三角模糊随机MAGDM方法及其在FMEA中的应用

发布时间：2017-08-23 08:23

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  更多相关文章： 故障模式与影响分析(FMEA) 前景理论 混合概率分布 风险排序 属性权重 三角模糊随机多属性群决策(TFRMAGDM)

【摘要】：针对不同故障模式与影响分析(FMEA)中专家群决策的不确定性和主观性问题,提出混合概率分布下基于前景理论的三角模糊随机多属性群决策(TFRMAGDM)方法。首先,在前景理论框架下定义基于混合概率分布和三角模糊随机变量(TFRV)的期望-方差决策矩阵,建立基于决策群组意见一致性的专家属性权重极大熵模型。然后,结合期望-方差决策矩阵和属性权重模型,获取综合边际前景期望-方差矩阵,从而根据定义的序关系判别准则确定不同故障模式下风险优先次序排序。最后,将此方法应用于某照明设备的故障模式风险排序。结果表明,用TFRMAGDM方法能够量化分析具有模糊性和随机性的故障模式的风险,明确其优先次序。
【作者单位】： 西南交通大学交通运输与物流学院;西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室;香港城市大学科学与工程学院;
【关键词】： 故障模式与影响分析(FMEA) 前景理论 混合概率分布 风险排序 属性权重 三角模糊随机多属性群决策(TFRMAGDM)
【基金】：国家自然科学基金面上项目资助(71371156,71401142) 西南交通大学博士创新基金资助(A0920502051609-2)
【分类号】：X913
【正文快照】： 0引言1基础理论故障模式与影响分析(Failure Mode and Effects1.1 TFRVAnalysis,FMEA)起源于美国航空业,因其在系统根据文献[8]关于模糊变量和模糊随机变量的设计和开发中可消除或降低已知和潜在的风险,定义,将TFRV定义如下:在提升产品可靠性方面已发挥前瞻性作用,且效定义1[8

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本文编号：723983