将SFMEA和三角模糊软集融合分析的锂离子动力电池系统设计阶段风险评估方法.在对锂离子动力电池系统层次划分的基础上,引入评估专家群对潜在失效模式开展独立分析,利用专家风险评估矩阵收集初评数据与三角模糊软集进行模糊化和信息融合计算,计算结果利用梯级平均综合方法清晰化处理,通过故障模式融合参数分解与权重分配,得出风险评估结果,并进行风险的评分和排序.结果表明:融合三角模糊软集进行风险评估的SFMEA在系统设计初期将风险模式与评估结果的量化与评分,能够在系统级设计方面提高设计的稳健性,降低系统失效的风险;该方法在锂离子动力电池系统设计风险评估阶段的适用性良好.     

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。     

地铁盾构施工人因可靠性分析的加权模糊CREAM模型

针对地铁盾构施工风险评估中人因可靠性分析(HRA)问题,构建了一种加权模糊CREAM模型.首先,利用复相关性分析和证据理论确定共同绩效条件因子(CPC)的合理权重.其次,基于现行规范编制CPC评价细则,利用统计方法得到了CPC水平隶属函数.在此基础上,提出将离散基本控制模式图连续化的方法,建立了地铁盾构施工人因失误概率(HEP)点估计值预测模型,通过4条公理验证了模型的合理性和可靠性.结果表明:加权模糊CREAM模型将权重引入到CPC效应值计算和HEP推理中,能更好地反映不同CPC因子对人行为绩效的影响,可为地铁盾构施工HRA提供定量评估数据.     

基于模糊FMEA方法的高校云数字档案系统安全风险评价方法

高校档案管理向着数字化、在线化、智能化和共享化发展,在提高档案管理效率和技术服务能力的同时也带来了新的风险问题,但是目前高校云数字档案系统缺少定量风险评估方法。采用组合语言评价信息作为专家评价表述方式,基于三角模糊数AHP方法确定各个评价参数的权重信息,提出了一种新的模糊FMEA方法用于计算高校云数字档案系统的整体风险和风险等级,并给出案例验证了此方法的正确性和可行性。     

基于云模型的地震区公路震害风险评估

采用主成分分析与专家调查相结合的方法进行因子辨识,筛选出对公路沿线区域地震风险有显著影响的峰值加速度、植被覆盖率、地层岩性和地表坡度作为评价因子.引入云模型理论,改进传统层次分析法的不足,提出了基于云模型层次分析法的地震区公路震害评估赋权方法.运用地理信息系统技术平台,研究了各风险因子的标度分值,建立了地震区公路震害风险评估模型并进行了实例分析.结果表明:实例工程震害风险指数在1.00~6.96之间,其中大部分区域震害风险指数处于5以下,路线起点南及东南为高峰值加速度、硬岩、大边坡坡度区域,震害风险指数接近7,风险评估计算结果与实际相符.     

LPG蒸气云爆炸风险评估中的参数不确定性分析

分析了液化石油气的危险特性及其事故性爆炸的主要特点,针对蒸气云爆炸定量风险评估中不确定因素无法精确确定而导致的结果不确定性问题,即蒸气云爆炸事故造成的危害存在不确定性,建立了蒸气云爆炸风险评估模型,提出了一种基于Monte-Carlo模拟的不确定性处理方法,计算了LPG蒸气云爆炸波伤害范围和事故风险概率曲线,对于定量评估VCE事故风险具有重要意义.     

基于AHP的云租户主机安全风险评估研究

针对信息安全等级保护测评中云租户主机安全风险评估指标不够全面、云平台风险影响因素不能具体体现和评估结果模糊度高等问题,提出一种基于AHP的多层次云租户主机安全风险评估方法。通过云主机自身影响因素和云平台影响因素的相关安全措施的评估结果构造云主机风险评估规则;依据国家信息系统等级保护测评要求,采用层次分析法构建风险评估指标模型,对不同作用的云主机实现调整指标权重的优化。实验结果表明,该方法能对云租户主机系统进行合理评价,简单有效,实际操作度高,具有一定的应用价值。     

基于证据推理的隧道坍塌多源信息融合评估

由于影响因素众多，隧道坍塌风险评估是一个多属性决策问题.单源信息评估方法难以充分考虑所有的风险因素，导致预测结果存在偏差.为了评估隧道坍塌风险并提供更准确的风险控制策略，本研究提出了一种新的多源信息融合方法，该方法将云模型（CM）、支持向量机（SVM）和基于证据推理（ER）相结合.对多个信息源进行分析，得到不同的坍塌风险评估模型（目视检查数据通过SVM获取分类概率值，监测数据通过云模型获取概率值）.每个模型的质量都由可信度和重要性权重来评价.然后运用ER规则融合各个评估模型的结果，给出总体的坍塌概率风险评估.与D-S理论相比，ER规则在处理高冲突信息方面具有更大的优势.当不同信息源的风险评估结果不一致时，D-S理论的融合结果往往会与常识相反，ER规则融合由于考虑了评估模型的重要性权重和可信度，更适用于高冲突信息的融合.该方法已成功应用于福建莆炎高速公路的鱼塘溪隧道.结果表明，所提出的多源信息融合方法的评价准确率为87.5%，而单源信息融合方法的评价准确率小于70%.此外，即使不同模型的风险结果存在较大的冲突，该融合模型也具有良好的性能.     

计及元件综合影响力的电网安全性风险评估

电网安全性风险评估对提高系统安全运行能力、预防大停电事故发生具有重要意义。针对现有安全性风险评估方法对元件差异性表征的不足,提出一种基于元件综合影响力的安全性风险评估方法。从潮流转移的角度出发,运用复杂网络理论和熵理论,建立元件综合影响力指标,克服现有风险评估方法对元件差异性表征的欠缺;引入元件运行状态灵敏度指标,弥补传统严重度模型仅考虑元件状态裕度的不足。计及各指标间的关联性,采用AHP-坎蒂雷赋权法求取系统全局综合严重度指标。IEEE30节点系统仿真结果证明本文方法能够合理有效辨识N-1及N-k故障风险。     

基于灰色定权聚类模型的公路边坡水毁风险等级评价

针对公路边坡水毁风险等级评价因素的灰色性和模糊性问题,提出一种基于灰色定权聚类模型的风险等级评价方法.以福建省泉州市德化县农村公路边坡水毁为例,基于现场调查和数据的统计分析,选取了10个主要影响因子,利用因子分析法计算每个水毁因子的权重;将公路边坡水毁风险划分为四个等级,构建三角白化权函数,建立评价指标体系,利用灰色定权聚类模型定量计算公路边坡水毁风险等级及抗水毁能力,计算结果与现场调查相符合.灰色定权聚类评价模型减少了风险评价过程中主观因素的影响,研究结果对类似的公路边坡水毁风险评估、提升农村公路抗水毁风险能力具有理论及实际意义.     

基于GA-AHP和云物元模型的尾矿库溃坝风险评估

为准确评估尾矿库溃坝风险等级,建立了GA-AHP和云物元评估模型.采用德尔菲法对尾矿库溃坝风险因素进行识别,构建了尾矿库溃坝风险评估指标体系;利用遗传层次分析法计算尾矿库溃坝风险指标的权重;对评估指标进行分级,建立了基于GA-AHP和云物元模型的尾矿库溃坝风险评估模型.将所建立的模型运用到实际案例中,利用Matlab软件计算了各评估指标的隶属度和综合隶属度,结果表明,该尾矿库溃坝风险等级为"正常库",评估结果与尾矿库实际情况吻合.     

基于模糊神经网络的大型电力变压器风险评估方法研究

为实时、客观地衡量在役变压器故障所带来的风险,从评估的准确性和快捷性的角度,提出了基于模糊层次分析法和人工神经网络相结合的变压器风险评估方法.通过分析影响变压器风险水平的风险因素,构建了变压器风险评估的层次分析模型,在模型中建立风险评估指标体系,并结合模糊一致判断矩阵,定量计算出变压器风险分析中各风险因素的权重;利用人工神经网络的自适应能力与非线性映射能力,将权重大的风险因素作为神经网络的输入,实现变压器风险的智能化量化评估.仿真结果表明,该方法提高了风险评估的速度和结果的准确度,能为变压器的风险管理与维修决策提供可行的决策依据.     

信息系统安全风险评估方法的研究

本文根据信息系统风险评估的基本要素, 通过对信息系统的现状分析, 提出了一种基于脆弱性和威胁分析相结合的定量风险评估方法. 该方法建立了相应的风险计算模型, 通过脆弱性分析, 威胁识别, 后果属性及其权重计算等多个步骤对信息系统的安全风险进行定量分析计算得到信息系统安全评估风险值, 提高了信息系统风险评估的客观性和可度量性.     

一种新的基于风险的智能访问控制方法

移动网络中设备和服务的移动性引起可用信息和服务的动态性和不确定性.针对这些特性带来的风险和访问控制问题,提出了采用云模型来度量风险,该方法能真实有效地评估用户间的安全风险.其次,基于该风险评估方法.结合现有的角色、策略、信任和上下文的访问控制技术,提出了一个更加安全可靠的智能访问控制方法.应用原型设计与分析表明,该智能访问控制方法能够有效表达用户间存在的动态性和不确定性,降低了安全风险,增强了移动系统的安全性.     

基于组合赋权云模型的阻力伞保障风险评估

针对阻力伞保障风险指标体系不完善、风险管理不系统的问题,通过WBS-RBS法兼顾工作流程和风险要素,建立清晰完善的阻力伞保障风险指标体系。采用组合赋权法融合不确定AHP-集对分析的主观权重和CRITIC法的客观权重实现对风险指标的合理赋权,建立基于云模型的风险评估模型确定风险等级,引入雷达图直观地展示和等级并进行风险分析。对于实施风险控制、提升保障效率和确保飞行安全具有重要意义。     

改进二维云模型的信息工程监理风险评估

针对传统信息工程监理风险评估具有随机性与模糊性,提出改进二维云模型的风险评估模型。通过三角模糊层次分析理论确定各风险因素权重,以可能性和严重度为基础变量,构建基于二维云模型的风险云图,在加权有序几何平均算子(order weighted geometric averaging operator, OWGA)的基础上引入情境参数,根据决策者的风险偏好优化各准则层风险云与云标尺的贴近度排序。经过实例仿真,表明所提模型可以在融合专家智慧的同时,避免定性云转换为定量值的损失,将风险以蕴含随机性和模糊性的形式可视化,经改进贴近度确定风险等级,验证了其有效性及优越性。     

云模型和模糊综合评价法在信息工程监理质量控制风险评估中的应用

利用云模型来消除信息工程监理风险评估过程中的模糊性和随机性,用层次分析法确定指标权重集,最后利用模糊综合评判法计算风险等级结果,从而实现评估对象的风险评估.