[發(fā)明專利]基于信息公理和云模型的地鐵故障模式風(fēng)險(xiǎn)度識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810569931.1
• 申請日: 2018-06-05
• 公開（公告）號: CN108764748A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李磊;韋強(qiáng);施俊慶;高清平
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江師范大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 杭州華進(jìn)聯(lián)浙知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250
• 代理人: 李麗華

本發(fā)明涉及一種基于信息公理和云模型的地鐵故障模式風(fēng)險(xiǎn)度識別方法。該方法包括以下步驟：(1)q位專家對地鐵的各故障模式的風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行評估；(2)將得到的語言評估值轉(zhuǎn)換為云評估值；(3)將q位專家的所述云評估值進(jìn)行算術(shù)平均，得到群體云評估值；(4)計(jì)算每一風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重；(5)計(jì)算云加權(quán)群體評估值；(6)利用信息公理的信息量計(jì)算方法，計(jì)算各故障模式的風(fēng)險(xiǎn)因子總信息量；(7)根據(jù)上述所得到各故障模式的風(fēng)險(xiǎn)因子總信息量來識別各故障模式的風(fēng)險(xiǎn)度。該方法可客觀且準(zhǔn)確的確定各故障模式的風(fēng)險(xiǎn)度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及交通安全領(lǐng)域，特別是涉及基于信息公理和云模型的地鐵故障模式風(fēng)險(xiǎn)度識別方法。

背景技術(shù)

城市軌道車輛是乘客乘車的載體，其運(yùn)行環(huán)境封閉、載客量大，車輛故障引發(fā)的非正常運(yùn)營將對乘客的出行造成較大不便，一旦引發(fā)事故甚至產(chǎn)生較大的人員和財(cái)產(chǎn)損失。隨著城市軌道交通線路、車輛的增多以及車輛自身的復(fù)雜性，給車輛的檢修工作帶來了更大的挑戰(zhàn)。針對某類故障模式的接受度、發(fā)生概率、嚴(yán)重度等，尤其是對于某些關(guān)鍵部件，盡可能準(zhǔn)確地衡量故障模式風(fēng)險(xiǎn)度是非常必要的。

針對故障模式風(fēng)險(xiǎn)度的評估，不少學(xué)者采用多屬性決策方法進(jìn)行研究，采用層次分析法(AHP)、網(wǎng)絡(luò)分析法(ANP)、灰色關(guān)聯(lián)方法對故障模式風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行評估。文獻(xiàn)1至文獻(xiàn)3(文獻(xiàn)1為DAVIDSON G G,LABIB A W.Learning from failures:design improvementsusing a multiple criteria decision-making process[J].Journal of AerospaceEngineering,2003,217(4):207-216；文獻(xiàn)2為Abdelgawad M,Fayek A R.Risk managementin the construction industry using combined fuzzy FMEA and fuzzy AHP[J].Journal of Construction Engineering&Management,2010,136(9):1028-1036；文獻(xiàn)3為CHEN Jihkuang,Lee Yucheng.Risk priority evaluated by ANP in failure mode andeffects analysis[J].Quality Tools&Techniques,2007,11(4).1-6.)基于模糊數(shù)或灰色數(shù)表達(dá)評估值中的不確定性，但存在評估不夠客觀的不足，并且在AHP/ANP中，由于評估專家個(gè)人認(rèn)知偏好及不確定性，構(gòu)造比較矩陣比較困難，而灰色關(guān)聯(lián)存在評估精度低的不足。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對評估中評估值不夠客觀以及評估精度低的問題，提供一種地鐵故障模式風(fēng)險(xiǎn)度識別方法，該方法結(jié)合了信息公理及云模型，而可提高客觀性和準(zhǔn)確性。

一種基于信息公理和云模型的地鐵故障模式風(fēng)險(xiǎn)度識別方法，其包括以下步驟：

(1)q位專家對地鐵的各故障模式的風(fēng)險(xiǎn)度進(jìn)行評估，其中將第k位專家對地鐵的第i個(gè)故障模式中第j個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行評估得到的語言評估值表示為q,m,n為正整數(shù)；

(2)將得到的語言評估值轉(zhuǎn)換為云評估值該云評估值的云數(shù)字特征表示為其中其中為期望，為熵，為超熵；

(3)將q位專家的所述云評估值進(jìn)行算術(shù)平均，得到群體云評估值y'_ij，其中，該群體云評估值y'_ij的云數(shù)字特征表示為(Ex'_ij,En'_ij,He'_ij)，

(4)計(jì)算每一風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重，具體為：