作者：admin 時間：2022-04-04
現有FMEA相關研究對于專家權重算子和因素權重算子的確定方法比較少，有序加權平均算子等幾種普通算子，且這類算子存在很大的不足。如，直覺模糊加權平均算子(intuitionistic fuzzy weighted average，IFWA)沒有考慮數據位置的重要性；模糊有序加權平均算子(intuitionistic fuzzy ordered weighted average，IFOWA)雖然體現了數據位置的重要性，但沒有考慮到數據信息本身的重要性；
針對傳統故障模式和影響分析(failure mode and effects analysis, FMEA)方法中的未考慮風險因子權重以及風險因子權重難確定這一問題，一種綜合賦權的改進FMEA風險評估方法被提出。
該方法首先通過FMEA團隊明確評估對象和FMEA范圍，然后列出所有潛在故障模式，對故障模式進行打分，得到所有的專家打分評估表，再通過語言變量轉化為直覺模糊數。由層次分析法確定主觀權重，由數據本身確定客觀權重，使用直覺模糊混合加權算子(intuitionistic fuzzy hybrid weighted, IFHW)算子集結評價信息，得到所有的故障模式的得分函數，最后基于風險最大化選取每個故障模式的最大分數，進行排名，得到最終的故障模式風險順序。
當決策者在幾種可能的方案中做一抉擇時，決策者只考慮每個方案的最壞結果，而選擇風險最大的方案。這種情況就叫做風險最大化原則。
通過計算在0~1之間的取值得到每個故障模式在0~1之間的計分函數的最大值。該值即為這個故障模式的最終風險值。最后，通過比較每個故障模式的計分函數進行排名，得到最終的風險優先級排序。
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