[發(fā)明專利]軌道交通車輛部件故障模式危害度的確定方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410158897.0
• 申請日: 2014-04-18
• 公開（公告）號: CN103927448B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 任金寶;吳智偉;黃旋西;麻薇
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心32203
• 代理人: 朱顯國

1.一種軌道交通車輛部件故障模式危害度的確定方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，確定車輛部件故障模式的風(fēng)險(xiǎn)因子即發(fā)生度O、嚴(yán)重度S與難檢度D，并分別確定評價(jià)等級語言變量與模糊數(shù)的對應(yīng)關(guān)系、風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重語言變量與模糊數(shù)的對應(yīng)關(guān)系；

步驟2，模糊決策矩陣的確定：對步驟1中車輛部件故障模式的風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行模糊評判，K個專家對風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行模糊評價(jià)得到風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊決策矩陣、對風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重進(jìn)行模糊評價(jià)得到風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重的模糊值；

步驟3，模糊風(fēng)險(xiǎn)因子及其權(quán)重去模糊化：利用重心法對所得風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊決策矩陣進(jìn)行去模糊化得到風(fēng)險(xiǎn)因子的準(zhǔn)確值、對風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重的模糊值進(jìn)行去模糊化得到風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重的準(zhǔn)確值；

步驟4，正理想解與負(fù)理想解的確定：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子的準(zhǔn)確值確定風(fēng)險(xiǎn)因子的正理想解與負(fù)理想解；

步驟5，最優(yōu)解與最劣解的確定：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子的準(zhǔn)確值、風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重的準(zhǔn)確值以及風(fēng)險(xiǎn)因子的正理想解和負(fù)理想解，獲得故障模式的最優(yōu)解與最劣解；

步驟6，故障模式危害度值的確定：根據(jù)步驟5所得故障模式最優(yōu)解與最劣解，采用多屬性VIKOR決策方法確定故障模式危害度值；

步驟7，故障模式危害度排序：根據(jù)步驟5所得故障模式最優(yōu)解與最劣解、以及步驟6所得故障模式危害度值的大小順序，利用折衷方案對車輛部件的故障模式危害度進(jìn)行排序。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軌道交通車輛部件故障模式危害度的確定方法，其特征在于，步驟1所述模糊數(shù)為梯形模糊數(shù)或三角形模糊數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軌道交通車輛部件故障模式危害度的確定方法，其特征在于，步驟2中所述模糊決策矩陣的確定，具體過程如下：

（2.1）設(shè)分析小組有K個專家，分別記為TM₁,TM₂,…TM_K；所需分析的故障模式的數(shù)量為m，記為FM_i，i=1,2,…m；需要考慮的風(fēng)險(xiǎn)因子的數(shù)量為n，記為C_j，j=1,2,…n；

（2.2）對步驟1中車輛部件故障模式的風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行模糊評判：分析專家TM_k對車輛部件故障模式風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊評價(jià)為對風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重的模糊評價(jià)為其中k=1,2,…K，i=1,2,…m以及j=1,2,…n；

（2.3）故障模式對應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因子的團(tuán)隊(duì)模糊評價(jià)如式(1)、故障模式對應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重的團(tuán)隊(duì)模糊評價(jià)如式(2)所示：

x~ij=(xij1,xij2,xij3,xij4)---(1)]]>

w~j=(wj1,wj2,wj3,wj4)---(2)]]>

其中，xij1=minkxij1k,xij2=1KΣk=1Kxij2k,xij3=1KΣk=1Kxij3k,xij4=maxkxij4k;wj1=minkwj1k,]]>wj2=1KΣk=1Kwj2k,wj3=1KΣk=1Kwj3k,wj4maxkwj4k;]]>

（2.4）根據(jù)K個專家對風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊評價(jià)得到風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊決策矩陣

D~=x~11x~12···x~1nx~21x~22···x~2n···············x~m1x~m2···x~mn.]]>